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使用HRMAS的机器学习协助对脑肿瘤边缘的术中评估
对肿瘤的完整切除对于神经胶质瘤患者的生存很重要。即使达到了总切除术，在切除腔风险中剩下的微尺度组织复发。高分辨率魔术角旋转核磁共振（HRMAS NMR）技术可以使用生物标志物代谢物的峰强度来区分健康和机构组织。该方法是快速，敏感的，并且可以与小型和未经处理的样品一起使用，这使其成为手术期间实时分析的良好功能。然而，只能制作出有针对性的肛门，可以制造出已知肿瘤生物标志物的存在，这需要具有化学背景的技术人员，并且在手术期间就具有有关肿瘤代谢的知识的病理学家。在这里，我们表明我们可以实时执行此分析，并可以使用机器学习以不定目标的方式分析完整的频谱。我们在神经胶质瘤和对照样品的新型和大型HRMA NMR数据集（n = 565）上工作，该数据集也标有定量病理分析。我们的结果表明，基于森林的随机方法可以用肿瘤细胞的样品准确和对照区分，以中位AUC为85.6％，AUPR为93.4％。我们还表明，我们可以进一步区分良性和恶性样本，中位AUC为87.1％，AUPR为96.1％。我们分析了分类的特征（峰值）重要性，以解释分类器的结果并验证已知的恶性生物标志物（如肌酸和2-羟基氯丁烷）在区分肿瘤和正常细胞方面起着重要作用，并提出了新的生物标志物区域。
朝着AI逻辑和脑电图传感器的轻巧融合，以在IoT设备上启用基于超边缘的EEG分析
我想对我令人难以置信的论文主管Zubair博士表示最深切的感谢。Fadlullah和Quazi Abidur Rahman博士在我的硕士旅程中提供了巨大的支持和指导。我真的很感激他们给了我机会在他们的监督下做论文。他们的智慧和善良的建议帮助我学习了有关计算机科学研究的许多宝贵的经验教训，并在硕士的教育中获得了令人愉快的经验。我还要感谢爱达荷州立大学电气和计算机工程系的Mostafa Fouda博士的洞察力和指导，这帮助我扩大了我在领域的研究知识。我对家人的爱，鼓励，祈祷和牺牲表示最大的感谢，以帮助我为改善未来做准备。他们一直在激励我继续前进，并启发我成长为一个个人。最后，我要感谢我在莱克黑德大学（Lakehead University）的好朋友和同事，他们在整个旅程中都为我提供了道德支持，并不时借给他们的帮助。
面向边缘的通用 CNN 加速器
多类算法：GBM、XGBoost、随机森林、逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、决策树、多项式 SVM、RBF SVM、SVM、CNN、RNN、CRNN、ANN 单类算法：局部离群因子、一类 SVM、一类随机森林、孤立森林 标记、记录、验证和可视化时间序列传感器数据
将人工智能工作负载分配至智能边缘的注意事项
解决方案 AI 的价值取决于其在生产系统中的使用能力以及随着时间的推移而不断改进的能力。近年来，AI 和 ML 技术在执行疾病诊断和合同审查等复杂认知任务方面表现出显著的进步。考虑到可以让人类工作者专注于由 AI 完成的初始“准备工作”的更高级别任务，许多企业正在扩大 AI/ML 计划，以保持市场竞争力，并在基础设施、解决方案和人才方面进行大量投资。编排解决方案已准备好扩展支持 AI 的系统所需的运营和支持基础设施 - 无需重新架构基础设施即可管理数百到数百万个 AI 端点。
GEM-Analytics：云到边缘的人工智能能源管理 ⋆
摘要。能源分析、预测和优化方法在管理热电联产 (CHP) 系统的能源生产中起着重要作用，有助于找到最合适的运行点。事实上，拥有此类热电联产系统的多个行业可以通过应用多种技术实时预测系统的最佳负载，从而显著降低总体成本。然而，这是一项复杂的任务，需要处理来自多个数据源（物联网传感器、智能电表等）的大量信息，并且在大多数情况下，由拥有 CHP 的公司的能源经理手动执行。因此，借助机器学习方法和雾计算等新先进技术可以显著简化和自动化处理大量数据的能源管理系统的实时分析和预测。在本文中，我们介绍了 GEM-Analytics，这是一个利用雾计算实现基于 AI 的方法在网络边缘进行能源分析的新平台。特别是，我们介绍了两个涉及热电联产厂的用例，这些工厂需要最佳策略来降低总体能源供应成本。在所有案例研究中，我们都表明我们的平台可以改善与基线相比的能源负荷预测，从而降低工业客户产生的成本。
边缘的安全：一个安全框架，可确定使用高度自动化车辆的未来运输系统中的边缘条件
抽象的自动驾驶系统（ADS）具有提高安全性的潜力，但也有可能将运输系统扩展到其边缘条件之外的风险，超越了操作条件（操作设计域（ODD）），在该条件下，给定的广告或其功能是专门设计用于运行的。奇数本身是已知边界和操作未知边界的函数。已知的边界是由车辆设计师定义的；未知的界限是基于操作系统在车辆建造的假设之外运行系统的人而产生的。在边缘条件下识别和减轻可能发生故障的风险的过程是系统安全工程（SSE）的基石；但是，SSE从业人员可能并不总是说明其风险缓解决议所基于的假设。这是针对高度自动化车辆（HAV）开发的算法的一个特别关键的问题。预防伤害社区，工程师和设计师必须认识到，自动化引入了运输安全的根本转变，并且需要新的运输流行病学和安全科学范式，该范式结合了存在的边缘条件以及如何促进失败。旨在为伤害预防社区提供与HAV开发的基础组织框架，我们提出了两种经典安全模型的混合：瑞士奶酪模型，该模型专注于安全层和冗余，以及在活动之前和事件发生之前和之后确定演员及其职责的Haddon Matrix。
战术边缘的数据管理
信息技术现代化是美国联邦政府的首要任务，而作为最大的机构之一，国防部 (DOD) 对此尤为关注。现代化带来的好处包括更好的客户参与度、成本节约和效率——这与总统管理议程的跨机构优先目标不谋而合。所有这些要素都有一个共同点：数据。无论目标是增加远程办公和远程访问，还是优化人工智能等下一代技术，国防部都需要一个统一的数据管理平台。挑战在于，被称为海量数据碎片化的字面脱节往往会阻碍国防部走向现代化的道路。海量数据碎片化的根本原因包括数据资产的扩散，这些数据资产存储在不同的地方。在过去十年中，创新为云、托管服务提供商和企业数据中心提供了可选性，但也加剧了碎片化问题。拥有超过 10,000 个操作系统，数千个
牙龈边缘的细化：生物深度与区域...
█图4：A。前上颌前节的正面视图显示出不规则的牙龈边缘，肥厚的上颌frenum和两个出血部位，其中从中央和外侧切牙的根部从中部和侧牙之间取出微小粘剂。B.二极管激光牙龈切除术后牙龈边缘接近理想，并且进行了培养学。C.软组织愈合后，保持牙龈缘，没有明显的疤痕。
潮湿的森林边缘的土地使用选择
ASB于1991年启动，以解决斜线和燃烧农业的农艺，环境，社会和政治含义。主要活性是对土地清理和随后的土地使用的模式进行表征，并量化碳库存的变化。m Ethods：在巴西，喀麦隆和印度尼西亚的94个地点的植被，垃圾和土壤中测量了碳库存。每个国家采样的地点都包含未受干扰或有选择性登录的森林，作为代表增加土地使用强度的参考点和系统。