我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上,轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号,信号在细胞体内进行处理,并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元(图2(a))。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞,每个神经元以并行和分布式的方式处理信息,从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞,通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时,膜电位会因信号而发生变化,当信号超过一定的阈值时,电位就变为正值,神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何,该图的形状几乎都是相同的波形,一旦超过阈值,就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为,神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形,而是电脉冲的频率(图2(b))。 细胞体的阈值函数,当输入高于阈值时,发出电脉冲,当输入低于阈值时,不发出电脉冲,具有从输入到输出的非线性转换效果。此外,还有兴奋性突触,它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质,还有抑制性突触,它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年,McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2(c)中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1,表示该神经元接收的突触数量。
在FAL3中,订户应通过向RP提出身份验证器来验证,除了断言。此处使用的身份验证者也称为绑定的身份验证者和sec。。例如,如果订户在IDP和RP之间执行联邦登录过程,则RP将提示用户提供链接到RP用户帐户的界限验证者。FAL3中介绍的界面验证者不需要与订户对IDP身份验证时使用的身份验证者相同。主张来识别订户,并且BOUND身份验证者给出了试图登录的一方的最高概率是由主张确定的订户。请注意,直到使用界面验证者进行身份验证,RP验证了身份验证器是否正确链接到主张指示的RP订户帐户,才能实现FAL3。
在1960年代[17,34,41]定居,而端点案例L∞TL 3 X仅在很多年后由Acsepauriaza,Seregin和šverák定居[12]。终点案例的主要困难与以下事实有关:L 3是3D Navier-Stokes的关键空间,[12]使用爆破程序和新的独特的延续结果通过矛盾来解决它。此结果意味着,如果t 0> 0是(1)的推定爆炸时间,那么∥u(t)∥3必须至少沿着time t k→t-0的序列吹来。Seregin [38]表明L 3 Norm必须按照任何时间汇聚到T-0的时间爆炸,但根据L 3 Norm的定量控制u的定量控制问题一直保持开放,直到Tao最近的突破性作品[44]
在麻醉学和围手术医学中使用人工智能(AI)和机器学习(ML)正在迅速成为临床实践的中流。麻醉学是一种富含数据的医学专业,它整合了许多患者特殊信息。围手术医学已成熟,用于应用AI和ML,以促进数据合成以进行精确医学和预测性评估。新兴AI模型的示例包括那些有助于评估深度和调节麻醉性交付,事件和风险预测,超声指导,疼痛管理和手术室后勤的控制。AI和ML支持按大规模分析综合围手术数据,并可以评估模式以提供最佳的患者特异性护理。通过探索该技术的利益和局限性,我们为评估AI模型采用在各种麻醉学工作流中提供了考虑的基础。对麻醉学和围手术医学中AI和ML的分析探索了当前的景观,以更好地了解这些工具提供的优势,劣势,机遇和威胁(SWOT)。
在此处给出了完整的确认部分:致谢:这项工作得到了中国国家自然科学基金会(No.62227801和No.UME20B2062,No.62376024)的支持,以及中国国家关键研究与发展计划(20222ZD0117900)。
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