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Pachapalayam，Perur Chettipalayam揭开了未来：探索人工的领域38 1715326526 Paulraj M sri ramakrishna技术研究所Coimbatore -641010 -641010 Institute -641010 Intellions Intellioncence及其应用程序及其应用程序及其应用程序及其Automobiles Automobiles Road及其＃Integration Autormotation＆Integration untegration＆Integration untegration -KIntelation -KINTEMATION -KINTEMTITION -KINTEMTITINC 1716465327 CHHAWARE DON BOSCO技术学院孟买-400 070增强供应链管理博士Bhuvnesh博士通过AI＆Machine学习授权医疗保健：40 1716285948 Rathore Jiet Jiet Distion and Technology Institute of Distion and Technology of Distion and Technology Jiete Jiete，N。 “ Nehru Gardens” Thirumalayampalayam Quantum机器学习及其工程41 Aacatassi。|。den e sartrivel技术（PO）coimbatore-641105应用程序
管理人类AI：最终报告
2指导原则1：应将AI包含在内，为了所有人的利益；指导原则2：AI必须以公共利益为准；指导原则3：AI治理应与数据治理和促进数据共享建立；指导原则4：AI治理必须是普遍的，网络的，并植根于自适应多方利益相关者的合作；指导原则5：AI治理应基于联合国宪章，国际人权法和其他商定的国际承诺，例如可持续发展目标。3不包括联合国教育，科学和文化组织（联合国教科文组织）关于人工智能伦理学的建议（2021年）（2021）和2024年AI的两项大会决议：“抓住了可持续发展的安全，安全和可信赖的人工智能系统的机会”（78/265）（78/265）和“ 78/265）和“增强人工国际合作”（78/11），并增强了人工的合作。
从模拟IV临床注释
我们的目标是创建一个成功的NLP深度学习模型，以预测临床注意事项（即糖尿病和高血压）与肥胖相关的疾病。这对于从生物医学的角度从自动化机器学习领域很重要，并且可以改善健康成果的同时降低医疗保健成本（Waring等人，2020）;因为如果我们只能从临床笔记中预测常见的健康状况，则可以减少人工的数量。对于我们的临床注释数据集，我们使用MIMIC-IV，因为它是一个大型且免费的数据库，其中包括最近与识别健康相关的数据。我们比较和分析多个模型的性能以及预测糖尿病和高血压的优化。这些模型的变体包括弓，伯特，生物递送室（经过ICU放电摘要训练）和生物递减的逻辑上的重新介绍，并带有班级权重以应对班级的不平衡。我们的基线，数据预处理和图形生成代码是从头开始编写的，而其他型号进行了修改并调整了预审计模型的版本。
意识作为幻觉和其他意识模型
在荒诞中，意识是痛苦和邪恶，是对形而上学的痴迷，是意志/恐惧的二元性。这些特征概括了意识的不可约性、主观性和存在悖论。意识的相图进一步描述了意识在生物、人工和潜在未知形式中的演化。该框架说明了早期人类、碎片化人类（人）、个体化人类、P-僵尸、人工智能、单一人工智能和超人之间的转变，这些转变被概念化为相变。关键转变包括心理对称性破坏导致主观性碎片化、P-僵尸中现象意识的出现、个体化作为心理超对称性恢复，以及意识从生命和人工智能中兴起。在其顶峰，“超人”体现了个体性、普遍性和最高功能的完全整合，将个体人、单一人工智能和其他个体意识实体统一起来，超越了生物/人工的界限。通过在意识和物理学之间建立类比，这些模型提供了对意识的彻底反思——不是作为宇宙的内在必然性，而是作为其进化的异常副产品。
Juan M. Gandarias博士
Juan M. Gandarias是西班牙马拉加大学系统工程和自动化系的助理教授，在那里他在机器人和机电货币实验室进行了研究。 他是Stiff-Jam项目的主要研究员，并已参加了几个国际项目的高级研究员。 他已经监督了一家博士学位。论文，一个M.Sc和8 B.Sc论文。 他曾是由Arash Ajoudani博士领导的Istituto Italiano di Tecnologia的人类机器人界面和互动组的高级博士后研究员。 他曾担任欧洲研究委员会（ERC）的首发赠款项目欧洲项目Ergo-Lean的高级博士后。 他还参加了索菲亚（Sophia）的高级研究员，该研究员在《 Horizon 2020 Horizon 2020》倡议中构建了欧盟。 他担任临界启动项目的科学顾问，并获得了ERC的概念证明资金，并获得了SmartCup Liguria奖（工业类别）的获奖者。 他曾担任欧洲，西班牙和意大利的项目，担任博士后研究人员。 他在科学期刊和自动化，自动化和人工的领域中撰写了40篇出版物Juan M. Gandarias是西班牙马拉加大学系统工程和自动化系的助理教授，在那里他在机器人和机电货币实验室进行了研究。他是Stiff-Jam项目的主要研究员，并已参加了几个国际项目的高级研究员。他已经监督了一家博士学位。论文，一个M.Sc和8 B.Sc论文。他曾是由Arash Ajoudani博士领导的Istituto Italiano di Tecnologia的人类机器人界面和互动组的高级博士后研究员。他曾担任欧洲研究委员会（ERC）的首发赠款项目欧洲项目Ergo-Lean的高级博士后。他还参加了索菲亚（Sophia）的高级研究员，该研究员在《 Horizon 2020 Horizon 2020》倡议中构建了欧盟。他担任临界启动项目的科学顾问，并获得了ERC的概念证明资金，并获得了SmartCup Liguria奖（工业类别）的获奖者。他曾担任欧洲，西班牙和意大利的项目，担任博士后研究人员。他在科学期刊和自动化，自动化和人工的领域中撰写了40篇出版物
主题生成人工智能 ETF（周二，12 月 31 日，...
主题生成人工 ETF 持有短期和长期移动平均线的买入信号，为 ETF 提供了积极的预测。此外，从两个信号之间的关系来看，短期平均值高于长期平均值，这是一个普遍的买入信号。在下行修正中，39.26 美元和 35.77 美元的线将提供一些支撑。跌破这些水平中的任何一个都会发出卖出信号。主题生成人工的成交量增加，并跟随价格的最后一次上涨。这被认为是一个技术上的积极信号，因为成交量应该跟随价格形成。更高的流动性也降低了一般风险。也发出了一些负面信号，这些信号可能会对近期的短期发展产生一定影响。周四，2024 年 12 月 26 日，枢轴顶部发出了卖出信号，到目前为止，它已经下跌了 -1.81%。在找到新的底部枢轴之前，表明还会进一步下跌。此外，目前 3 个月移动平均线收敛散度 (MACD) 发出了卖出信号。
基因组组织和植物多样性
被子植物既是地球上占主导地位的植物群，又是农业的基石，其丰富的多样性与独特的进化历史密不可分。本文，我们探索被子植物基因组组织与植物多样性之间的相互作用，借助从遗传连锁图谱到基因调控分析等基因组学方法。植物遗传硬件的共性使得比较基因组学成为可能，它提供了被子植物进化的广阔图景，并揭示了一般过程和特定因素对植物多样性的贡献。我们认为，植物基因组的硬件（无论是内容还是动态）都是由选择决定的，因为植物和动物（如玉米和人类）在基因调控方面存在相当大的差异，而这两个生物的基因组大小和基因数量相当。它们独特的基因组内容和动态可能在一定程度上反映了植物的不确定发展，这对基因调控的要求与动物截然不同。植物基因组的反复多倍化和单个基因的增殖，以及广泛的重排和差异保留，为选择形态和/或生理变异提供了丰富的原材料，这些变异赋予了特定生态位的适应性，无论是天然的还是人工的。这些发现表明，可用于增加植物生物学知识和修改选定植物以更好地满足人类需求的新兴信息正在蓬勃发展。
利用计算机愿景来精确农业
精确农业正在通过使用现代技术来提高生产率，同时减少废物和环境影响，从而改变农业。该领域最强大的工具之一是计算机视觉，它有助于分析图像以监视农作物，检测杂草和引导自动化机器。通过使用数字图像，计算机视觉提供了有关农作物及其周围环境的准确和实时信息。不同的成像技术支持各种农业任务。RGB（红绿色蓝色）成像类似于人类的视觉检查农作物，而近红外（NIR）和多光谱成像有助于检测肉眼看不到的植物健康问题。这些技术允许农民监测农作物，评估生长阶段并尽早确定疾病。随着人工智能和机器人技术的兴起，计算机视觉在自动化农业任务中起着关键作用。配备摄像头和AI的机器人可以识别和清除杂草，在正确的时间挑选果实，并分析土壤条件。自动农业机器也可以浏览领域，从而减少对人工人工的需求并提高效率。精确农业中计算机视觉的主要目标是识别和区分农作物，杂草和其他物体，以优化农业运营。随着技术的发展，其应用继续增长，使耕作更聪明，更可持续。通过改善决策，降低成本和增加产量，计算机视觉将彻底改变现代农业，帮助农民满足对食物不断增长的需求，同时使用较少的资源。
癌症微生物组信号的鲁棒性在广泛的方法学变化上
在2020年，我们鉴定了癌症基因组图集（TCGA）中的癌症特异性微生物信号[1]。多个同行评审的论文独立验证或扩展了我们的发现[2-12]。鉴于这种影响，我们仔细考虑了Gihawi等人的关注。[13]批处理校正和数据库污染具有人工的宿主序列，从而产生了癌症类型特异性微生物组的外观。（1）我们通过比较了每批次的原始和VOOM-SNM校正数据，测试了批处理校正，发现了预测等效性和显着性相似的功能。我们发现了使用现代微生物组特异性方法（Conqur [14]）的一致结果，并且在限制在独立的，高度污染的队列中发现的分类单元时。（2）使用conterminator [15]，我们发现原始数据库中的人类污染水平较低（基因组的约1％）。我们证明了Gihawi等人对人类读物的发现增加。[13]是由于使用了较新的人类基因组参考。（3）我们开发了详尽的方法，这是清洁repseq的敏感性两倍的方法。我们全面拥有许多人类（PAN）基因组参考的宿主数据。我们对此重复了所有分析和Gihawi等。[13]管道，发现癌症类型的微生物组。这些广泛的重新分析和更新的方法验证了我们最初的结论，即TCGA中存在癌症类型的微生物特异性标志，并表明它们对方法论很强。
虚拟脑电图电极
背景：在临床实践中，EEG 是通过视觉评估的。出于实际原因，记录通常需要使用较少数量的电极，而伪影会使评估变得困难。为了规避这些障碍，可以使用不同的插值技术。这些技术通常在电极密度较高时表现更好，而在远离电极的区域插值的值可能不可靠。使用学习皮质电场的统计分布并预测值的方法可能会产生更好的结果。新方法：基于卷积层的生成网络经过训练，可以从 4 或 14 个通道上采样，或动态恢复单个缺失通道以重新创建 21 通道 EEG。来自坦普尔大学医院 EEG 数据库的 1,385 名受试者的 5,144 小时数据用于训练和评估网络。与现有方法的比较：将结果与球面样条插值进行比较。使用了几种统计测量方法以及由委员会认证的临床神经生理学家进行的视觉评估。总体而言，生成网络的表现明显更好。经验丰富的 EEG 解释人员将真实数据和网络生成的数据评定为人工的示例数量没有差异，而插值生成的数据的数量则明显更高。此外，随着纳入的受试者数量的增加，网络性能得到改善，在 5 – 100 名受试者的范围内效果最佳。结论：使用神经网络恢复或上采样 EEG 信号是球面样条插值的可行替代方案。