XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsky
coolpac®eSky用于疫苗输送概况表
在Coolpac®Eskies中输送的疫苗库存应尽快转移到适当的药物冰箱中。为了确保Coolpac®Eskies可以在所有NT上输送疫苗，Coolpac®Eskies必须返回NT医院。coolpacs®具有多个可重复使用的组件，包括；外部纸板箱，聚氨酯容器（包括盖子），内部纸板箱，可容纳疫苗以及不同尺寸的凝胶包装和薄片。请返回Coolpac®Eskies的所有组件。
使用人工智能技术组织教育过程的模型 Oleh Karyy、Ihor Novakivskyi、Yaroslav Kis、Ihor Kulyniak 和 Alex
摘要 概述了常见的人工智能 (AI) 技术及其在教育领域应用的主要趋势。分析了终身学习个性化的观点。揭示了现代 LMS 大学在全球化教育知识生态系统中的实施前景。分析了对高等教育机构教师的调查结果，该调查涉及由于实施 AI 元素而预期 LMS 使用效率将提高。分析了对高等教育机构教育环境建模的可能性。建议使用“学生-教育主体-教育过程”模型三元组来分析 AI 技术在教育中的应用。基于组织教育过程的模型，提出了一种计算 AI 使用效果综合指标的方案。提出了一种基于可用机会选择最佳知识评估系统的方法。给出了广义知识评估算法的数学模型。在学生模型层面，在知识相空间中开发了一个学生培训优化模型，同时考虑到应用 AI 技术的可能性。关键词1 教育、学习管理系统（LMS）、人工智能（AI）、效率、数学模型、个性化学习（PL）、学生模型、教育过程模型、教育主体模型、最佳学习轨迹。
风险增长下的可持续性
我们研究一般均衡中可持续性的基本决定因素。我们采用可持续性的定义，即后代的福利预计平均不会减少。然后，我们使用随机增长模型来探索经济可持续的条件，同时考虑不同类型的风险。在一般均衡中，可持续性归结为供应方因素，增长增加、消费风险降低和金融深度增加使可持续性更有可能实现。我们的研究结果对内生投资、灾难风险管理、清洁和肮脏技术投资以及风险分担资产的重要性具有政策意义。
Microsoft Word - BajgarHorenovsky23_NegativeHumanRightsAsABasisForLongtermAISafetyAndRegulation_ArXiV_final.docx
随着人造系统变得越来越自主——能够在越来越广泛的情况下无需人类指导即可采取行动——我们需要为它们配备一般原则，以决定哪些行为或结果是人类所希望的，哪些应该避免。更狭窄的指令集可能会引导系统走向满足这些指令但违背更广泛人类价值观的解决方案。例如，我们已经看到有人声称推荐系统可能会将用户推向更极端的观点，这有助于算法实现其狭隘的目标，即通过使用户更可预测来最大化在网站上花费的时间，但违反了人类对算法应该做什么的更广泛偏好（Russell，2019）。2 随着人工智能系统的能力不断增强，这种规范失败的成本可能会增加。因此，有人呼吁向高级人工智能系统传授人类的价值观或偏好（Yudkowsky，2011），以解决所谓的人工智能对齐问题。
使用深度学习Oleksii Kovalchuk A，Pavlo Radiuk A，Oleksander Barmak A，Sergis Petrovskyi A a
摘要在过去的十年中，深度学习技术已在医疗保健行业广泛使用，以检测心跳和诊断心脏病。但是，这些工具因“黑匣子”和缺乏透明度而受到批评。因此，在本文中，我们提出了一种新方法，使通过深度学习更可理解的分类结果。我们建议基于与特定心脏条件相对应的ECG信号形成特征向量。该矢量包括心脏周期的可测量特征，例如波浪持续时间和振幅，这些特征对于医疗保健专业人员来说是典型且可以理解的。此功能向量是充当功能编码器和分类器的深神经网络的输入数据。我们使用手工特征矢量的计算实验达到了98.69％的平均准确性，与基于完整的心脏周期的其他深度学习工具相当。这项研究的结果表明，未来的研究应着重于开发可解释的深度学习工具，这些工具对医疗保健专业人员来说是透明且可理解的。关键字1心电图信号，MIT-BIH心律失常数据库，特征提取，深度学习，可解释的人工智能
存储库引文 存储库引文 Renn, B. N., Schurr, M., Zaslavsky, O., Pratap, A. (2021)。人工智能：对老年心理健康研究和护理影响的跨专业视角。《精神病学前沿》，12 1-8。前沿。https://digitalscholarship.unlv.edu/psychology_fac_articles/583
医疗保健领域的人工智能 (AI) 旨在学习个体内部和个体之间的大型多模态数据集中的模式。这些模式可以提高对当前临床状况的理解或预测未来的结果。AI 有可能通过支持诊断、治疗和临床决策来彻底改变老年心理健康护理和研究。然而，这种势头大部分是由数据和计算机科学家和工程师推动的，并且存在与临床实践中的实际问题脱节的风险。这种跨专业视角将临床科学家和数据科学的经验联系起来。我们对 AI 进行了简要概述，主要关注在老年心理健康研究和临床护理中使用基于 AI 的方法的可能应用和挑战。我们建议未来老年心理健康领域的 AI 应用考虑临床实践的务实考虑、数据和临床科学之间的方法差异，并解决道德、隐私和信任问题。
2022 年跟踪软件现状 - 卡巴斯基
如上所述，尽管这些暴力形式发生在网络空间，但它们对受害者的现实生活产生了深远而切实的影响。研究表明，女性主要是网络跟踪或其他形式数字暴力的受害者。她们会经历许多与线下暴力受害者相同的症状，例如焦虑、惊恐发作、创伤后应激障碍、自杀念头、愤怒、缺乏自信和注意力不集中。还可能产生负面的经济影响（勒索、收入损失等）和人际关系影响（失去家庭和朋友网络、社会孤立等）。此外，数字暴力在经济和政治层面也产生了集体影响，一方面增加了公共法律、行政和健康成本，另一方面降低了女性对公共话语的参与度。
推荐引用 推荐引用 Bardis, Michelle D; Houshyar, Roozbeh; Chang, Peter D; Ushinsky, Alexander; Glavis-Bloom, Justin; Chahine, Chantal; Bui, Thanh-Lan; Rupasinghe, Mark; Filippi, Christopher G; 和 Chow, Daniel S，“人工智能在前列腺多参数 MRI (mpMRI) 中的应用：当前和新兴趋势。”《癌症》（巴塞尔）。12，5。1204 (2020)。https://digitalcommons.wustl.edu/open_access_pubs/9270
摘要：前列腺癌是全球最常见的癌症之一。多参数磁共振成像 (mpMRI) 是一种非侵入性工具，可以改善前列腺病变的检测、分类和体积量化。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，可以快速准确地分析 mpMRI 图像。ML 可以提供更好的标准化和一致性来识别前列腺病变并增强前列腺癌管理。本综述总结了 ML 在前列腺 mpMRI 中的应用，并重点关注前列腺器官分割、病变检测和分割以及病变表征。进行了文献检索，以查找将 ML 方法应用于前列腺 mpMRI 的研究。迄今为止，前列腺器官分割和体积近似已经使用各种 ML 技术很好地执行。前列腺病变检测和分割对于 ML 来说是更具挑战性的任务，并在多项研究中进行了尝试。由于数据稀缺和当前 ML 算法的局限性，它们在很大程度上仍未解决。相比之下，由于数据可用性更高，前列腺病变表征已在多项研究中成功完成。总体而言，ML 完全有能力成为一种提高放射科医生准确性和速度的工具。
WRAP-播种-出现-复合-skyrmions-van-der ...
拓扑电荷在一系列物理系统中发挥着重要作用。具体来说，对磁性材料中实空间拓扑对象的观测主要限于 skyrmion - 具有幺正拓扑电荷的状态。最近，实验中报道了更多具有不同拓扑的奇异状态，如反 skyrmion、meron 或 bimeron 以及 3D 状态，如 skyrmion 弦、手性浮子和霍普夫子。沿着这些思路，实现具有高阶拓扑的状态有可能为拓扑磁性及其自旋电子学应用的研究开辟新的途径。本文报道了在范德华磁体 Fe 3 − x GeTe 2 (FGT) 的剥离薄片中观察到的此类自旋纹理（包括 skyrmion、skyrmionium、skyrmion bag 和 skyrmion sack 状态）的实空间成像。这些复合 skyrmion 可能来自浓缩成条状域结构的种子环状状态，这证明了在剥离的 2D 磁体薄片中实现具有任意整数拓扑电荷的自旋纹理的可能性。形成机制的普遍性质促使人们在已知和新磁性材料中寻找复合 skyrmion 状态，这可能会揭示更丰富的高阶拓扑对象光谱。