HCO 2.2 ROS1 检测蛋白质表达 检测 ROS 表达 FFPE 载玻片 免疫组织化学染色 Benchmark Ultra /Ultra Plus Ventana Roche / 克隆 D4D6 方案 18 良性、恶性前期和恶性异常 AZ Sint-Jan nvt HCO 2.2 pan-TRK 检测蛋白质表达 检测 pan-TRK 表达 FFPE 载玻片 免疫组织化学染色 Benchmark Ultra /Ultra Plus Ventana Roche/ 克隆 EPR17341 方案 629 良性、恶性前期和恶性异常 AZ Sint-Jan nvt
积极参与自闭症谱系障碍(ASD)的儿童(例如,教育和社会活动)在增强其认知,运动和社会发展方面起着至关重要的作用。这提供了增强整体发展的机会,包括学习能力,身体协调和社会影响。间接方法,利用传感器和人工intel-ligence(AI)表现出增强参与预测的潜力,但主要集中在特定领域,从而导致差距导致ASD研究的可推广性有限。由于ASD小型样本量,由于年度ASD人群的增加,这一差距提出了一个重大挑战,突出了对实用和适用的研究解决方案的需求,尤其是对于一般学习。在这项工作中,我们进行了专家访谈,以探索AI注入的系统的潜在应用领域,这些系统为ASD提供了三个级别的参与状态,从“不参与和失控”到“高度参与”。对特殊教育工作者的访谈揭示了五个关键领域,用于AI驱动的参与识别:社交技能培训,刻板印象的行为修改,对休闲活动的支持,有效的辅导和独立的日常生活技能。这些发现突出了自适应AI干预措施的潜力,以证明教育和日常成果,并提倡为ASD儿童扩大申请。
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所(AI 3)的首任所长。作为研究所的领导者,所长将向教务长汇报工作,并担任首任西蒙斯无限教授,并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究,同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学,因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位,并开始部署其战略计划“我们的时刻”,该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金,正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构,以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情,并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头,带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所,石溪大学将从其总统创新与卓越(PIE)基金中拨出 1000 万美元,用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的,后者将单独支付。研究所的重点是创新研究:主任将投入大量时间和精力,让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作,这些工作将是石溪大学的特色,并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展,人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题,最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据,以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求,提供了商业机会,也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如,在环境监测中,集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集,实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例,人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据,从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型,传感器可以动态调整和整合新数据,从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外,在工业环境中,人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用,可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下,“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能(特别是深度学习)和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献,以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器;建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器;推荐系统;自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器;物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析;以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
ISSN 1330-3651(印刷版),ISSN 1848-6339(在线版) https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*,齐大陆,刘爽 摘要:近年来,体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明,新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上,提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务,这些产品和服务对公民来说是基本的,考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型(SMSEM)来评估城市公共体育服务的运动心理需求,目的是紧密围绕群众的体育需求,提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率,推动城市体育休闲城市建设,让更多人享受城市公共体育,保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域,丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中,从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词:人工智能;多媒体数据分析;语义;运动心理;城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为,通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员,报告了成功运动员的理想心理特征,包括:焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明,运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性,多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6],即“自然或既定的心理优势”。一般来说,体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外,还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性,这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态,以方便进一步咨询[10]。此外,问卷还测量了特定领域的因素,例如焦虑和PSIS(运动心理技能清单)团队因素、ACSI-28(运动应对技能量表-28)、APSI(运动心理技能清单)应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面:
简介 文献综述 研究方法 头脑风暴结果:210 项提案清单 希腊议会评估结果:总体概况 希腊议会评估结果:立法 阿根廷议会评估结果:总体概况 结论与展望
作为一家非营利性的全球智能移动联盟,MOBI 具有独特的优势,可以为全球电池护照的发展做出贡献。迄今为止,MOBI 电池计划已制定了三项专注于电池价值链的标准,未来还将制定更多标准。MOBI 将继续与 GBA 密切合作,以加速全球电池护照的创建和采用,并为未来的创新铺平道路。
出行是人类的基本需求,欧洲的出行行业是这一需求的关键贡献者,在全球所有出行领域(汽车、航空航天、海运和铁路)的市场中占有重要份额。ECS 在面向最终用户、社会、生态系统和欧洲公司的出行创新中发挥着重要作用。绿色协议和数字化对出行产生了重大影响,旨在减少二氧化碳和其他排放(采用电气化、替代燃料,以及更节能和更具成本效益的电子和光电元件、互联智能系统和基于 AI 的嵌入式软件),并确保包容性安全出行(例如采用智能感知、经济实惠、安全且环保的轻型出行、自动化公路和越野车辆以及智能移动机械)。移动出行市场正在不断增加自动化功能的集成,以向互联、协作和自动化移动出行发展,其中 ECS 是实现部分或完全自动化车辆的基本构建模块:重点是公路、铁路、航空和水上乘客和货物的经济实惠、自动化和互联出行,重点是用于验证和认证移动出行中嵌入式智能的安全性、保障性和舒适性的工具和方法,以及多式联运移动出行和相关服务的实时数据处理。
摘要:随着技术的进步,增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的应用领域不断涌现。这些技术最初出现在娱乐和游戏等领域,现在已广泛应用于医疗保健领域。在本研究中,设计了一个名为 SABAS 的传统模拟器,其所有组件均用于脑解剖训练。设计的模拟器配备了 AR 和 VR 支持的创新电子学习技术,以便在解剖学教育中使用 3D 模型来检查和学习人脑的结构,其解剖结构和功能非常复杂。这款智能手机辅助应用程序在检查脑解剖结构方面取得了巨大成功,并具有界面设计和应用程序可用性等附加功能。在介绍了这个设计的原型应用程序的基础之后,从专家和医疗保健专业人士那里获得了所需的建议,并且观察到该应用程序以最高效率运行。在本研究中,基于 30 名自愿参与研究的参与者的经验,评估了 VR 和 AR 辅助 SABAS 移动应用模拟器的有效性,该模拟器旨在教授大脑的解剖结构。关键词:大脑解剖学;解剖学教育;训练模拟器;虚拟现实;增强现实;移动应用。如何引用:Dandıl, E., Serın, Z., & Şenol, Y. (2022)。SABAS:基于虚拟和增强现实的智能手机辅助训练模拟器,用于大脑解剖学评估。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究,13 (3),252-276。https://doi.org/10.18662/brain/13.3/366
计算机视觉算法将图像解释为一系列像素,每个像素都有自己的一组颜色值。像素基本上定义为由 3 种加法原色即 RGB(红绿蓝)组合而成的单位。此组合的强度可能不同,以表示不同的颜色。颜色存储在像素内。然后,使用由许多像素组成的大量数据训练计算机视觉模型 — 计算机处理图像、为其上的对象添加标签并在相应对象中查找相关模式。例如,如果我们发送一百万张不同汽车的图像作为输入,计算机将分析并识别与所有汽车相似的模式,然后在此过程结束时,创建一个模型,每次我们向他们发送图片时,该模型都可以准确检测出特定图像是否是汽车。[2] [1]