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医学图像的直方图均衡化：CLAHE ...
摘要 近年来，计算机技术和高等数学的发展使图像处理技术得以广泛应用。图像处理是一种利用数字计算机算法处理图像的多功能方法，其细节甚至比人眼的还要多。由于计算机视觉的进步，各种疾病都可以得到及时发现和治疗。在医学领域，更快的诊断等于更快的治疗过程，因此开发图像增强算法具有非常重要的意义，因为医学图像是在各种条件下生成的。医学图像最常见的问题是对比度低。因此，直方图均衡化是医学领域用于图像增强的最常用技术。由于每张图像都不同，因此应对每张图像使用单独的技术。在本报告中，我们将研究在计算机断层扫描中使用 CLAHE 是否有益处。
概念设计师在电子游戏中运用人工智能的新角色 Samah Gaber Mohamed Nassar
摘要：关键词：人工智能将为未来几年即将开发的视频游戏带来一场革命。预计适当利用这些技术将为开发增强版系统创造更多机会。因此，它被认为是设计新系统时最关键的组件。随着计算机技术领域的快速发展，人工智能（AI）已广泛影响性能。据观察，计算机技术在视频游戏设计中的设计将提供发展机会。本文将重点分析人工智能对视频游戏角色设计的影响。概念艺术家被认为是视频游戏行业的关键人物。概念艺术家和设计师能够传达相关的项目情绪、想法和风格。该研究将对该主题进行详细分析，以获得丰硕的成果。
现代计算与历代计算机技术的比较
摘要 — 我们可能想知道计算机技术的发展已经走了多远。这项研究让我们了解了计算机在社会中的特点和功能的演变。计算设备是在 18 世纪和 19 世纪开发的，但 20 世纪 40 年代是电子计算机的时代。在当代社会，计算机在每个家庭中都很明显，它们控制着家用电器、汽车和超级计算机等多个领域，这些领域有助于模拟气候趋势和设计飞机。计算机技术及其发展的历史，包括从 1700 年到 2022 年的功能，对于理解当代技术进步至关重要。在本文中，我们将比较现代和传统计算机，重点关注中央处理单元算术逻辑单元和内存（包括输入和输出）等因素。
叠加与纠缠对混合量子场的影响...
近来，量子计算的算法和生成的量子计算机技术不断发展。另一方面，机器学习已成为解决计算机视觉、自然语言处理、预测和分类等许多问题的重要方法。量子机器学习是一个结合这两种主要方法的优点而发展起来的新领域。作为量子和经典计算的混合方法，变分量子电路是一种机器学习的形式，它可以根据输入变量预测输出值。在本研究中，当数据集较小时，使用变分量子电路模型研究了叠加和纠缠对天气预报的影响。在变分层之间使用纠缠层对电路性能进行了显着的改善。在数据编码层之前使用叠加层可以减少变分层的使用。
ОБЗОР Искусственный интеллект：关于工作和课程评价
摘要 人工智能是用来描述计算机技术模拟类似人类的智能行为和批判性思维的术语。如今，最先受到人工智能技术进步影响的医学领域将是那些最依赖成像的领域。其中包括眼科、放射科和皮肤科。随着众多医疗应用的出现，科学家们制定了评价它们的标准。此列表包括：临床验证、定期应用更新、功能重点、成本、为专家和患者提供的信息块、遵守国家法规和注册条件。满足所有要求的应用程序之一是软件包“ProRodinki”，它是专为俄罗斯联邦的患者和专家开发的。鉴于广泛的使用和快速发展的竞争环境，必须清醒地对待此类应用程序的资源，不要夸大其功能，也不要将其视为专家的替代品。
加拿大先进制造业的数字化
从 20 世纪 70 年代开始，计算机技术、可编程逻辑控制器和早期自动化的发展为制造业的第三次工业革命铺平了道路。这些技术也为第四次工业革命（4IR）奠定了基础，通常称为工业 4.0（I4.0）。工业 4.0 正在通过数字化和供应链多个部分（从生产车间到行政办公室）之间的互联互通来改变制造业。推动这一转变的关键技术包括自主机器人、高级数据分析、人工智能 (AI) 和智能传感器的使用。这些创新不仅改变了产品的设计、生产和消费方式，还改变了消费者维护和获取产品的方式。工业 4.0 还通过整合和连接生态系统中的供应商、制造商、客户和产品本身，提高了整个供应链的透明度 1。
数字土壤科学及其他 - GitHub Pages
1981 年的数字计算机技术已经远远落后于其他工具，例如穿孔卡，这是一种前电子数字数据存储和处理工具，被土壤科学家广泛使用（例如，Beckett 等人，1972）。在 McBratney 和 Webster（1981）的研究之前的几年，穿孔卡本身与模拟数据（例如 Buringh（1954）或 Webster 和 Beckett（1970）等人用于土壤和土地评估的航空照片）相比是一种改进。快进到今天，科学家已经接受并培育了由二进制的 1 和 0 组成的数字环境，而不是需要人工解释的模拟数据。人们使用包含数十万个土壤剖面的大型（> 10 Gb）电子数字土壤数据库制作世界数字地图。这些土壤数据可通过数字传感器和仪器快速获取。数据分析已启用
推进公共部门人工智能采购和应用
人工智能是指利用计算机技术执行学习、推理和解决问题等任务，而这些任务通常被认为需要人类智能才能完成。人工智能技术已在我们的社会中广泛应用——从指导我们在流媒体服务上观看节目的算法，到用于评估气候变化和绘制蛋白质结构的复杂模型。最近，随着政府和公民试图了解生成式或“认知式”人工智能的影响和潜在用途，人工智能技术重新引起了人们的兴趣。生成式人工智能与其他人工智能技术（主要使用模式识别来做决策）的区别在于，它能够利用从更广泛的数据集中学习到的知识来创建新的独特内容，例如文本和艺术。ChatGPT 等应用程序的普及使这项强大的技术迅速进入普通民众的手中。