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数据科学、机器学习和人工智能课程
该项目旨在培训您在人工智能和机器学习领域最有前途的领域，使您能够选择最佳机器学习算法以及计算机视觉、NLP 和深度学习作为人工智能的主要组成部分。使用 NumPy、SciPy 和 Pandas 等 Python 库再次证明 Python 是学习人工智能和机器学习实践经验最合适的语言。将 R 作为编程语言纳入其中将数据科学领域与 AI 和 ML 联系起来。对 Keras 和 Tensor Flow 等 AI 工具和项目的培训使该计划与行业更加相关。
AI/ML 支架和 AI 保证
可追溯该部门的人工智能能力将得到开发和部署，以便相关人员对适用于人工智能能力的技术、开发流程和操作方法有适当的了解，包括透明和可审计的方法、数据源以及设计程序和文档。
AI/ML 自动记录编辑
R3DACT 解决方案是一种人工监督的、高效的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 智能文档处理 (IDP) 编辑系统，可自动识别和编辑受保护的健康信息 (PHI) 和个人身份信息 (PII)。
多尺度建模和 AI/ML 高级...
材料的进步对于技术创新至关重要。在多个长度和时间尺度上对材料进行计算建模可以更深入地了解材料行为的物理机制，并为调整材料加工、结构特性以用于高级应用提供途径。使用基于物理的计算模型生成的数据为开发机器学习模型提供了独特的机会，该模型可以学习材料的固有行为，从而加速高级应用的材料发现工作。本次研讨会的目的是让参与者了解当前最先进的多尺度建模和数据科学技术，这些技术可以加速高级应用材料的开发。研讨会将涉及基于物理的模型、材料信息学、AI/ML 技术的理论和演示。
5G-Advanced 中用于波束管理的 AI/ML
摘要 — 在 5G 新无线电 (NR) 网络等波束成形无线蜂窝系统中，波束管理 (BM) 是一项至关重要的操作。在正在大力推广的 5G NR 标准化的第二阶段（称为 5G-Advanced）中，关键组成部分是使用基于机器学习 (ML) 技术的人工智能 (AI)。选择用于 BM 的 AI/ML 作为代表性用例。本文概述了 5G-Advanced 中用于 BM 的 AI/ML。首先介绍并比较了传统的非 AI 和主要支持 AI 的 BM 框架。然后，介绍了用于 BM 的 AI/ML 的主要范围，包括提高准确性、减少开销和延迟。最后，讨论了AI/ML在BM标准化方面的关键挑战和未解决的问题，特别是AI支持的BM新协议的设计。本文为基于AI/ML的BM标准化研究提供了指导。
关于管理人工智能/机器学习系统中的漏洞
本文通过一个思想实验探讨了当前的漏洞管理范式如何适应包括机器学习系统：如果机器学习 (ML) 中的缺陷被分配了通用漏洞和暴露 (CVE) 标识符 (CVE-ID)，会怎么样？我们同时考虑 ML 算法和模型对象。假设场景围绕探索漏洞管理六个领域的变化而构建：发现、报告接收、分析、协调、披露和响应。虽然算法缺陷在学术研究界众所周知，但这个研究界与部署和管理使用 ML 的系统的运营界之间似乎没有明确的沟通渠道。思想实验确定了 CVE-ID 可以在这两个界之间建立一些有用的沟通渠道的一些方法。特别是，它将开始向研究界介绍操作安全概念，这似乎是现有努力留下的一个空白。
人工智能如何加速机器学习开发
Kumo 是智能数据科学领域的领导者，因为它利用图形结构的力量提供性能最高的模型和最准确的预测——直至实体级别。这是通过自动将关系数据转换为图形并使用图形神经网络 (GNN)（一种为图形设计的 AI 模型）从数据中的关系中学习来实现的。Kumo 可以使用低代码、类似 SQL 的查询快速构建高度准确的模型，这些模型可以跟上业务问题的步伐，这些查询可以预测细分、生命周期价值、行为等内容，从而改善个性化和推荐。
劳拉西泮-AFT 4 mg/ mL 注射液
据报道，使用苯二氮卓类药物会导致严重的过敏/类过敏反应。据报道，患者在服用第一剂或后续剂量的苯二氮卓类药物后，会出现涉及舌头、声门或喉部的血管性水肿。一些服用苯二氮卓类药物的患者还出现了其他症状，例如呼吸困难、喉咙闭合或恶心和呕吐。一些患者需要在急诊室接受治疗。如果血管性水肿涉及舌头、声门或喉部，可能会发生气道阻塞并致命。使用苯二氮卓类药物治疗后出现血管性水肿的患者不应再次服用该药物。
2022-ML-13-ORCF 绿色 MIP ML 9-8-22
日期：2022 年 8 月 18 日 抵押贷款人信函 2022-13 致：所有 FHA 第 232 条批准的抵押贷款人 主题：住宅护理设施办公室 (ORCF) 的绿色抵押贷款保险费 (MIP) 计划指南 目的 本抵押贷款人信函 (ML) 为 ORCF 的绿色抵押贷款提供计划指导和报告要求，如 ORCF 的绿色 MIP 通知 (FR-6302-N-01) 中所述 生效日期 本 ML 自发布之日起生效，适用于 2022 年 10 月 1 日或之后签发或重新签发的确定承诺。本 ML 在修订、取代或撤销之前一直有效。2022 年 9 月 30 日或之前签发或重新签发的确定承诺的申请没有资格享受绿色 MIP 利率。受影响的计划 某些住宅护理设施办公室 (ORCF) 第 232 条确定承诺自 2022 年 10 月 1 日起发布或重新发布，如本文所述。 背景 HUD 于 2022 年 5 月 19 日在《联邦公报》(FR-6302-N-01) 上公布了绿色抵押贷款保险费 (MIP) 费率降低，以鼓励业主采用比传统方法更节能的更高标准进行建设、修复、维修、维护和物业运营。 较低的 MIP 费率将使住宅护理设施具有更高的能源和水效率、降低运营成本、改善室内空气质量和居民舒适度并减少对环境的整体影响。 通过自愿参与，抵押人将按《联邦公报》上公布的适用费率（目前为 0.25 个基点）支付年度和预付 MIP，以换取减少能源和水消耗的承诺。 1.1 目的和摘要要求 A. 节约能源和水可降低物业运营成本并提高物理耐用性。保护是通过良好的设计和工程、优质的产品、精心的
一种机器学习方法以进行准确的健身运动...
摘要：对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长，导致了有助于医疗决策的智能系统的发展。该项目致力于创建一个使用机器学习技术的药物推荐系统，以根据用户输入（例如症状或医疗状况）推荐合适的药物。该系统利用结构良好的医疗数据集来训练能够准确预测医学建议的机器学习模型。通过分析用户提供的症状，该系统可以识别潜在的诊断并建议相关药物，从而确保改善医疗保健的可及性和支持。该系统的前端旨在使用HTML，CSS和JQuery具有互动性和用户友好型，而后端则集成了一个强大的基于Python的框架（例如烧瓶或Django）来处理用户输入并与机器学习模型进行交互。此外，该系统还包括一种反馈机制，以持续改进，并警告用户有关潜在的医学相互作用以确保安全性。该项目有可能通过提供实时，数据驱动的医学建议来彻底改变患者护理，从而授权用户做出明智的医疗保健决策。未来的发展可能包括基于患者历史记录和自然语言处理的高级个性化，以更有效地了解用户输入。关键词：医学建议系统，机器学习，个性化医学，疾病分类，症状分析