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AI技术正在迅速增长,并且已经出现了一些平台来满足各种行业的特定需求。DeepSeek和Openai是其中两个范式的例子 - 深处是一种开源和廉价的方法,Openai是一种商业和多功能的方法[8]。本研究将探讨这些不同的合作策略如何影响其他领域用户的性能结果,可用性和总体增值体验。在AI场景中出现的很大程度上未知的DeepSeek引起了人们的关注,具有创新的功能,例如实时适应性和改进的决策算法[7]。此类功能对于需要实时数据处理和智能自动化的领域特别有吸引力。另一方面,OpenAI以其全能模型(例如GPT系列)而闻名,这些模型在自然语言处理(NLP)任务中非常有效,并且已广泛用于内容创建,编码援助等。[6]。OpenAI的专有性有时可能会妨碍更高的成本和有限的灵活性[9]。主要的研究问题源于这两个平台之间的选择,用于搜索AI解决方案的组织,这是由于这种选择所带来的影响。尤其是,本研究探讨了DeepSeek提供的较低的使用成本和适应性如何抵制OpenAI的市场认可和通用应用中的行业多功能性。因此,本文探讨了这两种技术的历史背景,它们的贡献,局限性和对社会的影响,以帮助了解他们每个人在人工智能不断发展的生态系统中扮演的作用[10]
运动中采用技术的潜力是多种多样的。体育中的技术应用可以广泛地分为两个不同的类别:粉丝参与,参与和运动表现。虽然粉丝参与和体育媒体的消费历史上一直依赖于传统技术,例如卫星和有线电视广播,但数字技术的最新创新已被证明是粉丝如何参与职业体育的概括点。数字消费和参与模式,也许最好用幻想运动(FS)为例,为粉丝们开辟了新的途径,以与他们喜欢的运动联系。狂热者长期以来一直是许多人对许多人的热情的表达,如今的技术通过为更加知识和周到的粉丝群创造更具互动体验来放大。这导致了几种积极的影响,从而为运动员和球队提供了更大,更忠诚的追随者,这为这些运动的发展和发展提供了更多的资源。
结核病 (TB) 是由结核分枝杆菌复合群的抗酸杆菌引起的传染病。肺结核是最常见的表现,由原发性感染或潜伏性疾病复发引起。在极少数情况下,结核分枝杆菌会广泛播散,通常通过血源性或淋巴途径传播,导致多器官受累并可能危及生命,称为播散性结核病。我们介绍了一名 55 岁男性的病例,他到急诊室 (ED) 就诊,主诉炎症性多关节痛和肌痛,在过去四个月内病情逐渐恶化。其他症状包括疲劳、咳嗽伴有脓性痰,以及过去一个月内体重减轻。患者的既往病史包括肺矽肺和吸烟。体格检查显示,他面容憔悴,发烧(38.4 ºC),胸部检查正常,没有关节炎的迹象。血液检查显示贫血、白细胞减少、轻度肝细胞溶解和急性期反应物升高。尿沉渣显示轻度血尿,伴有红细胞管型。胸腹盆腔计算机断层扫描显示弥漫性毛玻璃样支气管血管周围致密化、左侧胸腔积液、均质性肝脾肿大以及多发性纵隔、腹膜后、门静脉周围、髂骨和腹股沟淋巴结肿大。入院后,痰液和尿液中的结核分枝杆菌 DNA 聚合酶链反应 (PCR) 呈阳性。诊断为播散性结核病,伴有肺和肾受累,并开始使用异烟肼、利福平、吡嗪酰胺和乙胺丁醇进行抗结核治疗。此外,收集了 24 小时尿液,发现蛋白尿为 1,566 毫克/24 小时。超声引导下经皮肾活检显示为免疫复合物沉积引起的系膜增生性肾小球肾炎。多关节痛持续存在,并伴有新发关节炎,因此进行了关节穿刺术。结核分枝杆菌学和结核分枝杆菌 DNA PCR 检测均为阴性。在病房中,患者突然出现呼吸困难和下肢水肿,并检测到颈静脉扩张和低血压。即时心脏超声显示大量心包积液,无心包填塞。超声引导下进行了心包穿刺术。心包液的结核分枝杆菌学和结核分枝杆菌 DNA PCR 检测均为阴性。入院六周后,痰液 Lowenstein-Jensen 培养中发现结核分枝杆菌。患者住院 145 天后出院,有迹象表明需要继续抗结核治疗至少 12 个月,治疗延长时间取决于临床进展。出院 12 个月后,患者无症状,分析和影像学检查均有改善;因此,停止抗结核治疗。播散性或粟粒性结核病是一种罕见疾病,由于临床表现不具特异性,对每位临床医生的诊断都具有挑战性。如果最初没有怀疑结核病,多器官受累可能会影响诊断检查。临床医生应注意异质性疾病进展,因为最初发现器官受累并不排除疾病进一步播散的可能性。应迅速诊断,以便尽早开始抗结核治疗并预防可能危及生命的情况。
防空系统:防空战术控制雷达(ADTCR),防空消防雷达(ADFCR)。导弹系统:远程陆地攻击导弹(LR-LACM),对空气导弹的快速反应表面(QRSAM)和中型反舰队导弹(MRASHM)。高级平台:多帝国海事飞机(MMMA),SCA(信号智能和COMJAM飞机)和反坦克影响矿山的Prachand。AI工具:DRDO开发了“ Divya Drishti”,该工具将面部识别与不变的生理特征相结合,例如步态(步行模式)和骨骼。旗舰计划:两项旗舰计划的全面工程开发(FSED)是高级中型战斗机(AMCA)和安得拉邦的新导弹测试范围,并被内阁安全委员会(CCS)批准。导弹系统:
美国华盛顿大学,圣路易斯医学院,密苏里州圣路易斯医学院,美国63110,美国2,美国2号华盛顿大学,华盛顿大学,圣路易斯医学院,密苏里州圣路易斯医学院,密苏里州63110,美国3美国医学系,圣路易斯医学院华盛顿大学,圣路易斯学校,圣路易斯学校463110,美国463110,卢伊斯,圣路易斯,洛伊斯,洛伊斯,卢伊斯,圣路易斯43110,洛伊斯,洛伊斯,美国463110,卢伊斯。 63110,美国5宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学,费城研究所和佩雷尔曼医学院的儿童医院。 6板条疾病支持,研究与倡导基金会(US),P.O。 Box 30049 Gahanna,OH 43230,美国。 7麦克拉克兰大街74号,雪莉海滩2261澳大利亚麦克拉克兰大街74号巴顿疾病支持与研究协会。 8华盛顿大学神经病学系,圣路易斯医学院,圣路易斯,密苏里州63110,美国美国华盛顿大学,圣路易斯医学院,密苏里州圣路易斯医学院,美国63110,美国2,美国2号华盛顿大学,华盛顿大学,圣路易斯医学院,密苏里州圣路易斯医学院,密苏里州63110,美国3美国医学系,圣路易斯医学院华盛顿大学,圣路易斯学校,圣路易斯学校463110,美国463110,卢伊斯,圣路易斯,洛伊斯,洛伊斯,卢伊斯,圣路易斯43110,洛伊斯,洛伊斯,美国463110,卢伊斯。 63110,美国5宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学,费城研究所和佩雷尔曼医学院的儿童医院。 6板条疾病支持,研究与倡导基金会(US),P.O。 Box 30049 Gahanna,OH 43230,美国。 7麦克拉克兰大街74号,雪莉海滩2261澳大利亚麦克拉克兰大街74号巴顿疾病支持与研究协会。 8华盛顿大学神经病学系,圣路易斯医学院,圣路易斯,密苏里州63110,美国美国华盛顿大学,圣路易斯医学院,密苏里州圣路易斯医学院,美国63110,美国2,美国2号华盛顿大学,华盛顿大学,圣路易斯医学院,密苏里州圣路易斯医学院,密苏里州63110,美国3美国医学系,圣路易斯医学院华盛顿大学,圣路易斯学校,圣路易斯学校463110,美国463110,卢伊斯,圣路易斯,洛伊斯,洛伊斯,卢伊斯,圣路易斯43110,洛伊斯,洛伊斯,美国463110,卢伊斯。 63110,美国5宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学,费城研究所和佩雷尔曼医学院的儿童医院。 6板条疾病支持,研究与倡导基金会(US),P.O。 Box 30049 Gahanna,OH 43230,美国。 7麦克拉克兰大街74号,雪莉海滩2261澳大利亚麦克拉克兰大街74号巴顿疾病支持与研究协会。 8华盛顿大学神经病学系,圣路易斯医学院,圣路易斯,密苏里州63110,美国美国华盛顿大学,圣路易斯医学院,密苏里州圣路易斯医学院,美国63110,美国2,美国2号华盛顿大学,华盛顿大学,圣路易斯医学院,密苏里州圣路易斯医学院,密苏里州63110,美国3美国医学系,圣路易斯医学院华盛顿大学,圣路易斯学校,圣路易斯学校463110,美国463110,卢伊斯,圣路易斯,洛伊斯,洛伊斯,卢伊斯,圣路易斯43110,洛伊斯,洛伊斯,美国463110,卢伊斯。 63110,美国5宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学,费城研究所和佩雷尔曼医学院的儿童医院。 6板条疾病支持,研究与倡导基金会(US),P.O。 Box 30049 Gahanna,OH 43230,美国。 7麦克拉克兰大街74号,雪莉海滩2261澳大利亚麦克拉克兰大街74号巴顿疾病支持与研究协会。 8华盛顿大学神经病学系,圣路易斯医学院,圣路易斯,密苏里州63110,美国美国华盛顿大学,圣路易斯医学院,密苏里州圣路易斯医学院,美国63110,美国2,美国2号华盛顿大学,华盛顿大学,圣路易斯医学院,密苏里州圣路易斯医学院,密苏里州63110,美国3美国医学系,圣路易斯医学院华盛顿大学,圣路易斯学校,圣路易斯学校463110,美国463110,卢伊斯,圣路易斯,洛伊斯,洛伊斯,卢伊斯,圣路易斯43110,洛伊斯,洛伊斯,美国463110,卢伊斯。 63110,美国5宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学,费城研究所和佩雷尔曼医学院的儿童医院。6板条疾病支持,研究与倡导基金会(US),P.O。Box 30049 Gahanna,OH 43230,美国。 7麦克拉克兰大街74号,雪莉海滩2261澳大利亚麦克拉克兰大街74号巴顿疾病支持与研究协会。 8华盛顿大学神经病学系,圣路易斯医学院,圣路易斯,密苏里州63110,美国Box 30049 Gahanna,OH 43230,美国。7麦克拉克兰大街74号,雪莉海滩2261澳大利亚麦克拉克兰大街74号巴顿疾病支持与研究协会。8华盛顿大学神经病学系,圣路易斯医学院,圣路易斯,密苏里州63110,美国8华盛顿大学神经病学系,圣路易斯医学院,圣路易斯,密苏里州63110,美国
P-D-08研究摘要用于医学图像分割的黑盒改编Jay Nitin Paranjape; Shameema Sikder,医学博士,FACS; S. Swaroop Vedula,MBBS,博士,MPH;以及马里兰州巴尔的摩的Vishal M. Patel Johns Hopkins大学;约翰·霍普金斯大学医学院,马里兰州巴尔的摩简介:大型基础模型在一般计算机视觉任务中具有先进的图像细分,但是由于接受了非医疗数据培训,它们在医学图像细分方面经常表现不佳。当前用于将这些模型调整为医疗任务的方法通常假设对模型参数完全访问,这并不总是可行的,因为许多模型仅作为API或黑框可用。此外,对此类模型进行微调可能是计算密集的,并且隐私问题限制了与第三方共享医疗数据。方法:为了解决这些挑战,我们提出了BAPS(用于促进分割的黑盒改编),这是一种新型技术,旨在在黑盒条件下适应医疗图像分割中的基础模型。BAPS由两个组成部分组成:一个图像促销解码器(IP解码器),该解码器(IP解码器)从输入映像和提示中生成视觉提示,以及零订单优化(Zoo)方法,SPSA-GC,该方法可更新IP解码器,而无需通过基础模型进行回音。此方法允许在不了解模型的权重或梯度的情况下进行适应,因此它非常适合黑色盒子方案。结果:BAPS以四种不同的医学成像方式进行了测试,表明原始基础模型的性能大约提高了4%。公开可用的BAPS代码。实现了这种改进,而没有与基础模型的内部参数进行任何直接相互作用,从而突出了我们的黑盒适应方法的有效性。结论:BAPS为将基础模型调整为医学图像分割提供了创新的解决方案,尤其是在模型参数无法访问时。通过将图像推出解码器与零订单优化方法相结合,BAP可以有效地提高分割性能,而无需访问模型的内部结构。这种方法解决了计算和隐私方面的关键挑战,为在医学成像中应用基础模型提供了新的途径。
O-04研究中AI驱动的手动分析,以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士;医学博士Eric S. Hungness; Amy L. Halverson,医学博士,FACS;以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克(Jeffrey H.西北医学 - 西北大学,伊利诺伊州芝加哥,简介:人工智能(AI)可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具,可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动,以区分新手和专家表现。 方法:我们对一位作者(JAM)进行了视频记录的简单中断缝合任务,该任务(JAM)在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具(图)记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧,然后传递到Google MediaPipe库,该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标,以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络,以区分专家和新手。 构建了一个评分系统,用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组(p值<0.05)。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析,以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士;医学博士Eric S. Hungness; Amy L. Halverson,医学博士,FACS;以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克(Jeffrey H.西北医学 - 西北大学,伊利诺伊州芝加哥,简介:人工智能(AI)可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具,可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动,以区分新手和专家表现。方法:我们对一位作者(JAM)进行了视频记录的简单中断缝合任务,该任务(JAM)在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具(图)记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧,然后传递到Google MediaPipe库,该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标,以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络,以区分专家和新手。构建了一个评分系统,用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组(p值<0.05)。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后,同一位作者将模拟更多的专家和新手表演,并允许该工具根据评分系统预测性能水平:初步结果:使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85%和90%。下一步:我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架,能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求,在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。
模型风险是指由产生错误或误导结果的模型引起的不良结果的潜力。这种风险不仅起源于设计缺陷,数据不准确或实施错误,而且还来自模型的滥用。当模型在未设计的上下文中应用或对模型输出进行错误解释或操纵时,可能会发生滥用。在人工智能(AI)和机器学习(ML)的背景下,模型风险涵盖了在处理和分析大量数据集以做出预测,决策或建议的模型中固有的不准确和不确定性。通过AI/ML模型的复杂性,不透明性和动态性质扩大了这种风险,因此准确预测和量化模型失败的后果是一项挑战。
b"由于四舍五入,总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通,仅供参考。它本质上是教育性的,并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的,仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前,投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议,这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定,国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报,这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效:指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数,用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司(按市值计算)的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算,不包括衍生品头寸的使用(如适用)。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”