文章标题:人工智能 (AI) 在企业家创办、自动化和扩展业务中的作用。作者:John Ughulu 博士[1] 所属机构:13010 Morris Road[1] Orcid ids:0000-0001-7079-6030[1] 联系电子邮件:info@johnughulu.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在审议中,并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PP5ZKWJ.v1 预印本首次在线发布:2022 年 8 月 20 日 关键词:人工智能、商业、创业、销售、营销
Deeptrees项目提供了用于培训,微调和部署深度学习模型的工具,以使用德国的数字矫正图计划(DOP)以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划(DOP)中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割,树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”(AKTIS)指南进行标准化的,以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包,我们成功地绘制了萨克森州(137,293,260棵树)和萨克森 - 安哈尔特(81,449,641棵树)的218,742,901棵树,展示了该工具在森林,Urban和乡村环境中的可伸缩性(图1)。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解,以管理街道树木,监测城市绿化和评估森林健康,从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
1。电气要求:220 V,AC 50Hz。2。基于聚合物的8个具有升级性的毛细血管,具有自动采样板系统的自动DNA分析仪/测序仪,具有6个基于染料或更好的化学。3。CCD或带有固态长寿命激光探测器的最新高级技术摄像头。4。应具有最新版本的设备操作和数据收集软件。供应商/供应商应免费提供所有随后的设备操作和数据收集软件升级,从供应之日起五年。制造商证书/承诺应附有技术规范提供文件。5。应具有最新版本的经过验证的软件,用于碎片尺寸(法医str,简短的串联重复,基于人类的标识),并提供其他两个用户许可证,以及每个LICERNSE的必要硬件,包括网络和连接性。该软件应具有具有广泛安全性的功能,并审核功能支持最新发表的研究论文。6。遗传分析仪应在国际准则(例如DNA分析方法(SWGDAM))等国际准则上进行法医DNA分析验证。7。仪器应为支持所有市售的STR套件的开放平台。供应商/供应商应在这方面提交合格证书。8。y-STR(100个反应)。9。10。对最终用户实验室科学家的现场培训。11。0q&PQ文档。应提供基质标准,聚合物容器,毛细管阵列(36厘米),阳极和阴极缓冲液,去离子甲酰胺,试剂和消耗品和塑料软件等以及Str套件,即常染色体 - STR(200反应)。供应商还应提供交钥匙解决方案,以功能化仪器,但不限于:合适的反振动工作台,微型固定,微型,涡流,合适的可变容量移液,96个井板板板微型中心,合适的容量存储设备,适用于具有4'C温度和-20*C温度范围的PCR套件的合适能力,可用于保持4'C和-20*C温度范围的适用量设备及其最佳性能。完整的智商完成现场验证研究。12。兼容Ontine UPS与一个小时的备份(7 kVa)。13。应提供合适的高质量彩色打印机。
Abstract 这项国家研究是欧盟 CEF 计划项目 EU EIP 中“促进自动驾驶”工作包的一部分,重点关注自动驾驶的五个高级应用:高速公路自动驾驶仪、指定车道上的自动卡车、混合交通中的自动公交车、机器人出租车以及自动维护和道路施工车辆。报告描述了世界不同地区尤其是欧洲与自动驾驶相关的监管框架和权威策略。该研究估计了 2040 年之前芬兰新车中所检查应用的份额、整个汽车保有量和交通性能。该研究提出了对自动驾驶的规划操作环境(Operational Design Domain,ODD)特征进行分类的提案,并将其应用于选定的应用。该研究还估算了到 2040 年运营环境的实施、维护和使用所造成的成本。此外,还研究了高水平自动驾驶对汽车出行、出行、道路网络、道路特性和道路规划、交通管理、交通安全、平稳性和环境影响以及经济和就业的影响。最后,报告讨论了对道路管理员和当局的角色和责任的影响。该研究基于文献、案头分析、专家访谈和 2018 年举办的两次专家研讨会、该领域的大会和活动以及正在进行的研究结果。联系人 Alina Koskela/Eetu Pilli-Sihvola 报告语言 英语 保密 公开 总页数 137
在确保自由市场体系和高生活水平的同时共享技术知识至关重要,但为此应考虑新的经济和政治框架。Brynjolfsson 和 McAfee(2013)的研究表明,尽管美国公民的生产力提高了,但他们的家庭平均收入却下降了,这违背了微观经济学规律。如何避免生产力提高但工资却没有遵循相同趋势的现象?数字时代的哪些特征导致关键经济驱动力无法同步增长?众所周知,技术在实现经济和社会活动的全球化方面发挥着至关重要的作用。各个国家对新技术的开放性对其实际和潜在的经济发展产生了重大影响(Archibugi & Pietrobelli,2003)。新全球化和新工业革命的综合影响应以有利于整个社会的方式分配。通过分析结构性变化,初步结果认为,无论是以部门层面的开放度、进口渗透率和出口强度为代表的全球化,还是以部门层面的信息和通信技术资本强度为代表的数字化,都与工资差距扩大相关(Berlingieri 等,2017)。
Sonika darshan摘要夫人摘要通过在用户界面(UI)设计中包括AI,建立管道的数据安排或生成洞察力的方式发生了巨大变化。从历史上看,需要大量时间,产品规范经验和实验来开发适当的UI,以实现数据简化应用程序的性质。UI自动化将机器学习,深度学习以及NLP以及自动生成,自动优化和自动refine a UI聪明地融合。通过了解用户交互并估算用户如何交互,AI还有助于减少构建用户界面所消耗的时间。这有助于更好地利用数据工程师分析师的时间和精力。他们不必花时间创建界面或设计一个界面;相反,他们可以分析并从转换的数据中获得更好的见解。此外,在AI的帮助下进行自我创建UI可改善可访问性和用户体验,因为它允许更改布局和其他元素以适合用户的偏好和要求。此外,在UI自动化中使用AI会产生数据可视化和解释的准确性和有效性。最新的高级AI系统能够分类,数据分析,数据挖掘,模式的识别以及易于理解的报告和仪表板的创建,而无需任何人类援助。这确保提供的见解是正确的格式,可用于查看,适合做出决策。1。简介1.1。本文还揭示了诸如AI辅助原型,实时UI自定义和智能用户交互建模等方法,这些方法解释了自动化如何更改用于数据处理应用程序的UI设计。我们通过对在UI设计中使用AI的实际情况及其为有关公司解决的问题进行的研究支持了这一论点。这些结论值得将来研究AI在创建有效UI方面的作用以增强产出的自动化,个性化和矩阵解释。关键字:人工智能,用户界面设计,数据管道,自动化,数据处理,AI驱动的UI,数据可视化。众所周知,对数据处理和可视化的需求不断增长,近年来,信息技术的使用导致信息生产大大增加。组织和部门(例如公司,研究组织和政府)在决策中利用结构化和非结构化数据,提高运营效率并确定趋势。[1-3],但是在许多情况下,原始数据可能很难理解和分析;因此,需要使用强大的数据处理管道来帮助管理信息。处理这些数据系统的一些最关键的组件是将用户和这些复杂系统链接的UIS不同的UI,为数据导航提供了便捷和引人入胜的接口。如果系统或应用程序的流量,美学和导航很差,则数据流量有多好。很少可以是
消息结直肠息肉大小是影响管理决策的重要生物标志物,但目前使用的主观方法有缺陷。我们探索了两种计算机视觉(CV)技术,用于将息肉大小为≤5mm或> 5 mm的二进制分类。首先,我们使用了固定在猪结肠模型上的预先幻象息肉(22个这样的息肉的视频)来探索使用Motion(SFM)方法结构(SFM)方法的自动化尺寸的概念,并将其与10个独立的内窥镜医生进行比较:SFM System(85.2%)的总体,平均诊断精度(85.2%)是Onsos-eneros-Ondos-Copist-Copists-59.5%。第二,我们开发了一个基于卷积神经网络(CNN)的深度学习模型,并在10个人类息肉视频中发现了80%的精度。与人工智力(AI)相结合时,实时自动化息肉尺寸可以改善息肉管理策略。
框架。该框架必须具有管理新类型数据的能力 - 包括电子健康记录(EHR),患者和医疗保健专业文本以及语音通信的真实数据。随着临床评估扩展以解决现实世界中医学用途的药物影响,它必须能够处理大量数据。该框架必须为学习操作提供实时可见性,这是有效利益相关者协作和简化操作的关键能力。关键组件包括数字安全性;以云为中心的数据湖;以及数据流和共享技术。全面的数据治理将定义和直接:数据收集策略;数据标准;数据集成方法;以及数据分布,安全性,保护和与法规的整体映射。
流动性的数字化正在迅速发展,但是这一进展带来了明显的网络安全风险。由OneKey提供动力的企业苏联分析解决了四个主要的汽车行业挑战:不断提高的车辆连接性和复杂性扩大了脆弱性,严格的法规(例如UN-R-R155/156,ISO/SAE 21434)的脆弱性增加了,增加了繁琐的供应链在众多潜在的弱点和在众多的范围中增加了耗时,并在适当的范围中提高了差异,并在适度的范围中逐渐增加。
背景:由于技术的进步,包括人工智能,物联网和云服务,电子病历(EMR)发生了重大变化。医疗保健系统中日益增长的复杂性需要增强的过程重新设计和系统监控方法。机器人过程自动化(RPA)通过模仿最终用户交互,提供了一种以用户为中心的方法来监视系统复杂性,从而在系统性能和监视中提供了潜在的改进。目的:本研究旨在探索RPA在医院环境中监视EMR系统复杂性中的应用,重点是RPA执行端到端性能监控的能力,这密切反映了实时用户体验。方法:该研究是在首尔国立大学邦丹医院使用混合方法进行的。它包括编程的RPA机器人的迭代开发和集成,以模拟和监视与医院EMR系统的典型用户互动。来自RPA过程输出的定量数据以及与系统工程师和经理的访谈的定性见解,用于评估RPA在系统监控中的有效性。结果:RPA机器人有效地识别并报告了系统效率低下和失败,在最终用户体验和工程评估之间提供了桥梁。机器人在系统更新或与外部服务的交互后立即检测延迟和错误特别有用。在3年的时间里,RPA监视强调了用户报告的体验与传统工程指标之间的差异,并且机器人经常识别出从标准组件级别监视中显而易见的关键系统问题。结论:RPA通过提供反映真正最终用户体验的见解来增强系统监视,这些见解通常被传统的监视方法忽略。这项研究证实了RPA在复杂的医疗保健系统中充当全面监控工具的潜力,这表明RPA可以通过提供对系统性能和用户满意度的更准确和及时的反思,从而为EMR系统的维护和改进做出重大贡献。
