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使用人工智能预测成年人虐待行为
国家成人虐待报告系统 (NAMRS) 和成人保护服务技术援助资源中心 (APS TARC) 是美国卫生与公众服务部社区生活管理局、老龄管理局的一个项目，由 WRMA, Inc. 管理。承包商的调查结果、结论和观点不一定代表美国卫生与公众服务部社区生活管理局、老龄管理局的官方政策。
使用 Kinect 的手势控制人工智能机器人
摘要 — 人机交互中的手势识别是人工智能和计算机视觉领域的一个活跃研究领域。为了估计现实环境中的手势识别性能，我们收集了考虑到杂乱背景、机器人的各种姿势和运动的手势数据，然后评估机器人的性能。这涉及骨架跟踪，其中骨架数据是由通过 Microsoft Kinect 传感器获得的深度图像生成的。Kinect 捕获 3D 空间中的人体手势，并由机器人处理和复制。Arduino 控制器用于控制机器人的运动，它将来自 Kinect 传感器的关节角度输入并将其反馈给机器人电路，从而控制机器人的动作。手势识别研究的主要目标是创建一个可以识别特定人体手势并将其用于设备控制的系统。手势控制机器人将在未来节省大量的劳动力成本。这种机器人的基本优势是它具有成本效益并且不需要远程控制。
使用卷积进行泌尿科图像的深度学习...
机器学习 (ML) 算法已应用于医学成像，其在医学领域的使用日益增多。尤其是深度学习 (DL)，已证明在图像评估和处理方面更为有效。深度学习算法可能有助于并简化其在泌尿科成像中的使用。本文介绍了如何创建用于泌尿科图像分析的卷积神经网络 (CNN) 算法。深度学习是 ML 的一个分支，包括多层神经网络。卷积神经网络已广泛应用于图像分类和数据处理。1 它首先由 Krizhevsky 等人应用于图像分类。2 他们在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 中凭借名为 AlexNet 的深度 CNN 赢得了比赛，该比赛由 120 万张日常彩色图像组成。3 在另一个 CNN 模型中，Lakhani 等人 4 证明他们
使用人工智能理解搜索意图
Aritra Mandal 是 eBay 搜索团队的应用研究员。他专注于搜索质量，并利用 AI/ML、结构化数据和知识图谱来改进为 eBay 市场提供支持的搜索引擎。Aritra 获得了伯拉理工学院的计算机科学学士学位以及印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校的计算机和信息科学硕士学位。
使用AD8232和ESP32 的基于IoT的ECG 妊娠糖尿病：羊to式危机的中心 Xingnao Kaiqiao的影响（通过开口孔唤醒脑觉醒） 研究尼泊尔博卡拉学校的碳足迹 糖尿病中凝块形成风险的计算分析
极端的医疗状况，残疾和死亡可以通过早期症状诊断大大减少。早期诊断出与人体复杂器官（例如心脏）相关的疾病，医生需要复杂的仪器和工具。ECG是一种测量和记录心脏电活动的方法。可以通过监视放置在身体表面上的电极来感测。可以从心电图信号测量的基本信息是心率和心律。例如，成人的正常心率是每分钟60到100次，并且由于心肌的电活动而引起的特定膨胀和收缩模式。临床医生试图检测到电钟表中记录的任何异常模式的存在。心脏的每个电活动都有独特的波形。
第 11 章 AI 完备性：利用深度学习消除人为因素
摘要 计算复杂性是计算机科学和数学的一门学科，它根据计算问题的固有难度对其进行分类，即根据算法的性能对其进行分类，并将这些类别相互关联。P 问题是一类可以使用确定性图灵机在多项式时间内解决的计算问题，而 NP 问题的解可以在多项式时间内验证，但我们仍然不知道它们是否也可以在多项式时间内解决。所谓 NP 完全问题的解也将是任何其他此类问题的解。它的人工智能类似物是 AI 完全问题类，对于该类问题仍然没有完整的数学形式化。在本章中，我们将重点分析计算类，以更好地理解 AI 完全问题的可能形式化，并查看是否存在适用于所有 AI 完全问题的通用算法（例如图灵测试）。为了更好地观察现代计算机科学如何尝试解决计算复杂性问题，我们提出了几种涉及优化方法的不同深度学习策略，以表明无法精确解决高阶计算类问题并不意味着使用最先进的机器学习技术无法获得令人满意的解决方案。这些方法与人类解决类似 NP 完全问题的能力的哲学问题和心理学研究进行了比较，以强化我们不需要精确和正确解决 AI 完全问题的方法就可以实现强 AI 的概念的说法。
使用轮廓线或...确定散装材料的体积
注 1—已成立一个工作组来开发数字地形建模 (DTM) 程序的测试方法。它将解决所有已知的数据收集程序，例如常规地面测量、摄影测量、大地定位卫星 (GPS) 等。 1.3 以英寸磅单位或 SI 单位表示的数值应单独视为标准。在文本中，SI 单位显示在括号中。每个系统中表示的数值并不完全等同；因此，每个系统都独立使用。将两个系统中的值组合在一起可能会导致不符合规范。 1.4 本标准并不旨在解决与其使用相关的所有安全问题（如果有）。本标准的用户有责任在使用前建立适当的安全和健康实践并确定监管限制的适用性。
使用机载... 预测森林库存属性 - CORE
摘要：本研究旨在开发一种新方法，利用采伐机在作业伐木过程中记录的树干信息，基于遥感预测成熟林分的森林资源属性。参考样地由采伐机数据形成，使用两种不同的树木位置：全球卫星导航系统中的采伐机位置 (XY H ) 和计算改进的采伐机头位置 (XY HH )。研究材料包括 158 个位于芬兰南部的成熟挪威云杉为主的林分，这些林分在 2015-16 年期间被砍伐。树木属性来自采伐机记录的树干尺寸。森林资源属性是针对林分和为四种不同样地大小（254、509、761 和 1018 平方米）的林分生成的样地编制的。建立了基于采伐机的森林资源清查属性与样地遥感特征之间的预测模型。获得了林分水平的预测结果，基部面积加权平均直径 (D g ) 和基部面积加权平均高度 (H g ) 对于所有模型替代方案几乎保持不变，相对均方根误差 (RMSE) 分别约为 10–11% 和 6–8%，偏差较小。对于基部面积 (G) 和体积 (V)，使用任何一种位置方法，最多只能得到大致相似的预测结果，相对 RMSE 约为 25%，偏差为 15%。在 XY HH 位置下，G 和 V 的预测几乎与 254–761 平方米内的样地大小无关。因此，基于采伐机的数据可用作遥感森林清查方法的地面实况。在预测森林清查属性时，建议利用采伐机头位置 (XY HH ) 和最小地块面积 254 平方米。相反，如果只有采伐机位置 (XY H ) 可用，将样地面积扩大到 761 平方米可达到与使用 XY HH 位置获得的精度相似的精度，因为较大的样地可缓和确定单个树木位置时的不确定性。
使用自然语言分析金融新闻...
金融市场瞬息万变，实时更新和分析至关重要。这些市场容易受到全球事件和现象的影响，例如贸易战、内乱、创新和科学发现。金融新闻可从多种来源获得，包括在线和离线。这里的在线来源是指可以通过互联网获取的来源，这里的离线来源是指通过其他媒体传播的来源。离线来源包括通过报纸和电视获得的新闻和见解。对于像股票市场一样敏感的金融市场来说，通过报纸获得的新闻已经过时了。电视上的新闻是现场直播的，但这种新闻无法轻松分析。在相关性和分析的简易性方面，在线资源比离线资源更胜一筹。
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。