法医分析是由需要可靠,最先进的工具和持续培训的熟练法医从业人员进行的。为了提供教育和学术界,依靠现实的培训数据集。这些数据集对于教授研究人员,验证法医工具,推进算法和进行研究至关重要。同时,法医社区面临现实数据集的缺点,这主要是由于道德和法律原因。为了克服这一挑战,先前的工作引入了几个框架,目的是创建真实证据的无问题。这些框架通过用模拟用户行为痕迹填充磁盘图像来生成合成数据集。但是,一般同意,现有框架在生成的数据集的质量方面存在一些缺点,尤其是由于将不切实际的痕迹纳入了基于GUI的环境中。回顾了共同框架的实现细节,我们发现当前的解决方案错过了逼真的痕量合成,从而降低了合成数据集的质量和实用性。通过利用计算机视觉,本文介绍了一种新颖的方法,旨在提高合成数据集的质量。我们提出了一个架构,并利用用于创建人体接口设备(HID)输入的操纵程序提供了开源实现,该输入由计算机视觉算法控制以模仿类似人类的用户行动。通过这种方式,我们提供了外部GUI自动化能力,可以比现有解决方案更现实的痕量综合,并将适用性开放到广泛的基于GUI的操作系统。与以前的研究结果相反,我们的方法独立于在虚拟机中运行的软件,通过省略自动化工件进一步优化了生成的数据集的质量。我们的实验表明,使用外部GUI自动化进行用户动作仿真会导致更大的量和更广泛的痕迹分布。因此,我们的方法可能会在此字段中重新确定数据集的质量。©2023作者。由Elsevier Ltd代表DFRWS发布,这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
近年来,人工智能(AI)的社会应用正在迅速发展。许多论文研究了AI在医疗领域的应用。然而,关于AI应用于临床药学服务的研究却很少。我们报告了在处方审核的机器学习应用领域中尝试将AI应用于临床药学服务的尝试:通过语音识别解决药品问题以及通过自然语言处理自动将标准代码分配给药品名称信息。虽然两者都是探索性的尝试,但我们展示了将AI应用于临床药学服务的实用性。预计未来AI将支持和改变所有行业,包括医疗保健和临床药学服务。但是,AI并不是可以解决任何问题的魔法。使用人工智能程序时,需要了解其特点和局限性。面向即将到来的人工智能时代,临床药师需要提高人工智能素养。
计算机系统。应用软件可能由单个程序组成,例如图像查看器;一组紧密协作以完成任务的程序(通常称为软件包),例如电子表格或文本处理系统;一组较大的相关但独立的程序和软件包(通常称为软件套件),它们具有通用用户界面或共享数据格式,例如 Microsoft Office,它由紧密集成的文字处理器、电子表格、数据库等组成;或一个软件系统,例如数据库管理系统,它是一组基本程序,可以为各种其他独立应用程序提供某种服务。
运行计算机系统。应用程序软件可能由一个程序组成,例如图像查看器;一小部分程序(通常称为软件包)紧密合作以完成任务,例如电子表格或文本处理系统;具有相关但独立的程序和软件包的较大集合(通常称为软件套件),这些程序和包装具有共同的用户界面或共享数据格式,例如Microsoft Office,包括密切集成的文字处理器,电子表格,数据库等。;或软件系统,例如数据库管理系统,该系统是基本程序的集合,可以为各种其他独立应用程序提供一些服务。
当今的学生需要学习如何使用技术来应对各种社会经济挑战,例如全球变暖,气候变化,可持续发展,粮食短缺等。学生必须研究计算机科学,因为它促进了创造力,批判性思维和解决问题的技能,这些技能将培养其数字创业技能并为未来的就业市场做好准备。本系列将使他们能够掌握基本的数字技能(文字处理,演示,电子表格,照片编辑等。),编码和编程的基本原理,并了解数字世界中的道德规范,行为和实践。
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