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World File Search System探索性
人工智能在运动医学应用的探索性研究
人工智能（AI）是利用大数据、深度学习算法、云计算等技术研究类脑智能的学科[1]，即利用机器解决人类大脑能够解决的问题。人工智能的发展经历了诞生、停滞和复苏的阶段。数据、算法和计算能力是人工智能应用发展的三大关键驱动力，推动了人工智能的快速发展。物联网、社交媒体和移动设备的快速扩张和广泛使用，导致全球生成和存储的数据量急剧增加，为深度学习训练和计算机视觉算法模型提供了源源不断的素材。LeNet 等神经网络模型和优化算法，以及随后的 AlexNet、ResNet、GAN 等改进，不断突破算法精度的界限[2,3]。数据处理速度不再是人工智能发展的瓶颈，而是进一步发展的强大驱动力。随着神经网络的逐步进化，人工智能的计算能力和计算能力正在不断提高，人工智能的发展也因此而蓬勃发展。
RFID 应用：入门和探索性研究 - arXiv
RFID 并非一项新技术，它已在军事、航空、图书馆、安全、医疗保健、体育、动物养殖场和其他领域应用了数十年。行业将 RFID 用于各种应用，例如个人/车辆访问控制、百货商店安全、设备跟踪、行李、快餐店、物流等。RFID 技术的增强带来了与资源优化、业务流程效率提高、客户服务增强、业务运营和医疗保健整体改善相关的优势。我们的研究是一个大项目的一部分；其目的是为医院患者移动过程的移动技术实施建立一个模型。然而，本文的重点是探索主要的 RFID 组件，即标签、天线和阅读器。对这三个 RFID 组件进行调查的结果将用于开发我们的研究模型。关键词：RFID 技术、RFID 发现、RFID 组件、RFID 应用、医疗保健中的 RFID。
RFID 应用：入门和探索性研究 - arXiv
RFID 并非一项新技术，它已在军事、航空、图书馆、安全、医疗保健、体育、动物养殖场和其他领域应用了数十年。行业将 RFID 用于各种应用，例如个人/车辆访问控制、百货商店安全、设备跟踪、行李、快餐店、物流等。RFID 技术的增强带来了与资源优化、业务流程效率提高、客户服务增强、业务运营和医疗保健整体改善相关的优势。我们的研究是一个大项目的一部分；其目的是为医院患者移动过程的移动技术实施建立一个模型。然而，本文的重点是探索主要的 RFID 组件，即标签、天线和阅读器。对这三个 RFID 组件进行调查的结果将用于开发我们的研究模型。关键词：RFID 技术、RFID 发现、RFID 组件、RFID 应用、医疗保健中的 RFID。
Edit-101的探索性免疫安全概况，第一个...
AAV5：腺相关病毒5型； BAB：结合抗体； CD：分化群； DC：树突细胞； MHC：主要的组织相容性复合物； NAB：中和抗体； PBMC：外周血单核细胞； SACAS9：金黄色葡萄球菌CRISPR相关蛋白9； TCR：T细胞受体。8a。细胞介导的响应
语言学习的探索性分析 - 普渡大学电子出版物
摘要 — 本探索性分析研究了 ChatGPT 在自主学习 (SDL) 中的整合。具体而言，本研究基于 Song 和 Hill 的在线环境中 SDL 概念模型，考察了 YouTube 内容创作者的语言学习经历以及 ChatGPT 在他们的 SDL 中的作用。对 19 位 YouTube 用户的访谈和相关视频内容的主题分析揭示了 ChatGPT 集成 SDL 的不同构造，表明在考虑生成式 AI 的情况下重新概念化和改进 SDL 框架。该框架强调了在两个不同层面上使用 ChatGPT 作为 SDL 工具的关键方面：1) 学习者的个人特征与他们正在进行的学习过程之间的互动关系和相互作用（本地），以及 2) 在快速发展的生成式 AI 领域中 SDL 的不断发展的性质，AI 的社会政治文化基础不断塑造 SDL 发生的学习环境（全球）。该研究强调了 ChatGPT 作为促进自主语言学习 (SDLL) 工具的潜力，并为学习技术的发展和人工智能促进的自主学习研究提供了启示。索引词 — 人工智能 (AI)、ChatGPT、语言学习、自主学习 (SDL)、YouTuber
RFID 应用：入门和探索性研究 - arXiv
RFID 并非一项新技术，它已在军事、航空、图书馆、安全、医疗保健、体育、动物养殖场和其他领域应用了数十年。行业将 RFID 用于各种应用，例如个人/车辆访问控制、百货商店安全、设备跟踪、行李、快餐店、物流等。RFID 技术的增强带来了与资源优化、业务流程效率提高、客户服务增强、业务运营和医疗保健整体改善相关的优势。我们的研究是一个大项目的一部分；其目的是为医院患者移动过程的移动技术实施建立一个模型。然而，本文的重点是探索主要的 RFID 组件，即标签、天线和阅读器。对这三个 RFID 组件进行调查的结果将用于开发我们的研究模型。关键词：RFID 技术、RFID 发现、RFID 组件、RFID 应用、医疗保健中的 RFID。
STK 面向集成可视化的探索性研究...
可视化是能力工程中的关键组成部分之一，它不仅可以促进，而且可以显著增强对基于能力的解决方案的理解、沟通和探索。可视化可用于战略和战术层面，提供了一种解决能力及其底层系统（无论是数据还是平台中心、物理还是逻辑）的运营和管理的方法。因此，这种方法可以更轻松、更直接地表示问题空间，使利益相关者和决策者能够集中精力并提取对能力至关重要的元素。结果是一种更直接、更易理解、因此更强大的方法来探索如何通过应用能力工程来解决潜在的解决方案。
adegenet：遗传和基因组数据的探索性分析
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甜度感知的探索性研究：决策树
摘要：使用隐性反应来确定消费者对不同刺激的反应正成为一种流行的方法，但仍需要进行研究以了解用于收集数据的不同技术的输出。在目前的研究中，收集了不同刺激（气味、味道、风味样本）的脑电图 (EEG) 反应和自我报告的喜好和情绪，以更好地了解甜度感知。人工智能分析用于对隐性反应进行分类，识别决策树以通过激活的感觉系统（气味/味道/风味）和刺激的性质（“甜”与“非甜”气味；“甜味”、“甜味”和“非甜味”；以及“甜刺激”与“非甜刺激”）。在自我报告的对刺激的喜好和刺激引起的情绪之间存在显著差异，但未发现显性数据和隐性数据之间的明确关系。本研究总结了与 EEG 相关研究以及 EEG 数据分析的有趣数据，尽管关于如何正确利用隐性测量技术及其数据仍有许多未知之处。