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基于交易和投资与传统方法
本研究论文介绍了人工智能在交易和投资中的应用、混沌和自动机理论、基于人工智能的在线交易平台、TEDx 演讲以及对软件工程师的采访。对上述材料的分析表明，传统的交易方法需要花费大量时间来收集数据并通过分析数据制定策略，这非常耗时。虽然人工智能交易系统的开发成本很高，但一旦建立，它可以探索大量数据并产生更多更好的结果，例如快速挑选股票。
对比传统方法和机器学习方法......
基于光学的深亚波长尺寸特征尺寸的精确测量一直受到制造工艺改进的挑战，包括更小的线宽、更密集的布局以及近原子尺度上更大的材料复杂性。电磁建模在很大程度上依赖于用于解决光学测量逆问题以进行参数估计的前向映射。机器学习 (ML) 方法一直受到关注，要么作为绕过与模拟直接比较的手段，要么作为增强非线性回归的方法。在这项工作中，使用特征明确的实验数据集及其假设二维几何的模拟库来研究 ML 方法。通过比较一种直接的库查找方法和两种 ML 方法（使用径向基函数 (RBF) 的数据驱动非线性回归替代模型和间接应用模拟强度数据的多输出高斯过程回归 (GPR)），说明了 ML 在光学临界尺寸 (OCD) 计量方面的优势和局限性。 RBF 和 GPR 通常比传统方法的准确度更高，而且训练点数最少只有 32 个。然而，随着测量噪声的降低，RBF 和 GPR 的不确定性差异很大，因为 GPR 的方差后验估计似乎高估了参数不确定性。在 OCD 中，必须同时解决准确度和不确定性问题，同时平衡模拟与 ML 计算要求。
阀门尺寸计算（传统方法） - 艾默生
临界流量限制是上述两个问题中更为重要的一个。临界流量是一种由缩流处气体速度增加引起的阻塞流动状态。当缩流处的速度达到音速时，通过降低下游压力而额外增加的 ∆ P 不会增加流量。因此，在达到临界流动条件后（无论是手套阀的压降/入口压力比约为 0.5，还是高回收率阀的压降/入口压力比低得多），上述方程变得完全无用。如果应用，C v 方程给出的指示容量会比实际存在的容量高得多。对于在低压降比下达到临界流量的高回收率阀（如图 8 所示），阀门的临界流量容量可能会被高估多达 300%。
交易的未来：量子AI比传统方法的优势
量子AI的量子计算结合以及专家系统为机器学习算法开辟了一个新的可能性领域。Quantum机器学习公式（QML）在涉及处理大数据以及揭示秘密模式时，提供了相当的优势。通过利用量子叠加和纠缠，QML公式可以同时查看许多机会，从而获得更精确的预测以及耐用的设计。在交易背景下，量子AI的增强设备学习能力为创新的交易方法打开了可以动态调整到不断变化的市场条件的创新交易方法，不可避免地会导致更高的回报和降低的威胁。
葡萄病毒学中的传统方法和新兴生物技术
摘要：环境变化和全球变暖可能会促进未知病毒的出现，植物产品贸易有利于病毒的传播。病毒对葡萄栽培和葡萄酒行业构成了重大威胁。病毒的管理具有挑战性，主要依赖于旨在防止病毒进入葡萄园的预防措施。除了使用无病毒种植材料外，使用农用化学品也是防止昆虫媒介在葡萄园中传播的主要策略。根据《欧洲绿色协议》的目标，预计到 2030 年农用化学品的使用量将减少 50%。因此，迫切需要开发替代策略，以可持续地控制葡萄园中的病毒性疾病。在这里，我们介绍了一套创新的生物技术工具，这些工具已被开发用于诱导植物的病毒抗性。从转基因到仍有争议的基因组编辑技术和基于 RNAi 的策略，本综述讨论了许多说明性研究，强调了这些有前途的工具在管理葡萄病毒感染方面的有效性。最后，描述了葡萄病毒的病毒载体的开发，揭示了它们在新兴生物技术中从目标到工具的积极和非常规作用。
皮肤癌治疗的创新：从传统方法到靶向治疗。
联合疗法已成为提高治疗效果的常用策略。例如，与晚期黑色素瘤的单一疗法相比，将 BRAF 抑制剂与 MEK 抑制剂联合使用已证明效果更佳。同样，免疫疗法可与放疗或化疗联合使用以产生协同效应，在直接针对癌细胞的同时最大限度地提高免疫反应。这种多模式方法已成为一种解决单一药物治疗中经常出现的耐药机制的方法 [8]。
重新定义网络安全：传统方法与人工智能驱动方法的比较研究
1 名学生 1 计算机科学与工程系，1 SRM 科学技术学院，印度德里国家首都辖区 摘要：本研究论文全面分析了网络安全的发展，对比了传统方法和创新的人工智能驱动方法。它仔细研究了传统安全系统的不足之处，强调它们无法应对复杂且快速变化的网络威胁。本文强烈主张将人工智能融入网络安全，强调其在数据分析、适应新威胁和增强预测能力方面的潜力。该研究讨论了人工智能在检测和应对网络威胁方面的主动性、动态性，其表现远远优于传统技术。此外，它还解决了在该领域使用人工智能的挑战和道德影响，建议采取一种将人类专业知识与人工智能进步相结合的平衡战略。本摘要概括了本文对人工智能对网络安全的变革性影响的探索，提出人工智能集成是有效应对复杂网络威胁的关键一步。索引术语 - 网络安全、人工智能 (AI)、网络威胁、人工智能驱动的安全、传统安全方法、自适应防御机制、人工智能中的道德考量
传统方法与生成AI之间的比较，以优化3D建模和打印
技术如今正在增长和发展，而一个令人兴奋的发展是生成人工智能（AI）与3D建模和3D打印的结合。这种集成为优化设计和过程带来了新的可能性，创造了复杂，创新的形状，并确保了整个过程的每个部分。在本文中，我们研究了3D打印（GAP）的生成算法，这是一种结合实时反馈，对抗性训练和性能指标的渐进视角，以增强3D打印过程。我们通过模拟研究比较了差距和传统的3D打印方法，重点介绍了两个关键方面：质量指标和打印参数。这种比较分析的结果阐明了在3D打印中使用GAP的潜在优势，为进一步的研究开放途径以及该领域的新章节。
使用基于脑电图的神经反馈对创伤性脑损伤病例进行认知康复与传统方法的比较
严重创伤性脑损伤会留下认知障碍，严重影响生活质量。基于脑电图的神经反馈是一种成功用于创伤性脑损伤和中风以恢复认知和运动后遗症的技术。目前还没有对基于脑电图的神经反馈与传统神经心理康复的效果进行个体化比较的研究。我们介绍了一个创伤性脑损伤受试者的案例研究，该受试者接受了八次神经心理康复方案，针对注意力、执行功能和工作记忆，并与个性化的基于脑电图的神经反馈方案进行了比较，该方案的重点是与健康受试者不同的电极和波段（F3、F1、Fz、FC3、FC1 和 FCz），目标是在相同次数内抑制 theta 频带（3 Hz-7 Hz）。进行了定量脑电图和神经心理测试。基于脑电图的神经反馈在分散和持续注意力以及与视觉空间技能和运动相关任务的处理速度相关的几个方面具有明显优势。相关的定量脑电图变化证实了这些结果。基于脑电图的神经反馈可能是一种极好的补充技术，可以考虑用于增强传统的神经心理康复。
抽象 - 准确，及时的医学诊断是有效医疗保健提供的基石，但是传统方法通常与效率低下
•Barodiya，V。K.（2022）。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能，包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性：研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上，以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo，X.，Wang，Y。，＆Lee，L。（2021）。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架，用于使用精度，回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性：研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能，从而确保诊断预测的准确性和可靠性。