XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System个性化
自然用户界面和智能个性化
当系统根据用户自然的手势进行操作时，易用性会得到优化。多点触控技术就是这种情况，该技术用于触摸屏设备或语音识别。多点触控允许屏幕或其他表面在用户触摸时启用系统的操作。10 触摸图标进行选择或说出命令都是相当自然的手势。但是，像使用四根手指更改屏幕视图这样的手势（例如 Apple 产品）可能不那么自然。11 这是 NUI 的一个缺点；有时它们要求用户快速从新手变成专家并学习新的手势才能操作系统。由于这个潜在的缺点，NUI 开发人员必须牢记潜在用户的能力和现有技能，并避免在设计中加入无意的人为手势。
个性化专业学习计划表
示例重点关注 1c – 设定教学成果、1e – 设计连贯的教学、2c – 管理课堂程序和 3c – 吸引学生参与学习：2012-13 年（何时），六年级教师（谁）将通过以下方式增加每天上课时的教学学习时间和学生参与度：1）改善课程开始前 15 分钟的学生管理程序；2）设计和实施“高兴趣”的学生学习成果一致的核心内容铃声工作（什么），以 25 张或更少的迟到黄色单子数量和 90％ 的学生完成准确（85％ 或更高）的铃声工作来衡量（数据源）。
个性化学习计划 - 中学
获得优异成绩 获得荣誉榜 课堂行为 其他 3. 评估虚拟技能：Zoom、学校电子邮件、谷歌帐户、谷歌课堂。 ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________
AI驱动的个性化学习系统
文章信息ABS随着网络威胁的不断发展并变得更加复杂，传统的安全措施不再足以保护网络和敏感数据。人工智能（AI）和机器学习（ML）技术提供了强大的工具，可以通过实现更有效，更有效的威胁检测和响应来增强网络安全。本文概述了网络安全中AI和ML的当前状态，讨论了关键技术，应用程序，挑战和未来方向。我们回顾用于任务的ML算法，例如异常检测，恶意软件分类和网络入侵检测。案例研究显示了在现实世界中的网络安全系统中成功实施AI/ML。 还讨论了限制和挑战，包括需要大型标签数据集，对ML模型的对抗性攻击以及解释黑盒ML模型的困难。 最后，我们重点介绍了有希望的研究方向，例如可解释的网络安全性AI，无监督的学习方法以及将ML与其他安全工具和框架集成。 AI和ML将在网络安全方面发挥越来越重要的作用，并且正在进行的研究将有助于释放其保护我们的数字基础设施的全部潜力。 关键字：人工智能；机器学习；网络安全；入侵检测；恶意软件检测；异常检测；网络威胁案例研究显示了在现实世界中的网络安全系统中成功实施AI/ML。还讨论了限制和挑战，包括需要大型标签数据集，对ML模型的对抗性攻击以及解释黑盒ML模型的困难。最后，我们重点介绍了有希望的研究方向，例如可解释的网络安全性AI，无监督的学习方法以及将ML与其他安全工具和框架集成。AI和ML将在网络安全方面发挥越来越重要的作用，并且正在进行的研究将有助于释放其保护我们的数字基础设施的全部潜力。关键字：人工智能；机器学习；网络安全；入侵检测；恶意软件检测；异常检测；网络威胁
基于LLM的医疗助理个性化
大型语言模型（LLM），例如GPT3.5，在理解和产生自然语言方面表现出非常熟练的熟练程度。另一方面，医疗助理具有为个人提供可观利益的潜力。但是，基于LLM的个性化医疗助理探索相对稀缺。通常，患者会根据其背景和偏好方式不同，这需要使以用户为导向的医疗助理进行任务。虽然可以完全训练LLM以实现此目标，但资源消耗是无法承受的。先前的研究探索了基于内存的方法，以增强对话中的新查询错误，以增强响应。我们认为，单纯的内存模块是不足的，并且充分训练LLM的成本可能过高。在这项研究中，我们提出了一种新型的计算仿生记忆机械，配备了一个有效的细调（PEFT）模式，以个性化医疗助手。为了鼓励对该领域的进一步研究，我们正在发布基于开源的语料库生成的新对话数据集和我们的实施代码1。
Infosys的个性化医学解决方案
©2020 Infosys Limited，印度班加罗尔。保留所有权利。Infosys认为本文档中的信息截至其发布日期是准确的；此类信息如有更改，恕不另行通知。Infosys承认本文档中提到的商标，产品名称和其他知识产权的其他公司的专有权利。除非明确允许，均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。
设想个性化医学的未来
数字双胞胎已成为个性化医学中的一个开创性概念，为改变医疗保健提供并改善患者预后提供了巨大的潜力。重要的是要强调数字双胞胎对个性化医学的影响，了解患者健康，风险评估，临床试验和药物开发以及患者监测。通过反映个人健康状况，数字双胞胎提供了对患者特定疾病的无与伦比的见解，从而实现了更准确的风险评估和量身定制的干预措施。但是，他们的应用超出了临床益处的范围，促使有关数据隐私，同意和医疗保健潜在偏见的重大道德辩论。这项技术的快速发展需要在创新和道德责任之间进行仔细的平衡行为。随着个性化医学领域的不断发展，数字双胞胎在改变医疗保健和彻底改变患者护理方面具有巨大的希望。虽然存在挑战，但数字双胞胎的持续发展和整合具有革新个性化医学的潜力，在量身定制的治疗时代和改善了患者福祉的时代。数字双胞胎可以帮助识别可能表明疾病存在或预测发展特定医疗状况以及此类疾病进展的可能性的趋势和指标。尽管如此，人类数字双胞胎的使用带来了与知情同意，数据所有权以及基于健康状况歧视的潜力有关的道德困境。迫切需要强大的准则和法规来应对这些挑战，以确保追求先进的医疗保健解决方案不会损害患者的权利和福祉。此观点旨在激发有关数字双胞胎在医学中负责任整合的全面对话，并提倡将来技术成为个性化，道德和有效的患者护理的基石。
成本效益分析，对个性化的，端的...
AI，机器人技术和自动化正在重塑许多行业，包括建筑，工程和建筑（AEC）行业。对于旨在进入这些不断发展的领域的学生来说，高科技角色的全面且易于获得的培训变得越来越重要。传统的机器人教育虽然通常有效，但通常需要小型班级和专业设备。在职培训引入了安全风险，特别是对于缺乏经验的人。培训高级技术的整合提出了一种替代方案，可减少对大量物理资源的需求并最大程度地减少安全问题。本文介绍了用于机器人技术操作的智能学习平台（IL-PRO），这是一个创新的项目，该计划整合了人工智能（AI），虚拟现实（VR）和游戏辅助学习机器人武器操作的学习。该项目的目标是通过实施自适应学习系统（ALS）支持的个性化学习策略来解决传统培训的局限性。这些系统通过自定义内容来迎合各种理解，首选的学习方式，过去的经验以及多样化的语言和社会文化背景来改变教育。IL-Pro的中心是其ALS的开发，它使用学生进度变量和多模式的机器学习来推断学生的理解水平，并自动化任务和反馈交付。课程被组织成模块，从基本的机器人概念开始，并前进到复杂的运动计划和编程。课程由学习模型指导，该模型通过数据收集不断完善。此外，该项目还将游戏元素纳入其VR学习方法中，以创建引人入胜的教育环境。因此，学习内容旨在吸引学生使用模拟的机器人和输入设备来解决基于游戏的挑战的序列。挑战序列的设计与游戏中的水平相似，每个序列都具有越来越复杂的性能，以系统地逐步建立学生对机器人操作的知识，技能和信心。该项目由佛罗里达国际大学（FIU），加利福尼亚大学欧文分校（UCI），夏威夷大学（UH）和堪萨斯 - 米苏里大学（UKM）的跨学科教师团队进行。这些机构之间的协作使资源和专业知识共享这对于开发这个全面的学习平台至关重要。