XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中心的
以患者为中心的观点和未来的指示...
在AI驱动的TeleDentistry中Richa Kaushik 1，＃， *，Ravindra Rapaka 2，＃1 Wayne State University，Michigan，密歇根州底特律2号，康涅狄格州2号，康涅狄格州斯托尔斯大学，康涅狄格州康涅狄格州＃这些作者对这项工作 *相互贡献 *相应的作者 *电子邮件：Richakaushik@wayne.edu提交：2024年11月27日；修订：2024年12月29日；接受：2024年12月29日；出版：2024年12月31日。引用：Kaushik R，RapakaR。发现2024; 12（4）：E199。doi：10.15190/d.2024.18摘要此范围审查调查了AI将AI的整合到远程机构中，重点是以患者为中心的观点和未来的方向。远程医疗性在199年的大流行时期迅速发展，通过数字通信技术提供了远程牙科护理。AI的引入使诊断更加精确，治疗计划更加个性化，并且过程更有效，并且还使牙科服务更加有效地供应贫困。AI算法有助于早期诊断牙科问题，提供定制的治疗计划并改善患者的预后。 尽管有优势，但仍然存在许多挑战。 这些是道德问题，数据隐私问题和监管障碍，可以阻止广泛采用。 在牙科环境中使用AI会导致患者围绕信任和数据安全性的情绪混合，因为担心会减少与提供者的个人互动。 未来AI算法有助于早期诊断牙科问题，提供定制的治疗计划并改善患者的预后。尽管有优势，但仍然存在许多挑战。这些是道德问题，数据隐私问题和监管障碍，可以阻止广泛采用。在牙科环境中使用AI会导致患者围绕信任和数据安全性的情绪混合，因为担心会减少与提供者的个人互动。未来此外，在大规模的临床环境和成本效益评估中未验证AI驱动的远程遗传学，从而破坏了可扩展性。本评论确定了现有研究的差距，并为以患者为中心的应用程序提供指导，以进一步促进牙医，计算机科学家，伦理学家和决策者之间提高透明度，AI教育和跨学科合作。
以用户为中心的民主化生成ai
摘要 - 生成人工智能（Genai）的兴起触发了多个领域的重大进展，在培养创造力，解决问题和模拟类似人类的相互作用方面具有无与伦比的能力。尽管它们具有潜力，但生成的AI工具在各个行业的用户理解和参与方面都面临着挑战。各种角色的专业人士遇到困难，将这些高级工具整合到日常操作中，从而阻碍了无缝采用。AI生成的内容的多种可靠性和准确性需要严格的验证和质量保证。民主化的生成性AI成为一种新的策略，可以将AI技术的影响力扩展到多样化的用户群，打算公平地分配其优势，并为社会的集体福祉做出贡献，甚至促进扩大非技术性的机会。以用户为中心的民主化的Genai在最前沿的立场的采用，强调了朝着包容性和互动性人机合作的关键转变。工作的安排使我们不仅可以确定研究的定位，还可以使现有挑战（例如道德使用，隐私，安全问题和域内用例）形象化。最后，研究人员探索了民主化的未来方向，包括数字原型的改进，增强的加密方法以及促进跨学科的见解对社会影响。
Algarve中心的生物多样性绿洲
黑黑人黑人女孩是一只小而健壮的蜻蜓，与身体有关。雄性有黑色的胸部和腹部，为物种命名。在葡萄牙，它发生在Algarve井中，是一个非常有限分布的物种。有可能是白色阿拉戈亚人是这种不常见物种的繁殖场所。
研究中心的数据AICTE 2024
Brian tumor segmentation in MRI Images using Deep Learning Techniques 2 No Shree Lakshmi H Dr. Mallikarjun A 2020 On Duty Traffic Personel Behavior analysis using AI 0 No Praveen Gurav Dr. Santosh S. Saraf 2015 Not avialbe 0 No Gajanan Tudavekar Dr. Santosh S. Saraf 2016 H.264 Video Inpainting and Error Concealment Techniques 4 No Ms. J.d .mallapur
分析学术医学中心的纠正措施...
神经肌肉阻断剂（NMBAS）是需要进行SPIAL处理的高功能药物，需要进行稳健的过程，以防止药物错误，识别出接近遗漏并最终保护患者免受伤害。在一个大型学术医学中心（AMC）的一名患者被列为一种神经肌肉阻断剂，而不是咪达唑仑，并因此死亡。因此，AMC受到Medicare＆Medicaid Services（CMS）的任务，以列出防止随后事件的措施。与安全药物实践研究所评估AMC的纠正措施计划相比，降低风险降低策略的效率层次结构时，有76％的策略是低杠杆作用，16％的杠杆作用是中等杠杆作用，8％的杠杆作用是高杠杆。在这种情况下，AMC的纠正措施计划应该集成了更多基于系统的干预措施，其中包括中型或高杠杆策略，而不是严重依赖于依赖人类行动的倡议。尽管缺乏这些系统性工具，但CMS还是批准了该计划。忽视这些系统性工具可能会扩大患者的伤害，并对员工队伍满意度和效率产生负面影响。此外，缺乏“公正文化”
CDER定量医学中心的简介
地点：有关此事件的缩小：该虚拟研讨会将由新成立的FDA药物评估与研究中心（CDER）卓越医学中心（QM COE）主持。本研讨会的目的是介绍CDER QM COE，提供范围，目标和当前状态的概述，同时从公众那里获得有关教育，外展和政策的需求和机会的反馈。背景：QM涉及从非临床，临床，临床和现实世界中得出的基于暴露，生物学和定量建模和模拟方法的开发和应用，以告知药物开发，监管决策和患者护理。新成立的CDER QM COE是一个协调的机构，旨在刺激创新和促进QM方法的全面整合，以提高治疗医学产品开发并促进公共卫生。作为参与药物开发，研究和患者社区的目标的一部分，QM COE正在将这项研讨会持有向东方利益相关者的使命和范围以及与机会领域的对话。研讨会目标：
以内容为中心的计算认知建模
摘要，即人类水平的认知系统将需要大量知识是司空见惯的。但是，由于多种原因，认知系统社区并未直接解决大规模内容的问题。本文为认知系统研究的长期目标的内容中心性提供了理由。所涉及的主题包括：以内容为中心的COG固定建模的性质和范围；它与认知体系结构和认知系统的工作并置；立即解决长期知识需求的重要性，因为应用系统的逐步增强无法满足它们；以内容为导向的观点的方式影响了认知体系结构的设计；以内容为中心的建模如何减少对搜索的依赖；以及在代理环境中以内容为中心建模的实践。
以内容为中心的计算认知建模
摘要，人类水平的认知系统将需要大量知识是常识。，由于多种原因，认知系统社区并未将内容问题直接解决。本文为认知系统研究的长期目标提供了与内容相关问题的中心地位。所讨论的主题包括：以内容为中心的认知建模的性质和范围（CCM）； CCM与认知障碍和认知系统的作品的并置；立即解决长期知识需求的重要性，因为不能通过应用系统的逐步增强来满足它们；面向内容的视角影响认知体系结构的设计偏好的方式； CCM如何最大程度地减少对启发式搜索的需求；以及CCM在代理环境中的实践。
以插槽注意的以对象为中心的场景
插槽的关注表明，在计算机视觉任务中，以对象为中心的表示绩效，而无需任何超级视觉。尽管其由组成建模带来的以对象为中心的结合能力，但作为一种阻止的模块，插槽的注意力缺乏产生新场景的能力。在本文中，我们构成了插槽-VAE，这是一种生成模型，它通过用于对象以对象结构化的场景的形式的层次结构VAE框架吸引了插槽的关注。对于每个图像，模型同时渗透一个全局场景表示形式，以将高级场景结构和以对象为中心的插槽表示为嵌入单个对象组件。在生成期间，插槽代表是通过全局场景代表生成的，以确保相干场景结构。我们对场景产生能力的广泛评估表明，就样本质量和场景结构的精度而言，插槽VAE的表现优于基于老虎机表示的生成基线。
以数据为中心的人工智能：前景与挑战
近来，数据在构建 AI 系统中的作用因新兴的以数据为中心的 AI (DCAI) 概念而显著放大，该概念主张从模型改进转向确保数据质量和可靠性。尽管我们的社区一直在不同方面投入精力来增强数据，但它们通常是针对特定任务的孤立举措。为了促进社区的集体倡议并推动 DCAI，我们绘制了一幅大图景，并将三个一般任务结合在一起：训练数据开发、推理数据开发和数据维护。我们对代表性 DCAI 任务进行了顶层讨论并分享了观点。最后，我们列出了开放的挑战。更多资源汇总在 https://github.com/daochenzha/data-centric-AI