对于许多消费者而言,个人健康监测设备的可用性增加对饮食和生活方式修改的方式增加了兴趣,这可能会影响与健康和福祉的各种标志有关的日常测量。血糖监测已超越患有糖尿病(如糖尿病)的患者的扩展,即健康意识的消费者有兴趣更多地了解其个人对饮食和生活方式选择的反应。这包括从积极的生活方式消费者到坚持低碳水化合物饮食的每个人。对包括血糖控制在内的代谢健康问题主题的兴趣已在美国公众中越来越大。此外,在探索个性化营养和生活方式计划的新领域的社交媒体影响者越来越受欢迎,积累了大量的卫生,技术上的消费者。
简介 2 ● 2021 年第四季度瑞士人工智能概况思维导图 3 ● 方法论和方法 4 ● 主要发现 5 瑞士人工智能概况 6 ● 瑞士作为人工智能生态系统 8 ● 瑞士各地区人工智能公司分布 10 ● 瑞士人工智能投资者 14 ● 瑞士各地区人工智能非营利组织、研发中心和枢纽分布 18 人工智能影响者 28 人工智能实施的商业案例 33 ● AT Swiss Ventures 34 ● Daedalean 37 ● DeepTechConsult 39 ● ICOS Capital 41 ● InterAx Biotech AG 44 ● livealytics 46 ● Mindfire 48 ● Mindset Technologies 50 ● Switzerland Innovation 52 ● SIB 瑞士生物信息学研究所 54 ● Uplyfe 56 人工智能与瑞士政府:关键声明和发展战略 58 瑞士在新冠疫情期间的人工智能使用情况 64 人工智能与人口寿命瑞士 69 瑞士人工智能的发展趋势和障碍 78 人工智能预测和结论 83 免责声明 95
摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障,尤其是在面对对抗性示例时。在本文中,我们提出了 DeSVig,这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架,用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击,使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化,提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险,这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中,工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明,DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
这项研究的类型是使用目的抽样技术确定的30个样品的一组前后的测试前后的定量研究。数据收集是从给药前后血糖水平的测量中获得的。单变量数据分析以解释和描述每个研究变量的分布和频率。双变量分析使用配对样品t检验,以查看II型糖尿病患者的紫色红薯biapong之前和之后的血糖水平差异。这项研究的结果表明,在糖尿病患者服用紫色甘薯biapong之前和之后,血糖水平差异。在巴胡健康中心马纳多市工作区的II型糖尿病患者的显着性值为p = 0.00(p <0.05)。
瑞典国家教育局写道,教育领域的人工智能可用于监控学生的进度,了解他们目前的优势和困难,并以解释和适当任务的形式提供快速反馈。当学生使用这些数字系统时,会创建大量用户数据,可用于分析学生的学习情况,这通常被称为学习分析(Skolverket.se 2023 年 10 月)。人工智能有助于直观地了解哪些工作方法适合学校,哪些不适合学校。现在借助人工智能作弊的可能性如此之大,这一事实使得作弊作业的旧知识更加重要。如果老师无法核实谁做了作业,材料就不能作为评分的基础。人工智能也存在挑战。一个挑战是,当学生可以使用数字工具并因此可以访问各种社交媒体时,他们很容易失去注意力。这种情况尤其可能发生在学生认为任务太容易、太难或太大的情况下。或者没有反馈系统让老师检查学生是否完成了他们应该做的事情。
1 巴塞尔大学医院医学与临床研究系传染病与医院流行病学科,瑞士巴塞尔 4031;2 巴塞尔大学医学院,瑞士巴塞尔 4031;3 Certara UK Limited,英国谢菲尔德;4 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学实验室医学与病理学系临床药理学服务与实验室;5 巴塞尔大学巴塞尔州立大学,瑞士布鲁德霍尔茨;6 瑞士洛桑大学医院传染病服务中心;7 瑞士苏黎世大学医院传染病与医院流行病学系;8 瑞士伯尔尼大学医院传染病系; 9 瑞士卢加诺日内瓦大学及瑞士南部大学卢加诺州立医院传染病科;10 瑞士日内瓦大学日内瓦大学医院传染病科;11 圣加仑州立医院传染病和医院流行病学系