XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高数
RBHAP-HLB框架具有高数据隐私的安全EHR
对于数据安全和完整性，利用区块链的电子健康记录（EHRS）的共享正在成为至关重要的愿景。但是，在现行研究中使用的区块链和存储会出现安全性和可伸缩性问题。为了克服这些问题，本文提出了一种基于二次插值的新型布朗运动双椭圆曲线加密术（QI-BM-DECC）的中心EHR，该EHR在超ledger区块链（HLB）中使用跨层间文件系统（IPFS）固定。主要是在医院网站上注册患者和医生；然后，为患者生成键和QR码。之后，患者登录凭据详细信息，QR码和登录目的。成功登录后，患者进行了在线咨询预订；然后，进行咨询以医生安排的时间为基础。之后，患者使用QI-BM-DECC的IPF将EHR安全地上传到HLB上。同时，使用选定属性创建了一个以属性为中心的hashed访问策略。之后，使用平均公共键 - 数字签名算法（MP-DSA）方法，签署了哈希访问策略。当医生请求EHR访问请求时，会验证签名并将访问请求发送给患者。现在，医生在被患者接受后从IPF下载EHR。体验结果表现出所提出的技术对其他机制的主导地位。
利用区块链以提高数据完整性和...
在数字时代，数据准确性和安全性对于确保信息系统运行良好非常重要。涉及在线风险和数据泄露时，旧的做事方式并不总是有效。本文介绍了如何使用区块链技术来通过转换数据安全性和完整性来使信息系统更安全，更可靠。区块链是一种自主记录系统，以透明和不变而闻名。这使其成为安全管理数据的绝佳选择。该研究探讨了如何将区块链添加到当前的计算机系统中，以减少脆弱性并更好地保护数据。首先，我们将讨论区块链技术背后的基本思想，例如其结构和使其安全性的加密方法。也讨论了不同类型的区块链，例如公共，私人和组区块链，以及如何在各种信息系统中使用它们。该研究表明，通过许多案例研究，如何在医疗保健，银行业和供应链管理等领域中使用区块链。在每个案例研究中，区块链的引入与更好的安全结果相关，例如未经许可访问或更改数据的尝试较少。本文还讨论了使用区块链的问题，例如如何使其可扩展，使用多少能量以及如何以遵循规则的方式使用。将来，研究人员应努力使区块链设置更好地工作，并找到可以与广泛信息系统一起使用的兼容解决方案。根据我们的研究，我们可以说区块链是提高数据安全性和完整性的好方法，但是需要考虑到系统特定的需求和可能的权衡来仔细整合。
人工智能如何提高数据质量以获得更好的业务洞察
在当今快速发展的数字环境中，组织在管理和维护整个企业系统的数据质量方面面临着前所未有的挑战。这篇综合性文章探讨了人工智能 (AI) 如何彻底改变数据质量管理，提供复杂的数据清理、验证和丰富解决方案。本文研究了数据质量挑战的现状，介绍了人工智能驱动的解决方案，并通过金融服务和制造业领域的实际应用展示了它们的影响。通过详细的案例研究和行业研究，它调查了实施最佳实践。它评估了人工智能驱动的数据质量解决方案对商业智能、预测准确性、客户洞察力和运营效率的变革性影响。
Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化
最近，BPM社区已开始尝试LLMS以提取过程信息并从自然文本中生成工艺模型，并采用[1,2,2,3,4,5]等方法。这些作品表明了该任务的LLMS有希望的功能。在宣传[6，7]中，文献中也有一个在线工具1。该工具不仅允许初始生成文本的过程模型。它还提供了用于完善生成模型的反馈循环。促销表示该任务的LLMS具有很高的潜力。但是，应用的提示策略和中间格式的使用费显着高。首次尝试该工具时，我们生成了一个三步过程，并具有两个反馈循环的迭代。使用GPT-4的OpenAI API费用为0.8美元。虽然当前的GPT-4O模型更具成本效益，但我们认为应该优化此类系统以有效地使用LLM资源来降低成本，同时保持高质量的输出。我们建议，优化的系统可以使过程建模可能民主化，或者至少使更广泛的受众访问过程建模。因此，我们已经在[8]中开发了自己的方法，该方法着重于所需的令牌数量的建模成本。
零信任：提高数字时代的网络安全
要实施微分量，评估和映射网络，为每个细分市场定义安全策略，使用下一代的结束和SDN，实现基于身份的细分，不断监视和分析TRAFFIF，测试和重新细分，以及教育和教育和培训IT员工的Micromementation and Lectemation和Technologies和技术。
Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库
摘要人工智能（AI）在学术评估中的应用是学术界的重要主题之一。广泛采用了生成AI（Genai）和大语言模型等技术似乎引入了新的学术评估机会。Genai是否具有进行学术评估的能力以及其能力与人类专家的能力之间存在什么差异的问题成为首先需要解决的主要问题。在这项研究中，我们开发了一系列评估标准和过程，以研究细胞生物学领域的853次同行评审后的论文，旨在观察Genai和人类专家之间的评分和评论风格的差异。我们发现，Genai给出的分数往往高于专家的分数，并且评估文本缺乏实质性内容。结果表明，Genai目前无法提供人类专家提供的理解和微妙分析的深度。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.
高数据速率无线近距网络通信
– 奥地利空间局 (ASA)/奥地利。 – 比利时科学政策办公室 (BELSPO)/比利时。 – 中央机械制造研究院 (TsNIIMash)/俄罗斯联邦。 – 中国卫星发射和跟踪控制总院、北京跟踪和通信技术研究所 (CLTC/BITTT)/中国。 – 中国科学院 (CAS)/中国。 – 中国空间技术研究院 (CAST)/中国。 – 英联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)/澳大利亚。 – 丹麦国家空间中心 (DNSC)/丹麦。 – 航空航天科学和技术部 (DCTA)/巴西。 – 电子和电信研究所 (ETRI)/韩国。 – 埃及空间局 (EgSA)/埃及。 – 欧洲气象卫星应用组织 (EUMETSAT)/欧洲。 – 欧洲通信卫星组织 (EUTELSAT)/欧洲。 – 地理信息和空间技术发展局 (GISTDA)/泰国。 – 希腊国家空间委员会 (HNSC)/希腊。 – 希腊空间局 (HSA)/希腊。 – 印度空间研究组织 (ISRO)/印度。 – 空间研究所 (IKI)/俄罗斯联邦。 – 韩国航空宇宙研究院 (KARI)/韩国。 – 通信部 (MOC)/以色列。 – 穆罕默德·本·拉希德航天中心 (MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。 – 国家信息和通信技术研究所 (NICT)/日本。 – 国家海洋和大气管理局 (NOAA)/美国。 – 哈萨克斯坦共和国国家空间局 (NSARK)/哈萨克斯坦。 – 国家空间组织 (NSPO)/中国台北。 – 海军空间技术中心 (NCST)/美国。 – 荷兰空间办公室 (NSO)/荷兰。 – 粒子与核物理研究所 (KFKI)/匈牙利。 – 土耳其科学技术研究理事会 (TUBITAK)/土耳其。 – 南非国家空间局 (SANSA)/南非共和国。 – 空间与高层大气研究委员会 (SUPARCO)/巴基斯坦。 – 瑞典空间公司 (SSC)/瑞典。 – 瑞士空间办公室 (SSO)/瑞士。 – 美国地质调查局 (USGS)/美国。
利用 Dell™ PowerStore™ 降低存储成本、提高数据效率并简化管理
1 Dell Technologies。存储数据减少保证：需要客户签署并购买 Dell ProSupport™ for Infrastructure 四小时或下一工作日 (NBD) 支持协议、ProSupport Plus for Infrastructure 支持协议或与有效 Dell Technologies 支持合作伙伴签订的有效支持合同。适用产品仅包括全闪存存储产品。有关更多信息，请参阅 www.dell.com/en-us/dt/storage/data-storage.htm。
使用深度学习算法提高数字全息显微镜中 3D 轮廓质量的图像处理技术
摘要：数字全息显微镜（DHM）是一种广泛应用于生物、微电子和医学研究的3D成像技术。然而，3D成像过程中产生的噪声会影响医疗诊断的准确性。针对这一问题，提出了几种频域滤波算法。然而，所提出的滤波算法有一个局限性，即只有在直流（DC）频谱和边带之间的距离足够远时才能应用。针对这些限制，在提出的滤波算法中，HiVA算法和深度学习算法可以通过区分噪声和物体的详细信息来有效滤波，并且可用于实现与直流频谱和边带之间的距离无关的滤波。本文提出了一种深度学习技术与传统图像处理方法相结合的方法，旨在利用改进的去噪扩散概率模型（IDDPM）算法来降低3D轮廓成像中的噪声。