XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System增强数据
抽象时机是一个新颖的可视化代码存储库...
Bizard是一个新颖的可视化代码存储库，旨在简化生物医学研究中的数据分析。它整合了各种可视化代码，促进了针对特定研究需求的最佳可视化方法的选择和定制。该平台提供了一个用户友好的界面，该界面具有高级浏览和过滤机制，全面的教程和交互式论坛，以增强知识交换和创新。Bizard的协作模型鼓励其功能的持续完善和扩展，使其成为推进生物医学数据可视化和分析方法的必不可少的工具。通过利用Bizard的资源，研究人员可以增强数据可视化技能，推动方法论进步并改善数据解释标准，最终促进精密医学的开发和个性化的治疗干预措施。可以从http://genaimed.orged.orgg/bizard/访问Bizard。
生成AI
摘要：生成人工智能（AI）实践本质上是复杂的，本论文的重点是利用两种案例研究的同一案例研究的安全和隐私方面，包括车辆网络中的生成AI和教育中的生成AI，尤其是在Chatgpt上。首先概述了生成AI技术的含义，其中包括生成的对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），然后研究生成AI技术在改善车辆导航，交通预测以及用于教育用途的生成中的潜在应用。提出的一些担忧是需要实时处理数据，复杂和快速变化的环境中的决策以及用户数据的安全问题。两种案例研究的比较分析都深入研究了减轻这些风险的策略：使用大数据引入和实施多模式的语义意识架构，用于使用大数据来增强数据信誉和性能，并在车辆网络中整合深层增强学习（DRL）策略，以增强数据的性能；同样，使用教育中的分析层次结构过程（AHP）方法来解决一些道德问题，例如侵犯版权，隐私问题和作弊。在共识中阐述所有这些发现，强调了可推广的主题，这些主题强调了安全性和隐私预防措施的中心性；此外，他们强调了捕获综合道德框架的必要性，这些框架可以有效地控制AI在给定部门的整合。索引 - 生成人工智能（生成AI），安全性，隐私。对该领域的后果突出了对变革性AI技术的可能性和需求，以及学科与所有利益相关者之间的合作。在提出的研究结论的背景下，作者概述了未来的研究指示，以优化实时决策算法，改变自适应安全模型，并发现整个行业的AI机会，重点关注医疗保健，融资，以及更多地，将特定的AI潜力与重大环境相结合的特定任务，并与之相连，并与之相互挑战。
一个深度学习框架来定位致癫痫的部位......
摘要 定位致痫区 (EZ) 是治疗药物难治性癫痫的关键步骤。静息态 fMRI (rs-fMRI) 通过捕捉大脑中动态发展的共激活模式（也称为连接）为这项任务提供了一个新的窗口。在这项工作中，我们提出了第一个自动化框架，该框架使用来自 rs-fMRI 的动态功能连接来定位异质性癫痫队列中的 EZ。我们的框架使用图卷积网络进行特征提取，然后使用变压器网络，其注意力机制可以学习 rs-fMRI 扫描的哪些时间点对于 EZ 定位很重要。我们在来自人类连接组项目的增强数据上训练我们的框架，并在临床癫痫数据集上对其进行评估。我们的结果证明了我们的卷积 + 变压器组合和数据增强程序相对于消融模型和比较模型的明显优势。
使用深度学习技术从ECG图像检测的心血管疾病检测 将数字创新用于社会变革-IJRPR 心脏病发作检测系统-IJRPR
心电图（ECG）是用于识别心血管问题的关键诊断工具，评估心脏的电和肌肉功能。虽然测试本身易于执行，但解释ECG读数需要大量的专业知识。传统上，ECG记录以纸质形式保持，使手动审查劳动密集型。通过数字化这些记录，可以改善自动诊断和分析。this project aims to use machine learning techniques to transform ECG paper records into a onedimensional signal, focusing on the P, QRS, and T waves that reflect heart activity.该过程涉及将ECG报告分割为13个线索，将数据转换为信号，应用平滑并通过阈值生成二进制图像。降低尺寸降低，例如主成分分析，将增强数据理解。机器学习模型，包括KNN，Logistic回归，SVM和集成分类器，将实现。最终模型将诊断诸如心肌梗塞或心律不齐之类的疾病，有助于有效的心脏健康评估。
抵消内部和外部黑客威胁的策略
在数字时代，数据隐私的保护变得越来越重要。黑客，无论是组织的内部还是外部，都可以通过窃取敏感数据，造成财务损失，损害个人的隐私或损害组织的声誉来造成重大损害。这项科学研究旨在通过强调解决内部和外部黑客威胁以保护敏感信息的重要性来做出重大贡献。他们作品的主题围绕着建立一个多层防御系统，其中包括防火墙，加密和入侵检测系统等技术解决方案。他们的设计和开发方法的具体目标是为数据处理，访问控制和事件响应制定明确的政策和程序，以及增强数据隐私策略，以保持领先于不断发展的黑客黑客技术。作者还强调了员工意识和培训计划的重要性，与网络安全专家的合作以及保持最新的监管要求，以创建强大的数据隐私框架。
1740578415.pdf
农业：通过精确耕作，农作物监测和气候自适应策略，农业将变得更加富有成效。土壤健康评估：土壤健康评估将通过实现土壤数据的精确使用来帮助农民提高农业生产率。水资源映射：水资源映射将通过提供准确的水可用性数据来支持河流和地下水的可持续管理。这将有助于有效的计划和保护工作。灾难准备：将通过洪水，干旱和气候异常的预警系统来加强，从而及时缓解和风险减轻风险。明智的治理：智能治理将利用基于空间的解决方案来增强数据驱动的决策，提高各个部门的效率和资源管理。环境保护：将通过实时卫星监测来加强它，从而预防可持续生态系统管理的森林砍伐和非法土地侵占。城市规划：通过空间分析支持智能城市发展和运输模型。
光波导和激光传感器IV（DS203）
焦点区域：用于监控基础设施的光学传感器对于国家安全可靠的运营至关重要，包括发电，运输，电网，民用结构，利用和可再生能源。为了提高基础架构的弹性并提供脱砂选项，光纤传感器可以在多个集成系统上提供实时和大规模监控。This focus area will include papers on new techniques and applications for fiber optic sensing in infra- structure monitoring: • structural health monitoring • energy infrastructure monitoring such as pipelines, power grids, energy storage systems, and renewables • large civil structure monitoring such as bridges, roads, and buildings • utility infrastructure monitoring including electricity, water, sewage, etc.•使用人工智能增强数据分析的传感器数据集成和融合•碳捕获，运输，存储和甲烷改革等碳管理系统•用于氢基础设施的传感器。
以数据为中心的人工智能
摘要 以数据为中心的人工智能（data-centric AI）代表了一种新兴范式，强调了系统地、大规模地增强数据以构建有效、高效的基于人工智能的系统的重要性。这种新范式是对最近以模型为中心的人工智能的补充，后者专注于使用一组固定的数据集根据模型的变化来提高基于人工智能的系统的性能。本文的目的是向商业和信息系统工程（BISE）领域的从业者和研究人员介绍以数据为中心的人工智能。本文定义了相关术语，提供了以数据为中心的人工智能范式与以模型为中心的人工智能范式对比的关键特征，并介绍了一个框架来说明以数据为中心的人工智能的不同维度。此外，本文还概述了以数据为中心的人工智能的可用工具，并将这种新范式与相关概念区分开来。最后，本文讨论了以数据为中心的 AI 对 BISE 社区的长期影响。
2024项目日
我们每天使用道路，并且通常不知道使它们保持功能所需的努力。里贾纳市目前使用多种方法来收集有关道路状况和道路使用情况的数据，这些数据通常是昂贵而不是时间效率的。我们的项目是实时道路监控系统（RTRMS），旨在创建一个分布式的实时数据收集系统，以增强数据城市收集，这将使城市能够优化道路维护上的支出。RTRM由安装在车辆悬架上的加速度计组成，以感觉到汽车何时越过坑洼。该系统还监视车辆的车轮速度以确定车辆何时滑动。如果发生这些事件中的任何一个，则将信息与GPS位置一起记录，并通过4G发送到数据库。该系统还会发送定期位置更新，以指示道路使用到城市以进行数据分析目的。然后将此数据显示在用户友好的Web界面上。
通过深度学习集成，实现基于云的安全病史管理
在现代医疗领域，确保准确高效地获取患者病史对于有效治疗至关重要。本文介绍了一种基于云的系统，该系统为每个患者分配一个唯一的 ID，安全地存储和管理他们的医疗记录。该系统利用先进的深度学习模型来增强数据一致性、识别重复患者并支持对病史的稳健分析。通过利用行业标准的加密和身份验证方法，该系统可确保患者数据的隐私和安全。采用云技术有助于无缝组织、跟踪和检索大量患者数据。此外，深度学习模型的集成使医疗保健提供者能够从病史中获得见解，从而改善患者的治疗效果。结果表明，该系统不仅增强了医疗保健提供者之间的协作，而且还支持实时、安全地访问全面的病史记录，最终提高护理质量。