多发性骨髓瘤是全球第二常见的血液系统恶性肿瘤,发病率高和死亡率。尽管它被认为是一种无法治愈的疾病,但对这种肿瘤的了解增强导致了新的治疗方法,从而改善了患者的预期寿命。在临床试验,前瞻性注册和现实世界中的不同研究中,已经通过不同的研究生成了大量数据,这些研究已纳入了实验室测试,流量细胞术,分子标记,细胞遗传学,诊断图像和治疗,并将其用于常规临床实践。在这篇综述中,我们描述了如何使用不同的人工智能模型来处理和分析这些数据,旨在提高准确性并转化为临床上的好处,允许对早期诊断和响应评估进行实质性改进,加快分析加快分析,速度加快分析,减少对操作员偏见的劳动力密集型过程,并提供更高的参数信息,并提供更多的参数信息。此外,我们确定了人工智能如何允许开发综合模型,以预测对治疗的反应以及实现无法检测到的不可检测的可衡量可测量的残留疾病,无进展生存期和整体存活的可能性,从而导致更好的临床决策,从而有可能提高患者的个性化治疗,可以改善患者的能态。总体而言,人工智能有可能彻底改变多个骨髓瘤护理,这对于在前瞻性临床队列中进行验证是必要的,并开发模型以纳入常规的日常临床实践。
心脏死亡(SCD)仍然是一个紧迫的健康问题,每年全球数十万。遭受SCD的人之间的杂项,从严重的心脏失败到看似健康的人,对有效的风险评估构成了重大挑战。主要依赖左心室的常规风险层次,仅导致植入可植入的心脏逆变剂的适度效率用于预防SCD。回应,艺术智能(AI)对个性化的SCD风险预测和调整预防策略有望为个别患者的独特性专案。机器和深度学习算法具有学习复杂数据和定义的终点之间的复杂非线性模式的能力,并利用这些模式来识别SCD的微妙指标和预测指标,而SCD的预测因素可能不会通过传统的统计分析而明显。但是,尽管AI有可能改善SCD风险层次,但仍需要解决重要的局限性。我们旨在概述SCD的AI预测模型的当前最新图案,重点介绍这些模型在临床实践中的机会,并确定阻碍广泛采用的关键挑战。
人工智能(AI)和成像技术的最新进展显着改变了肿瘤学的诊断和治疗景观(1-3)。越来越多的成像方式,例如CT,PET,US和MRI,正在越来越多地用于肿瘤成像(4-7),而新兴的跨学科领域(例如MR-LINAC)获得了相当多的牵引力(8,9)。肿瘤学中成像和治疗的这种加速融合强调,迫切需要进一步探索包括放射治疗在内的各种肿瘤学专业的AI和成像以增强癌症护理的作用。应对这种需求,提出了标题为“肿瘤学中的人工智能和成像”的主题,从而汇总了149名领域的作者/专家的19项贡献。这些贡献深入研究了AI和成像在肿瘤诊断和治疗中的潜力,探讨了新兴的AI驱动模型,以进行肿瘤学诊断和预测,并强调了从医学图像中提取定量特征以预测肿瘤行为,治疗反应和患者预后。
因此,下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号,我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据,该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具,可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具,将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中,这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果,根据质量指标:准确性,ROC_AUC和F1评估了创建算法,软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
摘要 本论文研究了人工智能 (AI) 对瑞典劳动力市场的影响。人工智能对知识密集型劳动力的影响尤其令人感兴趣,因为这是一个受人工智能影响更大的群体。理论预测人工智能将使工作任务自动化,同时导致经济中引入新任务。利用职位空缺数据,该论文通过研究机构接触人工智能的两种不同影响阐明了这一主题。首先,研究对劳动力雇用的影响,将劳动力分为工作任务与人工智能相关的劳动力组和工作任务与人工智能无关的劳动力组。其次,测试对机构对非人工智能劳动力所需技能变化的影响。这两个问题都旨在确定劳动任务是否确实被人工智能自动化,以及是否引入了新的工作任务。结果表明,接触人工智能的企业增加了非人工智能劳动力的雇用。此外,研究发现,接触人工智能与所需技能数量的减少有关。知识密集型企业和职业与接触人工智能的关系似乎略弱。结果的解释是,一些人工智能自动化正在发生,尽管不足以引起劳动力市场的重大变化。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
在印度,Aadhaar 系统为每个公民建立了一个逐步强制执行的唯一身份证号码,构成了世界上最大的生物识别身份系统,该系统对 Silvia Masiero 和 Soumyo Das 所称的多种形式的“数据不公正”负责,这是由于“反贫困计划的数据化”(Masiero & Das,2019)。据他们介绍,由于受益人的数据被强制纳入计划设计,这些数据集与权利的确定直接相关。换句话说,将“受益人群转换为机器可读数据”可以识别和分析用户,以分配(或不分配)权利。并非偶然,最具侵入性和惩罚性的系统针对的是穷人(Eubanks,2018)。一如既往,权力,在种族、阶级、性别、领土、残疾等所有交叉性中,在特定技术的部署方式和目标对象方面发挥着重要作用。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师,他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁,涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问,专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外,他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官;为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。