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引用本文：Shah M, Naik N, Somani BK, Hameed BMZ。泌尿外科中的人工智能（AI）——当前应用和未来方向：一项 iTRUE 研究。Turk J Urol 2020；46（增刊 1）：S27-S39。
结果：本文回顾了 47 篇报道泌尿系统癌症中人工智能的特征和应用的文章。在所有良性病例中，人工智能都用于预测手术结果。在泌尿系统结石中，它用于预测结石成分，而在小儿泌尿科和 BPH 中，它用于预测病情的严重程度。在恶性病例中，它根据基因组和生物标志物研究用于预测治疗反应、生存、预后和复发。这些结果在统计上也优于常规方法。放射组学在肾肿块分类和核分级、膀胱癌膀胱镜诊断、预测格里森评分以及前列腺癌计算机辅助诊断的磁共振成像中的应用是人工智能的少数应用，这些应用已得到广泛研究。
从各种植物提取物中绿色合成银纳米粒子及其应用：简要回顾
在这种方法中，他们将基础材料限制在舟皿内，并在炉子的中心点蒸发成载气。以前，使用蒸发或冷凝方法可以制备 Ag、Au、PbSO 4、CdS 和富勒烯纳米颗粒。使用管式炉合成 AgNPs 有几个缺点 [13]。为了达到一致的工作温度，传统管式炉需要消耗数百千瓦的能量，并需要数十分钟的预热时间。银纳米颗粒确实是用较少的金属块体溶液烧蚀制备的 [14]。因此，与其他常规方法相比，激光烧蚀在溶液中不发生化学反应的情况下生成金属胶体具有优势。因此，可以通过这种方法生产天然胶体，以期对类似的包装有益 [15]。
![arxiv：2308.10327v1 [Quant-ph] 2023年8月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2c0d436f8e55c6511a148a691de6b1bbc35b500f.webp)
arxiv：2308.10327v1 [Quant-ph] 2023年8月20日
摘要。量子状态断层扫描（QST）是用于重建未知量子状态的量子信息处理（QIP）的基本技术。但是，常规的QST方法受所需的测量数量的限制，这使得它们对于大规模量子系统不切实际。为了克服这一挑战，我们提出了量子机学习（QML）技术的整合，以提高QST的效率。在本文中，我们对QST的各种方法进行了全面研究，包括经典和量子方法。我们还为QST实施了不同的QML方法，并证明了它们在包括多Qubit网络在内的各种模拟和实验量子系统上的有效性。我们的结果表明，我们基于QML的QST方法可以实现高保真度（98％），其测量值明显少于常规方法，这使其成为实用QIP应用的有希望的工具。
人工智能会改变我们未来的工作吗？受影响员工的看法
有趣的是，在这两种用例中，人工智能执行的任务在原则上都可以被视为常规任务，但在特定情况下偶尔会转变为非常规认知组件。例如，在公司 A，检查产品图像是否存在生产错误是一项重复性任务，遵循标准程序和既定规则。然而，当操作员发现新的错误时，他们需要从多个角度更仔细地检查产品，这意味着他们此刻正在转变为一项非常规的认知任务。在公司 B，通过电话或电子邮件向客户解释标准化程序符合协议，可以被解释为常规任务。但是，一旦出现超出标准化的特殊情况，解决方案必须根据客户问题的具体情况进行定制，这也迫使代理打破常规方法，探索替代方法。
通过张量来保存实验环境...
最近的生物学研究已通过多重和高通量测定法对尺度和粒度进行了彻底的革命。跨多个实验参数（例如扰动，时间和遗传环境）的细胞反应会导致更丰富，更具概括性的发现。但是，这些多维数据集需要重新评估常规方法以进行表示和分析。传统上，实验参数被合并以将数据扁平化成二维矩阵，从而牺牲了由结构反映的关键实验上下文。正如马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）所说的那样，“媒介是信息。”在这项工作中，我们建议实验结构是进行后续分析的介质，并且数据表示的最佳选择必须反映实验结构。我们引入了张量结构化分析和分解以保留此信息。我们认为，张量方法有望成为生物医学数据科学工具包的组成部分。
基于机器的油和煤气生产质量销售...
当前用于预测井处石油和天然气产量流量和储层量表的技术包括来自经典下降曲线通过数值模拟模型分析。目前的工作提出了以下机器学习模型（MLM）的使用：线性回归（LR），支持向量机（SVM），随机森林（RF）和人工神经网络（ANN），作为预测油和天然气生产流动率的常规方法的替代方法。根据位于挪威大陆架的Volve Field的8年中记录的生产数据，该提案的应用将证明。因此，讨论了上述每个传销的好处，并根据实践经验得出结论，即并非总是更复杂的算法是最好的选择。证明，SVM的替代方案可以产生最佳结果，并且与RF或ANN替代方案相比，它也是一个更简单，更容易实现的模型。
对端到端学习图像压缩的调查
摘要：近年来端到端学习的图像压缩编解码器显着出现。这些编解码器表现出比常规方法的优越性，在支持新的失真损失的同时，展示了各种数据域之间的显着灵活性和适应性。尽管诸如计算复杂性之类的挑战，但由于其非常合适的内部表示，学习的图像压缩方法与基于学习的数据处理和分析管道固有地保持一致。机器视频编码的概念引起了学术研究人员和行业从业人员的极大关注。这个概念反映了将数据压缩与计算机视觉应用程序集成的日益增长的需求。根据这些发展，我们提出了一项全面的调查和综述，对有损图像压缩方法。此外，我们还提供了两个著名国际标准的简明概述，即机器和JPEG AI的MPEG视频编码。这些标准旨在弥合数据压缩和计算机视觉之间的差距，以适应实际行业用例。
生物体系
具有无标记红外量子显微镜的成像可以打开检测肿瘤的新方法。与红外范围内的常规方法相反，此处的检测原理基于所谓的非检测光，在该光中，样品与红外光相互作用，但是在可见的表格范围内检测非常敏感。Quancer项目是将该技术与专业显微镜系统相结合的第一步，并在大学医院的临床实践中对其进行测试。Leibniz IPHT与Friedrich Schiller大学，Fraunhofer Iof，Rapp OptoelectRonic GmbH和其他知名机构一起参与了该项目。目标：更精确和有效的肿瘤诊断。在五年内预算为670万欧元，由BMBF作为灯塔项目资助，Quancer承诺在医疗成像方面取得重大进展，并可以改善对癌症的早期发现。
检测利用机器学习的网络威胁...
摘要： - 在当代社会中，我们对互联网对日常生活各个方面的广泛依赖导致了在线活动的显着增长。然而，这种互联网使用中的激增同时导致网络威胁和网络犯罪的流行率更高。网络犯罪分子持续设计了逃避安全协议的方法，使常规方法不足以识别攻击，尤其是那些利用未公开的漏洞的攻击。为了面对这个问题，已经设计了大量的机器学习技术，以加强网络安全性并发现网络犯罪的实例。本研究专门集中于评估三种广泛采用的机器学习方法：信念网络，决策树和支持向量机器。它们在辨别垃圾邮件消息中的功效，检测到计算机系统的入侵以及使用通常用于基准测试目的的已建立数据集评估恶意软件。