आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस त्वचा एलर्जी परीक्षणों का मूल्यांकन करने में मदद करता है

पोलिश वैज्ञानिकों ने स्किनलॉजिक-समाधान विकसित किया गया है जो अधिक कुशल त्वचा एलर्जी परीक्षण और अधिक विश्वसनीय परिणाम सक्षम बनाता है। विधि वीडियो और थर्मल इमेजिंग कैमरों और एक प्रणाली का उपयोग करती है जो छवियों को अंतिम पिक्सेल तक विश्लेषण करती है।

वर्णित समाधान के लेखक वारसॉ यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी के इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी संकाय के विशेषज्ञ हैं, प्रोफेसर जेसेक स्टेपियन (मिल्टन एसेक्स कंपनी) और सैन्य चिकित्सा संस्थान की टीम।

नैदानिक ​​परीक्षणों ने बहुत अच्छे परिणाम दिए। सिस्टम 98% मामलों की सही पहचान करता है, यहां तक ​​कि दुर्लभ मामलों की भी एलर्जी. इसके अलावा, यह . के साथ है स्किनलॉजिक 0,3 मिमी के अधिकतम व्यास के साथ घावों का पता लगाना संभव है।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आंखों की जांच करेगा और दिल का दौरा पड़ने के जोखिम की गणना करेगा

लीड्स विश्वविद्यालय में . के साथ एक प्रणाली कृत्रिम बुद्धि (एआई) यह ऑप्टोमेट्रिस्ट या ऑप्टोमेट्रिस्ट के नियमित दौरे के दौरान किए गए आंखों के स्कैन का विश्लेषण करता है और उन लोगों की पहचान करता है जिन्हें दिल का दौरा पड़ने का अधिक खतरा होता है। सिस्टम में परिवर्तनों का विश्लेषण करता है लघु रक्त वाहिकाओं रेटिना का, जिसे हम जानते हैं कि a व्यापक हृदय समस्या सुराग।

लीड्स के विशेषज्ञों ने एआई को स्वचालित रूप से स्कैन पढ़ने और अगले वर्ष के भीतर दिल का दौरा पड़ने की सबसे अधिक संभावना वाले लोगों की पहचान करने के लिए एआई को प्रशिक्षित करने के लिए गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग किया।

सिस्टम जो प्रकृति मशीन इंटेलिजेंस 70-80 प्रतिशत की सटीकता की विशेषता है और, डेवलपर्स के अनुसार, निदान के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है हृदय रोग इस्तेमाल किया जा सकता है।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से पता चलता है कि हम अपने शरीर की कोशिकाओं की आधी संरचनाओं को भी नहीं जान सकते हैं

हमें प्रभावित करने वाली कई बीमारियाँ कोशिका की खराबी से संबंधित होती हैं। उनका अधिक प्रभावी ढंग से इलाज करना संभव हो सकता है, लेकिन पहले वैज्ञानिकों को यह समझने की जरूरत है कि कोशिकाएं कैसे बनती हैं और कैसे कार्य करती हैं। जोड़ने से कृत्रिम होशियारी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो मेडिकल स्कूल (यूसीएसडी) के वैज्ञानिकों ने सूक्ष्म और जैव रासायनिक तकनीकों का उपयोग करते हुए मानव शरीर की कोशिकाओं को समझने में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है।


साथ माइक्रोस्कोप हम सेल संरचनाओं को सिंगल माइक्रोमीटर जितना छोटा देख सकते हैं। इसके विपरीत, जैव रासायनिक तकनीकें जो व्यक्तिगत प्रोटीन का उपयोग करती हैं, नैनोमीटर के आकार की संरचनाओं का अध्ययन करना संभव बनाती हैं, अर्थात एक माइक्रोमीटर का 1/1000वां। हालांकि, जीवन विज्ञान में एक बड़ी समस्या सूक्ष्म और नैनोस्केल के बीच कोशिका के अंदर क्या है, इसका ज्ञान पूरा करना है। यह इसके साथ मदद करने के लिए पाया गया है कृत्रिम होशियारी संभव है।

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पावर एफएक्स - गैर-प्रोग्रामर के लिए प्रोग्रामिंग

माइक्रोसॉफ्ट का प्रकाशन है पावर एफएक्स लोकप्रिय एक्सेल फ़ार्मुलों पर आधारित एक नई कम-कोड प्रोग्रामिंग भाषा की घोषणा की। कंपनी भाषा को एक के अंतर्गत रखती है ओपन सोर्स लाइसेंस उपलब्ध है और उसके विकास में मदद करने की उम्मीद है पावर प्लेटफॉर्म जैसे पावर ऑटोमेट या पावर वर्चुअल एजेंट और अंततः इस प्रकार के आवेदन के लिए एक मानक बन गया।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जीन थेरेपी के लिए वायरस में सुधार करता है

डिपेंडोविर्यूज़, या एडवोविर्यूज़ (एएवी) के साथ "संबद्ध" parvoviruses, अमेरिका में बहुत उपयोगी उपकरण हैं जीन थेरेपी। ऐसा इसलिए है क्योंकि वे डीएनए को कोशिका में स्थानांतरित कर सकते हैं और मनुष्यों के लिए हानिरहित हैं। इसलिए, उन्हें बीमारियों से लड़ने के लिए आवश्यक आनुवंशिक जानकारी के वाहक के रूप में उपयोग किया जाता है।

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Apple उपकरणों में कमजोरियाँ। अपराधी पहले से ही उनका फायदा उठा रहे हैं

Apple के पास तीन के लिए पैच हैं शून्य दिन कमजोरियों IPhone, iPad और Apple TV ऑपरेटिंग सिस्टम में जारी। साइबर अपराधियों ने आईओएस, आईपैडओएस और टीवीओएस में सक्रिय रूप से कमजोरियों का फायदा उठाया। उल्लेखित सभी प्रणालियों के संस्करण 14.4 के साथ उन्हें पैच किया गया है।

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Facebook AI MRI परीक्षा में तेजी लाता है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) द्वारा छवि पुनर्निर्माण के समय को छोटा करता है चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग परीक्षा (MRI) महत्वपूर्ण है।

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पारंपरिक स्कैन के साथ एआई-त्वरित घुटने एमआरआई स्कैन की तुलना करने वाला पहला नैदानिक ​​अध्ययन बताता है कि एआई स्कैन न केवल पारंपरिक लोगों के साथ नैदानिक ​​रूप से विनिमेय हैं, बल्कि उच्च गुणवत्ता वाली छवियां भी प्रदान करते हैं। इस इंटरचेंबिलिटी स्टडी के परिणाम न्यूयॉर्क शहर के NYU लैंगोन हेल्थ और फेसबुक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च (FAIR) समूह द्वारा MRI स्कैनिंग प्रक्रिया में तेजी लाने के लिए 2018 में शुरू की गई एक संयुक्त पहल है।
शोध को अमेरिकन जर्नल ऑफ रोएंटजेनोलॉजी में प्रकाशित किया गया था।

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एक जीवित जीव के डीएनए में डिजिटल जानकारी का सफल भंडारण

हार्ड ड्राइव और अन्य डेटा स्टोरेज सिस्टम आज भारी मात्रा में जानकारी संग्रहीत करते हैं। हालांकि, अतीत में चुंबकीय टेप या फ्लॉपी डिस्क की तरह, ये डिवाइस समय के साथ आउटडेटेड हो सकते हैं और हम उन डेटा तक पहुंच खो देंगे जो हम उन पर एकत्र करते हैं। यही कारण है कि वैज्ञानिकों ने डेटा को विधि में बदलने के लिए एक विधि विकसित की है डीएनए एक जीवित जीव रिकॉर्ड करने के लिए। इस प्रकार का "विपुल भंडारण“शायद भविष्य के भविष्य में अप्रचलित नहीं हो जाएगा।

सैन फ्रांसिस्को में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के सेठ शिपमैन, जो काम में शामिल नहीं थे, ने कोलंबिया विश्वविद्यालय से अपने सहयोगियों के प्रदर्शन की प्रशंसा की, लेकिन बताते हैं कि इस तरह के सिस्टम को व्यावहारिक अनुप्रयोग मिलने से पहले यह एक लंबा समय होगा।

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आगे के विवरण में पाया जा सकता है प्रकृति। (https://www.nature.com/articles/s41589-020-00711-4)

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