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在UHN
“癌症，道德和人工智能：（几乎）一切都在控制的情况下”。2024年11月20日，临床和组织伦理系很高兴主持备受期待的第43菲利帕·哈里斯（Philippa Harris）关于癌症护理生物伦理问题的讲座。这个年度讲座系列在哈里斯家族的慷慨支持下，以纪念他们珍爱的女儿菲利帕（Philippa），使我们能够反思癌症护理和研究中引起的重要道德问题。我们的发言人今年是迈阿密米勒大学医学院生物伦理学和健康政策研究所的创始人兼主任肯尼斯·古德曼博士，该大学伦理学计划的主任。古德曼博士是许多书籍的作者，包括道德，医学和信息技术：智能机器和医疗保健转型（剑桥大学出版社），该机器识别和分析了生物医学信息学中的许多问题。
人工智能及其在营销转型中的作用以及对消费者感知的影响
随着产品和服务格局的变化，客户的需求和期望也在不断发展。在快速交付和快速响应客户查询方面，组织别无选择，只能适应人工智能 (AI) 等最新技术。人工智能是机器识别、学习并从周围环境中做出决策的能力。本文试图确定人工智能如何改变营销。它还旨在研究人工智能意识对人工智能使用感知的影响，参考客户旅程中人工智能的不同用途。选定的样本属于海得拉巴和塞康德拉巴德地区。相关性和回归结果表明，人工智能意识对语音搜索人工智能使用感知的影响具有显著影响。然而，研究发现，对人工智能的认识对研究中其他四种用途的感知没有影响。人工智能是新兴技术之一，仍处于引入阶段，在某种程度上是一个难以捉摸的事件，尽管人工智能已经在很大程度上影响了客户的生活。
Google Quick Draw（4 月 13 日）
● 虚拟助手，如 Google Home 和 Alexa ● 自动驾驶汽车 ● 电子邮件垃圾邮件过滤器 ● 您还能想到其他例子吗？ 您可能已经注意到，在浏览 Quick, Draw! 网站时，“神经网络”一词被使用了很多次。神经网络是 AI 问题解决的重要组成部分，因为它允许机器识别和分类模式。与人脑的工作方式非常相似，机器会分析输入，如果可以识别，AI 就会尝试为其贴上标签！虽然神经网络用于识别绘画中的图案，但它也可用于识别语言、姿势、音乐等等！ Quick, Draw! 的工作方式与我们的大脑非常相似。它会观察图案以及您绘制它们的顺序，以便猜测您正在画什么！例如，在看过数千张猫的画后，AI 机器开始识别猫的画，因为它们有尖耳朵、小鼻子和直胡须！这有多酷？！有趣的事实：2011 年，Jeopardy！智力竞赛表演赛中，问答计算机系统 Watson 以超过两倍的分数击败了 Jeopardy! 的两位最强冠军，并最终赢得了 100 万美元的奖金！https://en.wikipedia.org/wiki/Question_answering
空气写作检测和识别
Amith K R，Nikhil Holla R，Prashanth J指南，信息科学与工程系全球技术学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，amithkr1ga20is007@gmail.com，nikhilholla1ga1ga1ga1ga20is11170@gmail.com，prashanthj effernize thak prashanthj通过手或手指的动作和彩色光在自由空间中创建字符或单词。与传统的笔和纸方法不同，此方法用彩色移动或灯切换的笔方式代替笔和笔下的动作，以指示字符或单词的开始和结尾。空气手写识别项目将计算机视觉对象跟踪与使用机器学习技术的手写识别相结合。使用计算机的网络摄像头，该系统在借助掩码的帮助下跟踪用户在空中写入的字符。这些轨道运动然后将其转录到虚拟画布上，模仿普通的白色板。由此产生的画布图像是识别模型的输入，采用机器学习来解释空气编写的单词和字符。基于颜色的跟踪和高级识别算法的整合确保避免窃，使空气手写识别成为数字领域中免费手提写作的尖端解决方案。CNN的简短历史和其他对角色检测和识别的方法在本文中进行了讨论：空中写作，手写识别，机器识别对象，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机，计算机。
有监督的机器读取式识别 -
自动农作物识别是现代农业的重要分支。它为农田制图，农作物轮作分析，农田结构和农业用地使用监测提供了广泛的机会。遥感是一种通过实施各种植被指数（例如，标准化差异植被指数）结合机器学习和计算机视觉的技术，是一种可用于作物识别的潜在且有力的技术。当前的研究致力于对乌克兰监督机器识别的最新开发机器学习的准确性，即软件应用Agroland分类器，该分类器是基于Naas气候智能农业研究所的科学研究的结果而构建的。该应用程序采用了几种监督的机器学习方法，即多种规范的判别分析和逻辑回归，以区分冬季小麦，冬季大麦，冬季大麦，冬季菜籽，谷物玉米，大豆和向日葵等农作物。使用随机选择的标记的田地进行测试，每种作物100个田间。在乌克兰的所有领土上进行了测试。从农业监控地图平台中检索了月度归一化差异指数的输入值。已经确定，最高的作物识别精度与小麦有关（总准确度为82.0％，F1得分为0.90），而大豆的最差结果（占真实猜测的50.0％，F1得分为0.67）。需要进一步的详细测试和算法改进，并将继续进行。还观察到，识别精度高度取决于农作物种植的土壤气候条件。
R22 M.Tech. ECE JNTUH 贾瓦哈拉尔·尼赫鲁......
1. 揭示使用 FPGA 的设计方法。2. 深入了解故障模型。3. 了解用于故障检测的测试模式生成技术。4. 设计时序电路中的故障诊断。5. 通过案例研究了解流程设计。单元 - I 可编程逻辑器件：可编程逻辑器件的概念、SPLD、PAL 器件、PLA 器件、GAL 器件、CPLD 架构、FPGA FPGA 技术、架构、virtex CLB 和切片、FPGA 编程技术、Xilinx XC2000、XC3000、XC4000 架构、Actel ACT1、ACT2 和 ACT3 架构。 [教材-1] 第二单元 用状态图和状态表分析和推导时钟时序电路：时序奇偶校验器、信号跟踪和时序图分析-状态表和状态图-时序电路的通用模型、序列检测器的设计、更复杂的设计问题、状态图构建指南、串行数据转换、字母数字状态图符号。多时钟时序电路的需求和设计策略。[教材-2] 第三单元 时序电路设计：时序电路的设计程序-设计示例、代码转换器、迭代电路的设计、比较器的设计、控制器 (FSM) - 亚稳态、同步、FSM 问题、流水线资源共享、使用 FPGA 的时序电路设计、时序电路的仿真和测试、计算机辅助设计概述。 [教材-2] 第四单元故障建模和测试模式生成：逻辑故障模型、故障检测和冗余、故障等效性和故障定位、故障主导性、单个故障卡住模型、多个故障卡住模型、桥接故障模型。通过常规方法、路径敏感化技术、布尔差分法、KOHAVI 算法、测试算法-D 算法、随机测试、转换计数测试、签名分析和测试桥接故障对组合电路进行故障诊断。[教材-3 和参考文献 1] 第五单元时序电路中的故障诊断：电路测试方法、转换检查方法、状态识别和故障检测实验、机器识别、故障检测实验设计。[参考文献 3]
R18 B.Tech。 EEE教学大纲Jntu Hyderabad 1 R22 B.Tech。 EEE教学大纲Jntu Hyderabad R22 M.Tech。数字系统和计算机电子产品... R19 M.Tech欺骗/DECS R22 M.Tech。 VLSI/ VLSI设计/ VLSI系统设计 div> R19 M.Tech。机器设计
1。使用FPGA公开设计方法。2。可以深入了解故障模型。3。了解用于故障检测的测试模式生成技术。4。在连续电路中设计故障诊断。5。使用案例研究在流量的设计中提供理解。单元I可编程逻辑设备：可编程逻辑设备，SPLD，PAL设备，PLA设备，GAL设备，CPLD-Archittuction，FPGAS-FPGA技术，体系结构，Virtex CLB和Slice，FPGA编程技术，XC2000，XC2000，XC3000，Act 3 Actient Act1 anderct1 anderct1 anderct1 anderct1 anderct1 anderct1[TEXTBOOK-1] UNIT-II Analysis and derivation of clocked sequential circuits with state graphs and tables: A sequential parity checker, Analysis by signal tracing and timing charts-state tables and graphs-general models for sequential circuits, Design of a sequence detector, More Complex design problems, Guidelines for construction of state graphs, serial data conversion, Alphanumeric state graph notation.需要和设计多锁顺序电路的策略。[TEXTBOOK-2] UNIT-III Sequential circuit Design: Design procedure for sequential circuits-design example, Code converter, Design of Iterative circuits, Design of a comparator, Controller (FSM) – Metastability, Synchronozation, FSM Issues, Pipelining resources sharing, Sequential circuit design using FPGAs, Simulation and testing of Sequential circuits, Overview of computer Aided Design.[Ref.3][教科书2]单元IV故障建模和测试模式生成：逻辑故障模型，故障检测和冗余，故障等效性和故障位置，故障优势，单个卡在故障模型，多个卡在故障模型上，桥接故障模型。通过常规方法，路径敏化技术，布尔差异方法，Kohavi算法，测试算法-D算法，随机测试，过渡计数测试，签名分析和测试桥梁的断层对组合回路的故障诊断。[教科书-3＆Ref.1]单元 - 顺序电路中的v故障诊断：电路测试方法，过渡检查方法，状态识别和故障检测实验，机器识别，故障检测实验的设计。