XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计算机辅助
影响计算机辅助成功的因素...
低外部集成度，高内部集成度。由于缺乏代码生成系统，样本中只有两家公司报告了“高内部集成度”分数。在传统的定制设计和实施实践中。运输公司，一个项目团队在整个项目过程中都使用德州仪器的 IEF 工具——相反，在集成的 CASE 环境中，工具将用于从高级设计批评系统生成代码，这可能解释了对用户规范的需求较少。有趣的是，在这些环境中使用 CASE 加强了有效的外部集成。在
精神分裂症的计算机辅助认知矫正
简介：精神分裂症被认为是一种多因素脑部疾病，因为其病因既有生物因素也有社会心理因素。其特征是现实扭曲、感知以及思维结构和内容明显紊乱、所有心理功能症状以及认知缺陷。认知缺陷以及精神分裂症的主要症状和伴随症状是患者在职业、社交和人际交往方面面临重大困难的原因，并阻碍患者顺利融入社会。一个关键假设是，改善患者的认知缺陷将有助于提高生活质量，并改善他们的功能和自主性。目的：本文的文献综述旨在研究精神分裂症患者的计算机辅助认知康复。近年来，人们的兴趣已经转向使用各种认知康复计划作为这些患者康复和重新融入社会的主要方法。方法：所用方法包括在 PubMed 平台上使用关键词“计算机化或计算机辅助和认知康复或认知矫正和精神分裂症非老年人”搜索和查看生成的文献。结果：选择了 2010 年至 2021 年期间在世界各地发表的 44 篇文章。结果表明，3410 名年龄在 18 至 50 岁之间的患者参与了研究，并通过计算机软件进行了基于计算机的认知康复测试。研究结果：结果表明，使用计算机为认知康复提出了一个有趣的建议。它似乎有积极的影响，并能改善注意力、逻辑、记忆力、执行功能和社交技能方面的认知缺陷。关键词：计算机辅助康复；计算机辅助矫正；认知增强；精神分裂症
计算机辅助药物研发的人工智能
人工智能 (AI) 在多个科学领域的不断应用以及计算机软件和硬件的快速进步以及其他参数迅速推动了这一发展。该技术可以有效解决传统药物开发中的许多挑战和限制。传统上，人们会筛选大规模化学库来寻找一种有前途的药物。近年来，更合理的基于结构的药物设计方法避免了第一阶段的筛选，但仍然需要化学家设计、合成和测试各种化合物以生产可能的新药。将一种有前途的化学品转化为候选药物的过程可能既昂贵又耗时。此外，即使在实验室研究中表现出希望，新的候选药物仍可能在临床试验中失败。事实上，经过 I 期试验的候选药物中只有不到 10% 真正进入市场。因此，人工智能系统无与伦比的数据处理能力可能以四种不同的方式加速和增强药物开发过程：通过打开与新生物系统的联系、更优越或独特的化学反应、更高的成功率以及更快和更便宜的创新试验。由于这些技术可用于解决各种发现场景和生物靶点，因此理解和区分用例至关重要。因此，我们强调了人工智能如何在制药科学的各个领域得到应用，包括深入的药物研发机会。
计算机辅助工业设计系统的优化...
摘要：客机概念设计系统可以辅助设计人员提高设计质量、提高工作效率、缩短设计周期、降低研发成本。针对现有客机概念设计系统TADAO存在技术路线不足、设计辅助能力弱、部分模块缺乏理论推导、系统鲁棒性弱等不足，本文对客机基本参数估算模块、客舱布局模块、机翼尾翼外形初步设计模块进行了更新，并增加了总体参数灵敏度分析模块。参考相关飞机总体设计文献及理论推导，总结出一套基本参数初步估算方法，能够以较少的输入参数估算出主要基本参数。参考相关飞机总体设计文献，总结出一套机翼尾翼外形初步设计方法，可用于快速外形设计；通过比较不同的技术路线，确定了总体参数灵敏度分析方法。
计算机辅助药物设计综述
药物设计、发现和评价中的计算方法。一般来说，药物发现需要很长的时间（约 12 年）和数十亿美元的资金。它包括创建新分子、将分子对接至靶蛋白、分析分子相互作用、估计结合强度和药物特性。计算机辅助药物设计 (CADD) 具有成本效益，并且无需进行一些生物学试验。它主要包括两种类型的药物设计，即基于结构的药物设计和基于配体的药物设计。通过它，我们可以了解药物受体相互作用。基于结构的药物设计包括结合位点识别、对接和储存、虚拟筛选、化合物选择、先导优化。基于配体的药物设计包括定量结构活性关系、药理学建模和基于结构的药物设计所遵循的步骤。我们可以看到，CADD 有助于识别药物的合适特性及其兼容性，从而轻松进行临床前试验。
计算机辅助药物设计和分子动力学...
为解决类风湿性关节炎、1 型糖尿病和格雷夫斯病的药物耐药性问题，选取 32 种化合物作为自身免疫性疾病的新型抑制剂，进行 2D-QSAR、3D-QSAR、对接、ADMET 和分子动力学 (MD) 模拟实验。2D-QSAR 研究采用遗传近似-多元线性回归 (GA-MLR)。实验活性与模型 1 获得的活性显示出良好的相关性 (r2 = 0.7616 和 q2 = 0.6327)。使用 3D-QSAR 技术对构效关系 (SAR) 进行了统计研究，对于一个高预测模型——比较分子场分析 (CoMFA：Q2=0.785；R2=0.936；rext2= 0.818)，该技术产生了很强的统计意义。根据对预测模型轮廓图的全面检查，立体场和静电场控制着生物活性。这些信息对于理解创造新的、强大的自身免疫性疾病抑制剂所必须具备的品质非常有用。通过这些发现，设计了 70 种具有改进的受体靶向活性的新抑制剂。最后的先导化合物是化合物 32 和设计化合物 D40，它们是通过虚拟筛选和随后的分子对接发现的。根据对每个蛋白质-配体复合物的 MD 模拟结果，化合物 32 和 D40 能够靶向蛋白质，例如精氨酸脱亚胺酶 4 (PAD4)、主要组织相容性复合体 (MHC) II 类 HLA-DQ-ALPHA 链和促甲状腺激素受体 (或 TSH 受体) 蛋白。我们的研究表明，化合物 32 和设计化合物 D40 可以在体外和体内针对某些选定的自身免疫性疾病进行研究。还测量了选定药物的 MM/GBSA 结合自由能。用于模式识别、结构相似性和热点结合能预测。
先进计算机辅助 I 规划和... - DTIC
专家系统一方面将允许决策者越来越自动化或由非专业人员控制，另一方面将通过及时提供信息和快速评估替代战略大大扩展军事指挥官的能力。在个人面临人身危险的情况下，此类设施变得更加重要。现在，计算机架构有望通过使用并行处理和系统网络等技术来促进高速处理甚至“彼得”量的数据。
计算机辅助工艺规划 (CAPP) - archives.njit.edu
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研究论文 计算机辅助脑肿瘤诊断
脑瘤是一种致命的神经系统疾病，由脑或颅骨内细胞异常和不受控制的生长引起。患有这种疾病的患者的死亡率正在逐渐上升。手动分析磁共振图像 (MRI) 不足以有效准确地诊断脑瘤。早期诊断疾病可以及时治疗，从而提高患者的存活率。现代脑成像方法提高了脑瘤的检出率。在过去的几年里，已经进行了大量研究以利用计算机辅助诊断人类脑瘤，以实现 100% 的诊断准确率。本研究的重点是通过卷积神经网络 (CNN) 对脑瘤进行早期诊断，以提高最先进的诊断准确率。所提出的 CNN 是在包含脑瘤 MRI 的基准数据集 BR35H 上进行训练的。在六个不同的数据集（即 BMI-I、BTI、BMI-II、BTS、BMI-III 和 BD-BT）上评估了模型的性能和可持续性。为了提高模型的性能并使其对完全看不见的数据具有可持续性，我们采用了不同的几何数据增强技术以及统计标准化。所提出的基于 CNN 的脑肿瘤诊断 CAD 系统比其他系统表现更好，平均准确率约为 98.8%，特异性约为 0.99。它还对两个脑部 MRI 数据集（即 BTS 和 BD-BT）的诊断正确率为 100%。我们还将所提出的系统的性能与其他现有系统进行了比较，分析表明，所提出的系统优于所有系统。