XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System算法分析
批次2020的方案和教学大纲（第3
模块3：链接列表单独链接列表：内存中的表示形式，多个操作的算法：遍历，搜索，插入，从链接列表中删除，删除；链接的堆栈和队列表示，标题节点，双重链接列表：对其进行操作和算法分析；循环链接列表：所有操作的算法和复杂性分析。树：基本的树术语，不同类型的树：二进制树，螺纹二进制树，二进制搜索树，AVL树；通过复杂性分析，对每种树及其算法的树木操作。二进制树的应用。B树，B+树：定义，算法和分析。
政府人工智能准备指数 2021
• 改善公民对公共服务的体验：例如，在美国公民及移民服务局部署聊天机器人，帮助用户立即获得有关其移民查询的反馈； • 在整个政策制定过程中支持基于证据的决策：例如，英国国际发展部及其合作伙伴使用机器学习算法分析卫星图像并预测一些发展中国家的人口分布，为服务规划提供至关重要的数据；以及， • 增加公民之间的民主参与：例如，乌拉圭和哥伦比亚国家政府使用 Consul（一个尝试使用自然语言处理技术将志同道合的公民聚集在一起的平台）来促进辩论、提案和参与式预算。
用于分析胸部 CT 图像的人工智能
本简报中的胸部成像人工智能 (AI) 技术是独立的软件平台，使用机器或深度学习算法来分析或解释放射图像。一些技术允许将图像从医院传输到软件平台，该平台托管在 NHS 认可的安全数据中心。该软件使用专有算法分析胸部 DICOM（医学数字成像和通信）图像。图像分析可以直接发送回医院，以便使用医院系统（例如图片存档和通信系统 (PACS)）和一些使用 DICOM 和 HL7 等协议的放射信息系统进行查看。一些技术还可能允许使用 Web 界面上传和查看图像和分析。
批次2023的方案和教学大纲（第3
模块3：链接列表单独链接列表：内存中的表示形式，多个操作的算法：遍历，搜索，插入，从链接列表中删除，删除；链接的堆栈和队列表示，标题节点，双重链接列表：对其进行操作和算法分析；循环链接列表：所有操作的算法和复杂性分析。树：基本的树术语，不同类型的树：二进制树，螺纹二进制树，二进制搜索树，AVL树；通过复杂性分析，对每种树及其算法的树木操作。二进制树的应用。B树，B+树：定义，算法和分析。
机器学习可预测脑外伤患者住院康复后功能结果的改善
创伤性脑损伤 (TBI) 幸存者的临床病程难以预测。这种不可预测性使得临床医生的临床资源分配和患者的预期指导变得困难。从历史上看，经验丰富的临床医生和传统的统计模型没有充分考虑所有可用的临床信息来预测 TBI 患者的功能结果。在这里，我们利用人工智能并应用机器学习和统计模型来预测创伤性脑损伤 (TBI) 患者康复后的功能独立性测量 (FIM) 评分。对一家大型急性康复机构收治的 629 名 TBI 患者进行基于树的算法分析，结果显示出院时运动和认知 FIM 评分有统计学显著改善。
2.04.100心血管危险面板
•总胆固醇•低密度脂蛋白（LDL）胆固醇•高密度脂蛋白（HDL）胆固醇•甘油三酸酯某些计算出的比率（例如，总/高密度脂蛋白胆固醇）也可以报告为简单的脂质面板的一部分。其他类型的脂质测试（即载脂蛋白，脂质颗粒数或粒径，脂蛋白[A]）不被视为简单脂质曲线的成分。本政策没有解决生物标志物板诊断急性心肌梗塞的使用。编码没有针对心血管风险面板的特定CPT代码。如果面板中的组件测试有CPT代码，并且没有使用算法分析，则可以报告单个CPT代码。可能的组件代码的示例包括：
人工智能对艾滋病毒/艾滋病治疗发现的影响
开发有效的 HIV 疫苗仍然是一项艰巨的挑战，但人工智能驱动的方法为加速疫苗开发工作提供了有希望的途径。人工智能算法分析免疫学数据集、病毒序列和宿主-病原体相互作用，以识别保守表位、指导疫苗设计并预测疫苗免疫原性 [7]。例如，人工智能驱动的表位预测工具有助于合理设计针对病毒特定区域的肽基疫苗，从而增强疫苗的效力和免疫原性 [8]。此外，人工智能支持的免疫原性检测和免疫分析技术能够快速筛选和评估候选疫苗，从而加快临床前和临床开发阶段 [9]。这些人工智能驱动的方法有望加速艾滋病毒疫苗的研发并遏制疫情的蔓延。
弥合数据与药物发现之间的差距 | ...
人工智能 (AI) 通过机器学习、深度学习和自然语言处理改变了药理学研究。这些进步极大地影响了药物发现、开发和精准医疗。AI 算法分析大量生物医学数据，识别潜在药物靶点、预测疗效并优化先导化合物。AI 在药理学研究中有多种应用，包括靶点识别、药物再利用、虚拟筛选、从头药物设计、毒性预测和个性化医疗。AI 改善了临床试验中的患者选择、试验设计和实时数据分析，从而提高了安全性和疗效结果。上市后监测利用基于 AI 的系统来监测不良事件、检测药物相互作用并支持药物警戒工作。
通过沙特阿拉伯的卫星数据加速自主可持续性监测
自治系统使企业和政府能够监视，评估和改善其环境影响，能源使用和资源管理。部署在设施，位置或设备上的传感器和数据收集设备网络捕获了有关能源消耗，用水，废物产生，温室气体排放和其他关键可持续性指标的实时数据。此数据传输到集中式平台，在该平台上，AI和ML算法分析了它，以产生可行的见解和建议，以改善可持续性绩效。还可以合并卫星图像以提供额外的可持续性指标。自主可持续性监控通过使组织能够确定减少环境足迹，节省资源，提高运营效率并降低成本的机会，从而为您带来了重大好处。例如，它可以确定能源使用或用水量过多的区域，并提出优化策略。
