XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语音分析
使用WAV2VEC 2.0功能
本研究探讨了使用机器学习来对语音的声学特征进行分类以检测学龄前儿童的听力损失的可行性。承认早期听力损失识别的批评发展影响以及与该年龄段的传统测试方法相关的挑战，我们提出了一种新颖的，可扩展的方法杠杆自动语音分析。使用有或没有听力损失的儿童的语音记录，我们使用WAV2VEC 2.0并比较功能集来捕获语音特征并比较LSTM，DNN和XGBoost分类器。我们的发现表明，这些模型可以准确区分听力损失的儿童的语音和正常听力的儿童的语音，最多可获得96.4％的精度。这项概念验证研究表明，使用语音进行早期听力损失检测的潜力，以及通往非侵入性，可扩展的筛查工具的途径，这些工具可能会显着有益于早期发展结果。索引术语：听力损失，语音分析，语音分类，WAV2VEC 2.0，计算听力学
DNA测试及其在犯罪检测中的使用
（i）DNA（脱氧核糖核酸）（ii）RNA（核糖核酸）（iii）Lie-detector检验（IV）测试（V）脑映射测试（P300）（VI）NARCO分析测试（也称为真实血清测试（VII）语音分析测试（VIII）手指打印（VIII）手指打印（IX）
人工智能改善心力衰竭患者的远程患者管理
• 根据 TIM-HF2 试验的注释数据集（> 200 万次测量）开发机器学习算法 • 实施算法以支持临床决策过程 • 可穿戴设备和智能手机整合新的生命参数 • 使用深度神经网络进行语音分析以诊断水肿代偿 • 体力活动作为死亡率和发病率的标志
推荐引用 推荐引用 Tori R. Kricken，《倾听你（微醺的）内心的声音：人工智能不是你的酒友》，83 Md. L. Rev. (2024) 可从以下网址获取：https://digitalcommons.law.umaryland.edu/mlr/vol83/iss2/5
人工智能无处不在，帮助和保护着社会，对吧？仅用十二秒，人工智能就可以根据一个人的语音（无论说了什么）检测酒精中毒并挽救因醉酒行为而受到威胁的生命。人工智能的最新进展已经达到了这样的程度：这种技术不仅存在，而且价格低廉、即时、易于获取、越来越准确，并且可能无法检测到。然而，这种语音分析也可能使主体受到指控，并可能泄露高度个人信息，同时绕过典型的宪法保护。应该质疑这种技术，以免社会用编码程序取代人类判断，这些程序抹杀隐私并误判性格——对于传统上代表性不足的人群而言，这种做法往往具有歧视性。语音分析“大数据”突破的必要伴侣是对这些进步如何调整个人权利的深思熟虑的评估。从第一修正案的自由到第十四修正案的正当程序和平等保护，用于识别酒精醉酒的基于音频的深度学习算法提出了必须解决的宪法挑战。本文就是这样做的。
通过咨询BTO解决方案转化业务
Atento的AI工作室是通过AI的智能应用来推动变革性客户体验的最前沿。通过将AI聊天机器人，语音分析和机器学习算法结合起来，AI Studio使Atento能够提供自动解决方案，这些解决方案不仅可以管理大量的客户互动，而且还提供了大规模的个性化体验。该技术使企业能够预测客户需求，提供一致的消息传递并实时优化互动，从而导致响应时间更快，减少运营成本并增强了客户满意度。
简历 - 博士卡维塔·塔库尔
1. 书名 - 优化老龄化人口辅助技术 章节 - 通过语音分析实现老年人心脏监测辅助技术 作者 - Anjali Deshpande、Kavita Thakur、Arun Shrihari Zadgaonkar，出版商：IGI Global International，ISBN13：9781466695306，EISBN13：9781466695313，第 335-356 页，2015 年 9 月。编辑：Yosry Morsi 教授，斯威本科技大学，澳大利亚，Anupam Shukla 教授，信息技术与管理学院，瓜廖尔，印度，Chandra Prakash Rathor，信息技术与管理学院，瓜廖尔，印度
帕金森病检测中的人工智能
摘要：帕金森病 (PD) 是一种渐进性的神经退行性疾病，其特征是运动和非运动症状，严重损害生活质量。由于帕金森病症状复杂且与其他神经系统疾病的特征重叠，早期发现和准确诊断帕金森病仍然是一项严峻的挑战。人工智能 (AI) 已成为医学诊断的有力工具，尤其是通过应用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术。本综述探讨了基于人工智能的帕金森病检测和诊断方法的进展，重点介绍了用于图像处理、语音分析、步态评估和生物标志物识别的各种 ML 算法和 DL 架构。本综述重点介绍了支持向量机 (SVM)、随机森林、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 等不同模型在对 PD 进行分类和预测疾病进展方面的优势和局限性。此外，它还讨论了数据采集、特征选择方面的挑战，以及对大型多样化数据集的需求以提高模型的通用性。将人工智能融入临床实践，在提高诊断准确性、减轻人工评估负担和为帕金森病患者提供个性化治疗策略方面具有巨大的潜力。关键词：帕金森病检测、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、深度学习 (DP)、卷积神经网络 (CNN)、支持向量机 (SVM)、循环神经网络 (RNN)、脑成像、步态分析、语音分析、生物标志物、神经退行性疾病。
商业智能中的人工智能 - DiVA 门户
AI - 人工智能：机器的概念，它可以独立思考，根据输入做出决策。ML - 机器学习：人工智能学习和适应人类问题的一种方法，例如图像识别、语音分析和音乐创作。BI - 商业智能：是公司可以用来分析和预测市场变化的方法。BIS - 商业智能系统：处理商业智能的系统的定义。BD - 大数据：指公司开展业务、使用公司产品等时生成的数据的流行词。ETL - 提取、转换和加载：从源中提取数据、将其转换为符合数据标准，然后通过程序让管理人员可以访问数据的过程。DIC - 数据检查委员会：瑞典的机构，现称为完整性保护局，旨在保护瑞典个人数据。在瑞典以前称为 Datainspektionen，现在称为 Integritetsskyddsmyndigheten。DM – 数据挖掘：出于商业目的生成和分析数据 FRA – Försvarets radioanstalt：瑞典专注于信息安全的权威机构
实体器官移植的现状和未来潜力
人工智能 (AI) 是指用于完成通常需要人类智能才能完成的任务的计算机算法。典型的例子包括复杂的决策和图像或语音分析。人工智能在医疗保健领域的应用正在迅速发展，毫无疑问，它在实体器官移植领域具有巨大的潜力。在这篇综述中，我们概述了基于人工智能的实体器官移植方法。特别是，我们确定了可以通过人工智能促进的四个关键移植领域：器官分配和供体-受体配对、移植肿瘤学、实时免疫抑制方案和精准移植病理学。潜在的实现范围很广——从改进的分配算法、智能供体-受体匹配和免疫抑制的动态适应到移植病理学的自动分析。我们确信，我们正处于移植新数字时代的开端，人工智能有可能提高移植物和患者的存活率。本文让我们一窥人工智能创新如何为移植界塑造一个令人兴奋的未来。