XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数字图像
朝电子显微镜的量子图像处理
数字图像的处理不断获得数量和相关性，对数据存储，传输和处理能力的需求不断增加。传输电子显微镜仪器的最新进展，尤其是在检测器技术中，已经推动了各种方式的数据生产。例如，如今，人们可以通过利用直接电子检测器[1]来想象最多生成200tb/hr，需要智能方法来提取科学有意义的信息。尽管在人工智能（AI）和机器学习（ML）方法的帮助下，显微镜数据解释取得了很多进展[1,2]，但与增长的数据解释数据量相关的挑战仍然丰富。预计这将进一步加剧原位 /操作测量的气象升高以及数据挖掘，分析和其他计算需求的相关挑战。
COMP596 类脑人工智能
编程作业如上所述，将有两个编程作业，第一个将于 1 月 13 日那一周发布，第二个将于 2 月 24 日那一周发布。对于这两个作业，你将收到一个 Python 代码主干，你将使用它来构建模型。第一个作业将让你编写一个玻尔兹曼机来建模手写数字图像。第二个作业将让你编写一个演员评论家网络来完成空间导航任务。对于这两个作业，你将不被允许使用提供自动求导功能的现代机器学习库。你将用老办法来做！在这两项作业中，都会有几个问题需要回答，还有一些额外的任务需要研究生完成。
人工智能的道德使用
Adobe Firefly、DALL-E、Midjourney 和 Stability AI 等类似工具正被用于生成数字图像，而其他人工智能应用也正在涌现，用于视频、音频和音乐。人工智能聊天机器人和虚拟助手（如 Chatfuel、ManyChat 和 IBM Watson）正变得越来越流行，以增强网络互动和客户服务。公关从业者也在使用 Google Analytics、Brandwatch 和 Tableau 等人工智能工具来更快地处理和分析数据，并从大型数据集中获得有价值的见解。这些平台的核心是“大型语言模型”（LLM）的普遍使用，这些模型利用来自互联网的大量数据，并应用算法和机器学习来对用户提示做出类似人类的响应。
微球辅助定量相显微镜
光显微镜是生活和物质科学中使用最广泛的设备，可以研究光与物质的相互作用，比肉眼更好。常规显微镜将反射或传输光强度的空间差异从对象转移到数字图像中的像素亮度差异。然而，相显微镜将光相位的空间差异从对象或通过对象转换为像素亮度的差异。干扰显微镜是一种基于阶段的方法，已经在各种学科中发现了应用。虽然干涉测量结果带来了纳米轴向分辨率，但定量相显微镜（QPM）中的横向分辨率仍然受衍射的限制，类似于其他传统显微镜系统。提高分辨率一直是自从显微镜在第17届
人工智能和个性化医疗的致命弱点
本文回顾了错误数据对 AI 临床实施的困境和影响。众所周知，如果使用错误和有偏见的数据来训练 AI，则存在系统错误的风险。但是，即使是训练有素的 AI 应用程序，如果输入了错误的输入，也会产生错误的输出。为了解决此类问题，我们建议采取 3 个步骤：(1) AI 应专注于最高质量的数据，本质上是临床数据和数字图像，(2) 应授予患者对输入 AI 的输入数据的简单访问权限，并授予其请求更改错误数据的权利，以及 (3) 应在可能的情况下在具有错误数据的领域实施自动化高通量错误更正方法。此外，我们得出结论，即使对于声誉卓著的丹麦数据源，错误数据也是现实存在的，因此，普遍需要纠正错误的法律框架。
错误数据：人工智能和个性化医疗的致命弱点
本文回顾了错误数据对 AI 临床实施的困境和影响。众所周知，如果使用错误和有偏见的数据来训练 AI，则存在系统错误的风险。但是，即使是训练有素的 AI 应用程序，如果输入了错误的输入，也会产生错误的输出。为了解决这些问题，我们建议采取 3 个步骤：(1) AI 应专注于最高质量的数据，本质上是临床数据和数字图像，(2) 应授予患者对输入 AI 的输入数据的简单访问权限，并授予其请求更改错误数据的权利，以及 (3) 应在可能的情况下在具有错误数据的领域实施自动化高通量错误更正方法。此外，我们得出结论，即使对于声誉卓著的丹麦数据源，错误数据也是现实存在的，因此，普遍需要纠正错误的法律框架。
NRL 主要设施。 - DTIC
. 可以容纳，邀请潜在用户联系与设施相关的个人以获取更多信息。 这是第一个完全以电子形式创建的 NRL 出版物。 文本被扫描并保存在 MS Word 中，然后导入到 Macintosh 上的 PageMaker 5.0 中。 设施的原始 :opy 底片被扫描、数字化并放在 Kodak Photo CD 上。 从 Photo CD 打开数字图像，从 RGB 转换为灰度，进行电子增强，并在 Adobe Photoshop 中保存为 300 dpi 灰度图像。 然后将它们放入包含文本的 PageMaker 布局中。 带有链接灰度图像的整个数字文件以负片形式在 Linotronic 330 照排机上生成，并发送到商业机构进行胶印。
使用计算机视觉方法对简单摆的振动分析
计算机视觉（CV）的目标是使计算设备能够识别数字图像中的对象或人员。在这项研究中，CV被用于自动识别振动对象的运动和频率。移动相机用于记录简单摆的视频，因为它以固有频率自由振荡。图像是从视频中获得的，该视频将进一步分析以研究摆的运动。通过图像在感兴趣的区域（ROI）应用角度检测算法。绘制了摆bob随时间的函数的位移，并进行了FFT以获得固有频率。可以在三个不同的字符串长度上检测到高达1 Hz的固有频率，记录为〜240 fps。提出的方法是检测振动对象频率的非接触式方法之一。
