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Mijwel 等人，《巴比伦机器学习杂志》卷......
自从证实并验证人类神经系统由单个细胞（后来被称为神经元）组成，并且发现这些细胞相互连接形成广泛的通信网络以来，在知识领域的多个学科中应用的大量可能性就已出现。神经网络被创建来执行诸如模式识别、分类、回归等许多服务于人类的功能，并且是机器学习和人工智能领域的重要组成部分。在计算机科学方面，已经取得了进展，计算机应该学会如何解决类似人脑的问题。通过预先设定的示例，计算机必须能够为类似于训练期间出现的问题提供解决方案。本文概述了神经网络及其在开发计算机系统中的应用。
作者，《巴比伦机器学习杂志》卷......
计算机视觉通过采用图像和模式分析方法来解决复杂挑战，将图像视为复杂的像素阵列，发挥着关键作用。人工智能 (AI) 中的这一领域可自动执行监控和检查任务，展示其从各种视觉输入（包括数字图像和视频）中提取有意义信息的能力。本质上，计算机视觉已成为一个不可或缺的组成部分，有助于系统在人工智能的背景下获得有价值的见解 [1]。计算机视觉的目标是让计算机和机器理解视觉信息，类似于人类，这意味着开发算法和技术来分析、处理和提取视觉数据中的含义 [2]。监督式 ML 和 DL 是计算机视觉中的两种主要技术，它们开发了分析和解释视觉数据的方法 [3]。监督式 ML 用于训练模型，开发标记示例，利用支持向量机 (SVM)、决策树 (DT)、随机森林 (RF) 和朴素贝叶斯 (NB) 分类器等算法 [4]。DL 旨在通过人脑的结构和操作学习人工神经网络。这些网络与多层连接节点相结合，从原始输入数据中提取表示 [5]。图 1 显示了常见 ML 和 DL 技术的分类。在这篇关于计算机视觉中的监督 ML 和 DL 技术的综述中，研究了它们所需的模型、架构、优势和局限性。
Salman等人，巴比伦机器学习杂志卷。 ...
随机森林是一种用于分类和预测的机器学习模型。要训练机器学习算法和人工智能模型，对于有效的数据收集，拥有大量的高质量数据至关重要。系统性能数据对于完善算法，提高软件和硬件的效率，评估用户行为，实现模式识别，决策，预测建模和解决问题至关重要，最终导致有效性和准确性提高。各种数据收集和处理方法的集成增强了问题解决中的精度和创新。利用跨学科研究中的多种方法简化了研究过程，促进创新，并使数据分析发现将发现结果应用于模式识别，决策，预测性建模和解决问题。这种方法还鼓励跨学科研究的创新。该技术利用决策树的概念，构建决策树的集合并汇总其结果以产生最终的预测。使用随机的数据子集构建一个随机森林中的每个决策树，并且每个单独的树都经过整个数据集的一部分训练。随后，所有决策树的结果都被合并以得出最终的预测。随机森林的好处之一是它们处理具有缺失值的不平衡数据和变量的能力。此外，它减轻了某些替代模型看到的任意变量选择的问题。此外，随机森林通过对数据的随机子集进行培训几个决策树来减轻过度拟合的问题，从而增强了它们将其推广到新数据的能力。随机森林被高度视为机器学习领域中最有效，最有效的技术之一。他们在各种应用程序中发现了广泛使用，例如自动分类，数据预测和监督学习。
巴比伦胃肠道间质瘤的临床研究
结果：这 32 名 GIST 患者年龄从 22 岁到 88 岁不等，平均年龄为 41 岁，其中男性 16 名，女性 18 名，女性略多。诊断的主要方法是 OGD，2 名患者表现为腹部肿块和贫血，经剖腹手术、组织病理学和免疫组织化学（使用 KIT 和 CD 34 测试）后确诊为 GIST。最常见的临床表现包括贫血、上消化道出血和消化不良。所有患者均接受伊马替尼（30）和舒尼替尼（2）治疗。2 名患者在治疗过程中死亡，死亡率为 6.3%。总体预后和生存率取决于肿瘤的位置、大小和扩散情况，2014 年有 26 名患者继续接受 CT 检查。总之，GIST 是一种具有广泛恶性潜能的肿瘤，尚未发现明确的危险因素。
Nafea等人，巴比伦物联网杂志卷。 ...
大数据（BD）描述了多个行业生成，存储和分析的大量信息以改善服务[1]。它包含结构化的，半结构的和非结构化的形式，起源于许多来源[2]。BD技术提供可伸缩性，使本体和kg可以处理大量数据。这对于在医疗保健，金融和电子商务等不同领域的应用至关重要，知识代表需要适应大量信息[3]。传统的数据处理系统不足以处理BD，需要专门的工具和技术[4]。bd在医疗保健中越来越有联系，改善患者的结果，提高效率，降低成本并促进医学研究[4]。大数据正在通过改变消费者，患者，生理和医疗数据的方式来彻底改变医疗保健，从而超过传统方法的能力[5]。卫生系统需要整合能够收集，分析和解释医疗保健数据的技术，以应对挑战，包括尺度，速度，不确定性和准确性[6]，[7]。术语“大数据”并不是什么新鲜事物，但其定义总是在变化。数据集的特征是其大型，各种分布方法，多样性以及及时处理的需求，需要使用创新的技术框架，分析和资源来解锁新的市场价值[8]。
Kim等人，巴比伦数学杂志卷。 2023，50 ...
a b s t r a c t可靠性优化是现代工程系统和产品的关键方面，尤其是随着系统的复杂性和相互联系的增长。本文深入研究了可靠性优化的重要性以及实现它的技术。它突出了优化可靠性的好处，包括降低成本，增强的客户保留率和竞争优势。本文讨论了平衡性能，成本和可靠性的挑战，尤其是在子组件之间具有复杂非线性相互作用的现实世界中。它引入了各种可靠性优化技术，包括冗余分析，基于物理的模型，加速测试和数据驱动方法。本文强调了高级传感和基于AI的可靠性优化方法的潜力。它强调了AI在优化复杂网络物理系统（CPS）的设计和管理方面的重要性，在这种情况下，故障可能会带来严重的经济和安全后果。本文还讨论了自2016年以来的50多项研究的经验评论，该研究提供了对各个行业垂直行业各种优化方法的有效性的见解。总而言之，可靠性优化对于现代工程系统和产品的开发和运行至关重要。高级传感和基于AI的方法提供了有希望的解决方案，以优化复杂系统，尤其是CPS的可靠性。通过系统地优化可靠性，公司可以获得可观的收益，并确保其产品和服务的成功运营。
巴比伦中worm的形态鉴定和生物多样性
本研究在2023年秋天至2024年秋季期间穿过巴比伦 - 伊拉克市。选择了代表各种栖息地的三个站点进行抽样。Our study involve the morphological identification of Earthworms and confirm the identification of nine species (Aporrectodea tuberculata, Aporrectodea rosea, Aporrectodea caliginosa, Amynthas grasilis, Dendrobaena platyura, Hormogaster redii, Lumbricus terrestris, Lumbricus rubellus and Polytoreutus finni).以及测量了一些生理化学参数，例如（17.3-25.83c°）之间的土壤温度，pH（5.66-7.06），电导率（420-787.67µs/cm），总溶解固体（333.66-683.66-683.66 mg/l），水分含量（5.22-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2）所有站点。为了深入了解整体生态系统健康，使用了各种生物多样性指数，例如（1.26-2.75）和Simpson指数（0.15-0.59）之间的Shannon-Wainer索引来评估基本的earth社区结构，物种分布和相互作用。该研究还证明了物种分布与环境因素之间的显着关系。
Sakirin等人，巴比伦人工智能杂志卷。 （2023），2023，10–571
生成人工智能（AI）是指能够自主创建新颖，现实的数字内容的算法。最近，生成模型在图像和音频综合等领域中获得了突破性的结果，激发了对该领域的浓厚兴趣。本文调查了为创意AI系统兴起的现代技术的景观。我们在结构上检查主要算法方法，包括生成对抗网络（GAN），变异自动编码器（VAE）和自回归模型。针对每个类别下的主要模型突出显示了架构创新和生成的输出的图。我们特别注意用于构建逼真图像的生成技术，从早期的GAN样品到现代扩散模型（如稳定扩散）的快速进步。本文进一步审查了生成建模，以创建令人信服的音频，视频和3D渲染，这些音频，视频和3D渲染引入了假媒体检测和数据偏见的关键挑战。此外，我们讨论了已经在生成建模方面进步的常见数据集。最后，围绕评估，技术融合，控制模型行为，商业部署和道德注意事项的开放问题被视为未来工作的活动领域。这项调查介绍了塑造生成AI状态和轨迹的长期和新兴技术。关键目标是概述主要算法系列，通过示例模型突出创新，合成多媒体生成的功能，并讨论有关数据，评估，控制和道德规范的开放问题。请让我知道您是否想澄清或修改此提议的摘要。
Turyasingura等人，巴比伦机器学习杂志卷2024，177–182
人工智能（AI）越来越关键地通过将技术进步融入环境保护和社会发展来应对全球挑战。本文探讨了AI角色的双重性质，即促进可持续性和社会改善的能力，以及它引入的挑战。该研究强调了环境管理中的AI应用，例如优化资源使用，监视生态系统并提高可再生能源效率。在社会背景下，AI的变革潜力扩展到医疗保健，教育和城市规划，促进了公平获得基本服务的机会。然而，重大障碍，包括数据稀缺，技术基础设施有限，监管差距和社会经济不平等，阻碍了广泛采用的AI。通过分析来自最近文献的二级数据，本研究确定了关键挑战，并提出了可行的政策建议，以确保包容性，道德和影响力的AI整合。调查结果强调了政府，行业和学术界之间合作努力的紧迫性，以利用AI实现联合国可持续发展目标（SDG）并解决紧迫的全球问题。
Alsajri等人，巴比伦人工智能杂志卷。 2024，134–145
人工智能的迅速和指数进步，尤其是在自然语言处理中，已大大提高了其在教育和工业领域的复杂性和实际适用性。响应这些领域的需求不断增长，生成模型已成为自然语言处理方法的关键和基本要素。我们的研究试图对两个著名的生成模型进行详细的比较分析[1]。利用这些生成模型已导致自然语言处理系统的对话能力显着提高。通过对广泛和多样化数据集的全面培训，这些模型表现出了与人类互动相当的对话能力的出色能力。的确，在某些情况下，这些生成模型相对于人类的同行证明了较高的技能[2]。这些发现的后果是显着且广泛的，因为生成模型的增强能力可以改变依赖自然语言处理的众多扇区。教育机构可以利用这些模型来创建智能的辅导系统，以个性化和适应性的方式吸引和支持学生。在工业领域，生成模型可以通过提供极其响应和高效的聊天机器人系统来显着改善客户服务[3]。生成模型的广泛利用可能会导致虚拟助手，语音识别和自动翻译系统等领域的进展。这项全面研究的主要目的是随着这些模型的发展和改进，获得具有显着有益社会的人类对话能力的可能性[4]。生成模型是建立在培训人工智能原则的基础上，以产生类似于人类写作的材料。目前，有关此问题的大量研究和学术文章已经发表，它正在迅速成为人工智能中令人信服和重要的子领域。