文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
对于新兴关注的污染物,包括持续的污染物,例如持续的污染物(PFAS)(PFAS),药物和个人护理产品以及微塑料,通常尚未开发或修订国家ELG,以包括相关的e uent uent限制。In December 2022, the Office of Water issued a memorandum to NPDES permitting authorities describing actions and permit conditions that could be implemented under existing authorities to address PFAS discharges from point sources while certain ELGs are being revised 2 and water quality criteria developed to ensure comprehensive implementation of technology-based and water quality-based effluent limitations in Regional and state issued permits, including the use of case-by-case technology-based e uent限制。3此“操作方法”的情况说明书提供了有关PFA的基于案例的E filent限制的信息,但是该方法可以应用于任何新兴关注的污染物。4
对三级医院工作人员医疗保健中人工智能的评估 Daniel, Aondona David 1 , Akwaras Nndunno Asheku 1 , Yohanna Stephen 2 , Gyuse Ngueikyor Abraham 3 , De-kaa Niongun Lawrence Paul 1 , Swende Ladi Terrumun 1 , 俄亥俄州州立大学 1、Grace Nwununji 4、马太福音 1 开放获取引文:Daniel、Aondona David、John Stephen、Gyuse Ngueikyor Abraham、Deacon Lawrence Paul、Swende Laadi、俄亥俄州立大学、Rev. Grace Nwunuji、Ocheifa Ngbede Matthew。对三级医院工作人员对医疗保健人工智能的知识、实践、感知和期望的评估。埃塞俄比亚健康科学杂志。2024;34(4):313。 doi:http://dx.doi.org/ 10.4314/ejhs.v34i4.7 收到日期:2024 年 3 月 2 日 接受日期:2024 年 6 月 23 日 出版日期:2024 年 7 月 1 日 版权所有:© 2024 David D.A.,等人。本文根据知识共享署名许可条款分发,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要注明原作者和出处。资金:无 竞争利益:作者声明本手稿不存在竞争利益。所属及通讯:
(i)模块化单元的施工文件; (ii)国家建设法规; (iii)适用的州和地方要求; (e)验证贴花已永久固定到模块化建筑单元; (f)遵守第(3)款,建立和评估与模块化单位的构建和安装有关的费用; (g)在发现对模块或套筒系统的可见损坏后,或发现会导致合理检查员认为模块化建筑单位可能不符合《州建设法典》或《建筑文件》的证据:(i)通知设施建设和管理部; (ii)按照模块化建筑研究所标准1200和1205的指南进行; (h)只要更改或更改符合本章的要求,就批准对一组施工文件的任何拟议更改或更改; (i)检查安装后发生的模块化单元或镶板系统的任何更改; (j)尽管有任何其他规定的州法律,《建筑法规》,《建筑法规》,《代理规则》或当地法令:(i)防止在当地监管机构认为的模块化建筑单位使用或占用,该单元包含严重的缺陷或呈现出迫在眉睫的安全危险; (ii)报告预防模块化建筑单元的使用或占用设施建设和管理部门以及该部门; (k)在本节中未列出的模块化建筑学院标准和1205中规定的所有其他职责和责任。(4)(3)与模块化建筑单元建设和安装有关的费用可能包括建筑许可费,检查费,撞击费和行政费。
根据 MLA 指南(针对文学研究/文化研究的书面作业)或 APA 指南(针对语言学的书面作业)在附录部分中列出。如果包含聊天机器人创建的内容,则需要在学期论文中将其标记为聊天机器人创建(另见第 4 点)。MLA 和 APA 指南指定了如何执行此操作(对于文学/文化研究,请参阅附录,第 3-8 页;对于语言学,请参阅附录,第 9 页)。为了确保透明度,输入的提示和聊天机器人的响应的屏幕截图必须包含在附录中。屏幕截图需要足够大才能阅读文本。(仅仅在“参考文献”列表中包含一个条目是不够的。)“附录:AI 生成的内容”应包含在“参考文献”列表之后(如果适用,则包含在“AI 工具的进一步使用”部分之后)。3.“AI 工具的进一步使用”部分位于“参考文献”部分之后。在此
该国51%的土地可能适合风电场,在保理监管,环境和技术限制后,只有9%的人(图1)保留了9%。影响土地可用性的最大因素是与风力涡轮机和人类定居点之间距离有关的一些德国州的调节,随后是对生物多样性和动物栖息地的担忧。尽管最近讨论了松动距离规则,但这些法规和其他法规可能会继续是风开发的主要限制。这9%的可用土地代表了可再生能源开发商的起点低,可以通过成本考虑和公众反对进一步降低。德国的目标是从可再生能源中获得100%的能源
利用数据实现安全:机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据,几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库,数据分析是一项非常重要的能力,它可以将这些数据转化为知识,从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支,涉及开发预测或决策算法,这些算法不是明确编程来预测或决策的,而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能,例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力,因此虚拟助手(例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa)以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。