XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System及时发现
使用基于深度 CNN 的方法预测中风疾病
摘要 — 中风是一种疾病，当血管堵塞或出血时，会中断或减少大脑的血液供应，导致脑细胞开始死亡。它会导致多个器官残疾或意外死亡。中风患者的治愈时间取决于器官的症状和损伤。如果患者及时发现并缓解危险，则多达 80% 的病例可以避免中风。随着医学成像机器学习的进步，早期识别中风的可能性很大，这对诊断和了解这种致命疾病起着至关重要的作用。考虑到上述情况，在本文中，我们提出了一种卷积神经网络 (CNN) 模型作为一种解决方案，可在早期预测患者中风的概率，以实现最高的效率和准确性。该模型是多层感知器的改进版本，它包括信息、输出层和许多秘密层。预测模型中使用的数据集是医疗保健数据集，它具有 11 个特征，并且只有一个目标类作为结果。因此，我们还应用了一些特征选择方法来提取分类中贡献最大的特征。将模型准确率与其他机器学习模型进行了比较，发现该模型比其他模型更好，准确率达到 95.5%。索引术语 — 中风预测、机器学习方法、数据挖掘、神经网络、CNN
基于深度学习的糖尿病视网膜病变分析...
摘要 — 糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种眼部疾病，其特征是视网膜血管受损。如果不及时发现，可能会导致失明。及早发现和治疗 DR 可以大大降低视力丧失的风险。经过大量训练的专家通常使用彩色眼底照片来诊断这种可怕的疾病。与计算机辅助方法相比，由于全球糖尿病患者数量不断增加，眼科医生对 DR 视网膜眼底图像的手动诊断时间更长。因此，自动 DR 检测变得至关重要。随着对医学研究的重视，深度神经网络在医疗保健领域的应用取得了显着进步。这项工作的目标是确定 DR 的五个阶段：正常、轻度、中度、重度和增生性 DR。深度学习是提高性能的最流行方法之一，尤其是在医学图像的分类和解释方面。我们使用从 Kaggle 获得的大量眼底图像数据集对用于加速糖尿病视网膜病变 (DR) 检测的六种深度学习模型（Custom CNN、Resnet50、Densenet121、EfficientNetB0、EfficientNetB2 和 ViT）进行了评估。在五阶段 DR 分类中，准确率提高到 89%，精确率提高到 89%，召回率提高到 89%，F1 得分提高到 89%，结果表明 DenseNet121 模型的性能非常出色。
多年无障碍计划
简介：《安大略省残疾人无障碍法案》（AODA）于 2005 年颁布，要求各组织主动识别、消除和防止无障碍障碍。AODA 通过一项名为《综合无障碍标准》的法规实施，该法规包括信息和通信、就业、交通、公共空间设计（建筑环境）和客户服务等领域的标准。根据这些法规，大学必须制定、实施并提供多年期无障碍计划。湖首大学自 2013 年以来一直制定多年期无障碍计划，该计划每五 (5) 年（包括 2019 年和 2025 年）由无障碍委员会审查和修订一次。在过去五年中，湖首大学一直努力在多年期无障碍计划中概述的时间表内达到强制性无障碍标准，并及时发现出现的障碍。自 2019 年对多年期无障碍计划进行上一次审查和修订以来，湖首大学作为一个组织，在确保采取有意识和全面的无障碍方法方面取得了许多进展。例如，湖首大学已将无障碍和包容性纳入其战略计划和学术计划以及其公平、多样性和包容性行动计划中。此外，湖首大学对其残疾学生和有医疗条件学生的住宿和出入政策以及人权政策和程序进行了实质性修订。
基于人工智能的紧急情况识别计算机系统
摘要 目前，人工智能的应用已渗透到生活的方方面面。除了协助智力工作、解决复杂的计算问题或分析各种类型的数据外，上述技术还可应用于为人们提供安全保障的过程中。本文提出了一种基于人工智能的紧急识别系统，旨在及时发现和通报危险情况。所提出的解决方案将人的“举手”姿势视为紧急情况，表明存在潜在危险。因为人们在面临潜在危险时，大多会被迫举起双手，这种姿势会引起注意，强调对某些事件的情绪反应，通常被用作危险的标志或征服的手段。系统应识别人的姿势，检测它，并随后通报威胁。本文提出了一种基于人工智能的紧急情况识别系统，使用 PoseNet 机器学习模型检测人体姿势“举手”以进行紧急情况识别。假设仅使用 6 个关键点可以减少系统的计算资源，因为结论是在考虑较少数据量的情况下得出的。为了进行研究，创建了一个包含 1510 张图像的数据集来训练人工智能模型，并验证了决策。使用监督机器学习方法对紧急情况的定义进行分类。替代方法：基于准确性的支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、判别分析分类器和 K-最近邻分类器进行了评估。总体而言，本文提出了一种全面而创新的紧急情况识别方法，可使用所提出的系统快速响应紧急情况。
使用机器学习预测心血管疾病
摘要：心脏病相关的死亡已成为当今世界的一个大问题，每分钟就有一人死于该疾病。该数据既考虑男性群体也考虑女性群体，而且比例因地区而异。该数据也适用于 25-69 岁年龄段。这并不是说所有年龄段的人都会受到心脏病的影响。这种疾病可能始于生命的早期阶段，预测其来源和疾病目前是一个巨大的挑战。心脏病是世界上最致命的问题之一，它无法用肉眼看到，一旦达到极限就会显现出来。因此，在正确的时间进行精确诊断是必要的。每天，医疗保健行业都会生成大量与患者和疾病相关的数据。另一方面，研究人员和从业者并没有适当地使用这些数据。尽管缺乏知识，但医疗保健行业现在拥有大量数据。在数据挖掘和机器学习中，有各种方法和工具可以从数据库中提取可用信息，并使用这些信息做出更准确的诊断和决策。因此，为了及时发现此类疾病并进行适当治疗，需要一种可靠、精确且可行的方法。在医学领域，机器学习算法和方法已用于处理大量数据集。研究人员采用各种数据挖掘和机器学习方法来分析大型数据集并帮助准确预测心脏病。这项研究比较和对比了朴素贝叶斯、辅助向量机、随机森林和监督学习模型，以找到最成功的算法。与其他算法相比，随机森林的精度高出 95.08%。
金融系统 - 现状与挑战
非常感谢组织者邀请我参加这次会议。今天，我将以欧洲系统性风险委员会 (ESRB) 咨询技术委员会主席的身份向大家发表讲话，这一角色带来了深刻的欧盟导向视角，与我作为西班牙银行行长和欧洲中央银行理事会成员的日常职责相辅相成。宏观金融风险格局和银行业 宏观金融风险格局在最近几个月发生了变化，并且还在继续演变。在相对较短的时间内，我们已经从低通胀和低利率转向持续的高通胀和不断上升的利率。这种转变对金融稳定构成了新的和更大的风险。为了提高对这些风险的认识，ESRB 于 2022 年 9 月就欧盟金融体系的脆弱性发布了警告 2。这是 ESRB 自 2010 年成立以来首次发布一般性警告（即针对所有欧盟成员国）。在过去七个月中，一些经济发展令人意外地好转，而警告中及时发现的一些脆弱性也浮出水面。从积极的一面来看，面对俄罗斯在乌克兰的战争带来的巨大负面贸易条件冲击，欧盟经济表现得比预期更具韧性，2023 年的增长预测被上调。然而，去年秋季英国政府债券市场以及最近美国和瑞士银行业的发展提醒我们，在充满挑战且快速变化的宏观金融环境中，需要对脆弱性保持警惕。在此背景下，让我解释一下 ESRB 对影响欧盟金融业的主要风险的看法。上述 ESRB 警告列出了欧盟金融稳定的四大主要风险：3
人工智能辅助农村地区远程患者监控
简介 远程病人监护一直是医疗保健领域面临的最大挑战之一，而人工智能 (AI) 正在将其变成现实。远程病人监护已获得人工智能的认证，尤其是在农村地区，由于物理基础设施和物流原因，传统医疗保健服务始终受到限制。这些系统利用算法和数据分析来跟踪患者生理变化，以确保及时发现患者病情恶化，从而在正确的时间提供正确的护理 [1]。生命体征和其他健康指标可以通过集成传感器的可穿戴设备全天候非侵入式监测，为医疗保健提供者提供情报，使他们能够更好地指导实践，而无需患者如此频繁地亲自到场。人工智能无疑使这些系统更加高效和准确。通过机器学习算法，您可以分析大量数据以识别模式并很好地预测健康并发症。这种主动方法对于医疗设施很少、医疗专业人员有限的农村社区特别有用。 背景 农村地区面临的最大医疗障碍之一是难以获得医疗服务，原因有二：距离远和医疗专业人员少。这些问题导致农村人口诊断延迟、医疗质量不佳和发病率较高。鉴于传统医疗保健系统在这一领域是无效的，因此需要打破常规。通过结合 Counterfeit Insights 的远程患者监控 (RPM) 技术，可以成功解决这些问题。目的主要目的是考虑人工智能在推进远程患者监控系统中的作用，总体目标是扩大农村社区的访问和结果。目标
金融体系——现状与挑战
非常感谢组织者邀请我参加这次会议。今天，我将以欧洲系统性风险委员会 (ESRB) 1 咨询技术委员会主席的身份向大家发表演讲，这一职位可以带来深刻的欧盟视角，与我作为西班牙银行行长和欧洲中央银行管理委员会成员的日常职责相辅相成。宏观金融风险格局和银行业宏观金融风险格局近几个月发生了变化，并且还在继续演变。在相对较短的时间内，我们已经从低通胀和低利率转向持续的高通胀和不断上升的利率。这种转变给金融稳定带来了新的和更大的风险。为了提高对这些风险的认识，ESRB 于 2022 年 9 月通过了关于欧盟金融体系脆弱性的警告 2。这是 ESRB 自 2010 年成立以来首次发布的一般性警告（即针对所有欧盟成员国）。在过去七个月中，一些经济发展令人意外地好转，而警告中及时发现的一些脆弱性也凸显出来。积极的一面是，面对俄罗斯在乌克兰的战争带来的巨大负面贸易条件冲击，欧盟经济表现出比预期更强的韧性，2023 年的增长预测被上调。然而，去年秋天英国政府债券市场以及最近美国和瑞士银行业的发展提醒我们，在充满挑战和快速变化的宏观金融环境中，需要对脆弱性保持警惕。在此背景下，让我解释一下 ESRB 对影响欧盟金融部门的主要风险的看法。上述 ESRB 警告列出了欧盟金融稳定的四个主要风险：3
探索人工智能 (AI) 对学习者的影响...
摘要 人工智能（AI）技术的运用已引起教育领域发生显著变化。通过将AI集成到在线学习系统中，引入了一种全新的教育体验，改变了学习者和教育者的互动方式。AI技术的出现和发展提高了效率和生产力，提高了教学和学习成果。在线学习中的AI通过向学习者提供实时反馈提供了独特的优势。传统的学习环境通常受到延迟反馈的限制，阻碍了学习者的进步并打击了他们的积极性。然而，基于AI的在线学习系统擅长向学习者提供即时反馈，使他们能够及时发现和纠正错误并实时提高他们的表现。这种及时的反馈营造了一种支持性的学习环境，鼓励学习者积极参与学习过程。Vanlehn、Lynch、Schulze、Shapiro、Shelby、Taylor 等人的研究。(2005) 关于安第斯物理辅导系统的研究是了解利用人工智能支持学习者与教师互动的经验教训的宝贵资源。与提供延迟反馈、阻碍学习者进步并可能削弱他们的积极性的传统学习环境相比，人工智能驱动的在线学习系统提供实时反馈。通过实时反馈，学习者可以立即纠正错误并提高他们的表现，从而提高他们的学习成果 (Zhou & Mei, 2021)。本文献综述探讨了人工智能对在线学习环境中学习者与教师互动的影响。本综述考虑了人工智能技术如何增强和多样化学习过程，重点关注个性化学习、实时反馈提供和内容传递。关键词：人工智能（AI）；远程教育；教育技术；电子学习技术；在线学习。
使用基于束的空间统计预测新生帕金森病的白质生物标志物：基于机器学习的模型
帕金森病（PD）是最常见的神经退行性疾病之一（1），近年来发病率稳步上升。在 PD 的早期阶段，症状通常非常轻微，医生很难做出明确的诊断（2）。在前驱期，PD 患者可能表现出非运动症状，例如嗅觉减退和认知障碍（3）。随着病情的进展，患者可能会出现震颤等经典的运动症状。运动症状的出现通常表明疾病已进入中期或晚期，诊断和治疗的最佳窗口期已过。与震颤等可见症状不同，认知能力下降是一个渐进的过程，其根本原因和神经解剖学基础仍未完全了解（4）。目前，PD 没有有效的治疗方法，可用的治疗主要集中在症状管理上（5）。因此，早期诊断和发现 PD 至关重要（6）。有效的早期诊断可以及时发现健康问题并实施干预措施，以最大限度地降低与疾病相关的严重健康风险（1,2）。在早期阶段，准确及时地识别帕金森病是一项重大挑战（7）。目前，帕金森病的诊断主要依赖于临床评分量表和临床医生的专业知识。这些诊断方法不完善、耗时且劳动密集，缺乏标准化和有效的定量指标。帕金森病患者的常规非侵入性神经影像学检查，如磁共振成像（MRI），包含大量潜在有价值的信息，包括灰度范围、强度和脑组织特征的细胞内变化。这些细节可以帮助更好地了解帕金森病患者的大脑改变。然而，仅凭放射科医生的临床专业知识识别这些信息可能具有挑战性（8）。人们投入了大量研究来创新帕金森病诊断方法（9,10），旨在提高疾病检测能力。帕金森病进展