Optimierung des DRG-Mappings: Ein Integrativer Ansatz zur Strukturtopologie-Entwicklung mittels Reinforcement Learning Optimierung des DRG-Mapping-Prozesses: Ein Blick auf den strukturellen Entwurf In der modernen Ingenieurswissenschaft spielt die strukturmäßige Optimierung eine entscheidende Rolle, insbesondere in der Entwicklung von Dispersive Resonator-grazing (DRG) Topologien. ...
Verbesserung der Sommervorhersagen: Wie Künstliche Intelligenz die Vorhersagbarkeit der Madden-Julian-Oszillation optimiert Verbesserte Wettervorhersage: Die Rolle der Madden-Julian-Oszillation Ein Sturm auf See wirbelt die Wellen auf. Bildquelle: NOAA Die Madden-Julian-Oszillation (MJO) ist ein bedeutendes Klimamuster, das die Regenfälle und Winde in ...
Entwicklung einer neuartigen GWOANL-SMDC-Technik zur Sicherung von Software durch Android-Malware-Erkennung Einführung von GWOANL-SMDC: Ein Neuer Ansatz zur Android-Malware-Erkennung In der heutigen digitalen Welt, in der mobile Anwendungen eine zentrale Rolle spielen, ist die Sicherheit von Software unerlässlich. Um dem zunehmenden ...
Innovative Detection Methods for Adulteration in Edible Oils: Machine Learning and Fumigation Techniques Entdeckung von Lebensmittelverfälschungen in Ölen durch moderne Methoden Die Qualität von Lebensmitteln, insbesondere von Speiseölen, ist von entscheidender Bedeutung für die Gesundheit der Verbraucher. Die Verfälschung von ...
Frameworklösung zur Erkennung von OSCC: Der SEHDL-OSCCR-Ansatz und dessen Architektur Das Lösungsrahmenwerk: SEHDL-OSCCR zur Erkennung von OK In der heutigen digitalen Ära, in der Bildverarbeitung und künstliche Intelligenz immer mehr an Bedeutung gewinnen, präsentiert das SEHDL-OSCCR-Modell eine vielversprechende Lösung zur ...
Vergleich der Regressionsmodelle zur Geschwindigkeitsvorhersage: Analyse der Leistungsfähigkeit und Interpretationen mit XAI-Methoden Vergleich von Regressionsmodellen zur Geschwindigkeitsvorhersage mit XAI-Methoden In diesem Blogbeitrag vergleichen wir verschiedene Regressionsmodelle zur Vorhersage von Verkehrsgeschwindigkeiten anhand eines Experiments, das in Google Colab, einer cloudbasierten Jupyter-Notebook-Umgebung, ...
Art Caplan, Experte für medizinische Ethik an der NYU Grossman School of Medicine in New York City, spricht über Entwicklungen im Bereich künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen. KI wird zunehmend genutzt, um medizinische Informationen in Krankenhäusern zu verfolgen und mit ...
Polypharmazie ist ein globaler Risikofaktor für ältere Menschen, wie in verschiedenen Studien aufgezeigt wird. Eine retrospektive Studie aus dem Jahr 2022 untersuchte unerwünschte Arzneimittelreaktionen und deren Korrelationen mit Arzneimittelwechselwirkungen. Es wurde auch gezeigt, dass Deep Learning die Vorhersage von Arzneimittelwechselwirkungen ...
Die Erkennung von Knochenkrebs mithilfe von Bildverarbeitungstechniken ist ein vielversprechendes Forschungsgebiet, das in verschiedenen Studien untersucht wird. Eine Studie ergab, dass die Verwendung von GGD-Analyse bei der Diagnose von Knochenkrebs hilfreich sein kann. Andere Studien konzentrieren sich darauf, Knochenkrebs mithilfe ...
Die Vorhersage der mechanischen Eigenschaften neuer Polymere nach ihrer Verarbeitung zu einem Produkt kann schwierig sein und erfordert normalerweise zerstörerische physikalische Tests. Forscher am National Institute for Materials Science (NIMS) in Tsukuba, Japan, haben eine Technik entwickelt, die maschinelles Lernen ...