XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System支持系统
基于临床和基因组的决策支持系统，以定义骨髓增生性综合征患者的同种异体造血干细胞移植的最佳时机
Cristina Astrid Tentori，MD 1.2;卡特琳娜·格雷戈里奥（Caterina Gregorio），博士学位3,4.5；玛丽·罗宾（Marie Robin），医学博士6； Nico Gagelmann，医学博士7； Carmelo Gurnari，医学博士8； Somedeb Ball，MD 9； Juan Carlos Caballero Berrocal，MD 10;卢卡·拉尼诺（Luca Lanino），医学博士1.2； Saverio d'朋友，孟1； MARTA SPAAFIF，博士学位11； Giulia Maggioni，MD 1.2;埃里卡·特拉瓦利诺（Erica Travaglino），理性师12； Elisabetta Sauta，博士学位1； Manja Meggendorfer，博士13； Lin-Pierre Zhao，医学博士6; Alessia Campagna，MD 1.2； Genomed4All，Synthema，Gesmd，Fisim和Eurobloodnet； Victor Savevski，Meng 1； Armando Santoro，MD 1.2; Najla Allai，MD 14；大卫·萨尔曼（David Sallman），医学博士14； Francesc Sole，博士15； Guillermo Garcia-Manero，MD 16； Ulrich Germing，MD 17；尼古拉斯·科格（Nicolaus Koger），医学博士7； Shahram Kordasti，博士18.19；瓦莱里亚·桑蒂尼（Valeria Santini），医学博士20；吉列尔莫·桑兹（Guillermo Sanz），医学博士21；沃尔夫冈·克恩（Wolfgang Kern），医学博士13； Uwe Platzbecker，MD 22; Maria Diez-Campolo，医学博士10； Jaroslaw P. Maciejewski，博士23；莱昂内尔·阿德雷斯（Lionel Adres），医学博士6； Pierre Fenaux，医学博士6； Torsten Haferlach，医学博士13; Amer M. Zeidan，医学博士24；加斯通·卡斯特拉尼（Gastone Castellani），博士25.26; Komrokji Branches，医学博士14; Francesca Ieva，博士学位3,27；和Matteo Giovanni Della Porta，MD 1.2
智能决策支持系统的负责设计
应避免IDSS直接调节用户的行为或灌输特定的价值理论。一位接受采访的专家将系统的功能或处理方式描述为“更多的对话或发现”和“不那么努力”。实践中，这意味着，例如，聊天机器人“应该拒绝如果答案需要道德立场，以回答”（Krügel等，2023; P.4）。同样，我们的一些接受采访的专家建议，IDSS应该避免就政治和民主等敏感话题提出具体建议。这些专家指出，例如，IDSS不会建议谁投票，而是会向用户提供经过验证和受信任的第三方资源的信息，或将其转介给帮助用户做出独立决策的网站和工具。另外，另一位专家提到，如果询问IDSS有关心理问题或自杀的方法，则系统应避免提供建议，但请参阅用户可以在此处获得帮助的联系点（例如，提供电话号码或网站）。
自闭症支持系统
I.简介用户可以调整条形图的大小，可视化速度以及通过此Web应用程序以条形图显示数据的技术。显示和解决了应用程序的建筑设计，技术框架，实际使用和教育优势。[1]论文的主要目的是制定一个程序，该程序将充当理解大多数知名排序算法的运行的工具。努力提供最佳的用户体验。演示程序旨在易于使用并且对用户友好。您可以在数据上测试每个分类算法，以从学习中获得最大的价值。人们认识到，视觉援助是学习的重要组成部分，在我从事算法设计时遇到了分类问题。在研究论文时，发现新的方法是对算法进行分类的新方法，这是令人着迷的。[2]本文的读者有望拥有一些编程经验，以了解基本数据结构，例如数组，列表，树和理解递归过程。此外，了解一些简单算法及其实现可能会有所帮助。为了更好地理解主题，涉及线性代数和微积分的知识。论文的文本描述了计算机程序中最著名的排序算法的原理。它可以用作学生学习算法的来源。[3]此外，该计划在课堂期间很容易被讲师和导师用作演示。此外，还有程序员文档和提供的软件指南。
肿瘤临床决策支持系统的人工智能模型
背景和目标 脑肿瘤评估中的比较诊断使得在评估新患者时可以使用医疗中心的可用信息来比较类似病例。通过利用人工智能模型，所提出的系统能够针对给定的查询检索最相似的脑肿瘤病例。主要目标是通过生成更准确的医学图像表示来增强诊断过程，特别关注患者特定的正常特征和病理。与以前的模型的一个关键区别在于它能够仅从二进制信息中生成丰富的图像描述符，从而无需昂贵且难以获得的肿瘤分割。 方法 所提出的模型使用人工智能检测患者特征以从数据库中推荐最相似的病例。该系统不仅建议相似病例，而且在其设计中平衡了健康和异常特征的表示。这不仅鼓励其使用的推广，而且还有助于临床医生的决策过程。这种推广使得未来在不同的医学诊断领域进行研究成为可能，而系统几乎没有任何变化。 结果 我们对我们的方法与类似研究进行了比较分析。所提出的架构在患者的肿瘤和健康区域中均获得了 0.474 的 Dice 系数，这优于以前的文献。我们提出的模型擅长从脑磁共振 (MR) 中提取和组合解剖和病理特征，在依赖较便宜的标签信息的同时获得最先进的结果。这大大降低了培训过程的总体成本。我们的研究结果强调了提高比较诊断和治疗肿瘤病理的效率和准确性的巨大潜力。结论本文为进一步探索所提出的架构的更广泛适用性和优化以增强临床决策提供了实质性基础。本研究提出的新方法标志着医学诊断领域的重大进步，特别是在人工智能辅助图像检索的背景下，并有望使用人工智能作为支持工具而不是黑箱系统来降低成本并提高患者护理质量。
为AI二十分支持系统配备情感能力吗？道德观点
重要的是要伴随有关情感人工智能的研究以及道德的监督。以前关于情感人工智能伦理的出版物强调了对每种（可能的）情感人工智能进行各种类型的重要性的重要性。这就是为什么，在这项贡献中，我将重点关注AI系统的特定子集：AI驱动的决策支持系统（AI-DSS），并询问从道德角度来看是否建议将这些AI系统配备具有情感能力。我将一方面表明AI-DSS具有情感能力为防止情感上有偏见的决策提供了极大的机会，但这也扩大了情感上无法情绪激发的AI-DSS所带来的道德挑战。，如果他们的介绍伴随着广泛的社会话语，并通过适当的措施来应对这些挑战，那么我认为，没有任何东西可以从根本上阻碍AI-DSS具有情感能力。
RV32IMAC RISC-V SOC 的ASIC实施 探索... 的基于能量的模型 “ sanjeevini”基于机器学习的阿育吠陀药物系统 最坏情况的基于机器学习的框架... 眼控制鼠标光标 卷积瑜伽姿势估计器 使用OpenCV和... 实时姿势估算 E ... 中增强现实和虚拟现实影响分析 语音控制的自动驾驶汽车在身体上挑战平民 一项关于大学植物群生物多样性的调查... 自动驾驶车（自动驾驶... ） 自闭症支持系统 视觉排序算法 自动破坏系统和驾驶员安全 自主的有效框架... 铁氧体超导性 人工智能及其在印度政治中的作用 某些替代密码的进化关系 入侵检测的网络流量分析 AI驱动灾难响应和恢复系统
本文深入研究了RV32IMAC RISC-V System-Chip（SOC）的ASIC实施，重点介绍了其对各种监视应用的适应性。通过利用RISC-V架构的功能，SOC旨在为各种环境（包括工业部门，战区和放射性领域）提供灵活，高效的平台。通过细致的建筑设计和优化策略，Soc在绩效，功率效率和成本效益之间取得了平衡。值得注意的是，它集成了针对监视操作的专门说明，以及对传感器集成和实时数据处理的强大支持。此外，SOC的实施利用高级技术来确保与新兴监视系统的可靠性，可扩展性和兼容性。具有自主处理复杂任务并通过基于IoT的服务来促进无缝沟通的能力，RV32IMAC RISC-V SOC的ASIC实施代表了监视技术领域的重大进步，有望增强情境意识和威胁能力。
更安全的驾驶体验的全自动视觉注意估计支持系统
抽象驾驶员的注意是安全驾驶和避免可能发生事故的关键要素。在本文中，我们提出了一种新的方法，可以解决驱动程序中视觉注意力估计的任务。我们引入的模型由两个分支组成，一个分支执行凝视点检测以确定驾驶员的确切焦点，另一个执行对象检测以识别道路上的所有相关元素（例如车辆，行人和交通标志）。两个分支的两个输出的组合使我们能够确定驾驶员是否专注，并最终确定他们集中的道路元素。测试了两个模型的目光检测任务：GAZECNN模型和由CNN+变压器组成的模型。对两种模型的性能进行了评估，并将其与其他最先进的模型进行比较，以选择最佳的任务方法。最后，报告并分析了DGAZE数据集上3761对图像（驱动程序视图和相应的道路视图）进行的视觉注意估计结果。
PM战斗支持系统（PM CSS）org图表
•寻求行业中有关替换当前主场通用自动测试系统（GPAT）的信息。•该系统提供可移植的测试功能，可重新配置用于多角色操作。GPAT具有电力，筛选，测试和诊断的能力，用于用于多种武器系统和设备的电子，电流和机电线可更换单元（LRU）和电路卡组件（CCA）。•初始RFI发布3QFY23;在今年遵循的后续RFI（估计4QFY24）
