概述 该项目涵盖了自适应人工智能的各个研究领域,例如理论/心理基础、可解释的人工智能、对话代理和机器学习,同时专注于用户适应并开发基于机器学习的人机交互研究的新方法。首先,我们研究可以根据用户行为不断改变其口头和非口头交流行为的对话代理。其次,我们将利用可解释的人工智能技术开发半自动标注工具,旨在支持多模态语料库的构建。
由于 ∂u ( l +1) k ∂u ( l ) j = w ( l +1) kj f ′ ( u ( l ) j ),我们有 δ ( l ) j = ∑ J k =1 δ ( l +1) k ( w ( l +1) kj f ′ ( u ( l ) j ))。
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(1) MP Bendsøe 和 N. Kikuchi,“使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑”,Comp. Methods in Appl. Mech. Eng.,第 71 卷,第 197-224 页,1988 年。 (2) MP Bendsøe 和 O. Sigmund,拓扑优化,理论、方法和应用,Springer,2004 年。 (3) Hidenori Sasaki 和 Hajime Igarashi,“使用傅里叶级数对 IPM 电机进行拓扑优化”,Journal of Electrical Engineering (B),第 137 卷,第 3 期,第 245-253 页,2017 年 3 月。 (4) Y. Tsuji 和 K. Hirayama,“使用基于函数扩展的折射率分布的拓扑优化方法设计光路设备”,IEEE Photonics Technol. Lett., (5) T. Sato、H. Igarashi、S. Takahashi、S. Uchiyama、K. Matsuo 和 D. Matsuhashi,“使用拓扑优化实现内置永磁同步电机转子形状优化”,《电气工程杂志 (D)》,第 135 卷,第 3 期,第 291-298 页,2015 年 3 月。 (6) S. Kobayashi,“实数编码 GA 的前沿”,《人工智能杂志》,第 24 卷,第 1 期,第 147-162 页,2009 年 1 月。 (7) T. Sato、K. Watanabe 和 H. Igarashi,“基于正则化高斯网络的电机多材料拓扑优化”,《IEEE 会刊》, (8) S. Hiruma、M. Ohtani、S. Soma、Y. Kubota 和 H. Igarashi,“参数和拓扑优化的新型混合:应用于永磁电机,”IEEE Trans. Magn.,第 57 卷,第 7 期,8204604,2021 年 (9) Y. Otomo 和 H. Igarashi,“用于无线电源传输设备的磁芯 3-D 拓扑优化,”IEEE Trans. Magn.,第 55 卷,第 6 期,8103005,2019 年。 (10) K. Itoh、H. Nakajima、H. Matsuda、M. Tanaka 和 H. Igarashi,“使用带归一化高斯网络的拓扑优化开发用于缝隙天线的小型介电透镜,”IEICE Trans. Electron., E101-C 卷,第 10 期,第 784-790 页,2018 年 10 月。 (11) N. Hansen、SD Müller 和 P. Koumoutsakos,“通过协方差矩阵自适应降低去随机化进化策略的时间复杂度(CMA-ES),”进化计算,第 11 卷,第 1 期,第 1-18 页,2003 年。 (12) N. Aage、E. Andreassen、BS Lazarov 和 O. Sigmund,“用于结构设计的千兆体素计算形态发生”,自然,第 550 卷,23911,2017 年。
人工智能 (AI) 是一个总称,用于描述一组相互关联的领域。机器学习 (ML) 是指从过去的数据中学习以预测未来数据的模型。医学,特别是胃肠病学和肝病学,是数据丰富的领域,拥有广泛的数据存储库,因此为基于 AI/ML 的软件应用提供了丰富的基础。在本研究中,我们全面回顾了基于 AI/ML 的模型在这些领域的当前应用及其应用带来的机遇。具体而言,我们指的是基于 AI/ML 的模型在预防、诊断、管理和预后胃肠道出血、炎症性肠病、胃肠道癌前和恶性病变、其他非恶性胃肠道病变和疾病、乙型和丙型肝炎感染、慢性肝病、肝细胞癌、胆管癌和原发性硬化性胆管炎方面的应用。同时,我们确定了制约这些模型在医疗保健领域广泛应用的主要挑战,并努力探索克服这些挑战的方法。值得注意的是,我们详细阐述了对内在偏见、数据保护、网络安全、知识产权、责任、道德挑战和透明度的担忧。尽管速度比预期的要慢,但人工智能正在渗透到医疗保健行业。医疗保健领域的人工智能将成为现实,每位医生都必须参与其中。
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