XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相结合
将人工智能与放射学报告工作流程（RIS 和 PACS）相结合
用于检测特定疾病的放射图像的计算机分析正在迅速兴起，例如检测乳腺病变、脑出血、中风、骨折、主动脉夹层、肺结节等。人工解释会考虑其他信息，例如患者的症状和体征、先前的图像、血液检查和组织病理学报告。放射科医生了解计算机算法的局限性，并经常质疑计算机的解释。考虑到这一点，即使在实施人工智能算法后，放射科医生仍将继续发布针对患者的个性化可操作报告。可操作报告提供初步诊断、潜在的鉴别诊断和下一步治疗建议（通常由当地情况和服务可用性决定）。1
热化学储能与区域供热相结合——瑞典案例研究
摘要：利用高温固体循环实施电力热化学储能 (TCES) 将使能源系统受益，因为它能够吸收可变可再生能源 (VRE) 并将其转化为可调度的热能和电能。本文以瑞典为例，介绍了 TCES 综合区域供热 (DH) 生产过程，评估了其技术适用性，并讨论了一些实际意义和其他实施方案。针对九种特定场景计算了装有铁基氧化还原回路的生物质电厂的质量和能量流，这些场景说明了其在可变性和价格不同的发电组合下的运行。此外，还研究了两种电解槽（低温和高温版本）的使用情况。结果表明，对于瑞典而言，所提出的方案在技术上是可行的，能够利用现有的区域供热厂满足全国区域供热需求，估计工艺能源效率（电能转化为热能）为 90%。结果还表明，对于瑞典整个区域供热厂的改造，中间方案所需的铁库存约为 280 万吨，分别占国家储量的 0.3% 和国家工业年冶金产量的 11.0%。除了可调度的热量外，该过程还会产生大量不可调度的热量，尤其是在使用低温电解槽的情况下。增加的发电能力使该过程能够满足热量需求，同时降低本文计算的充电侧最大容量。
将循环经济方面与制造计划相结合：MSME的观点
摘要：循环经济成为一种可持续发展的经济发展方法，强调资源效率并最大程度地减少废物。对于微型，中小企业（MSME），在其制造计划中采用循环经济原则具有实现环境和经济利益的巨大潜力。本研究论文探讨了MSMES制造计划中循环经济整合的概念。产品通过整个制造业的各个过程都通过不同的过程，直到它伸向客户。制造过程涉及将产品从概念到市场就绪阶段引入产品。它分析了循环经济的关键原则，确定了MSME在采用循环实践方面面临的挑战，并提出了能够成功整合的策略。通过纳入循环经济原则，MSME不仅可以为环境保护做出贡献，而且可以增强其竞争力和长期可行性。
一种新的2阶段残差U-net算法与...相结合
利用最佳质量传输 (OMT) 技术将不规则的 3D 脑图像转换为立方体（U-net 算法所需的输入格式），这是医学成像研究的全新思路。我们开发了一个立方体体积测量保留 OMT (V-OMT) 模型来实现这种转换。脑图像中流体衰减反转恢复 (FLAIR) 的对比度增强直方图均衡灰度创建了相应的密度函数。然后，我们提出了一种有效的两相残差 U-net 算法与 V-OMT 算法相结合进行训练和验证。首先，我们使用残差 U-net 和 V-OMT 算法精确预测整个肿瘤 (WT) 区域。其次，我们使用扩张来扩展这个预测的 WT 区域，并通过将与脑图像中 WT 区域相关的阶梯状函数与 5×5×5 模糊张量卷积来创建平滑函数。然后，构建一种具有网格细化的新 V-OMT 算法，使残差 U-net 算法能够有效地训练 Net1-Net3 模型。最后，我们提出集成投票后处理来验证脑图像的最终标签。我们从包含 1251 个样本的脑肿瘤分割 (BraTS) 2021 训练数据集中随机选择了 1000 个和 251 个脑样本，分别用于训练和验证。Net1-Net3 计算的 WT、肿瘤核心 (TC) 和增强肿瘤 (ET) 区域的验证 Dice 分数分别为 0.93705、0.90617 和 0.87470。脑肿瘤检测和分割的准确性显著提高。
将 LilyPad Arduino 与 5G 连接相结合，实现智能纺织品
这意味着，支持 5G 的智能纺织品将更好地应用于需要高度可靠和时间关键的数据传输场景，例如医院或家庭的健康监测。得益于高速数据传输，5G 技术可以几乎即时地将重要的健康数据传输给医生。稳定的性能还有助于智能纺织品进一步与无人机集成，从而在搜索和救援或环境监测期间实现近乎实时的可操作数据通信。这些技术的未来应用，例如用于跑步服装的智能纺织品，可以增强 5G 信号并使其在偏远地区更加均匀，或者通过开发个人区域站等互补基础设施，应在进一步的研究中加以解决。这些纺织品可能会用于智能城市应用并部署在城市环境中，从而使实时导航或环境监测等功能更加有用。一般而言，5G 技术在不同环境中的多功能性证明了其能够提高智能纺织品的性能和跨行业应用。
将光学和电气传感与高级粒子表征的机器学习相结合
粒子分类在各种科学和技术应用中起着至关重要的作用，例如在医疗保健应用中区分细菌和病毒或识别和分类癌细胞。此技术需要对粒子特性进行准确有效的分析。在这项研究中，我们通过多模式分类方法研究了电和光学特征的整合。使用机器学习分类器算法来评估结合这些测量值的影响。我们的结果证明了多模式方法比独立分析电气或光学特征的优越性。通过整合两种方式，我们实现了94.9％的平均测试精度，而单独的电气特征则达到66.4％，仅光学特征为90.7％。这突出了电气和光学信息的互补性及其提高分类性能的潜力。通过利用电气传感和光学成像技术，我们的多模式方法为粒子特性提供了更深入的见解，并对复杂的生物系统提供了更全面的了解。
集体宪法人工智能：将语言模型与公众意见相结合
https://www.anthropic.com/index/collective-constitutional-ai-aligning-a-language-model-with-public-input
将人类智能与人工智能相结合，提供基于医疗实践的预测
a 法国南特大学 b CHU de Nantes，移植与免疫学研究中心、INSERM、UMR 1064、ATIP-Avenir、F-44000 南特，法国 c Département Automatique、Productique et Informatique、IMT Atlantique、CNRS、LS2N、UMR CNRS 6004，法国南特 d Clinique des各位，CHU de Nantes，INSERM，CIC 1413，Pôle Hospitalo- Universitaire 11：Santé Publique，南特，法国 e Centrale Nantes，CNRS，LS2N，UMR CNRS 6004，南特，法国 摘要。大量医疗数据的可用性以及数据科学的进步使人工智能（AI）算法成为应对复杂疾病个性化临床决策挑战的最具针对性的工具。如果数据集完整并反映了整个目标人群，并且算法提供了可靠的预测模型，那么这些算法超越了个人从现有数据实时预测未来事件的能力。然而，从数据输入到输出决策的过程对医生来说并不明显。这个“黑匣子”问题导致人们对这些模型的可靠性感到不适、担忧和争议，从而限制了它们的采用[1]。这项研究旨在增强对复杂疾病过程的预测，并促进采用基于人工智能的医疗系统。我们提出了一种新方法，该方法基于混合预测模型的开发，利用计算能力、高质量的医疗数据和与医生的互动，尤其是他们的直觉推理。这种方法将医生整合到预测模型的创建过程中，特别是在训练算法的数据预处理阶段。我们建议使用基于医生推理的聚类，而不是使用患者特征的原始值并由算法执行自动聚类。然而，出于可接受性的原因，深入了解医疗实践对于设计决策支持工具至关重要。我们已开始将这种新方法应用于多发性硬化症 (MS) [2]。MS 是一种影响中枢神经系统的慢性疾病，具有多因素病理生理学和异质性病程。通过与 MS 医生的互动（访谈、观察）和文献 [3-5]，我们确定了控制 MS 病程的相关因素。我们将这些因素的值转换为 1 通讯作者，IMT Atlantique，自动化、生产和信息部门，4 Rue Alfred Kastler，44300 Nantes，法国；电子邮件：Chadia.ed-driouch@ls2n.fr。
将气候行动与东部伙伴地区的经济竞争力相结合
气候变化对东部伙伴地区和中亚地区的影响日益严重，气温创历史新高，干旱频发，冰川融化加速，洪水等气候相关灾害也造成了重大经济损失。解决这些环境威胁的紧迫性显而易见，因为该地区与世界其他地区一样，面临着不断升级的风险，这些风险可能很快就会达到不可逆转的临界点。果断的气候行动可以产生巨大的经济、社会和环境效益。经合组织的分析表明，到2050年，一套与气候兼容的政策方案可使全球长期GDP平均增长高达2.8%。例如，中亚各国政府采取的适应措施有助于避免干旱和洪水造成的经济损失，否则这些损失每年可能达到GDP的1.3%。通过将气候和绿化行动与经济议程相结合，欧亚大陆各国政府可以支持经济增长，增强竞争力，并最终增进公民的福祉。追求可持续的基础设施发展、采用有弹性的农业实践以及将更绿色的中小企业纳入包括关键原材料在内的全球价值链，可以帮助创造更强劲的经济体，能够抵御未来的冲击。