Pionierarbeit: Johns Hopkins Studenten Entwickeln Ersten AI-Chip, Entworfen durch Maschine mit Natürlicher Sprachverarbeitung Pionierarbeit in der KI: Michael Tomlinson und Joe Li entwickeln neuromorphe Chips mit ChatGPT4 In einem beeindruckenden Schritt in der Welt der künstlichen Intelligenz haben graduate Student ...

Detaillierte Methodologie des ESAE-ODNN-Systems zur Analyse von DED-Bildern: Bildvorverarbeitung, Segmentierung und Merkmalsauswahl mittels Chaotischer Karten und verbesserter Optimierungsalgorithmen Optimierung der Diagnose von trockenen Augen mit dem ESAE-ODNN-System: Ein Blick auf metodische Ansätze Die Untersuchung und Behandlung von trockenen Augen (Dry ...

In den letzten Jahren gab es erhebliche Fortschritte bei künstlicher Intelligenz, insbesondere im Bereich des Deep Learnings, was zu großen Erfolgen in der medizinischen Bilderkennung und Diagnose, in der natürlichen Sprachverarbeitung und in schwierigen Spielen auf Expertenniveau geführt hat. Google ...

In dieser Studie wurde ein Experiment mit bestimmten Parametern und einem speziellen Setup durchgeführt. PyTorch wurde für die Implementierung des Frameworks verwendet und ein Tesla P40 GPU für Training und Evaluation eingesetzt. Die Trainingsdaten stammen aus der CIFAR-10-Sammlung mit 50.000 ...

PEX Network’s wöchentlicher Nachrichtenbulletin fasst die neuesten Forschungsergebnisse, Berichte und Veröffentlichungen im Bereich Operational Excellence (OPEX), digitale Transformation, künstliche Intelligenz (AI) und Automatisierung, Geschäftsprozessmanagement (BPM), Prozessabbau und Prozessintelligenz und mehr zusammen. In dieser Woche sind unter anderem folgende Themen enthalten: ...

Karyn Hede von PNNL berichtet, dass die Zuverlässigkeit des Stromnetzes von Dienstprogrammbetreibern abhängt, die Kontrollsysteme und Sicherheitsvorkehrungen entwickelt haben, um den Stromfluss sicherzustellen. Mit der Modernisierung des Stromnetzes stehen Dienstprogrammbetreiber vor der Herausforderung eines sich entwickelnden Netzes, das sich zu ...

In dieser Arbeit wird ein neues Netzwerk zur Detektion von Darmkrebs (CCDNet) vorgestellt, das Atrous Convolution mit Coordinate Attention Transformer (AConvCAT) in Kombination mit histopathologischen Bildern verwendet. Die Verarbeitung von Geweben bildet eine wichtige Voraussetzung zur Reduzierung verschiedener Arten von ...

Der Artikel “Temporomandibuläre Störungen: Alte Ideen und neue Konzepte” von List und Jensen aus dem Jahr 2017 enthält Informationen über temporomandibuläre Störungen und ihre Ursachen. In einer Literaturüberprüfung von Chisnoiu und Kollegen aus dem Jahr 2015 wurden Faktoren identifiziert, die ...

In dieser Studie haben wir uns zum Ziel gesetzt, ein Deep-Learning-Framework bereitzustellen, um diagnostische Aufgaben bei Pilzkeratitis wie menschliche Experten durchzuführen. Unser Framework ist also nicht nur darauf ausgelegt, FK-Infektionen in einem einzigen Bild zu erkennen, sondern kann auch diagnostische ...