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抽象 - 准确，及时的医学诊断是有效医疗保健提供的基石，但是传统方法通常与效率低下
•Barodiya，V。K.（2022）。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能，包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性：研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上，以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo，X.，Wang，Y。，＆Lee，L。（2021）。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架，用于使用精度，回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性：研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能，从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
Amit Chintan Ramlall的旅程超出了自闭症的标签
真漂亮。喜欢诗歌。，您的意思是如此真实。和我认为，尤其是在自闭症或任何表现似乎与规范的人，无论是什么意思，我认为作为治疗师，我们都必须暂停我们对事物应该是什么或应该是什么样的沟通或应该看起来像是什么样的行为，并且对我们面前的人感到非常好奇，并且对我们的面前的方式感到非常好奇，并找到不满意的方式来匹配我们所需要的客户。我们如何找到弥合差距的方法？这有意义吗？，因为，我认为客户对治疗师与治疗师有足够的谦卑以保持好奇心，甚至不知道以便在任何地方与客户见面时，都有这样的期望。
可持续金融和生物多样性：关键旅程的开始
一开始，工作人员认识到，设计一组与性质相关的建议披露的核心挑战是在科学的复杂性与创建实际推荐的汇编之间取得最好的平衡，从而在每年的公司报告中启用成本效益的行动，这些循环会受到第三方范围的影响。它）和双重重要性（即使没有明显的财务风险与之相关，公司也必须披露其环境影响）。欧盟应用了双重重要性，而世界其他地区的公司通常会自愿采用单一重要性。
引用：Hall, L. & Clapton, W. (2021)。机器编程：性别、种族、性取向、人工智能以及边界可信度和欺骗的构建。《互联网政策评论》，10 (4)。https://doi.org/10.14763/2021.4.1601
摘要：人们越来越认识到人工智能 (AI) 的政治、社会、经济和战略影响的重要性。这引发了有关人工智能编程、使用和监管的重要伦理问题。本文认为，人工智能的编程和应用本质上都是 (顺) 性别化、性化和种族化的。毕竟，人工智能是由人类编程的，因此，谁来训练人工智能、教它学习以及这样做的伦理问题对于避免 (顺) 性别化和种族主义刻板印象的重现至关重要。本文的实证重点是欧盟资助的 iBorderCtrl 项目，该项目旨在通过实施多种基于人工智能的技术（包括面部识别和欺骗检测）来管理安全风险并提高第三国国民的过境速度。本文汇集了 1) 风险与安全 2) 人工智能与道德/移民/庇护以及 3) 种族、性别、（不）安全与人工智能等领域的文献，探讨了谎言检测对常规过境和难民保护的影响，概念重点关注性别、性取向和种族的交叉点。我们在此认为，iBorderCtrl 等人工智能边境技术存在重大风险，不仅会进一步边缘化和歧视 LGBT 人士、有色人种和寻求庇护者，还会强化现有的非入境做法和政策。
物联网（IOT）与人工智能（AI）
众所周知，计算机科学与工程就是这样一个发展迅速的领域，它已成为几乎所有现有领域的组成部分。计算机科学与工程系成立于 2002 年，其愿景是丰富当今年轻人的思想，并在最新技术领域提供良好的学习环境，包括计算机数据库系统、人工智能、计算机网络和分布式计算、操作系统、计算机图形学、数学建模、OOPS、高级 DBMS（OODBMS、分布式 DBMS 等）、软件工程、Linux、大数据、计算机架构等等。一个系的成功最好由其学生的表现来判断。CSE 系由非常有才华和发人深省的教职员工组成，以满足创新的教学和学习实践，包括与计算世界相关的研究和科学的问题解决方法。
显微镜的掩盖自动编码器是细胞生物学的可扩展学习者
为生物搜索中使用的显微镜图像仍然是一个重要的挑战，尤其是对于跨越数百万图像的大规模实验。这项工作探讨了经过越来越较大的模型骨架和显微镜数据集训练时，弱监督的clasifirers和自我监管的蒙版自动编码器（MAE）的缩放属性。我们的结果表明，基于VIT的MAE在一系列任务上的表现优于弱监督的分类器，在召回从公共数据库中策划的已知生物学关系时，相对实现的相对效果高达11.5％。此外，我们开发了一种新的通道敏捷的MAE架构（CA-MAE），该体系结构允许在推理时输入不同数字和通道的图像。我们证明，在不同的实验条件下，在不同的实验条件下，CA-MAE通过推断和评估在显微镜图像数据集（Jump-CP）上有效地概括了，与我们的训练数据（RPI-93M）相比，通道结构不同。我们的发现促使人们继续研究对显微镜数据进行自我监督学习，以创建强大的细胞生物学基础模型，这些模型有可能促进药物发现及其他方面的进步。与此工作发布的相关代码和选择模型可以在以下网址找到：https：//github.com/ recursionpharma/maes_microscopy。
人工智能（AI）对互联网消费者购买行为的影响
1. 介绍：在“过去”，我们去商店，看看要买的东西，可能与商务助理交谈，然后做出决定。这意味着，思考这种购买模式的科学原理总是很容易的。然而，现在，我们做这些事情，我们浏览产品网站，访问比较网站，我们可能会参加讨论，我们会在 Facebook 上询问我们的朋友，我们可能会与一系列竞争对手比较产品。我们还可以听一些相关的在线视频，我们甚至可以参加有关我们想买的东西的在线课程。对于任何零售商来说，这都是一个主要问题。消费者尝试的大部分探索活动现在都是在商店之外进行的。这意味着销售代表可以用来确保购买的典型知识类型不再可用。此外，即使消费者在网上做所有事情，他们也可能受到现实中看到的不同产品或他们访问实体店的影响。预计到 2026 年，印度电子商务市场规模将从 2017 年的 385 亿美元增长至 2000 亿美元。互联网和智能手机普及率的提高推动了该行业的快速增长。如今，人们可以在任何地方、任何时间购物，无论是在工作场所还是家中，尤其是在一天中的任何时候休闲时。印度的在线市场空间正在蓬勃发展，提供从旅游、电影、酒店预订和书籍到
随意对话：用于衡量公平性的数据集......
本文介绍了一种新颖的“公平性”数据集，以衡量 AI 模型对不同年龄、性别、表观肤色和环境光照条件的稳健性。我们的数据集由 3,011 名受试者组成，包含 45,000 多个视频，平均每人 15 个视频。这些视频是在美国多个州录制的，参与者是不同年龄、性别和表观肤色组的成年人。一个关键特征是每个受试者都同意参与并使用他们的肖像。此外，我们的年龄和性别注释由受试者自己提供。一组训练有素的注释者使用 Fitzpatrick 皮肤类型量表标记受试者的表观肤色 [ 6 ]。此外，还提供了在低环境光下录制的视频的注释。作为衡量跨某些属性的预测稳健性的应用，我们评估了最先进的表观年龄和性别分类方法。我们的实验从公平对待来自不同背景的人的角度对这些模型进行了彻底的分析。
学习了基于深度学习的移动 NPU 的智能手机 ISP，移动 AI 2021 挑战赛：报告
随着手机摄像头的质量开始在现代智能手机中发挥关键作用，人们越来越关注用于改善手机照片各个感知方面的 ISP 算法。在这次移动 AI 挑战赛中，目标是开发一个基于深度学习的端到端图像信号处理 (ISP) 管道，该管道可以取代传统的手工制作的 ISP，并在智能手机 NPU 上实现近乎实时的性能。为此，参赛者获得了一个新颖的学习到的 ISP 数据集，其中包含使用索尼 IMX586 Quad Bayer 移动传感器和专业的 102 兆像素中画幅相机拍摄的 RAW-RGB 图像对。所有模型的运行时间都在联发科 Dimensity 1000+ 平台上进行评估，该平台配备专用的 AI 处理单元，能够加速浮点和量化神经网络。所提出的解决方案与上述 NPU 完全兼容，能够在 60-100 毫秒内处理全高清照片，同时实现高保真效果。本文提供了本次挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
利用农作物生物多样性和基因组学协助 -
农业创新对于扩大农作物的遗传多样性至关重要，专注于提高产量，对生物和非生物应力因素的耐受性营养价值以及对新环境的适应性，尤其是在响应气候变化方面。利用各种遗传资源，包括在包括局部陆地等基因库中维持的农场多样性和种质，以及次级基因库，也必须变得势在必行。传统品种，陆地和其他未充分利用的种系很少被育种者使用，主要是由于不必要的联系。基因组学工具可以有效地处理这一问题。例如，大米中的“ SD1基因与干旱耐受性QTL之间的遗传联系”是一个显着的繁殖挑战，最近通过标记辅助育种克服了。另一个例子是“ Cimmyt-发现的种子（种子）”计划，该计划使用基因组学工具来大量使用小麦种质库。先进的基因组学工具和技术通过知识丰富为制定育种计划的知识发展提供了有希望的途径。通过识别和融合新等位基因来整合未充分利用的遗传多样性和解锁遗传多样性，可以扩大培养品种的遗传基础。这种方法称为“基因组学辅助杂种”，包括多样性分析，功能基因组学和结构基因组学，以及用于作物改善所需的先进统计工具。拥抱“基因组辅助 - 预育”对于满足全球粮食，燃料和鱼的需求而言至关重要。