XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System达芬奇
移植手术中的人工智能和机器人技术
本社论探讨了人工智能 (AI) 和机器人技术在移植手术中的变革性影响。通过将机器人的精确性与人工智能的分析相结合，这种整合可以改善器官移植的结果。人工智能算法会仔细检查患者数据，从而提高分配期间的器官兼容性。达芬奇手术系统等机器人系统可以实现复杂的手术，减少并发症并加快恢复速度。人工智能驱动的移植后监测可以识别早期排斥迹象，而量身定制的免疫抑制方案可以增强患者护理。未来的前景包括预测器官可用性、远程医疗支持的专业知识传播、生物工程器官和个性化免疫抑制。道德考虑包括隐私和算法偏见。在取得平衡时，负责任的人工智能和机器人技术应用可以彻底改变移植手术，为有需要的患者提供更光明的未来。
摄影测量史早期发展1
早期发展 1 尽管摄影测量法使用照片（或当今的数字图像）进行测量，但其概念的历史可以追溯到更早。1480 年，列奥纳多·达·芬奇写下了以下内容：“透视无非就是在玻璃后面看到一个物体，这块玻璃光滑而透明，在玻璃表面上可以标记出玻璃后面的所有事物。所有事物都通过金字塔线将其图像传递给眼睛，这些金字塔被上述玻璃切割。这些金字塔相交的位置离眼睛越近，其图像就越小” [Doyle，1964]。1492 年，他开始研究透视和中心投影，并发明了魔灯 2 [Gruner，1977]，尽管没有证据表明他实际上建造了一个工作模型，有人声称该设备实际上可以追溯到早期希腊人。透视和射影几何的原理构成了摄影测量理论发展的基础。达芬奇的许多同代艺术家都为
就业手册 - 职业发展中心
印度理工学院卡拉格普尔分校始终致力于通过引进新进步来提高成绩，这些进步包括微专业化、产学合作、促进跨学科、跨学科和多学科学习的综合安排，使学生能够在各自课程范围内超越自我。今年，该学院的学生收到了 48 份 CTC 录取通知书，金额在 0.5 到 2.64 千万卢比之间，其中包括 45 多个国际录取通知书，5 名外国学生也在校园招聘中获得了工作。超过 300 家公司参加了本次招聘季，涉及软件、高级编码、分析、咨询、核心工程公司、银行/金融、高频交易等各个领域。包括空中客车、埃森哲日本、达芬奇衍生品、EXL、谷歌、微软、高通、Squarepoint Capital、NK 证券、印度斯坦联合利华、塔塔钢铁、德州仪器、巴贾杰汽车、捷豹路虎等公司今年一直是 IIT KGP 的重要合作伙伴招聘者。我们还鼓励学生参加国内和国际的各种技术和社会文化活动，塑造他们的个性。
人工智能赋能的医疗突破.pub
关于在课堂上使用 ChatGPT 的争论现在已成为新闻热点。在本专栏中，我们将介绍包括 ChatGPT 在内的人工智能在医学领域取得的一些积极成就。人工智能的具体应用包括自然语言模型；ChatGPT 是目前最受欢迎的应用。人工智能还包括机器视觉和专家系统。机器视觉系统通过摄像头观察，人工智能软件解释摄像头所看到的内容以采取适当的措施。新车中的防撞系统就是机器视觉人工智能应用的完美示例。人工智能专家系统能够完成曾经只有人类才能完成的全部工作。完美的例子就是自动驾驶汽车。在医学领域，我们现在有了通过分析医学测试来诊断疾病的人工智能系统。我们还有人工智能增强型达芬奇®机器人手术系统与外科医生合作进行复杂的手术。最新的突破是在大脑、脊髓或身体其他部位植入传感器，以恢复因疾病或事故而丧失的人体功能。例如，加州大学旧金山分校和加州大学伯克利分校的一组研究人员最近通过创建一种医疗程序恢复了患者的说话能力，该程序利用人工智能的所有不同功能来解决问题。他们的最新研究刚刚于 2023 年 8 月 23 日发表在《自然医学杂志》上。
![arXiv:2408.10339v1 [quant-ph] 2024 年 8 月 19 日](/simg/2\2f6d686260270e25af52955d0d3c5d43f75756f0.png)
arXiv:2408.10339v1 [quant-ph] 2024 年 8 月 19 日
1 维也纳大学物理学院，维也纳量子科学与技术中心 (VCQ)，Boltzmanngasse 5，维也纳 A-1090，奥地利 2 巴斯克地区大学 UPV/EHU 物理化学系，Apartado 644，48080 毕尔巴鄂，西班牙 3 巴斯克地区大学 UPV/EHU EHU 量子中心，Barrio Sarriena，s/n，48940 Leioa，西班牙 4 维也纳大学物理学院和量子与时空方面研究网络 (TURIS)，Boltzmanngasse 5，1090 维也纳，奥地利 5 维也纳大学物理学院，维也纳物理博士学院 (VDSP)，Boltzmanngasse 5，维也纳 A-1090，奥地利 6 光子学与纳米技术研究所，国家研究委员会 (IFN-CNR)，L. Da Vinci 广场32, 20133 米兰, 意大利 7 Dipartimento di fisica, 米兰理工大学, L.达芬奇广场 32, 20133 米兰, 意大利 8 Departamento de F´ısica, 马德里卡洛斯三世大学, Avda. dela Universidad 30, 28911 Leganes, Spain 9 马德里材料科学研究所 (CSIC), Cantoblanco, E-28049 马德里, 西班牙 10 维也纳大学物理学院和研究网络量子与时空方面 (TURIS), Boltzmanngasse 5, 1090 Vienna, Austria
通过激光加工实现的金刚石量子技术
1 意大利国家研究委员会光子学和纳米技术研究所 (IFN-CNR) 和米兰理工大学物理系，意大利米兰 20133 列奥纳多达芬奇广场 32 号 2 加拿大阿尔伯塔省卡尔加里大学量子科学与技术研究所，加拿大阿尔伯塔省卡尔加里 T2N 1N4 3 卡迪夫大学物理与天文学院，英国卡迪夫 CF24 3AA 4 卡迪夫大学工程学院，英国卡迪夫 CF24 3AA 5 马德里康普顿斯大学材料物理系，西班牙马德里大学城 28040 6 东京大学工程学院机械工程系，日本东京 113-8656 7 都灵大学物理系和“纳米结构界面和表面”跨系中心，I-10125意大利都灵 8 国家研究委员会光子学与纳米技术研究所（CNR-IFN）、伊苏布里亚大学科学与高科技系，Via Valleggio 11，22100 科莫，意大利 9 CNR 光子学与纳米技术研究所，L-NESS，Via Anzani 42，22100 科莫，意大利 10 意大利理工学院，可持续未来技术中心，via Livorno 60，10144 都灵，意大利 11 都灵大学，分子生物学中心，via Nizza 52，10126 都灵，意大利 12 乌尔姆大学量子光学研究所，D-89081 乌尔姆，德国 13 乌尔姆大学综合量子科学与技术中心（IQst），D-89081 乌尔姆，德国
通过激光加工实现的金刚石量子技术
1 意大利国家研究委员会光子学和纳米技术研究所 (IFN-CNR) 和米兰理工大学物理系，意大利米兰 20133 列奥纳多达芬奇广场 32 号 2 加拿大阿尔伯塔省卡尔加里大学量子科学与技术研究所，加拿大阿尔伯塔省卡尔加里 T2N 1N4 3 卡迪夫大学物理与天文学院，英国卡迪夫 CF24 3AA 4 卡迪夫大学工程学院，英国卡迪夫 CF24 3AA 5 马德里康普顿斯大学材料物理系，西班牙马德里大学城 28040 6 东京大学工程学院机械工程系，日本东京 113-8656 7 都灵大学物理系和“纳米结构界面和表面”跨系中心，I-10125意大利都灵 8 国家研究委员会光子学与纳米技术研究所（CNR-IFN）、伊苏布里亚大学科学与高科技系，Via Valleggio 11，22100 科莫，意大利 9 CNR 光子学与纳米技术研究所，L-NESS，Via Anzani 42，22100 科莫，意大利 10 意大利理工学院，可持续未来技术中心，via Livorno 60，10144 都灵，意大利 11 都灵大学，分子生物学中心，via Nizza 52，10126 都灵，意大利 12 乌尔姆大学量子光学研究所，D-89081 乌尔姆，德国 13 乌尔姆大学综合量子科学与技术中心（IQst），D-89081 乌尔姆，德国
用于机器人辅助手术工作量预测的多模态生理信号
在机器人辅助手术期间监测外科医生的工作量可以指导任务需求的分配、调整系统界面和评估机器人系统的可用性。当前测量认知负荷的做法主要依赖于主观且会扰乱手术工作流程的问卷。为了解决这一限制，展示了一个计算框架来预测远程机器人手术期间的用户工作量。该框架利用无线传感器来监测外科医生的认知负荷并预测他们的认知状态。在经过验证的达芬奇技能模拟器上执行手术技能任务的十二名外科医生同时记录了多种生理模式（例如心率变异性、皮肤电和脑电图活动）的连续数据。这些手术任务的难度各不相同，例如，需要不同的视觉处理需求和精细运动控制程度。使用独立成分分析融合收集的多模态生理信号，并将预测结果与真实工作量水平进行比较。结果比较了不同分类器、传感器融合方案和生理模态（即使用单一模态与多种模态进行预测）的性能。结果发现，我们的多传感器方法优于单个信号，并且可以在基本和复杂的手术技能任务中 83.2% 的时间内正确预测认知工作量水平。
促进航空活动
农业 日食 政府在航空航天业 星系 地面服务和澳大利亚航空业 行星际旅行维护 农作物喷粉 光 制造 人工降雨 水手探测器 职业 经济影响 流星 飞行员和飞行员 食品和营养 月球证书 国际农业天文台 飞行员培训 航空中心 轨道天文台 航天器设计 国际飞行农民 轨道和轨迹 乘务员和光合作用 天文馆 空姐 天气 行星 试飞员 气象卫星 太阳系 航空航天业女性 星星 艺术 太阳 化学 望远镜 气球 紫外线 空气 纪念邮票 宇宙 合金和奖牌 X射线 原子 达芬奇、列奥纳多 大气 航空史 生物学 化学能 徽章 封闭的生态系统 飞机内部 太空动物 元素 风筝 航空医学 燃料 奖牌和装饰品 鸟类飞行 气体 模型飞机 昼夜节律 润滑剂 神话 封闭的生态系统 推进剂 艺术品 外星生命 比重 摄影水培法 飞行员和机组人员机翼 光合作用 地球科学 科幻小说 太空生物学 奖杯和奖项 气团 职业指导 应用技术 天文学 卫星 空中交通管制 天文地质学 小行星 陆军航空 航天学 航天学 宇航员 天文学 天文学职业 大气 彗星 包机飞行 极光 星座 飞行指导 航空天气 宇宙射线 通用航空 波义尔定律图表
人工智能在医疗保健领域的应用
人工智能 (AI) 不仅对医疗行业，而且对许多其他行业都有着深远的影响。人工智能的理论基础奠定于 20 世纪 50 年代，此后发展成为不同的人工智能子领域。最近，人工智能范围内的两个突出子领域是机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术。ML 专注于分析现有数据以进行预测，而 DL 使用神经网络来模仿人脑的功能。如今，在医疗领域，我们可以看到许多与人工智能在不同领域（如医学成像、诊断、药物开发和个性化治疗计划）的使用相关的项目，甚至日常应用。例如，在放射学领域，使用人工智能来提高医学图像分析的速度和准确性，可以更早、更准确地做出诊断。达芬奇手术系统等机器人手术平台已经开始集成人工智能来自动化任务并提高手术安全性。随着智能手机、可穿戴技术和物联网应用的出现，人工智能驱动的医疗保健解决方案变得越来越容易获得和有效。本文旨在简要概述人工智能，研究其在医疗保健领域的贡献和实际应用，评估其对医学教育的影响，并讨论其融入医学领域的伦理挑战。通过深入了解人工智能的潜力，本研究旨在为医疗保健专业人士提供人工智能在现代医学中作用的全面视角。关键词：人工智能；医学中的人工智能；深度学习；机器学习