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DermEngine 面向未来皮肤病学的 AI 算法
结果，他们必须能够获得高效、优质和有效的服务。不幸的是，由于皮肤科医生短缺问题日益严重，北美大多数患者的情况并非如此，平均等待专业医生的时间超过两个月。因此，越来越多的医疗专业人员提供皮肤科服务，以满足这种快速增长的需求。识别皮肤病变的性质在很大程度上依赖于护理提供者的专业知识。然而，由于皮肤图像分析和分类的复杂性，这个过程通常对即使是最有经验的专家来说也很有挑战性，因此会产生大量不必要的活检标本。患者接受侵入性手术的经济负担和身体创伤，再加上皮肤癌病例的低假阳性率，使得有必要采用新一代工具来支持准确的、基于证据的临床决策。人工智能如何支持这一日益增长的需求？利用技术的力量代表着对色素性皮肤病变的分析和诊断有了巨大的进步。人工智能 (AI) 技术有能力彻底改变医疗专业人员为患者提供最佳医疗结果的方式。机器学习能力成为战略技术盟友，可根据对数百万先前分类的病例的累积分析提供高度准确的决策支持。旨在与该领域的主要利益相关者密切合作的全球举措更好地展示了 AI 在皮肤病学中的实施潜力。可以通过该领域不同研究领导者的累积参与来研究和促进 AI 算法的力量和特异性，就像 ISIC 图像分类挑战赛所鼓励的那样。
面向特定领域的可解释人工智能
皮肤癌检测是临床决策支持的一个常见应用 [7]。由于皮肤癌患者数量的增加和早期检测的良好治疗效果，过去几年来，人们在该领域进行了大量研究。在此背景下，DNN 已成为开发皮肤图像分类模型的可行方法 [2、8、12、30]。社区的高度关注导致出现了各种不同方法，其性能水平也参差不齐。1 所有方法的共同点都是训练一个可用于诊断并从而用于临床决策支持的模型。因此，新方法的评估标准通常是它们是否能够使模型在各种皮肤病诊断任务中取得更好的性能结果 [21]。同时，其他 AI 研究领域也越来越多地考虑对模型预测的解释。相比之下，这些技术在皮肤图像分类中的应用几乎没有得到解决，尽管最近的一些研究已经认识到
面向汽车零部件制造商的人工智能
人工智能为汽车零部件制造商提供了改进制造工艺的新方法，并帮助他们满足客户严苛的质量要求。基于人工智能的系统可以优化缺陷检测和分类，防止生产线意外停机，更好地评估设备的剩余使用寿命，从而降低成本、缩短工期并提高客户满意度。
故障模式和面向可靠性的系统设计...
未来电动飞机和混合动力飞机对电力的需求不断增加，机载系统的高功率电力转换研究工作一直在进行中。航空系统的安全关键性质使航空电力转换器的可靠性成为关键的设计考虑因素。本文研究了电力电子系统的可靠性，重点研究了关键子部件的寿命限制因素。为起动发电机驱动转换器建模了不同系统电压水平下的电压源功率转换器的可靠性。一个关键的观察结果是，Si IGBT 器件足以满足低压和中压系统（高达 540 V）的可靠性要求。在更高的系统电压（高于 540 V）下，使用 Si IGBT 进行设计需要多级拓扑。在恒定功率曲线驱动中，转换器直流链路中薄膜电容器的磨损故障对系统可靠性的影响最小。在没有增强电压降额的多级拓扑中，系统可靠性主要受宇宙射线引起的随机故障影响。仿真结果表明，在高系统电压 (810 V) 下，带有 SiC mosfet 的 2 L 拓扑在可靠性方面优于基于 Si IGBT 的 3 L 拓扑。
面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。
面向临床数据科学家的 AI 探索与创新
● 导航到工具 > 全局选项 > Copilot。 ● 勾选“启用 GitHub Copilot”。 ● 下载并安装 Copilot Agent 组件。 ● 单击“登录”按钮。 ● 在“GitHub Copilot：登录”对话框中，复制验证码。 ● GitHub Copilot：登录 ● 导航到或单击链接 https://github.com/login/device，粘贴验证码并单击“继续”。 ● GitHub 将请求 GitHub Copilot 必要的权限。要批准这些权限，请单击“授权 GitHub Copilot 插件”。 ● 权限获得批准后，您的 RStudio IDE 将显示当前登录的用户。 ● 关闭全局选项对话框，打开源文件（.R、.py、.qmd 等）并开始使用 Copilot 编码！
面向未来 CPU、GPU、FPGA 应用的 48V 至 0.7V/2,000A 电源转换的现状和未来研究方向 PDF
摘要 本教程将讨论数据中心/服务器以及 AI 和机器学习系统中使用的 48V 至 0.7V (2,000A) 电源转换器所面临的挑战和解决方案。将讨论和比较两种电源架构。第一种架构是两级架构，其中 48V 转换为 12V（或另一个中间电平），然后将 12V 转换为 0.7V。第二种架构是“单级”，其中 48V“直接”转换为 0.7V。使用“直接”转换架构，无法访问（可见）中间电压总线。在简要介绍广泛应用于数据中心、服务器等的 OAM（OCP 加速器模块）的背景信息和功率要求之后，本教程将提供对降低功率损耗和提高功率密度的技术的新认识。本教程将首先回顾两级架构的最新技术并评估其优点和局限性。然后，本教程将回顾“单级”架构的最新技术并评估其优缺点。基于上述分析和回顾，本教程将提出并讨论 48V 至 0.7V（低至 0.3V）、2,000A（或更高）的应用研究方向，以实现极高的效率、极小的尺寸和电流共享、可扩展、快速动态响应等。
EmbodiedScan：面向具身 AI 的整体多模式 3D 感知套件
摘要 在计算机视觉和机器人领域，具身代理有望探索其环境并执行人类的指令。 这就需要能够根据第一人称观察充分理解 3D 场景，并将其语境化为语言进行交互。 然而，传统研究更多地侧重于从全局视角进行场景级输入和输出设置。 为了解决这一差距，我们引入了 EmbodiedScan，这是一个多模态、以自我为中心的 3D 感知数据集和整体 3D 场景理解的基准。 它包含超过 5k 个扫描，封装了 1M 个以自我为中心的 RGB-D 视图、1M 个语言提示、160k 个 3D 导向框，涵盖 760 多个类别，其中一些与 LVIS 部分一致，以及具有 80 个常见类别的密集语义占用率。 基于这个数据库，我们引入了一个名为 Embodied Perceptron 的基线框架。它能够处理任意数量的多模态输入，并表现出卓越的 3D 感知能力，无论是在我们建立的两个系列基准测试（即基本 3D 感知任务和基于语言的任务）中，还是在野外。
