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基于人工智能的电子学习：概述
近年来，科技的进步改变了人们学习和获取知识的方式。人工智能 (AI) 在教育领域的融入催生了一种新的学习形式，即基于人工智能的电子学习。基于人工智能的电子学习是一种创新的教育方法，利用人工智能技术为学生创造个性化的学习体验。它有可能通过为学生提供更具吸引力和更有效的学习体验来彻底改变教育[1]。人工智能在电子学习中的应用是一个特别新的研究领域，大多数研究集中在智能辅导系统的创建和使用上，其次是使用人工智能在电子学习环境中促进评估和评价。基于人工智能的电子学习是一种利用人工智能技术为学生创造个性化和互动式学习体验的电子学习。基于人工智能的电子学习的目标是使用人工智能算法分析学生行为并提供定制反馈以改善他们的学习体验 [3]。基于人工智能的电子学习可以通过各种平台进行，包括在线学习门户、移动应用程序和虚拟教室 [2]。基于人工智能的电子学习使用各种人工智能技术，包括自然语言处理、机器学习和计算机视觉，为学生创造个性化的学习体验。例如，人工智能算法可以分析学生的行为，例如花在特定主题上的时间，并提供定制反馈以帮助学生提高学习效果。此外，基于人工智能的电子学习系统还可以使用自然语言处理来了解学生的问题和需求并提供相关的答复。
人工智能如何推动心血管医学创新
回顾性和前瞻性研究发现，人工智能心电图 (ECG) 算法可以识别窦性心律期间患有心房颤动的患者 ( 1 , 2 )。Attia 等人使用卷积神经网络，通过来自 10 秒 12 导联心电图的独特特征来检测心房颤动。回顾性分析审查了超过 180,000 名患者的记录 ( 1 )。在这个数据集中，3,051 名患者 (8.4%) 被确诊为心房颤动。单一人工智能心电图检测到心律失常的敏感性为 79%，特异性为 79.5%，曲线下面积 (AUC) 为 0.87 ( 1 )。在随后的前瞻性非随机临床试验中，Noseworthy 等人招募了约 1,000 名有中风风险的患者 ( 2 )。他们佩戴了长达 30 天的连续动态心律监测仪。再次使用 AI 算法分析心电图读数。370 名低风险患者中 6 名（1.6%）被检测到有心房颤动，633 名高风险患者中 48 名（7.6%）被检测到有心房颤动：“与常规护理相比，AI 引导的筛查与心房颤动检出率增加相关（高风险组：常规护理 3.6% [95% CI 2.3 – 5.4] vs. AI 引导的筛查 10.6% [8.3 – 13.2]，p < 0.0001；低风险组：0.9% vs. 2.4%，p = 0.12）在中位 9.9 个月的随访期内”（2）。这些研究提供的证据表明，在正常窦性心律期间获取的人工智能心电图可以识别患有心房颤动的个体。
蛋白质磷酸酶1的原始文章全面分析1调节抑制剂亚基14B，这是与肿瘤发生相关的分子，预后不良
摘要：目的：探索蛋白质磷酸酶1调节抑制剂亚基14B（PPP1R14B）与肺腺癌（LUAD）的发生之间的关系。方法：使用各种数据库进行投资PPP1R14B表达，并使用基因集变量分析（GSVA）和基因集合富集分析（GSEA）评估其分子功能和途径。然后，分析了肿瘤突变与PPP1R14B表达之间的相关性。此外，构建了PPP1R14B的调节网络和表达途径轴。使用反卷积算法分析以及肿瘤免疫功能障碍和排除（TIDE）算法，PPP1R14B与免疫细胞浸润之间的相关性分析是由人均通过形成的。最后，使用临床样品的定量实时聚合酶链反应（QRT-PCR）和免疫组织化学（IHC）染色进行表达验证。结果：PPP1R14B在肿瘤组织中表现高表达。ppp1r14b与T和N阶段和预后不良有关，并与细胞周期，DNA修复和免疫反应低有关。高PPP1R14B表达与高肿瘤突变率有关。确定了PPP1R14B的上游和下游基因，以及蛋白质 - 蛋白质相互作用网络（PPI网络）的构建和PPP1R14B的表达途径轴。ppp1r14b表达与免疫细胞浸润差以及PPP1R14B与肥大细胞和嗜酸性粒细胞浸润之间的负相关性相关。结论：这项研究揭示了LUAD中的PPP1R14B表达较高，其对不良预后的贡献，分子LAR功能，生物途径以及对免疫细胞浸润的影响，并对PPP1R14B在LuAD肿瘤中的作用提供了充分的了解。
对基于AI的基于AI的工具的审查，用于初步诊断皮肤病学表现
摘要在皮肤病的快速发展领域，对皮肤状况的早期和准确诊断对于有效的治疗和患者管理至关重要。我们的项目满足了对皮肤病学可靠有效诊断辅助的日益增长的需求。传统的诊断方法通常需要大量的时间和专业知识，从而导致延迟和潜在的误诊。该项目旨在通过利用人工智能（AI）技术来弥合这一差距，以根据视觉输入提供皮肤病学条件的初步诊断。该工具的主要目标是通过使用最新的AI算法分析皮肤病变和其他表现的图像来提高诊断准确性和速度。该工具将通过提供初步评估来支持皮肤科医生，这可以通过专业评估进一步完善。关键词：皮肤病学，诊断，治疗，误诊，人工智能，表现1。简介皮肤病学疾病包括影响皮肤的广泛疾病，这些疾病通常需要迅速而准确的诊断才能有效管理和治疗。诊断皮肤状况的传统方法通常涉及皮肤科医生的视觉检查，然后在必要时进行实验室测试或活检。虽然经验丰富的皮肤科医生可以根据视觉提示做出明智的决定，但由于专业知识和经验的差异，此过程可能很耗时，并且可能导致诊断的可变性。该项目旨在利用AI增强诊断过程的能力。通过利用最先进的机器学习算法和计算机视觉技术，该工具旨在根据视觉数据对皮肤状况进行初步评估。此初步诊断可以作为确定潜在皮肤病学问题的关键第一步，从而及时且有针对性的医疗干预。
可保险和人工智能
t h e c o n t e x t o f a i i多种研究表明，迄今为止，AI对社会的积极态度很大，重塑了金融机构的工作方式，同时着重于数据使用和流程优化。例如，M。Eling等。al。（2019）2表明，使用精算定价模型，最常见的AI形式适用于图像检测，欺诈检测，索赔管理，自然语言处理和预测分析。由欧盟委员会成立的高级专家小组指出：“人工智能（AI）是指通过分析环境并采取一定程度的自治行动来实现特定目标的系统。”基于软件的AI系统通常包括以机器学习名称的应用程序。如果需要人为干预，并且向算法提供了投入输出行为的示例，我们称它们为监督的学习技巧。如果算法分析了未标记的数据集并确定数据中的隐藏模式，因此无需人工干预，它们将被称为无监督学习和增强学习。硬件嵌入式AI系统位于自动驾驶汽车，机器人或物联网应用程序中。AI工具通过感知其所在的环境，处理信息并决定最佳行动方案，从而实现了一定程度的理性。AI已成为保险公司价值链中的重要工具，特别是实施以执行特定任务的AI系统，帮助客户互动，产品开发，承保和索赔管理。保险公司公司的一些例子包括柠檬水，Wefox等，这些示例在物业内使用AI和伤亡保险领域，提供了改进的索赔分析以及更具动态和以客户为中心的产品主张。
AI IMAGINATIONS：AI和公共安全的未来
提交截止日期摘要：2025年2月15日，AI和算法已深刻地重塑了公共安全领域。从深层发展和虚假信息到算法分析问题以及对大型技术的依赖日益依赖的问题：AI挑战社会条件为民主价值观，包括隐私，非歧视以及公共部门和私营部门之间的平等戏剧性。这些真正的风险 - 公共价值观，对商业公司的过度依赖 - 在有关AI和公共安全的辩论中尚未受到足够的关注。主导的观点是，可以在数据中捕获“一切”，并且安全问题可以更有效地“有效地”，并且可以通过最新的AI-Tools来解决“法律与秩序”。我们需要更好的AI。该研讨会的目的是设想从“法律与秩序”的普遍范式中及其“战斗”和“预防性思维”的不同方法。为了找到前进的道路，我们需要创造“ AI将来”的社会技术想象力：新的理解，设想和实施AI的新方法，以促进更公平，人道和可持续的社会，我们专注于赋权而不是压制。这些AI想象可以用作我们算法社会变化的关键驱动因素。对社会学家戴维·里昂（David Lyon）的解释：“如果AI受到和平而不是暴力的本体论，一种护理而不是控制的道德，对宽恕而不是怀疑的方向可能会发生什么？” 我们邀请贡献AI想象。 这包括：对社会学家戴维·里昂（David Lyon）的解释：“如果AI受到和平而不是暴力的本体论，一种护理而不是控制的道德，对宽恕而不是怀疑的方向可能会发生什么？”我们邀请贡献AI想象。这包括：
语音综合自然韵律的机器学习
摘要：自现代计算的出现以来，研究人员一直在努力使人类 - 计算机接口（HCI）尽可能无缝。在各个方面都取得了进步，例如桌面隐喻（接口设计）和自然语言处理（输入）。最近受到关注的一个领域是语音激活及其推论，计算机生成的语音。尽管进行了数十年的研究和开发，但大多数计算机生成的声音仍然很容易识别为非人类的声音。语音中的韵律有两个主要组成部分 - 启动和节奏 - 通常缺乏计算机生成的声音。这项研究旨在通过结合人类语音的旋律和韵律元素来增强计算机生成的文本到语音算法。这项研究探讨了一种新颖的方法来通过使用机器学习，特别是LSTM神经网络来增加韵律，以在记录或生成的语音中添加副语言元素。目的是增加计算机生成的文本到语音算法的现实主义，增强电子阅读应用程序，并改善需要人工援助的人的人工声音。一台能够通过口语公告传达含义的计算机也将改善人工到计算机的互动。使用这种算法的应用程序可能包括改善高清音频编解码器，以进行电话，更新旧记录以及降低计算利用的障碍。结果令人鼓舞，基于LSTM的编码能够产生逼真的语音。这项研究通过通过实验室实验将算法分析和概括为模块化系统，以优化边缘案例中的组合和性能，以分析和概括算法为模块化系统，以进行数字语音改进。进一步的工作将涉及优化算法并将其性能与其他方法进行比较。
乌干达制药技术和药物输送设计中的人工智能
人工智能（AI）已成为一种有力的工具，可以利用拟人化知识，并为复杂的挑战提供了快速的解决方案。AI技术和机器学习的显着进步在乌干达的药物发现，配方和药物剂型的测试中提供了变革的机会。研究人员可以通过利用分析包括基因组学和蛋白质组学在内的广泛生物学数据的AI算法来识别与疾病相关的靶标，并通过利用AI算法来预测其与潜在药物候选者的相互作用。这使得一种更有效，更有针对性的药物发现方法，从而增加了在乌干达成功批准药物批准的可能性。此外，AI可以通过优化乌干达制药行业的研发过程来促进发展成本。机器学习算法有助于实验设计，并可以预测乌干达药物候选药物的药代动力学和毒性。此能力可以优先考虑和优化铅化合物，从而减少了乌干达进行广泛且昂贵的动物测试的需求。个性化医学方法可以通过AI算法来促进，该算法分析现实世界中的患者数据，从而导致更有效的治疗结果并改善乌干达的患者依从性。这篇全面的评论探讨了AI在药物发现，药物递送剂型设计，过程优化，测试和药代动力学/药物学（PK/PD）研究中的广泛应用。本评论概述了乌干达制药技术中使用的各种基于AI的方法，从而强调了它们的收益和缺点。尽管如此，在制药行业对AI的持续投资和探索为增强乌干达药物开发过程和患者护理提供了令人兴奋的前景。
Havells 实施 BLP Industry.AI 的企业 AI 产品，以实现社交距离和员工安全，从而确保在 Covid-19 疫情期间业务连续性
“Trust AI” 产品使用人工智能分析实时视频，以监控工作场所的社交距离。当任何人未能与他人保持所需距离时，它会在控制中心发出警报。新德里，2020 年 6 月 2 日，印度领先的快速消费品 (FMEG) 和耐用消费品公司 Havells 今天宣布，企业 AI 和工业 IoT 公司 BLP Industry.AI（“Industry.AI”）已合作提供其基于 AI 的技术产品“Trust AI”，通过强制保持社交距离来帮助 Havells 的制造部门重启，从而确保员工在 Covid-19 期间的安全。TRUST AI 是一款由人工智能和计算机视觉驱动的视频分析监控产品，当任何人与同事之间的距离小于所需距离时，它会发出警报。它使用现有的 IP 摄像机和 CCTV 摄像机结合计算机视觉来确保执行社交距离，一旦违反，就会触发警报。这项经济高效的技术还经过训练，可以检测人们是否未佩戴口罩、头盔或安全装备。警报通过电子邮件或短信发送给工厂管理员。该应用程序具有多种 AI 算法，可确保有效的警报和监控。该软件使用神经网络模型和数学模型。这是由于 Industry.AI 在处理大数据分析、云计算和复杂机器学习能力方面的经验。结合使用多种计算机视觉算法分析大量实时数据的能力来提供警报。“工业界正在迅速采用人工智能和物联网技术，以帮助提高生产力并确保我们的劳动力安全。Industry.AI 提供的人工智能和物联网解决方案提供了有助于实现数字化转型并确保业务连续性的见解，”Havells India 董事长兼董事总经理 Anil Rai Gupta 表示。
使用机器学习中IT员工中的压力检测-IJRPR
IT部门以其快节奏且高度竞争的性质而闻名，对其劳动力提出了重大要求。员工经常遇到重大挑战，包括大量的工作时间，复杂的解决问题要求以及达到或超过绩效目标的持续压力。这些压力源导致一系列心理和身体健康问题，例如焦虑，疲劳甚至长期倦怠。这些含义是富有的，不仅影响了个人员工，而且影响整个组织，从而降低了生产率，更高的离职率和增加的医疗保健成本。随着对工作场所压力及其后果的认识的日益认识，迫切需要有效地检测和解决IT员工压力的方法。传统的压力管理方法，例如定期调查或个人咨询，通常是反应性的，不足以及时干预。可以通过采用机器学习技术来解决这一差距，这使大型和多样化的数据集的分析能够识别压力模式并主动预测压力水平。我们的研究利用了机器学习算法的力量，例如K-Nearest邻居（KNN），天真的贝叶斯，为构建压力检测的预测模型。这些算法分析了从可穿戴设备收集的数据，这些数据监测了心率变异性，睡眠模式和体育锻炼水平等生理指标。此外，我们融合了面部识别技术，以捕获和解释面部表情，从而增强了系统实时检测与压力相关的情绪的能力。生理，心理和行为数据的整合允许对员工压力有更全面的了解。通过使用多方面的方法，我们的系统旨在为组织提供有价值的见解，并使他们能够实施有效的压力管理策略。早期检测和干预可以显着改善员工福祉，培养支持性的工作文化并提高整体生产力。本文强调了主动压力管理在IT行业中的重要性，并探讨了机器学习的潜力，以改变组织应对员工压力的方式。