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代理流AI/多重代理AI
“一个开源库，用于启用具有多代理协作，教学性和个性化的下一代LLM应用程序。代理模块化和基于对话的编程简化了开发并为开发人员重复使用。最终用户受益于多个代理人代表他们独立学习和合作，从而使他们能够通过更少的工作来实现更多。使用Autogen的多代理方法的好处包括可以通过各种LLM配置支持的代理；通过代码生成和执行，本机对工具使用的通用形式的支持；而且，一种特殊的代理，是人类代理人，可以轻松整合人类反馈和不同级别的参与。”
使用ROS
1。简介飞机中的分布式模拟是指相互联系的网络模拟的利用来复制各种航空系统的行为，功能和相互作用。这种方法用于在协作虚拟环境中对飞机技术，飞行程序和场景进行全面测试和分析。分布式仿真的实现涉及将不同飞机组件的模拟器或计算模型（例如飞行控件，拦截器，发动机和环境系统）链接到凝聚力网络。这些模拟实时通信，交换数据并响应模仿实际飞行条件的复杂性。飞机中分布式仿真的主要优点之一是它促进具有成本效益和全面的场景的能力。飞行员，维护人员和其他航空专业人员可以从事模拟飞行操作，紧急程序或系统故障，而无需访问实体飞机。分布式仿真增强了对现有系统的新技术的评估和验证。工程师和研究人员可以在受控的虚拟环境中对软件升级，系统集成或飞机设计进行彻底测试，然后再将其置于实际飞机上。这有助于确定潜在的问题，确保安全性并在部署前提高航空系统的性能。但是，飞机中的分布式模拟也提出了挑战。在分布式模拟之间实现同步，确保实时数据交换以及在相互连接模型之间保持一致性是至关重要的技术障碍。此外，必须解决网络安全问题，数据完整性和网络可靠性，以确保模拟环境的准确性和安全性。
使用Python进行多种疾病预测
在全球范围内，糖尿病，心脏病和乳腺癌是死亡的主要原因。糖尿病会影响血糖水平，乳腺癌涉及乳房组织中的肿瘤，心脏病包括心脏节律异常和冠状动脉疾病等问题。在印度，糖尿病每年杀死一百万以上的人，心脏病占死亡率的很大一部分。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。 我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。 该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。 这将提高医疗保健效率和诊断能力。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。这将提高医疗保健效率和诊断能力。
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
使用机器的多种疾病预测...
摘要：机器学习方法通过实现精确和及时的疾病预测来改变医疗保健。同时预测多种疾病可以大大增强早期发现和治疗，改善患者的结果并降低医疗保健费用。该系统研究了机器学习算法在预测多种疾病，解决其优势，障碍和未来前景时的使用。它提供了通常用于疾病预测的各种机器学习模型和数据源的概述，强调了特征选择，模型评估以及多种数据类型的融合以改善疾病预测。研究结果强调了多疾病预测中机器学习的希望及其提高公共卫生的潜力。
标题：BMS-986393（GPRC5D CAR T细胞疗法）的安全性和初步功效，对复发/难治性（RR）多发性骨髓瘤（MM）
综合征/胞菌细胞淋巴组织细胞增多症。两个PT（7％）经历了低级（G1/2）免疫效应细胞相关的神经毒性综合征。迄今为止，有11分（37％）的口腔，指甲或皮肤有一个靶标/肿瘤的trage。所有都是G1/2。将提出更新的安全性。
标题：双特异性抗体和CAR T细胞在与中枢神经系统受累的多发性骨髓瘤治疗中的作用
在整合组中，最初使用多模式策略进行CNS参与，包括所有患者的速度（例如化学疗法）和其他鞘内治疗（n = 4）和/或放射疗法（n = 6），然后进行新的免疫疗法。这里，无中枢神经系统无复发生存率为13.4个月（范围5-26个月），
使用机器的多种疾病预测...
摘要“多种疾病预测”项目采用机器学习方法，利用支持载体机（SVM）和逻辑回归算法，以预测各种疾病，例如糖尿病，心脏病，肾脏病，帕金森氏病和乳腺癌。主要目的是为早期疾病检测和干预提供可靠且可访问的工具。用户界面是使用简易库构建的，为用户提供了无缝的体验，以输入相关参数并获得有关其健康状况的预测。选择特定疾病后，提示用户输入必要的信息，例如病史，症状和人口统计细节。然后，应用程序通过训练有素的机器学习模型处理这些数据，以产生有关个人受到疾病影响的可能性的预测。该项目通过利用机器学习技术来解决准确疾病预测的关键需求。通过分析大型数据集并从过去的医学案例中学习，这些模型可以有效地识别指示各种疾病的模式和标记。这允许尽早确定健康风险，从而及时干预和治疗。此外，Sparlit提供的用户友好界面可增强可访问性，使个人可以轻松评估其不同疾病的风险而无需专门的技术知识。应用程序的直观设计和互动功能使其适用于广泛的用户，包括医疗保健专业人员和关心其健康的个人。总体而言，“多种疾病预测”项目展示了机器学习在医疗保健中的力量，并证明了预测性建模如何有助于早期疾病检测并改善患者的结果。通过利用高级算法和用户友好的接口，该项目旨在对预防医学领域产生重大影响。。关键字： - 机器学习，简化，SVM，逻辑回归，疾病预测，早期检测，医疗保健，预测性建模，用户界面。
治疗的重点：多发性骨髓瘤
Plasma cell neoplasm • Characterized by malignant plasma cells infiltrating the bone marrow, and sometimes other organs and tissues • Symptoms depend on tumor burden and complications by plasma cell clones • The clones produce monoclonal immunoglobulin, cytokines, and other factors that interfere with bone metabolism, kidney function, hematopoiesis, immune mechanisms, and other organ systems
多发性硬化症NMOSD Mogad Adem
MS-多发性硬化NMOSD-神经脊髓炎选择谱系莫加德 - 髓磷脂 - 少突胶质细胞糖蛋白（MOG） - 相关疾病ADEM-急性传播性脑脊髓炎 - 慢性淋巴细胞增强型肿瘤炎症