XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System经过训练
使用级联集成学习从多光谱 MRI 数据中分割脑肿瘤*
摘要 — 集成学习方法经常用于医疗决策支持。在图像分割问题中，基于集成的决策需要后处理，因为集成不能充分处理相邻体素的强相关性。本文提出了一种基于集成级联的脑肿瘤分割程序。第一个由二叉决策树组成的集成经过训练，基于 4 个观察特征和 100 个计算特征将局灶性病变与正常组织分离。从第一个集成提供的中间标签开始，为每个体素计算六个局部特征，作为第二个集成的输入。第二个集成是一个经典的随机森林，它加强了相邻像素之间的相关性，使病变的形状规则化。分割准确率为 85.5% 的整体 Dice Score，比之前的解决方案高出 0.5%。索引词 — 图像分割、脑肿瘤分割、磁共振成像、集成学习。
认知闭合的边界
意识的“难题”长期以来一直是哲学界争论的焦点，神秘主义认为，由于认知或认识论的局限性，意识可能本质上无法解决。本文从人工神经网络的复杂性出发，提出了一种支持神秘主义的新论点。以一个经过训练可以对图像进行分类的简单多层神经网络为例，结果表明，即使理解单个人工神经元在信息处理中的作用也超出了我们的认知能力。考虑到生物神经元的复杂性，其复杂性远远超过人工神经元，挑战就变得更加突出。这引发了人们对理解意识这一复杂得多的现象的可行性的质疑，因为我们的认知局限性延伸到了解释复杂系统的基本原理。本文强调了分层抽象所带来的挑战，并将其与微处理器等其他多级系统进行比较，以论证某些问题可能是无法克服的。
2025 年报告 - 欧洲数据保护监督机构
首先，无论我们考虑哪种趋势，我观察到大多数有影响力的人工智能应用的用例都处理个人数据。很容易得出这样的结论：人工智能系统在我们日常生活中的部署将在很大程度上依赖于个人数据的处理。在人工智能的开发和训练阶段，会收集大量个人数据，包括文本、图像、音频和视频，通常包含生物特征和行为数据等敏感信息，这会带来重大风险，例如潜在的数据泄露、滥用或将有偏见或不具代表性的数据纳入人工智能模型。经过训练后，人工智能模型还可能会记住部分训练数据集，并可能受到数据提取攻击。此外，在人工智能系统部署阶段，用户与模型的交互可能涉及进一步处理个人数据，从而引发隐私问题，尤其是涉及生物特征数据时。
FY22 工作副本 CA 章节 DA PAM 600-3
c. 民政部门所具备的独特能力。民政部队执行 CA 行动，以支持所有战区、所有梯队、整个竞争序列中的统一陆地行动，从而实现行动的统一。民政部队是每位指挥官的力量倍增器，也是指挥官用来理解和管理复杂且不断变化的民事作战环境组成部分的重要资源。民政部队经过训练、组织和装备，可以计划、执行和评估 CA 行动，以支持陆军和联合行动。文化取向、区域专业知识、语言能力、咨询技能、民用网络开发专业知识以及在普通政府职能方面获得的民事专业经验使民政部队有别于其他推动者。这使得民政部队对于在平民、政府或跨组织伙伴附近、之间或与平民、政府或跨组织伙伴一起发生的所有任务的成功至关重要。
美德与人工智能
本文探讨了两个有关人工智能 (AI) 和美德的问题。第一个问题是 AI 是否有美德，第二个问题是 AI 是否可以帮助人类获得美德。有人认为，AI 不能成为道德主体，因此不能真正具有美德。但是，AI 可以做出符合美德行为的行为。引入了“代理美德”的概念，其中有美德的程序员可以努力设计经过训练以模仿某些美德或按照美德行事的 AI 程序。接下来，有人认为，由于 AI 系统可以推动人类重复实践和习惯，因此它们将不可避免地塑造和形成用户。因此，AI 系统可能旨在帮助人类形成美德；同样，它们也可能被误导以鼓励某些恶习。最后，基督教传统中的美德概念与世俗的美德观念形成对比，并用于限制 AI 在美德形成中的作用。
引用本文：Hadi M Yassine 和 Zubair Shah (2020): 人工智能如何帮助抗击冠状病毒？, 抗感染治疗专家评论, DOI: 10.1080/14787210.2020.1744275
找到治疗冠状病毒的方法。人工智能有可能在医疗保健的所有阶段提供帮助，从症状监测到快速诊断测试，以及加快药物开发。基于人工智能的系统已经在中国的冠状病毒感染诊断中得到部署。依图科技为上海市公共卫生临床中心（SPHCC）开发的“冠状病毒胸部 CT 智能评估系统”现在可以在几秒钟内诊断出疑似病例。人工智能还可以帮助确定哪些患者应优先治疗。3% 的全民死亡率掩盖了这样一个事实：年轻健康人的死亡可能性远低于可能同时患有呼吸系统疾病的老年人。机器学习方法经过训练可以快速了解哪些因素会预测更高的死亡风险，以及干预措施和人群水平的控制可以减少伤害。结合遗传、生物和环境数据的基于人工智能的方法最终可能有助于发现治疗冠状病毒的方法。
![arXiv:2208.09677v2 [cs.CV] 2022 年 8 月 25 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\eed2127ddfd01a3975f9517c2f34298def8b628f.webp)
arXiv:2208.09677v2 [cs.CV] 2022 年 8 月 25 日
我们推出了 Net2Brain，这是一个图形和命令行用户界面工具箱，用于比较人工深度神经网络 (DNN) 和人类大脑记录的表征空间。虽然不同的工具箱只支持单一功能或只关注一小部分监督图像分类模型，但 Net2Brain 允许提取 600 多个 DNN 的激活，这些 DNN 经过训练可执行各种视觉相关任务（例如语义分割、深度估计、动作识别等），适用于图像和视频数据集。该工具箱计算这些激活的表征相异矩阵 (RDM)，并使用表征相似性分析 (RSA)、加权 RSA 将它们与大脑记录进行比较，无论是在特定的 ROI 中还是在探照灯搜索中。此外，还可以将一组新的刺激和大脑记录数据集添加到工具箱中进行评估。我们通过一个例子展示了 Net2Brain 的功能和优势，展示了如何使用它来检验认知计算神经科学的假设。
2024 年全球捕获和 IDP 软件供应商矩阵报告摘录 | OpenText
• 识别引擎/工具包 - 产品包括 OCR/ICR 引擎和基于云的 IDP 服务 • 文档处理服务 - 供应商通常提供基于云的 AI 模型，这些模型经过训练可提取特定文档类型的数据，例如发票或收据 • 捕获和 IDP 应用程序 - 可以在本地、私有云或 SaaS 环境中运行，它们管理文档工作流，包括输入、分类和数据提取，通常与第三方业务线系统集成 • 内容服务/ECM - 供应商提供使用捕获和 IDP 管理内容的系统，为输入和编目内容提供有效途径 • 工作流/BPM/BPA - 用于管理通常需要文档和/或这些文档中包含的数据的流程的系统 • RPA - 处理可以从一个系统重复传输到另一个系统的结构化数据的自动化；IDP 支持输入非结构化数据
Brain2Pix：根据大脑活动进行完全卷积自然视频重建
摘要 从大脑活动重建复杂而动态的视觉感知仍然是机器学习应用于神经科学的一大挑战。在这里，我们介绍了一种从非常大的单参与者功能性磁共振数据重建自然图像和视频的新方法，该方法利用了图像到图像转换网络的最新成功。这是通过利用从整个视觉系统的视网膜主题映射中获得的空间信息来实现的。更具体地说，我们首先根据其对应的感受野位置确定特定感兴趣区域中的每个体素在视野中代表什么位置。然后，将视野上大脑活动的 2D 图像表示传递给完全卷积的图像到图像网络，该网络经过训练以使用带有对抗性正则化的 VGG 特征损失恢复原始刺激。在我们的实验中，我们表明我们的方法比现有的视频重建技术有了显着的改进。
实时医疗数据处理的分布式分类方法
摘要开发了基于随机森林方法的复杂分类器。分类器的主要本质是它由几个（当前实现4）二进制分类器模块组成。每个人都经过训练以区分其阶级分离。已经开发了一个真实表，该表允许基于二进制分类器结果，可以将更精确和精细的分类分为大量的类（当前实现中的5个）。已使用在特诺皮尔区域临床心理学医院获得的医疗数据集对开发的分类服务进行了培训和测试，并将患者的抑郁水平估计与动脉脉动振荡振荡震荡图分析数据相匹配。开发的分类器在区分所有5个级别方面表现出很高的精度范围（高达97％）。塑造测试。还在类的混乱和基准中研究了顺序和并行分类模块的性能。1