XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System怀亚特
怀亚特·马登（Wyatt Madden M.S.）
出版物1。W. Madden，W。Jin，B。Lopman，A。Zufle，B。Dalziel，J。Metcalf，B。D。Grenfell和M. S. Lau，“用于特有麻疹动态的神经网络：与机械模型的比较分析和整合，” Medrxiv，Medrxiv，2024年5月，审查。2。J. Lagergren，M。Ruiz-Aravena，D。J。Becker等。，“环境和生态信号预测东部澳大利亚福克斯人群的营养应激时期”，《 Biorxiv》，2023年，正在审查中。3。P. Eby，A。Peel，A。Hoegh，W。Madden，J。Giles，P。Hudson和R. Plowright，“受BAT生态迅速变化驱动的病原体溢出”，自然，pp。1-3，2022年11月，全纸。4。D. J. Becker，P。Eby，W。Madden，A。J。Peel和R. K. Plowright，“生态条件预测了蝙蝠储层宿主的时间和时间上Hendra病毒排泄的强度”，《生态信》，2022年10月，全文。5。M. S. Y. Lau，A。Becker，W。Madden，L。A。Waller，C。J。E. Metcalf和B. T. Grenfell，“比较和联系机器学习和半机械学模型，以预测特有性麻疹动态性的可预测性”，PLOS Computitation Biology，第1卷。18，否。9，pp。1-14，2022年9月，全纸。6。M. D. Cherne，A。B. Gentry，A。Nemudraia等。 ，“在无症状内窥镜检查患者的胃肠道中检测到严重的急性呼吸综合征2，但不太可能对医疗人员构成重大风险”，gastro HEP Advances，第1卷。 1，否。 5，pp。 844–852，2022，完整纸。 7。 8。B. Gentry，A。Nemudraia等。，“在无症状内窥镜检查患者的胃肠道中检测到严重的急性呼吸综合征2，但不太可能对医疗人员构成重大风险”，gastro HEP Advances，第1卷。1，否。5，pp。844–852，2022，完整纸。7。8。A. Hoegh，A。Peel，W。Madden，M。Ruiz-Aravena，A。Morris，A。A。Washburne和R. Plowright，“与自适应两相汇总采样的数据融合估计病毒流行率”，《生态与进化》，第1卷。，2021年9月11日，全纸。W. Rogers，M。Ruiz-Aravena，D。Hansen等。 ，“高频筛查以及高密度环境中SARS-COV-2控制的诊断测试：用于公共卫生益处的资源分配的经济评估”，Medrxiv，2021年，审查。W. Rogers，M。Ruiz-Aravena，D。Hansen等。，“高频筛查以及高密度环境中SARS-COV-2控制的诊断测试：用于公共卫生益处的资源分配的经济评估”，Medrxiv，2021年，审查。
怀亚特，约翰；唐纳兰，大脑：物联网 (IoT)
请以以下方式引用本文：Baiyere, Abayomi；Heikki, Topi；Venkatesh, Viswanath；Wyatt, John；Donnellan，大脑：物联网 (IoT) – 信息系统研究议程，信息系统协会通讯（即将出版），印刷中。这是未经编辑的手稿的 PDF 文件，已被信息系统协会通讯接受发表。我们提供手稿的早期版本，以便快速分发给感兴趣的读者。在以最终形式出版之前，手稿将经过文字编辑、排版和校样审查。请注意，在制作过程中可能会发现错误，这可能会影响内容。适用于信息系统协会通讯的所有法律免责声明均适用。有关该作品的最终版本，请在线查看其是否出现：http://aisel.aisnet.org/cais/。
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
![特别项目7 [开幕式]第1 jsh-tasl-kasl（...](/simg/g:\will\search\icon\source\3\31ba74131027a51c42407fca46b3ba23aeac0d9d.webp)