XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实验样本
脑机接口翻译伦理指南...
脑机接口研究中采集的神经数据或实验样本反映了受试者的心理状态、生理健康、人格特质、财富信息等，属于隐私数据。采集数据的范围和人员的访问权限应经伦理委员会批准。应制定适当的处理和管理方案，并根据信息安全管理相关法律法规和技术标准，在数据或样本的采集、存储、使用、处理、传输、发布等全过程中对其进行保护。遵守《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规，加强风险监测，防止数据或样本泄露，保障数据安全和受试者的隐私及个人信息安全。
IBM Quantum Experience 上量子增强和经典机器学习算法的性能比较
摘要 . 机器学习现在几乎无处不在，主要用于预测。从最广泛的意义上讲，机器学习目标可以概括为近似问题，而各种训练方法所解决的问题可以归结为寻找未知函数的最优值或恢复函数。目前，我们只有基于经典量子逻辑的量子计算机实验样本，使用量子门代替普通逻辑门，使用概率量子比特代替确定性比特。也就是说，概率性质的问题可以从大量可能的状态中确定某个最优状态，量子计算机可以在这些状态下实现“量子霸权”——解决任务所需的时间大大减少（减少了几个数量级）。这项工作的主要思想是确定在量子计算机上解决机器学习问题时实现量子优势的可能性，即使不是量子霸权。
比较IBM量子体验的量子增强和经典机器学习算法
摘要。机器学习现在几乎到处都广泛使用，主要用于预测。从最广泛的意义上讲，机器学习目标可以总结为一个近似问题，并且可以减少各种培训方法解决的问题，以找到未知功能的最佳值或恢复功能。目前，当使用量子门而不是普通的逻辑门时，我们只有基于经典量子逻辑的量子计算机的实验样本，并且使用概率量子位而不是确定性位。也就是说，从大量可能的量子计算机可以实现“量子至上”的可能性（在解决这项任务所需的时间内）的概率性质问题，这些问题可以从一系列可能的量子计算机上确定一定的最佳状态。这项工作的主要思想是确定在量子计算机上解决机器学习问题时至少实现量子优势的可能性，至少是量子优势。
使用 BWT 对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类...
摘要-医学图像处理的发展速度令人难以置信。由于各种癌症和其他相关人类活动，疾病的发病率不断上升，为生物医学研究的发展铺平了道路。因此，对这些医学描述进行分类和分析对于临床诊断具有重要意义。这项工作重点是使用预期的混合图像技术对脑肿瘤描述进行阶段有效分类和现有疾病图像的分割。讨论了医学图像的标记提取、特征收集以及图像分类和分割设计方面的挑战和目标。根据准确度、灵敏度、特异性和骰子比较索引系数，对所设计方法的初步结果进行了评估和验证，以对磁共振脑图像进行分类和优效性分析。实验样本的准确度达到 91.73%，特异性达到 91.76%，灵敏度达到 98.452%，证明了所提出的方法从智能 MR 图像中识别正常和非标准组织的有效性。
缩回：使用通用技术自动化VR应用程序移植的方法
摘要。在乌兹别克斯坦，正在努力根据对世界经验的研究进一步发展渔业。在2024年，计划将鱼类产量的数量增加到90万吨，随着渔业的发展，改善其进料基地正在成为主要任务之一。考虑到主要是在乌兹别克斯坦饲养的草食鱼，计划用绿草喂食它们。为此，开发了一种砍伐绿草的装置。考虑到该设备中切碎的进料包含不同尺寸的进料，通过安装筛子设备将这些馈送分为2-3个部分，可以改善该设备，具体取决于它们的尺寸。在带有筛子分离装置的改进装置中，水分含量为70-80％的绿草被切碎并分为分数。大小不同的营养量不超过5％；切碎和无污水饲料的坚不可摧的性不超过2％。当前，已经制定了该设备的实验样本，现在正在进行其实验测试，以确定满足上述要求的最佳参数和操作模式。
样本量很重要：参与者的减少在多大程度上影响神经科学研究的结果。神经营销领域的案例研究
摘要：样本量在科学研究中是一个至关重要的关注点，甚至在行为神经科学中更重要的是，除了最佳实践外，并非总是有可能达到大型实验样本。在这项研究中，我们研究了研究结果如何响应样本量减少。在分析中考虑了涉及四个视频的任务中计算的三个索引，两个与脑脑电图（EEG）活动有关的指数，一个与自主神经生理指标（即心率和皮肤电导率）有关。考虑了样本量的五个亚组（32、28、24、20、16），研究了这些指数的修改，每个子组由36个受试者中的630种不同组合组成，其中36名受试者中的N（n =样本量）与总人群相对于总体（I.E.，36个受试者）。在分析中考虑了相关分析，平方误差（MSE）和索引的标准偏差（STD），并在分析中考虑了三个因素：索引的类型，任务及其持续时间及其持续时间（时间长度）。发现与参与者减少相关的相关性显着下降，以及MSE和STD的显着增加（P <0.05）。指出了结果的阈值，其结果仍然很重要且可比。效果对所有研究变量敏感敏感，但主要效果是由于任务长度引起的。因此，在减少点持续时间时，结果的最小阈值可比。
标题：用于脑器官研究的反馈驱动的物联网微流体、电生理学和成像平台
摘要：组织培养物（尤其是脑类器官）的分析需要高度的协调、测量和监控。我们开发了一个自动化研究平台，使独立设备能够实现反馈驱动的细胞培养研究的协作目标。通过物联网 (IoT) 架构统一，我们的方法能够实现各种传感和驱动设备之间的持续通信交互，实现对体外生物实验的精确定时控制。该框架集成了微流体、电生理学和成像设备，以维持大脑皮层类器官并监测其神经元活动。类器官在定制的 3D 打印腔室中培养，这些腔室连接到商用微电极阵列以进行电生理学监测。使用可编程微流体泵实现定期进料。我们开发了计算机视觉液体体积估计方法，可实现高精度的抽吸培养基，并使用反馈来纠正培养基进料/抽吸循环期间微流体灌注的偏差。我们通过对小鼠大脑皮层类器官进行为期 7 天的研究验证了该系统，比较了手动和自动协议。自动化实验样本在整个实验过程中保持了强劲的神经活动，与对照样本相当。自动化系统可以每小时进行一次电生理记录，揭示了神经元放电率的显著时间变化，而这种变化在每天一次的记录中是观察不到的。
使用人工智能软件教学对约旦 10 年级计算机科学专业学生学业成绩及其态度的影响
约旦大学教育科学学院 摘要 本研究旨在确定基于人工智能的教育软件教学方法对约旦 10 年级计算机科学学生学业成绩及其态度的影响。为了实现本研究的目标，设计了一个计算机软件，应用于约旦大学学校特意选择的 (50) 名 10 年级学生。研究样本随机分为两组：使用教育软件教学的实验样本和以传统方法教学的对照样本，研究人员准备了一个成就测试来衡量 10 年级学生在计算机科学科目的学业成绩，其中测试的有效性和可靠性已经过验证，重测信系数为 (0.86)。准备了一份关于态度的问卷，并验证了其有效性和可靠性。问卷的信度系数基于Cronbach's alpha方程为(0.01)。为了分析结果，我们使用了协方差分析（ANCOVA），研究结果表明，实验组使用基于人工智能的教育软件学习计算机科学学科具有统计学上的显著差异。结果还显示，实验组对教育软件的态度为中等积极。本研究建议在计算机科学学科教学领域设计和开发计算机化软件，并在基础教育领域培训和鼓励教师使用基于人工智能的学习。关键词：人工智能软件、学业成绩、学生态度、约旦大学学院 DOI：10.7176/JEP/11-7-10 出版日期：2020 年 3 月 31 日 1.1 简介 我们这个时代教育过程面临的最核心挑战之一是探索有效的教育方法的能力，以及能够设计一个满足学习者需求、激励他们并激发他们融入教育过程兴趣的交互式学习环境。随着各种现代技术手段的出现，传统方法的教学已不再可行，必须在适当的教育位置激活和使用技术，以确保取得积极成果。虽然教学方法自古以来就存在，但并没有以系统的方式使用目的不仅仅是使用技术，而是根据教育情况和教育过程的目标来规划选择适当的教育方法。根据目标学习者在适当的教育位置使用适当的教育工具时，我们可以为学习过程增加新的价值；我们可以实现我们努力实现的目标，因为信息和通信技术提供了许多超越时间和空间限制的高效手段。它还为学习者开辟了新的视野，通过该技术提供的服务（例如互联网、电子邮件、教育软件、交互式白板、视觉媒体、视听手段和现成的教育包），赋予学习者在学习和互动过程中的责任和最大作用（Bani Abdo，2017）。正如 Zemam 和 Sulaimani (2013) 指出的那样，我们必须努力理解和研究这些方法对教育学习过程的重要性和影响，并确定它们的类型，以便根据目标受众或适当的教育立场区分最合适的类型。在此背景下，我们必须确定在特定教育情况下使用特定方法的效果，其中使用一种方法比在相同教育情况下使用另一种方法对目标学习者的影响更大。鉴于知识的扩展和通信手段的技术发展正常导致生活的各个方面的巨大发展和加速变化，以及所有科学领域中大量信息的可用性，有必要发展教育理念并改变教师的角色，摆脱传统的填鸭式教学，更多地依靠在学习者面前提供专业领域。出于这些原因，提供允许专业领域多样化的教育手段至关重要，这使得学习者能够实践学习过程以获得新的经验，使他能够面对生活中不断变化的需求。