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用于医学影像分析和应用的生成式人工智能
生成式人工智能在医学影像分析中发挥着关键作用，可实现精准诊断、治疗计划和疾病监测。生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE) 等技术通过生成合成图像、改进重建和分割以及促进疾病诊断和治疗计划来增强医学影像。尽管如此，关于患者隐私、数据保护和公平性的伦理、法律和监管问题仍然存在。本文概述了医学影像分析中的生成式人工智能，重点介绍了应用、挑战和案例研究。它将结果与传统方法进行了比较，并研究了对医疗保健政策的潜在影响。本文最后提出了负责任的实施建议，并提出了未来的研究和发展方向。
阿拉斯加公共交通的经济价值
图 8 还将阿拉斯加的资金来源与美国人口密度最低的其他六个州（爱达荷州、蒙大拿州、新墨西哥州、北达科他州、南达科他州和怀俄明州）的交通资金来源进行了比较。与这些同行相比，阿拉斯加交通机构获得的州政府资金份额低于除新墨西哥州（2019 年提供零州政府资金）以外的所有同行州。阿拉斯加由州政府资金支付的运营支出份额小于蒙大拿州、北达科他州、南达科他州和怀俄明州。总体而言，阿拉斯加交通机构更多地依赖当地资金、票价和其他直接产生的收入来支付运营支出。
评估近期量子计算机上纠缠量子态的误差缓解策略
摘要：纠缠是量子力学特性之一，最近出现的量子计算机将计算能力成倍增加归因于纠缠。然而，这些系统受到一系列噪声诱导物理过程和硬件级缺陷的影响，导致量子电路的结果出现错误。量子误差缓解算法旨在缩短有足够的量子比特来补偿这些影响的时间，以提高近期量子设备的结果准确性。这项实证研究描述并比较了在真实量子计算机上纠缠条件下量子态误差缓解的常用基本方法。结果表明，两种易于实施的电路设计和测量误差缓解技术可以显著提高结果质量。
低计算成本手动挥舞动作识别系统
这项研究提出了用于家庭服务机器人中非语言通信的低计算成本手动动作识别系统。该系统基于回声状态网络，该网络需要比深神经网络（DNNS）较低的计算成本，并处理人类骨骼坐标的时间序列数据以识别手持动作。此外，本研究提出并比较了骨骼坐标的两种类型的预处理方法，以确保人类位置在框架上的鲁棒性：一种方法提取肩部和手臂角度，无论人的位置以及其他均能使骨骼坐标归一化。实验结果表明，所提出的系统具有竞争精度，并且可以改变人类位置。
通过机器学习增强网络安全 -
摘要： - 本研究论文探讨了机器学习技术在提高入侵检测系统（IDS）的效率和准确性方面的应用，以增强网络安全性。传统ID经常与网络威胁的不断发展的性质挣扎，从而导致较高的误报率和延迟的响应。所提出的方法利用机器学习算法（包括深度学习模型）来分析网络流量模式并确定指示潜在网络攻击的异常行为。该研究评估了现实情况下各种机器学习算法的性能，并将其与传统的基于规则的ID进行了比较。目标是开发一种更适应性和强大的入侵检测系统，能够准确检测和缓解已知和新颖的网络威胁。
采用先进电熔炉冶炼高炉级铁矿石的低碳排放流程
从综合炼钢、高炉 (BF)-碱性氧气转炉流程向温室气体排放更低的替代流程的转变是钢铁行业脱碳的一个发展趋势。直接还原铁 (DRI)-电弧炉 (EAF) 路线就是这样一种流程。然而，当使用传统上在高炉中加工的低品位、高脉石铁矿石时，DRI-EAF 路线效率低下，而高炉占世界铁矿石供应的绝大部分。以低排放流程有效加工高炉级铁矿石的能力对于全球钢铁行业脱碳至关重要。本研究建议在使用高炉级铁矿石时使用电炉来提高整体工艺产量和效率，并将其与已建立的 DRI-EAF 工艺进行了比较。
使用机器学习的实时对象检测-IJRPR
所有的“机器视觉数据集比较”，K。Gauen，R。Dailey，J。Laiman，Y。Zi，N。Asokan，Y.H。lu，G.K。 Thiruvathual，M.L。Shyu，S.-C。陈。- 本文提出，近年来技术最大的改进之一是使用机器学习来处理视觉数据的快速进步。在有助于这种发展的所有因素中，带有标签的数据集扮演着至关重要的角色。本文比较了用于机器学习的不同视觉数据集和框架。比较既是定性的，又是定量性的，并且在大小，位置和上下文信息方面研究对象检测标签。本文还提出了一种新的方法，它使用实时，地理标签的视觉数据创建数据集，从而大大改善了数据的上下文信息[1]。
公用事业中游能源效率计划的节约归因：标准化搭便车估算协议
几十年来，北美的一些公用事业公司一直在实施能源效率计划 2，以激励客户购买节能设备。这些计划被称为下游计划或回扣计划，通常以回扣的形式提供购买节能设备的激励。该过程通常要求参与者购买经计划批准的节能设备，并提交回扣申请和购买证明。该计划在以实物银行支票的形式将回扣发送给参与者之前会验证申请，这个过程可能需要 30-60 天。然后，公用事业公司通常会申报节能，这是通过工程计算估算得出的，该计算将更换的低效设备的典型年能耗与激励的高效设备的年能耗进行比较。 3 这种节省被称为总节省。