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World File Search System智能算法
通过有意行为同步增强人机协作能力
随着人工智能 (AI) 在医疗保健、交通、能源和军事应用等各个领域的普及，人机协作变得越来越重要。了解系统元素（人类和人工智能）之间的相互关系对于在团队成员能力范围内实现最佳结果至关重要。这对于设计更好的人工智能算法和寻找有利于人工智能与人类联合任务的场景也至关重要，这些场景可以利用两个元素的独特能力。在这项概念研究中，我们引入了有意行为同步 (IBS) 作为人类和人工智能之间的同步机制，以建立信任关系而不损害任务目标。IBS 旨在利用可以集成到人工智能算法中的心理学概念，在人工智能决策和人类期望之间创造一种相似感。我们还讨论了使用多模态融合在两个合作伙伴之间建立反馈回路的潜力。我们通过这项工作的目标是开启一种研究趋势，以探索在非人类成员团队之间部署同步的创新方法为中心。我们的目标是培养人类和人工智能之间更好的合作和信任意识，从而实现更有效的联合任务。
在预测运输部门中的二氧化碳排放量
摘要。这项研究应用了三种不同的人工智能算法（多层感知器（MLP）（MLP），极端梯度增强（XGBOOST）和支持向量机（SVM））在Türkiye的运输部门中估算CO 2的CO 2排放。所考虑的输入参数是能源消耗（能源），车辆公里（VK），人口（POP），年（Y）和人均国内生产总值（GDP）。强相关性，其能量具有最高的相关性，其次是VK，POP，Y和GDP。四种情况是基于相关效果设计的：场景1（能量/vk/pop/y/gdp），方案2（energy/vk/pop/pop/y），方案3（enervion/vk/pop）和方案4（ensicario 4（engile/vk）。实验使用统计指标（R 2，RMSE，MSE和MAE）对其对CO 2排放的影响进行比较。在所有方案和算法中，R 2值在0.8969到0.9886之间，RMSE值范围为0.0333至0.1007。XGBoost算法在方案4中表现最好。人工智能算法证明成功地估算了CO 2排放。这项研究对政策制定者和利益相关者具有重要意义。它强调了需要审查运输能源投资并实施减少排放的法规，限制，立法和义务的必要性。人工智能算法为制定有效策略提供了潜力。政策制定者可以使用这些见解来优先考虑可持续能源投资。总而言之，这项研究提供了对输入参数与运输部门中CO 2排放之间关系的见解。它强调了积极措施和政策的重要性，以解决该行业的环境影响。它还有助于理解运输部门的AI辅助CO 2排放预测，从而有可能为旨在减少排放和可持续运输开发的未来政策决策提供信息。
研究人员发现，人工智能在预测脑转移结果方面比人眼更好
Sadeghi-Naini 解释说：“当你看 MRI 时，你会看到肿瘤内部或周围的区域，这些区域的强度和模式不同，因此你会更多地用视觉系统关注这些部分。但人工智能算法却对此视而不见。我们在算法中融入的注意力机制可帮助这些人工智能工具了解这些图像的哪些部分更重要，并在分析和预测时更加重视这些部分。”
公共部门人工智能行动手册
科幻小说给人留下了这样一种印象：人工智能系统应该能够理解或学习人类能够完成的任何智力任务，甚至获得自我意识和意识。这种形式的人工智能被称为通用人工智能 (AGI)，大多数专家认为它还需要几十年甚至几百年才能实现。事实是，到目前为止，人工智能算法还远未达到“真正的
利用人工智能预测公交线路的客流
KSRTC（卡纳塔克邦公路运输公司）是印度最大的公共交通公司之一。根据 KSRTC 2020 年 12 月的数据，每天有 129.3 万名乘客出行，40% 的公交车在同月发生过小事故和重大事故，KSRTC 还报告称，每 2 至 4 公里就有 2000 升燃油浪费。利用人工智能进行公交线路客流预测是一项突破性的应用，它利用决策树、ANN、RNN 和 LSTM 模型等人工智能算法和数据分析来预测和管理客流量和公交车容量。通过融合离线数据和机器学习模型，这项技术旨在彻底改变公共交通行业。通过预测分析，人工智能算法可以预测和预测一天中不同时间各个公交车站或特定路线的乘客量。主要目标是通过有效分配资源、调整时刻表和提升乘客体验来优化公交服务。通过预测拥挤程度，交通部门可以实施部署更多公交车、改变路线或调节班次频率等策略，以缓解拥挤并提高整体效率
人工智能在早期癌症诊断中的作用
摘要：提高早期癌症确诊患者比例是世界卫生组织的首要任务。在许多肿瘤群体中，筛查计划已导致生存率提高，但患者选择和风险分层是关键挑战。此外，人们担心诊断人员有限，特别是在 COVID-19 大流行的情况下，这给病理学和放射学服务带来了压力。在本综述中，我们讨论了人工智能算法如何帮助临床医生 (1) 筛查有癌症风险的无症状患者，(2) 调查和分类有症状的患者，以及 (3) 更有效地诊断癌症复发。我们概述了主要的人工智能方法，包括逻辑回归等历史模型以及深度学习和神经网络，并重点介绍了它们的早期诊断应用。许多数据类型适合计算分析，包括电子医疗记录、诊断图像、病理切片和外周血，我们提供了如何利用这些数据诊断癌症的示例。我们还讨论了人工智能算法的潜在临床意义，包括目前临床实践中使用的模型概述。最后，我们讨论了潜在的局限性和缺陷，包括道德问题、资源需求、数据安全和报告标准。
研究方案 人工智能和基于云的平台，用于冠状动脉造影的全自动 PCI 指导 - 研究方案
无论在日常医疗中采用何种方法诊断和治疗此类患者，缺血性心脏病都会给医疗系统带来沉重的负担。本文描述了一项研究的方案，该研究的主要目的是开发、实施和测试一种人工智能算法和基于云的平台，使用冠状动脉造影图像进行全自动 PCI 指导。我们建议利用多种基于人工智能的模型进行三维冠状动脉解剖重建并评估功能（PCI 后 FFR 计算），以制定一份详尽的报告，描述和激励最佳 PCI 策略选择。所有相关的人工智能模型输出（解剖和功能评估——PCI 前后）都通过云平台呈现给临床医生，然后临床医生可以做出最佳治疗决定。医生将获得针对同一病例的多种方案和治疗可能性，以便实时评估最合适的 PCI 策略规划和后续行动。人工智能算法和基于云的 PCI 选择工作流程将在一项试点临床研究中得到验证和确认，其中包括前瞻性地将人工智能服务和结果与注释和侵入性测量进行比较。
可再生和可持续能源评论 - digibuild
欧洲建筑物的大量库存占占能源消耗的40％以上，促使成员国建立具有严格绩效标准的翻新标准。随着进入数字化转型时代的发展，智能建筑的概念成为一种解决方案，以创造可持续，高效，弹性，活跃和舒适的生活和工作空间。这是通过智能资源使用优化来实现的，包括能源生产，存储和分销系统的智能管理。智能建筑物通过利用监视数据并利用人工智能算法和大数据技术来运行。将监视数据与上下文信息（例如构建信息建模，物理或仿真模型）集成，可增强资源的智能管理。此外，诸如智能准备指标之类的指标的合并促进了智能建筑的采用。这项研究深入研究了这些技术的重要性，扩大了智能建筑领域的现有研究。它整合了数据丰富，智能和以用户为中心的方法的概念。关键发现为该行业内的未来机会提供了见解，强调了对用户意识策略的需求，新的智能算法的开发以及结合了上下文数据和智能准备指标的服务。该研究还主张广泛采用数字双胞胎。