XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System法是
在全脑分割方面，2.5D 方法是否优于 3D 深度网络？
对具有大量标签、小卷曲结构以及各种结构边界之间缺乏对比度的 3D 体积进行分割是一项艰巨的任务。虽然许多分割任务中的最新方法进展都以 3D 架构为主导，但目前全脑分割最强大的方法是 FastSurferCNN，一种 2.5D 方法。为了阐明 2.5D 与各种 3D 方法之间的细微差别，我们进行了彻底而公平的比较，并提出了一种空间集成的 3D 架构。有趣的是，我们观察到在完整视图图像上训练内存密集型的 3D 分割并不优于 2.5D 方法。即使在完整视图上进行评估时也转向在补丁上进行训练可以同时解决内存和性能限制的问题。在五个数据集上的 Dice 相似系数和尤其是平均豪斯多夫距离测量方面，我们展示了比最先进的 3D 方法显着的性能改进。最后，我们对各种神经退行性疾病状态和扫描仪制造商的验证表明，我们的表现优于之前领先的 2.5D 方法 FastSurferCNN，在现实环境中表现出强大的分割性能。我们的代码可在 github.com/Deep-MI/3d-neuro-seg 上在线获取。关键词：深度 3D 卷积网络、全脑分割、深度集成。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
欧盟版权法是否保护人工智能辅助输出？
随着人工智能 (AI) 逐渐进入文化领域，智能机器的所谓创造力几乎达到了神话般的程度。令人叹为观止的例子比比皆是，从令人印象深刻的《下一个伦勃朗》 1，这是一幅借助算法创作的伦勃朗风格肖像，到 DeepL 制作的精妙绝伦的翻译。2 事实上，如今人工智能辅助创作几乎涵盖了《伯尔尼公约》第 2(1) 条列出的所有主题。先进的人工智能系统的创造力使一些学者得出结论，人工智能创作的结果不能受到版权保护，因为人类已经失去了对创作过程的控制。3 因此，一些作家主张引入特殊的邻接权，以保护“无作者”人工智能生成的作品免遭盗用。4 但这种假设正确吗？或者，尽管机器在人工智能辅助创作中发挥着越来越重要的作用，人工智能辅助创作是否有资格获得版权保护？可以肯定的是，这并不是一个全新的问题。早在 20 世纪 60 年代，学者们就已经开始研究与计算机生成作品相关的问题。5 随着人工智能的兴起，尤其是机器学习技术，这个问题近年来势头强劲，并激发了大量新的法律学术研究。6
计量疗法是合理的选择吗？
covid 19大流行是公共卫生服务和遏制措施的紧急情况，以降低感染风险，已在全球范围内迅速激活。医疗保健系统的重组对被认为有高感染风险的癌症患者的治疗产生了重大影响。有关如何管理癌症患者在Covid 19大流行期间如何管理癌症患者的建议和指南。建议对化疗的口服给药，以限制癌症患者进入医院设施的机会，在某些情况下可以保证保证护理的连续性。低剂量的测量疗法用不同的药物和时间表对化学疗法进行了化学疗法，这是由于其有希望的肿瘤控制率和出色的安全性剖面，作为传统化疗的一种可能替代方法。此外，鉴于许多计量时间表都使用口服途径，它可以代表一种治疗策略，以确保在Covid 19大流行期间的癌症护理连续体。在这篇综述中，我们选择了所有使用计量策略，尤其是口服药物的临床研究，以识别即使在Covid 19大流行期间，这些癌症患者的亚组也可以从分析方法中受益。
对新西兰反垄断法是否...的调查
1 Sarah Griffith “这种 AI 软件可以在症状出现之前判断您是否有患癌症的风险” (2016 年 8 月 26 日) Wired https://www.wired.co.uk/article/cancer-risk-ai-mammograms。2 Eric Niiler “AI 能在法庭上成为公正的法官吗？爱沙尼亚这么认为” (2019 年 3 月 25 日) Wired https://www.wired.com/story/can-ai-be-fair-judge-court-estonia-thinks-so/。3 Roger Parloff “深度学习为何突然改变你的生活” Fortune (2016 年 9 月 28 日)。4 OECD 观察到“大多数零售商都会跟踪竞争对手的在线价格。其中三分之二使用自动软件程序，根据观察到的竞争对手的价格调整自己的价格”。 “算法与合谋：数字时代的竞争政策” (2017) OECD https://www.oecd.org/daf/competition/Algorithms-and-colllusion-competition-policy-in-the-digital-age.pdf 第 40 页。 5 “什么是卡特尔？” (2019 年 5 月) 新西兰商业委员会 https://comcom.govt.nz/business/avoiding-anti-competitive-behaviour/what-is-a-cartel。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
创新方法是在市场不确定性条件下建立旅游业战略营销管理系统
影响该国地区整个基础设施的发展。将来，它作为一种经济活动的重要性无疑将在增长。在乌克兰，旅游业被认为是需要优先发展的部门之一。近年来，公共当局作为一个能够为该国预算的收入做出基本贡献的行业，对公共当局作为一个旅游服务的发展产生了兴趣。在这种情况下，重要的任务之一是详细阐述战略方法，以推进旅游业的企业，这些方法可以有效利用外部和内部环境的机会，以最大程度地减少环境因素的负面影响，从而维持和发展竞争优势。
与之前建立的 CWI 冷却速度相比，替代冷却方法是否具有有效的高温冷却速度？
临床场景：在过去的几年中，有多项研究探讨了治疗劳力性中暑 (EHS) 的替代冷却策略。EHS 的发病率和死亡率与患者核心体温保持在临界阈值 40.5°C 以上的时间有关。尽管冷水浸泡 (CWI) 是治疗 EHS 患者的黄金标准，但人们已经研究了更新的替代冷却技术，以用于可能无法进行 CWI 的环境（即偏远地区）。临床问题：与之前确定的 CWI 冷却率相比，替代冷却方法是否具有有效的核心体温冷却率来治疗高热症？主要发现摘要：作者搜索了使用替代冷却方法为高热症患者降温的研究。要纳入，研究需要 PEDro 评分 ≥ 6 且证据水平 ≥ 2。他们发现了 9 项与我们关注的临床问题相关的研究；其中，5 项研究符合纳入标准。手部冷却、冷水淋浴和冰片冷却的冷却速度分别为 0.03°C/min、0.08°C/min 和 0.06°C/min，而防水布辅助振荡冷却 (TACO) 法是唯一具有可接受冷却速度的方法（范围为 0.14 – 0.17°C/min）。临床底线：治疗 EHS 时，如果无法使用 CWI，防水布辅助冷却法可能是一种合理的替代方案。如果有更好的冷却方法，临床医生不应使用冷水淋浴、手部冷却或冰片冷却。临床医生应始终在可用时使用 CWI。推荐强度：五项 PEDro 评分 ≥ 6 的 2 级研究表明，TACO 法是唯一一种以与 CWI 相似但较慢的速度降低核心体温的替代冷却方法。手部冷却、冷水淋浴和冰层冷却都不能以适当的速度降低核心体温，如果有更好的冷却速度的方法，则不应在 EHS 情况下使用这些方法。
b'CIRDARCONATION肿瘤细胞（CTC）是用于转移性癌症检测和监测进展的有希望的生物标志物。但是，由于CTC的低频率和异质性，对CTC的检测仍然具有挑战性。本文中，我们报告了一种生物启动的方法，该方法是基于信号扩增的级联反应，使用可编程DNA杂交链反应（HCR）电路。我们应用了这种方法，使用抗HER2抗体（曲妥珠单抗）与引发剂DNA耦合，从而检测HER2 +癌细胞，从而引发了HCR级联反应，该抗体会导致细胞表面的荧光信号。在4 \ XC2 \ XB0 C下，这种HCR检测方案导致在HER2细胞和外周血白细胞的背景下，在HER2 +细胞的膜上对DNA发夹的高效，特异性和敏感的信号扩增，几乎没有荧光。结果表明，该系统提供了一种新的策略，可以进一步开发出一个体外诊断平台，以敏感，有效地检测CTC。
b'CIRDARCONATION肿瘤细胞（CTC）是用于转移性癌症检测和监测进展的有希望的生物标志物。但是，由于其低频和异质性，CTC的检测仍然具有挑战性。在此，我们根据使用可编程DNA杂交链反应（HCR）电路的信号扩增级联反应报告了一种生物启发的方法来检测单个癌细胞。我们使用这种方法使用抗HER2抗体（Trastuzumab）与引发剂DNA耦合，从而检测HER2 +癌细胞，从而引发了HCR级联反应，该HCR级联反应在细胞表面导致荧光信号。在4 \ XC2 \ XB0 C时，这种HCR检测方案在HER2细胞和外周血清细胞的背景下，在HER2 +细胞的膜上特别在HER2 +细胞的膜上进行了高效，特异性和敏感的信号扩增，这几乎是非荧光的。结果表明，该系统提供了一种新的策略，可以进一步开发出用于敏感有效检测CTC的体外诊断平台。
人工智能，简单地定义就是模仿人类的智力或人类的行为。人工智能在我们日常生活中的出现变得更加明显。出现的问题是，我们的专利法是否足以将人工智能纳入其专利性标准。此外，另一个未解答的问题是如何处理人工智能对人类社会造成的伤害或损害的责任。需要回答的重要问题是谁应该对这种损害负责。
在调查涉及自动驾驶汽车的事故时，这个问题并不值得考虑。由于车辆将由计算机而非人类操作，事故重建专家将只关注产品本身，而车辆乘员的行为或不作为与确定事故原因无关。这将需要事故重建专家检查各种技术故障，例如用于控制自动驾驶汽车的软件和硬件。这将要求事故重建专家拥有机械工程和生物力学领域以外的专业知识，并且需要在计算机科学、数据分析和编程领域拥有额外的专业知识。