XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System标志识别
使用CNN
和技术（A），Rajahmundry，AP，印度。摘要 - 本文集中于开发基于软件的识别模块，该模块与车辆的板载摄像头系统集成在一起。使用OPENCV，系统通过调整，颜色归一化和边缘检测来预处理图像。经过Tensorflow，Keras和Image Data Generator训练的卷积神经网络（CNN），通过增强和预处理流量符号数据集来增强分类精度。一旦确定了流量标志，就可以使用文本到语音转换提供实时语音反馈，从而使驾驶员可以在不分散注意力的情况下接收警报。使用Django构建的后端管理整个管道，确保无缝处理，模型执行和用户交互。结果表明，即使在不同的照明和天气条件下，系统也可以准确识别流量标志，并且可以正确识别并实时宣布交通标志。通过将基于CNN的图像识别与语音反馈相结合，该系统大大改善了驾驶员的帮助，从而使驾驶更安全。索引术语 - 流量标志识别，卷积神经网络（CNN），图像数据生成器，OPENCV，深度学习，实时检测，语音帮助，计算机视觉，机器学习，Django，Tensorflow，Tensorflow，Keras，Keras，驾驶员帮助，道路安全，道路安全。
人工智能在正畸诊断和治疗规划中的应用：范围审查
目的：概述人工智能 (AI) 在正畸诊断和治疗计划中的应用，并评估与基于专家的手动方法相比，AI 是否提高了准确性、可靠性和时间效率，同时强调其当前的局限性。数据：本综述遵循系统评价和范围界定评价的荟萃分析扩展的首选报告项目 (PRISMA-ScR) 清单。来源：在 PubMed、Web of Science 和 Embase 电子数据库上进行了电子搜索。从 Google Scholar 和手动搜索纳入的研究中确定了其他研究。搜索一直进行到 2023 年 6 月，不受语言和出版年份的限制。研究选择：根据选择标准，综述纳入了 71 篇文章。根据 AI 的用途，主要研究领域分为三个领域：诊断 (n = 29)、标志识别 (n = 20) 和治疗计划 (n = 22)。结论：本次范围审查表明，AI 可用于各种正畸诊断和治疗计划应用，其中解剖标志检测是研究最多的领域。虽然 AI 在提高时间效率和减少操作员差异方面表现出潜力，但其准确性和可靠性尚未持续超越专家临床医生。在任何时候，人工监督仍然是必不可少的。需要进一步的进步和优化，以努力实现针对特定患者的自动化治疗计划。临床意义：正畸中的 AI 已显示出其作为决策支持系统的能力，从而提高了正畸数字工作流程中诊断和治疗计划的效率。”
博士V. 帕德玛瓦蒂
1. 使用改进的水文指数值和集成分类器进行遥感图像地下水位预测”，MDPI，多源遥感的人工智能和机器学习，2023 年 4 月。 2. 使用交易机器人预测股票市场”，国际创新工程与管理研究杂志，爱思唯尔-SSRN，2023 年。 3. 一种使用 GPS 进行气体泄漏检测的新方法”，第十三届计算机工程进展国际会议 (ACE-2023)，2023 年 5 月 26 日至 27 日。 4. 使用物联网和云技术的气体泄漏检测：综述”，第五届可持续能源设计与制造方面国际会议 (ICMED2023)，2023 年 5 月 19 日至 20 日。 5. 使用 GPS 进行基于物联网的气体泄漏检测”，第五届可持续能源设计与制造方面国际会议 (ICMED2023)， 2023 年 5 月 19 日至 20 日。 6. “使用混合密码术保护文件”，土耳其在线定性研究杂志，2021 年 12 月。 7. “使用 Cardan Grille 密码进行安全数据传输”，设计工程，2021 年 11 月。 8. “量子设备和对量子系统的攻击”，科学技术与发展，2020 年 8 月。 9. “使用卷积神经网络进行交通标志识别”，国际先进科学技术杂志，2020 年 6 月。 10. “通过应用量子门实现可证明安全的量子密钥分发”，国际
经过验证的胶囊图像 r AI 模型的实际使用
背景和研究目的 胶囊内窥镜检查是一种耗时的过程，且错误率很高。人工智能 (AI) 可以通过减少需要人工审查的图像数量来显著减少读取时间。最近，一种支持 OMOM 人工智能的小肠胶囊已经过训练并验证，可用于小肠胶囊内窥镜视频审查。本研究旨在评估其在现实环境中的表现，并与标准读取方法进行比较。患者和方法在这项单中心回顾性研究中，首先用标准读取方法分析了 40 例使用 OMOM 胶囊进行的患者研究，然后使用 AI 辅助读取进行分析。比较了读取时间、病理识别、肠道标志识别和肠道准备评估 (Brotz 评分)。结果两种读取方法的总体诊断相关率为 100%。在每个病变的分析中，结合标准和 AI 辅助读取方法识别出 1293 个重要病变图像。 AI辅助阅读捕获了其中的1268个（98.1%，95% CI 97.15 – 98.7）个发现，而标准阅读模式捕获了1114个（86.2%，95% 置信区间 84.2 – 87.9），P < 0.001。平均阅读时间从标准阅读的29.7分钟缩短到AI辅助阅读的2.3分钟（P < 0.001），平均每个研究节省27.4分钟的时间。第一个盲肠图像的时间显示AI和标准读数之间存在99.2分钟的巨大差异（r = 0.085，P = 0.68）。肠道清洁评估一致率为97.4%（r = 0.805 P < 0.001）。结论AI辅助阅读在本研究中显示出显着的时间节省，而不会降低灵敏度。其他指标的评估仍然存在局限性。
启用了高级的预测维护建模...
摘要： - 高级驾驶员 - 辅助系统（ADAS）正在改变驾驶员车辆的相互作用，以提高道路安全性并减少干扰。在汽车中的ADA和AI等技术进步提出了社会挑战和机遇。它通过提高运动技能来展示AI如何帮助人类机器通信。汽车行业对ADA感兴趣，因为它可以提高能源效率，安全性和舒适性。大量研究表明了它的好处。ADA和车辆网络表现出希望，但是建立声音控制系统具有挑战性。模型预测控制（MPC）是解决这些问题的一个答案。为了管理高级连通性和自动化，论文分析和实施了关键研究。它还发现问题并推荐解决方案。最新的无人驾驶汽车改进已大大提高了乘客安全性。使用传感器和ECUS这些系统更安全，更自动化。大多数ADA都有雷达，相机，超声波和激光镜头。这项工作使用支持AI/ML的预测维护建模来提高ADAS的安全性和寿命。高级驾驶员援助系统（ADA）中的AI和ML是车辆安全和可靠性的重大进展。启用AI/ML的预测维护检测并修复ADAS组件故障。使用AI/ML的ADA预测维护可以检测出问题，提高驾驶员安全并提高车辆效率。自适应巡航控制，交通标志识别和车道保管帮助需要高级传感器阵列和控制装置。AI/ML算法发现问题并可以在预测维护模型中进行早期干预。使用经典的机器学习，深度学习和强化学习，对预测性维护进行了检查。集成了许多AI/ML模型，实时数据处理，基于车辆使用模式的自定义，可伸缩性和预测性维护模型对新ADAS技术的适应性是研究差距。
演示：自动驾驶中的交通信号识别的无形对抗条纹
隐身光学对抗性示例攻击，利用了凸轮的滚动快门效果，以欺骗自动驾驶汽车中的交通标志识别。互补的金属氧化物半导体（CMOS）传感器在汽车摄像机中广泛采用[1，2]。他们通常从上到下透露并读出像素值。但是，CMOS摄像机表现出滚动快门效果（RSE）[4]。具体来说，当CMOS传感器的每一行暴露在略有不同的时间时，输入光的快速变化会通过扫描线的各种颜色阴影引起图像失真。重新研究[6-8]已经显示了RSE的安全性含义，即攻击者可以控制输入光，以在捕获的图像上创建彩色条纹，以误导计算机视觉解释。然而，尽管以前的研究已经在受控环境中实现了单帧的基本rse，但它们无法通过一系列框架实现稳定的攻击结果[5]。GhostStripe旨在实现稳定的攻击结果，从而在自主驾驶环境中更清晰的安全含义。首先，它在交通标志附近部署LED，将受控的闪烁光投射到标志上。由于闪烁的频率超过了人眼的感知极限，因此它仍然是看不见的，使LED显得良性。同时，由摄像机误导了交通标志识别的RSE引起的彩色条纹。没有这种稳定性，异常检测器可能会触发故障机制，从而确定攻击的有效性。1。第二，为了误导自主驾驶计划以在不知不觉中进行错误的决定，交通符号识别结果应该是错误的，并且在足够的连续框架之间相同。随着车辆的移动，摄像机视野中包含标志（FOV）变化的签名的位置和大小变化，需要攻击才能适应摄像机操作和车辆运动，以稳定地覆盖条纹，如图所示。为了实现这一目标，GhostStripe根据受害者的实时感知结果来控制LED闪烁
已发布版本的引用 (APA)：Bowness, J., El‐Boghdadly, K., & Burckett‐St Laurent, D. (2021)。人工智能在超声引导局部麻醉中的图像解释。麻醉学，76 (5)，602-607。https://doi.org/10.1111/anae.15212
超声引导下局部麻醉教育和培训建议。区域麻醉和疼痛医学 2009；34：40 – 6。4.Turbitt LR、Mariano ER、El-Boghdadly K。区域麻醉的未来方向：不只是行家。麻醉 2020；75：293 – 7。5.Bowness J、Turnbull K、Taylor A 等。在超声引导下局部麻醉过程中识别变异解剖结构：临床改进的机会。英国麻醉学杂志 2019； 122 : 775 – 7。6。Drew T、Vo MLH、Wolfe JM。隐形大猩猩再次来袭：专家观察员的持续注意力不集中。心理科学 2013；24：1848 – 53。7。Connor CW。麻醉学中的人工智能和机器学习。麻醉学 2019；131：1346 – 59。8。James Lind Alliance。麻醉和术前护理前 10 名。http://www.jla.nihr.ac.uk/priority-setting-partnerships/anaesthesia- and-perioperative-care/top-10-priorities/（2019 年 11 月 15 日访问）。9.C ^ ot e CD，Kim PJ。麻醉学中的人工智能：走向未来。多伦多大学医学杂志 2019；96：33 – 6。10.Karpagavalli S、Jamuna KS、Vijaya MS。机器学习方法用于术前麻醉风险预测。国际工程与技术最新趋势杂志 2009；1：19 – 22。11。Oh TT、Ikhsan M、Tan KK 等人。一种新的神经轴麻醉方法：应用自动超声脊柱标志识别。BMC 麻醉学 2019；19：57。12。Wijnberge M、Geerts BF、Hol L 等人。机器学习衍生的术中低血压预警系统与标准护理对选择性非心脏手术期间术中低血压深度和持续时间的影响。美国医学会杂志 2020； 323 : 1052 – 60。13。Sippl P、Ganslandt T、Prokosch HU 等。全身麻醉期间插管后缺氧的机器学习模型。健康技术与信息学研究 2017；243：212 – 6。14。Lee CK、Ryu HG、Chung EJ 等。丙泊酚和瑞芬太尼靶控输注期间双谱指数的预测：一种深度学习方法。麻醉学 2018；128：492 – 501。
超声引导区域麻醉中的人工智能图像解释
超声引导下区域麻醉教育和培训建议。区域麻醉和疼痛医学 2009；34：40 – 6。4. Turbitt LR、Mariano ER、El-Boghdadly K。区域麻醉的未来方向：不仅仅针对行家。麻醉学 2020；75：293 – 7。5. Bowness J、Turnbull K、Taylor A 等人。在超声引导下区域麻醉期间识别变异解剖结构：临床改进的机会。英国麻醉杂志 2019；122：775 – 7。6. Drew T、Vo MLH、Wolfe JM。看不见的大猩猩再次来袭：专家观察员的持续注意力盲视。心理科学 2013； 24 ：1848 – 53。7. Connor CW。麻醉学中的人工智能和机器学习。麻醉学 2019；131：1346 – 59。8. James Lind Alliance。麻醉和术前护理前 10 名。http://www.jla.nihr.ac.uk/priority-setting-partnerships/anaesthesia- and-perioperative-care/top-10-priorities/（2019 年 11 月 15 日访问）。9. C ^ ot e CD，Kim PJ。麻醉学中的人工智能：迈向未来。多伦多大学医学杂志 2019；96：33 – 6。10. Karpagavalli S、Jamuna KS、Vijaya MS。用于术前麻醉风险预测的机器学习方法。国际工程技术最新趋势杂志 2009；1：19 – 22。11. Oh TT、Ikhsan M、Tan KK 等人。一种新的神经轴麻醉方法：自动超声脊柱标志识别的应用。BMC 麻醉学 2019；19：57。12. Wijnberge M、Geerts BF、Hol L 等人。机器学习衍生的术中低血压预警系统与标准护理对择期非心脏手术期间术中低血压深度和持续时间的影响。美国医学会杂志 2020；323：1052 – 60。13. Sippl P、Ganslandt T、Prokosch HU 等人。全身麻醉期间插管后缺氧的机器学习模型。卫生技术和信息学研究 2017； 243 : 212 – 6. 14. Lee CK, Ryu HG, Chung EJ 等。丙泊酚和瑞芬太尼靶控输注过程中双谱指数的预测：一种深度学习方法。麻醉学 2018；128：492 – 501。