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人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
DeSVig：工业人工智能系统中针对对抗性攻击的去中心化快速警惕
摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障，尤其是在面对对抗性示例时。在本文中，我们提出了 DeSVig，这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架，用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击，使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化，提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险，这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中，工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明，DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。
英国人工智能行业格局...
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2025 年摘要指南
摘要指南：1. OHBM 计划委员会希望海报的水平能够为与会者提供积极的观看体验。在提交 2025 年 OHBM 年会摘要时，请考虑是否真正需要多份摘要，或者您所展示的数据是否可以通过提交一份摘要来传达。2. 将您的摘要输入在线摘要提交系统，以便它出现在 OHBM 年会日程表和其他出版物上。除非绝对必要（例如，MRI、PET 或 PRESTO 等首字母缩略词），否则请不要使用全部大写。3. 摘要的格式应包括以下内容：● 标题 - 100 个字符。请不要使用全部大写。● 作者和附属机构 - 最多 40 个● 简介、方法、结果、结论 - 总字符数限制为 4000 个（包括空格）● 图表（可选/最多 2 个）- 请参阅以下指南● 参考文献
COVID-19超微结构中的人工智能
在 COVID-19 超微结构分析中更广泛采用 AI 的最大障碍是缺乏数据。神经网络是深度学习系统的基础，需要大量数据集才能正确学习和概括，而 COVID-19 的诊断主要基于血清学，组织病理学的作用很小，主要用于研究和临床工作流程之外。因此，大多数可用的 COVID-19 组织病理学研究都是基于尸检的，涉及的患者数量有限。然而，即使图像数量相对较少，计算机视觉神经网络仍可以通过迁移学习进行训练。这需要在更大的数据集上训练网络，以完成与手头任务有相似之处的任务，以便网络可以学习常见的表示（例如不同类型细胞和细胞器的形状），然后在较小的数据集上对训练后的模型进行微调。小数据集就足够了，因为模型需要学习的只是该数据集特有的附加特征。如前所述，存在大量经过组织学训练的模型，其中任何一个模型都可以作为 COVID-19 特定组织病理学模型的基础，从而提供额外的好处。
使用 Selene DGXA100 SuperPOD 和 Lustre 并行文件系统存储加速大规模 AI
大规模人工智能的挑战 DGXA100 和 Selene 关于 Selene 存储架构的讨论 合成和真实应用性能 客户端缓存：工作负载性能的新功能？
标题：PET 中的人工智能：行业视角
1.Arkadiusz Sitek，博士，Sano 计算医学中心，波兰克拉科夫，Nawojki 11 街，30-072 克拉科夫，波兰，a.sitek@sanoscience.org 2.Sangtae Ahn，博士，GE 研究 3.Evren Asma，博士，佳能医学研究 4.Adam Chandler，博士美国联合影像医疗全球科学合作组 5。Alvin Ihsani，博士，NVIDIA 6。Sven Prevrhal，博士，飞利浦欧洲研究中心，7。Arman Rahmim，博士，不列颠哥伦比亚大学放射学和物理学系，加拿大不列颠哥伦比亚癌症中心省级医学成像物理学家 8。Babak Saboury，医学博士，公共卫生硕士，DABR，DABNM，美国国立卫生研究院临床中心放射学和成像科学系，马里兰大学巴尔的摩分校计算机科学与电气工程系，美国马里兰州巴尔的摩，宾夕法尼亚大学医院放射学系，9。Kris Thielemans，博士，伦敦大学学院核医学研究所，英国，算法与软件咨询有限公司，英国伦敦
第 11 号集团对控制人员的指示和分析
英国官方承认不列颠战役于 7 月 10 日爆发 [见本期刊其他部分转载的道丁电报 - 第 11-13 段]，当时英吉利海峡上空爆发了大规模空战。德国人将第一阶段确定为一场单独的战役，他们称之为 Kanalkampf，即海峡战役，该战役在接下来的一个月内展开，德国空军对沿海护航队和港口发动了袭击。德国人认为，他们只是在 8 月中旬对机场和雷达站发动了攻击，才开始了他们的主要进攻，即不列颠战役本身，进攻始于泰晤士河口的一些初步交锋和对机场和雷达的一些小规模攻击，最终形成了代号为 Adler Tag [鹰日] 的全面进攻，原定于 8 月 13 日发动。那天早上的阿德勒行动被证明是一场惨败，德国 C2 系统在早期就失去了对行动的控制，并在其内部造成了混乱和混乱。最后，一些已经升空的部队试图以天气原因取消行动，结果许多部队（尤其是战斗机护航部队）中止了行动，而其他部队（主要是轰炸机编队）则没有中止行动。因此，早上的行动半途而废。下午，在一次协调更好的行动中，大型编队袭击了机场和港口。尽管处理得不太好，但最初的阿德勒行动 [鹰击] 标志着一段激烈战斗的开始，在此期间，德国空军猛烈轰炸了英国皇家空军的机场和雷达，战斗机司令部也同样凶猛地进行了防御。