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人工智能筛查在过境点进行
2025-09-26 14:05:30
加拿大使用AI在六个未公开的土地端口中引入了旅行合规指标（TCI），以预测分析为旅行者分配“合规性得分”。该系统旨在减少误报和处理延迟，同时增强边境安全性并改善旅行者的体验。CBSA计划在2027年底之前将TCI扩展到所有土地港口，然后是其现代化战略的一部分空气和海上入口点。
加拿大使用AI在六个未公开的土地端口中引入了旅行合规指标（TCI），以预测分析为旅行者分配“合规性得分”。该系统旨在减少误报和处理延迟，同时增强边境安全性并改善旅行者的体验。CBSA计划在2027年底之前将TCI扩展到所有土地港口，然后是其现代化战略的一部分空气和海上入口点。
使用Django建造机器学习应用-Kdnuggets
2025-09-26 14:00:54
本指南提供了将机器学习模型集成到Django Web应用程序中的全面练习，特别是通过创建Iris Flower预测器。以下是涵盖的关键步骤和组件：### 1。设置环境 - **依赖项**：确保您已安装了Python以及“ PIP”用于包装管理。 - ** Django安装**：使用PIP安装Django（`pip install django`）。 - **数据库设置**： - 初始化一个新的Django项目：`django-admin startproject ml_project` - 在项目中创建一个应用程序：`python manage.py startapp iris_predictor`### 2。培训和保存模型 - **模型创建**：使用Scikit-Learn或任何其他首选框架等库来训练您的机器学习模型。 - **序列化**： - 将训练的模型保存到文件（例如`iris_model.pkl`）。 - 使用Joblib或Pickle进行序列化：`joblib.dump（型号，'iris_model.pkl'）`。### 3。django应用结构 - **项目和应用结构**：通过适当的目录结构组织您的项目和应用程序。````````ml_project/iris_predictor/__init__.pyadmin.pyapps.py模型tests.pyurls.pyViews.pyforms.pyservices.py````````### 4。模型预测服务 - **服务文件**：创建一个``services.py''来处理模型预测。``python导入约伯利布DEF预测（功能）：型号= joblib.load（'iris_model.pkl'）预测= model.predict（[[功能]）返回预测[0]````````### 5。django浏览和表格 - **表格**：以```forms.s.py''定义表单类。``python从django导入表格iRisform类（forms.form）：sepal_length = forms.floatfield（）sepal_width = forms.floatfield（）petal_length = forms.floatfield（）petal_width = forms.floatfield（）```````` - **视图**：实施视图以处理表单提交和API请求。``python从django.http导入jsonresponse，httpresponsebadrequest来自django.shortcuts导入渲染从.forms导入IRISFORM从.Services导入预测DEF HOME（请求）：返回渲染（请求，“预测器/precadion_form.html”，{“ form”：irisform（）}）@require_http_methods（[“ post”]）def preadive_view（请求）：form = iRisform（请求。post）如果不是form.is_valid（）：返回渲染（请求，“预测器/preadive_form.html”，{“ form”：form}）data = form.cleaned_data预测=预测（[data [“ sepal_length”]，data [“ sepal_width”]，data [“ petal_length”]，data [“ petal_width”]]]）结果= {“ class_name”：预测}返回渲染（要求，“预测器/preceptir_form.html”，{“ form”：irisform（），“结果”：结果，“提交”：true}，）```````` - ** API端点**：``python@csrf_exemptdef predict_api（请求）：如果request.method =='post'：尝试：有效载荷= json.loads（request.body）功能= [pareload.get（“ sepal_length”），paryload.get（“ sepal_width”），payload.get（“ petal_length”），pareload.get（“ petal_width”）]预测=预测（功能）返回jsonresponse（{“ class_name”：预测}）除例外为E：返回httpresponsebadrequest（str（e））````````### 6。django模板 - ** html模板**：在`predive_form.html`中创建一个html表单。````html
本指南提供了将机器学习模型集成到Django Web应用程序中的全面练习，特别是通过创建Iris Flower预测器。以下是涵盖的关键步骤和组件：### 1。设置环境 - **依赖项**：确保您已安装了Python以及“ PIP”用于包装管理。 - ** Django安装**：使用PIP安装Django（`pip install django`）。 - **数据库设置**： - 初始化一个新的Django项目：`django-admin startproject ml_project` - 在项目中创建一个应用程序：`python manage.py startapp iris_predictor`### 2。培训和保存模型 - **模型创建**：使用Scikit-Learn或任何其他首选框架等库来训练您的机器学习模型。 - **序列化**： - 将训练的模型保存到文件（例如`iris_model.pkl`）。 - 使用Joblib或Pickle进行序列化：`joblib.dump（型号，'iris_model.pkl'）`。### 3。django应用结构 - **项目和应用结构**：通过适当的目录结构组织您的项目和应用程序。````````ml_project/iris_predictor/__init__.pyadmin.pyapps.py模型tests.pyurls.pyViews.pyforms.pyservices.py````````### 4。模型预测服务 - **服务文件**：创建一个``services.py''来处理模型预测。``python导入约伯利布DEF预测（功能）：型号= joblib.load（'iris_model.pkl'）预测= model.predict（[[功能]）返回预测[0]````````### 5。django浏览和表格 - **表格**：以```forms.s.py''定义表单类。``python从django导入表格iRisform类（forms.form）：sepal_length = forms.floatfield（）sepal_width = forms.floatfield（）petal_length = forms.floatfield（）petal_width = forms.floatfield（）```````` - **视图**：实施视图以处理表单提交和API请求。``python从django.http导入jsonresponse，httpresponsebadrequest来自django.shortcuts导入渲染从.forms导入IRISFORM从.Services导入预测DEF HOME（请求）：返回渲染（请求，“预测器/precadion_form.html”，{“ form”：irisform（）}）@require_http_methods（[“ post”]）def preadive_view（请求）：form = iRisform（请求。post）如果不是form.is_valid（）：返回渲染（请求，“预测器/preadive_form.html”，{“ form”：form}）data = form.cleaned_data预测=预测（[data [“ sepal_length”]，data [“ sepal_width”]，data [“ petal_length”]，data [“ petal_width”]]]）结果= {“ class_name”：预测}返回渲染（要求，“预测器/preceptir_form.html”，{“ form”：irisform（），“结果”：结果，“提交”：true}，）```````` - ** API端点**：``python@csrf_exemptdef predict_api（请求）：如果request.method =='post'：尝试：有效载荷= json.loads（request.body）功能= [pareload.get（“ sepal_length”），paryload.get（“ sepal_width”），payload.get（“ petal_length”），pareload.get（“ petal_width”）]预测=预测（功能）返回jsonresponse（{“ class_name”：预测}）除例外为E：返回httpresponsebadrequest（str（e））````````### 6。django模板 - ** html模板**：在`predive_form.html`中创建一个html表单。````html
iris预测
{如果结果％}预测类：{{result.class_name}}{％endif％}````````### 7。django URL - ** URL配置**：在`urls.py'中定义URL模式。``python来自django.urls导入路径从.Views导入HOME，PRODUCT_VIEW，PRODUCT_APIurlpatterns = [路径（''，家，名称='home'），路径（'preceptir/'，preditive_view，name ='precadive'），路径（'api/precadive/'，prectiv_api，name ='prective_api'），这是给出的````````### 8。运行应用程序 - **迁移**：应用数据库迁移：`python manage.py migrate` - **运行服务器**：启动Django开发服务器：`python manage.py runserver`### 9。测试应用程序 - **单位测试**：在`tests.py'中写测试。``python来自django.test Import Testcase从django.urls导入反向班级预测图（testCase）：def test_home_renders（self）：resp = self.client.get（反向（“ home”））self.Assertequal（resp.status_code，200）self.sersertContains（resp，“虹膜预测指标”）def test_api_predict（self）：url = reverse（“ prectiv_api”）有效载荷= {“ sepal_length”：5.0，“ sepal_width”：3.6，“ petal_length”：1.4，“ petal_width”：0.2，}resp = self.client.post（url，json.dumps（有效载荷），content_type ='application/json'）self.Assertequal（resp.status_code，200）data = resp.json（）self.assertin（“ class_name”，数据）```````` - **运行测试**：使用Django的测试命令执行测试：`python manage.py Test Iris_predictor`＃＃＃ 概括本指南展示了将机器学习模型集成到Django Web应用程序中。涵盖的步骤包括设置Django，培训和保存模型，创建表单和视图，处理API请求，编写模板，测试应用程序并在本地服务器上运行它。此处概述的项目结构可以用作涉及高级机器学习模型和生产级API的更复杂应用程序的模板。
美国股票基金每周吸收AI的流入
2025-09-26 14:00:28
截至9月24日的一周，美国股票基金的净流入净流入为120.6亿美元，在NVIDIA宣布对OpenAI的1000亿美元投资后，逆转了连续两周的流出。大型股票基金吸引了自4月9日以来最大的每周增加，为169.4亿美元，而中型和小型股基金经历了流出。部门基金的净流入量为4.07亿美元，工业公司的净流入为11亿美元。美国债券资金获得的净投资为119亿美元，是2021年2月以来最高的，主要是在政府和财政部。货币市场也吸引了267.1亿美元。
截至9月24日的一周，美国股票基金的净流入净流入为120.6亿美元，在NVIDIA宣布对OpenAI的1000亿美元投资后，逆转了连续两周的流出。大型股票基金吸引了自4月9日以来最大的每周增加，为169.4亿美元，而中型和小型股基金经历了流出。部门基金的净流入量为4.07亿美元，工业公司的净流入为11亿美元。美国债券资金获得的净投资为119亿美元，是2021年2月以来最高的，主要是在政府和财政部。货币市场也吸引了267.1亿美元。
Microsoft的AI芯片通过制造发出了寒意
2025-09-26 14:00:06
微软宣布了一种用于冷却数据中心芯片的新方法，该方法引起了工业部门的关注。
微软宣布了一种用于冷却数据中心芯片的新方法，该方法引起了工业部门的关注。
微软通过加沙的大规模监视报告，减少了以色列对云和AI产品的访问
2025-09-26 13:51:17
微软在发现其AI和云计算产品被用于对巴勒斯坦人的大规模监视之后，已经为以色列军事部门提供了残疾的服务。该决定遵循美联社和卫报的报告，透露微软的Azure平台是由以色列国防部在针对哈马斯和大规模监视的行动中使用的。微软副主席兼总裁布拉德·史密斯（Brad Smith）确认，该公司正在执行其服务条款，但没有指定哪个单位失去了服务。
微软在发现其AI和云计算产品被用于对巴勒斯坦人的大规模监视之后，已经为以色列军事部门提供了残疾的服务。该决定遵循美联社和卫报的报告，透露微软的Azure平台是由以色列国防部在针对哈马斯和大规模监视的行动中使用的。微软副主席兼总裁布拉德·史密斯（Brad Smith）确认，该公司正在执行其服务条款，但没有指定哪个单位失去了服务。
软件首席执行官告诉天主教联合组织面板AI不会从事工作
2025-09-26 13:32:00
对立面的首席执行官威尔逊（Will Wilson）反对因人工智能而害怕大规模失业的恐惧，表明人类的欲望是无限的，新工作将出现。但是，他警告说，依靠AI可以减少人类的智慧。父亲迈克尔·巴格特（Michael Baggot）对“人为的亲密关系”表示关注，从而分散了真正的人际关系，并呼吁制定法规，以防止AI捕捉人们的感情。他列举了一个天主教聊天机器人，无拟人化特质的示例。两者都强调了教会在指导AI伦理的讨论中的作用，利用其遗产和经验来影响人类的思想和感情。
对立面的首席执行官威尔逊（Will Wilson）反对因人工智能而害怕大规模失业的恐惧，表明人类的欲望是无限的，新工作将出现。但是，他警告说，依靠AI可以减少人类的智慧。父亲迈克尔·巴格特（Michael Baggot）对“人为的亲密关系”表示关注，从而分散了真正的人际关系，并呼吁制定法规，以防止AI捕捉人们的感情。他列举了一个天主教聊天机器人，无拟人化特质的示例。两者都强调了教会在指导AI伦理的讨论中的作用，利用其遗产和经验来影响人类的思想和感情。
Himscast：特朗普AI行动计划可能会为患者带来重大变化
2025-09-26 13:30:00
特朗普政府的“赢得比赛” AI行动计划的目标是美国在AI中的统治地位，强调创新加速和基础设施建设，但缺乏全面的监管框架。Relias的Lora Sparkman表明，尽管医疗保健提供者有潜在的压力，但这种歧义可以使患者的安全和护理质量受益。AI承诺的快速数据交换可以改善常见问题，例如错误的诊断和延迟治疗。参与AI卓越中心对于在联邦努力更快地规范AI工具的努力中，从医学界促进信任和买入至关重要。
特朗普政府的“赢得比赛” AI行动计划的目标是美国在AI中的统治地位，强调创新加速和基础设施建设，但缺乏全面的监管框架。Relias的Lora Sparkman表明，尽管医疗保健提供者有潜在的压力，但这种歧义可以使患者的安全和护理质量受益。AI承诺的快速数据交换可以改善常见问题，例如错误的诊断和延迟治疗。参与AI卓越中心对于在联邦努力更快地规范AI工具的努力中，从医学界促进信任和买入至关重要。
我们所有客户的AI指数
2025-09-26 13:05:09
CloudFlare宣布了针对域名的AI索引的私人Beta，提供了内容创建者的工具，可以通过AI发现其数据，并为AI构建者访问更好的数据提供公平的补偿。通过启用AI索引，CloudFlare将为网站创建优化的搜索索引，并提供包括MCP Server，LLMS.TXT和搜索API在内的API。内容所有者控制索引的使用情况，并可以通过薪酬集成付款来获取访问权限。对于AI构建者，直接与选择站点的酒吧/子连接通过合理的补偿提供了有关内容更改的结构化更新，从而为更健康的生态系统弥合了创建者和AI平台之间的差距。CloudFlare还引入了一个汇总的开放索引捆绑参与站点索引，以进行更广泛的搜索范围，同时保持个人控制和货币化选项。
CloudFlare宣布了针对域名的AI索引的私人Beta，提供了内容创建者的工具，可以通过AI发现其数据，并为AI构建者访问更好的数据提供公平的补偿。通过启用AI索引，CloudFlare将为网站创建优化的搜索索引，并提供包括MCP Server，LLMS.TXT和搜索API在内的API。内容所有者控制索引的使用情况，并可以通过薪酬集成付款来获取访问权限。对于AI构建者，直接与选择站点的酒吧/子连接通过合理的补偿提供了有关内容更改的结构化更新，从而为更健康的生态系统弥合了创建者和AI平台之间的差距。CloudFlare还引入了一个汇总的开放索引捆绑参与站点索引，以进行更广泛的搜索范围，同时保持个人控制和货币化选项。
认识INSEAD AI50-校友对全球AI建筑商的认可
2025-09-26 13:00:00
INSEAD AI 50宣布了其就职列表，以表彰INSEAD社区的50名成员，他们正在跨越包括金融，医疗保健和零售等各个部门的人工智能。获奖者来自北美，欧洲，中东和亚洲等不同地区，反映了学校的全球存在和多元文化校友网络。该倡议突出了领导者将AI研究转变为具有现实影响的实用，负责任的应用程序。
INSEAD AI 50宣布了其就职列表，以表彰INSEAD社区的50名成员，他们正在跨越包括金融，医疗保健和零售等各个部门的人工智能。获奖者来自北美，欧洲，中东和亚洲等不同地区，反映了学校的全球存在和多元文化校友网络。该倡议突出了领导者将AI研究转变为具有现实影响的实用，负责任的应用程序。
评估体重指数变化作为厌食症的厌食症恢复的代理：机器学习观点
2025-09-26 12:59:37
所提供的文本似乎是对本文的批评或评估“使用机器学习预测神经性厌食症的治疗结果：一项试点研究” Tianfei Yu及其同事，着重于他们使用体重指数（BMI）作为厌食症患者康复的体重指数（BMI）的使用。以下是基于给定内容的结构化摘要和分析：＃＃＃ 概括1。**研究简介**： - 作者批评了Tianfei Yu等人的一项研究，该研究旨在使用机器学习技术来预测神经性厌食症的治疗结果，尤其是专注于BMI变化作为恢复的代理。2。**方法论批评**： - **机器学习模型**：本文讨论了使用各种机器学习模型的使用，例如逻辑回归，随机森林和支持向量机器，以根据BMI变化来预测治疗结果。 - **数据收集**：关于原始研究中参与者的样本量和多样性的问题。突出显示了由于数据有限而引起的概括性的担忧。3。**统计分析**： - 批评指出，尽管采用了诸如交叉验证之类的统计方法，但缺乏详细的解释，这些模型在不同条件下如何执行（例如，有或没有丢失的数据）。4。**解释和验证**： - 鉴于心理健康改善可能与体重增加直接相关，因此对单独使用BMI变化来评估厌食症的恢复的有效性提出了问题。 - 批评强调需要采取更全面的方法，包括诸如饮食失调症状，抑郁和焦虑之类的心理措施。5。**道德考虑**： - 简要讨论在医疗保健设置中使用机器学习模型的道德含义，突出了潜在的偏见和数据隐私问题。6。**未来指示**： - 批评表明，纳入了更广泛的预测因素（例如心理评估），以提高机器学习模型在预测神经性厌食症恢复时的准确性和适用性。 - 建议包括进行更大，更多样化的样本的纵向研究以验证发现并确保概括性。###改进的关键点1。**增强数据多样性**： - 从更广泛的人群中收集数据，以提高模型的准确性并防止对特定人群群体的偏见。2。**包括心理措施**： - 将心理评估与BMI变化同时，将心理评估纳入预测模型，以捕获神经性厌食症的多方面恢复性质。3。**解决道德问题**： - 制定强大的道德准则来处理敏感的健康数据并确保患者在机器学习应用中的隐私。4。**验证不同人群**： - 各个人群组的测试预测模型，以确保发现广泛适用，并且不限于特定的患者子集。＃＃＃ 结论批评强调了在使用机器学习技术来预测神经性厌食症的结果时，需要更全面，道德上合理的方法。通过整合多种数据源并考虑更广泛的心理措施，研究人员可以开发更准确和临床相关的预测模型，以更好地满足患者护理需求。---该结构化摘要清楚地概述了有关使用BMI变更作为通过机器学习预测神经厌食症恢复的限制和潜在改进的批评的要点。
所提供的文本似乎是对本文的批评或评估“使用机器学习预测神经性厌食症的治疗结果：一项试点研究” Tianfei Yu及其同事，着重于他们使用体重指数（BMI）作为厌食症患者康复的体重指数（BMI）的使用。以下是基于给定内容的结构化摘要和分析：＃＃＃ 概括1。**研究简介**： - 作者批评了Tianfei Yu等人的一项研究，该研究旨在使用机器学习技术来预测神经性厌食症的治疗结果，尤其是专注于BMI变化作为恢复的代理。2。**方法论批评**： - **机器学习模型**：本文讨论了使用各种机器学习模型的使用，例如逻辑回归，随机森林和支持向量机器，以根据BMI变化来预测治疗结果。 - **数据收集**：关于原始研究中参与者的样本量和多样性的问题。突出显示了由于数据有限而引起的概括性的担忧。3。**统计分析**： - 批评指出，尽管采用了诸如交叉验证之类的统计方法，但缺乏详细的解释，这些模型在不同条件下如何执行（例如，有或没有丢失的数据）。4。**解释和验证**： - 鉴于心理健康改善可能与体重增加直接相关，因此对单独使用BMI变化来评估厌食症的恢复的有效性提出了问题。 - 批评强调需要采取更全面的方法，包括诸如饮食失调症状，抑郁和焦虑之类的心理措施。5。**道德考虑**： - 简要讨论在医疗保健设置中使用机器学习模型的道德含义，突出了潜在的偏见和数据隐私问题。6。**未来指示**： - 批评表明，纳入了更广泛的预测因素（例如心理评估），以提高机器学习模型在预测神经性厌食症恢复时的准确性和适用性。 - 建议包括进行更大，更多样化的样本的纵向研究以验证发现并确保概括性。###改进的关键点1。**增强数据多样性**： - 从更广泛的人群中收集数据，以提高模型的准确性并防止对特定人群群体的偏见。2。**包括心理措施**： - 将心理评估与BMI变化同时，将心理评估纳入预测模型，以捕获神经性厌食症的多方面恢复性质。3。**解决道德问题**： - 制定强大的道德准则来处理敏感的健康数据并确保患者在机器学习应用中的隐私。4。**验证不同人群**： - 各个人群组的测试预测模型，以确保发现广泛适用，并且不限于特定的患者子集。＃＃＃ 结论批评强调了在使用机器学习技术来预测神经性厌食症的结果时，需要更全面，道德上合理的方法。通过整合多种数据源并考虑更广泛的心理措施，研究人员可以开发更准确和临床相关的预测模型，以更好地满足患者护理需求。---该结构化摘要清楚地概述了有关使用BMI变更作为通过机器学习预测神经厌食症恢复的限制和潜在改进的批评的要点。