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![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
2030年及未来IMT发展框架和总体目标
• § 2.4. 需要多个频率范围来满足 IMT 系统的容量和覆盖要求，并为新兴服务和应用提供服务。新一代 IMT 可能需要新的频谱来提高数据速率、容量、新应用并提供新功能。IMT-2030 预计将利用从低于 1 GHz 到高于 100 GHz 的广泛频段。低频段将继续发挥重要作用，以实现全国覆盖，特别是解决数字鸿沟和扩大深度室内覆盖。中频段在广域覆盖和容量之间实现平衡。 • § 2.5. 频谱协调的好处包括促进规模经济、实现全球漫游、降低设备设计的复杂性、提高频谱效率（包括可能减少跨境干扰）。IMT 频谱协调将提高设备的通用性，有利于实现规模经济和设备价格合理，从而促进数字包容。
人工智能在整体
Udgir- 413517，拉图尔区，马哈拉施特拉邦摘要：随着万维网的不断普及，人类生活正在向全球数字时代转变，信息呈爆炸式增长，范围广泛。在这篇研究文章中，研究人员试图解释人类的不同阶段，这些阶段随着时代的需要而经历着特殊的情况。21 世纪人工智能的概念被引入，现在它已经成为我们日常生活中最重要的部分。虽然我们不知道现代技术的一些科学概念，但我们有意或无意地每时每刻都在关注这些应用。本文将首先研究人工智能的概念及其应用，并讨论其在人类全面发展中的重要性。简而言之，我们可以说人工智能似乎是数字世界的未来和第一手工具。专家们认为，它将很快成为人类生活的一部分，由于这项技术，它将彻底改变我们看待世界的方式。有了这种现代技术，未来看起来很有趣，也很令人兴奋。
预处理18F-FDG-PET/CT参数是无效生存的生物标志物，最佳总体反应和接受一线免疫疗法的转移性黑色素瘤患者的总体生存率
自从引入检查点抑制剂ipilimumab（靶向细胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4（CTLA-4））和Nivolumab / pembrolizumab（靶向计划的死亡-1（PD-1）受体及其组合组合以来，对晚期黑色素瘤患者的治疗已有急剧改善。现在可以使用有效的免疫疗法，无论突变状态如何，都可以进行治疗[1]。免疫治疗药物的应用已导致患者总生存期（OS）和无进展生存率（PFS）的显着改善[2-4]。不幸的是，在免疫疗法下，约有百分之五十的治疗患者具有一级耐药性或可以在免疫疗法下产生次要耐药性。为了应对这一挑战，诸如乳酸脱氢酶（LDH）等临床标记[5，6]以及实验性生物标志物用于识别可能无法从具有检查点抑制剂的治疗中获利的患者。标准度量计算机断层扫描（CT）参数，例如肿瘤大小，全身肿瘤的体积以及实验性放射线参数，在某些螺柱中有可能预测诸如OS，PFS和三个月后的响应等终点[7-12] [7-12]。另一方面，有研究发现基线CT中CT参数的明显预测能力[13]。目前，没有实验性的CT生物标志物被广泛接受用于常规临床使用[14]。它在反应评估和监测免疫疗法毒性方面仍然是一种宝贵的方式[16]。最近的一项荟萃分析强调了基线SUVMAX，MTV和总病变的值flourine-18氟氧化葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（18F-FDG-PET/CT）是一种已建立的选择方法，是通过免疫检查点抑制剂治疗的转移性黑色素瘤患者管理的基石[15]。根据最近出版物的发现，几个18F-FDG-PET/ CT参数可能是预测接受免疫疗法治疗的美拉马患者的反应和存活的潜在生物标志物。这些参数可以分为三组：肿瘤负担，肿瘤葡萄糖摄取和非肿瘤造血组织分类主义[17]。从18F-FDG-PET/CT扫描中进行的全身代谢肿瘤体积大约在免疫疗法开始后大约三个月被发现是黑色素瘤患者OS的强烈预后指标[18]。一项试点研究证实，接受全身性治疗的不可切除的转移性黑色素瘤患者的总生存率与高肿瘤负荷，某些器官区域的转移以及至少一个转移性高直径或高直径或不良代谢相关的患者[19]。一项研究使用在开始抗PD-1处理之前从基线18F-FDG-PET/CT中提取的生物标志物。总代谢肿瘤体积（MTV）与较短的OS相关，并用于定义三种风险类别[20]。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
能源效率计划，降低总体能源消耗
该计划是绿色建筑政策的一部分。实施这项包括能源效率计划的政策的主要目的是系统地准备任何新建筑设计或任何翻新工程，以确保遵循能源效率标准，这包括实施绿色建筑规范以及确保提供任何高效设备。制定此类计划以最大限度地减少大学建筑能源消耗的广泛框架如下：
中国老年人的城市整体和可见绿色和糖尿病
霍金大学公共卫生学院，杭州大学，杭州310058，中国b智安省智能预防医学的主要实验室，杭州省310058，中国C科学与教育系，杭州，杭州，吉尔佐医院中国E中国E公共卫生与预防医学学院，孟加州福州大学，墨尔本大学3004，澳大利亚3004，城市规划与设计系，XI'A jiaotong-Liverpool大学，苏州215028美国大学公园20742，美国I流行病学与健康统计系，公共卫生学院，安海岛医科大学，Hefei 230032，中国J海洋学院，惠东大学，北汉316021，K中国健康老龄化与发展中心，中国北部北京大学，北非纽约市，北卡罗国亚州北京大学。美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学院老化与人类发展与老年医学司中心，美国北卡罗来纳州27710霍金大学公共卫生学院，杭州大学，杭州310058，中国b智安省智能预防医学的主要实验室，杭州省310058，中国C科学与教育系，杭州，杭州，吉尔佐医院中国E中国E公共卫生与预防医学学院，孟加州福州大学，墨尔本大学3004，澳大利亚3004，城市规划与设计系，XI'A jiaotong-Liverpool大学，苏州215028美国大学公园20742，美国I流行病学与健康统计系，公共卫生学院，安海岛医科大学，Hefei 230032，中国J海洋学院，惠东大学，北汉316021，K中国健康老龄化与发展中心，中国北部北京大学，北非纽约市，北卡罗国亚州北京大学。美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学院老化与人类发展与老年医学司中心，美国北卡罗来纳州27710霍金大学公共卫生学院，杭州大学，杭州310058，中国b智安省智能预防医学的主要实验室，杭州省310058，中国C科学与教育系，杭州，杭州，吉尔佐医院中国E中国E公共卫生与预防医学学院，孟加州福州大学，墨尔本大学3004，澳大利亚3004，城市规划与设计系，XI'A jiaotong-Liverpool大学，苏州215028美国大学公园20742，美国I流行病学与健康统计系，公共卫生学院，安海岛医科大学，Hefei 230032，中国J海洋学院，惠东大学，北汉316021，K中国健康老龄化与发展中心，中国北部北京大学，北非纽约市，北卡罗国亚州北京大学。美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学院老化与人类发展与老年医学司中心，美国北卡罗来纳州27710霍金大学公共卫生学院，杭州大学，杭州310058，中国b智安省智能预防医学的主要实验室，杭州省310058，中国C科学与教育系，杭州，杭州，吉尔佐医院中国E中国E公共卫生与预防医学学院，孟加州福州大学，墨尔本大学3004，澳大利亚3004，城市规划与设计系，XI'A jiaotong-Liverpool大学，苏州215028美国大学公园20742，美国I流行病学与健康统计系，公共卫生学院，安海岛医科大学，Hefei 230032，中国J海洋学院，惠东大学，北汉316021，K中国健康老龄化与发展中心，中国北部北京大学，北非纽约市，北卡罗国亚州北京大学。美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学院老化与人类发展与老年医学司中心，美国北卡罗来纳州27710
相关的LNCRNA模型用于预测
子宫菌群子宫内膜癌（UCEC）是发达国家最普遍的恶性肿瘤之一，每年有50,000多人死亡（1）。随着人口的年龄和环境污染的增加，UCEC的发病率和死亡率也上升。年龄，种族和先前恶性肿瘤病史等因素与UCEC的发作密切相关（2,3）。尽管有多种治疗选择，例如手术，放疗和化学疗法，但UCEC仍然容易转移和饲养（4）。基于RNA的治疗剂最近被发现是通过RNA疫苗，RNA免疫调节和RNA干扰来对抗癌症的重要策略（5）。长的非编码RNA（LNCRNA）由200多个核苷酸组成，显示出越来越多地参与各种恶性癌的进展（6）。lncRNA通过靶向miRNA轴（7），参与UCEC细胞增殖，侵袭和代谢变化。实验研究表明，Linc00958调节IGF2BP3的功能，因此参与UCEC的肿瘤发生和进展（8）。鉴于这些关键特征，LNCRNA逐渐成为UCEC的新型诊断和预后生物标志物。