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工件和抽象层次 - Pure
本文旨在说明，与人工制品（即人类设计的系统）的比较或类比如何为复杂的神经认知系统在不同层次上可解释这一观点奠定基础，这是大脑建模的核心简化策略。类比的最主要来源当然是数字计算机，但我将讨论与设计和工程过程的一些更一般的比较如何也发挥重要作用。我将说明类比以及随后的不同计算层次的概念如何产生了关于如何安全地从具体神经系统的复杂性中抽象出来的共同思想，从而解释神经过程如何产生认知功能。我还对这些解释的局限性表示担忧，因为忽略了人造设备和生物器官之间的差异。
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要：人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域，与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新，牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式，并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域，以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词：人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要：人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域，与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新，牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式，并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域，以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词：人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
智能城市和城市交通中的人工智能
智慧城市活动和技术通常涉及生成数据和获取有关城市复杂性和动态性的新知识，而人工智能则将城市提升到利用数据和知识支持决策的下一步。城市人工智能的概念可以定义为：“在城市中运行的人工制品，能够获取和理解周围城市环境的信息，最终利用所获得的知识根据预定义的目标采取合理行动，在复杂的城市情况下，当某些信息可能缺失或不完整时” 1 。到 2025 年，人工智能预计将实现 30% 以上的智慧城市应用，其中包括城市交通解决方案 2 ，为城市生活的弹性、可持续性、社会福利和活力做出重大贡献。智慧城市的人工智能应用可分为以下七个维度 1、3、4：
朝紧凑的神经风格转移的可逆图像表示
摘要。任意的神经风格转移旨在通过引用提供的样式图像来造型内容。尽管为实现内容保存和样式转移性而进行了各种努力，但由于内容和样式功能的重复导致了不愉快的图像人工制品，因此对此任务的学习表现仍然具有挑战性。在本文中，我们学习了从信息理论的角度进行动机的风格的紧凑神经表示。在特殊的情况下，我们在可逆流网络的顺序模块上执行压缩表示，以减少特征冗余，而失去内容保存能力。我们使用Barlow Twins损失来减少信道依赖性，从而提供更好的内容，并优化参考图像和目标图像之间样式代表的Jensen-Shannon差异，以避免使用 - 和
101 「数据分析」 数据分析杂志 2022/12，第 17 卷，第 4 期，第 4 页101-116 DOI：10.6338/JDA.202212/SP_17(4).0009 人工智能和概念
本文认为，否定自然与人工之间的本体论差异是不合理的；将自然简化为人工或将人工简化为自然也不可能。除非有人想清空“自然”和“人工”这两个术语和概念的语义内容。大多数关于人工智能 (AI) 的哲学讨论一直与人有关，尤其是与人类智力、意识和/或一般思想有关。本文旨在通过讨论人工智能与“自然”和“人工”概念的关系来扩大对话范围。这一意图是更批判性地理解人工智能中的人工性。为了实现这一点，亚里士多德《自然哲学》中的“自然”概念已被用作一种认识论工具，用于审视人工的概念以及人工智能科学和技术的目标。关键词：人工智能、人工性、人工制品、信息处理、自然。
为什么Pines？ 高分辨率基因组分析研究了侵入性刷尾巴托图（Trichosurus vulpecula）和其他野生动植物对微生物水质评估的影响 预测不断变化的新西兰的面部湿疹风险...
ETS为林业提供了支持，将林业的收入增加到了木材的收入之外，并使与绵羊和牛肉养殖相比，它更具吸引力的土地利用。但是，这是一种人工制品，在本政策中嵌入了至少三个选择会发生变化。第一个是从森林中创建碳信用额，并为其核算碳信用额。第二个不是通过未能识别土壤碳，庇护所和其他碳的其他商店来考虑绵羊和牛肉农场上的碳固执。第三个是净排放量的重点，而不是使经济脱碳，这将降低碳信用额的价值。因此，将碳信用额附加到林业上是一种选择，这引发了有关该国想要做出的选择的疑问。
供应商 - 不足的深度学习图像在脑计算机断层扫描中Denoising denoising：多扫描仪研究
Matter-White物质分化（GM-WM），人工制品，清晰度和诊断信心。客观分析包括对噪声，对比度比率（CNR），signal-noise比率（SNR）的评估，后窝的伪影指数。结果进行了主观图像质量评估，与所有读者的所有类别中的FBP相比，与FBP相比，DLD与FBP相比持续出色。客观的图像质量分析显示，使用DLD用于所有扫描仪的噪声，SNR和CNR以及伪影指数的显着改善（p <0.001）。结论供应商深度学习deNoising al-gorithm在亚置以及与FBP重建相比的较小头部创伤的papaptigent的NCCT图像中提供了明显优于较高的结果。在所有五个扫描仪中都产生了这种效果。