XiaoMi-AI文件搜索系统
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您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
Arcus Biosciences 将在 2025 年 ASCO GU 研讨会上以口头报告形式展示 HIF-2a 抑制剂 Casdatifan 的新数据
Casdatifan (Cas) 单药治疗既往接受过治疗的透明细胞肾细胞癌 (ccRCC) 患者 (pts)：ARC-20 一项 1 期开放标签研究的多种剂量安全性、有效性和亚组分析
肿瘤相关的巨噬细胞亚型在癌症免疫上以及预后分析以及肿瘤细胞与巨噬细胞之间的SPP1介导的相互作用
1 MOE Key Laboratory of Laser Life Science & Institute of Laser Life Science, College of Biophotonics, South China Normal University, Guangzhou, China, 2 Genetic and Prenatal Diagnosis Center, Department of Gynecology and Obstetrics, First Affiliated Hospital, Zhengzhou University, Zhengzhou, China, 3 Department of Hematology, The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University & Sun Yat-Sen血液学研究所，中国广州，Sun Yat-Sen University Cancer Center，中国南部肿瘤学州主要实验室，中国乳腺外科癌症医学创新中心，乳腺外科5中国广州阳光森大学医院，中国广东省7号省关键实验室，中国南部师范大学生物植物学学院，中国广州8号频谱分析和功能探测器8，频谱分析和功能探测器，生物探测学院，生物素养学院，南中国中国师范大学，广场，广场，广场，
肝内胆管癌患者的分子肖像，他们在化学疗法上以快速的进步者或长期生存者的身份分歧
抽象的客观细胞毒性剂是治疗肝内胆管癌（ICCA）的治疗的基石，尽管有异质益处。我们假设诊断活检的预处理分子谱可以预测患者从化学疗法中受益，并定义先天化学耐药性的分子碱基。设计，我们确定了具有可比基线特征的晚期ICCA患者的队列，这些患者在化学疗法方面具有极端异常值（RP Progressors，RP中的生存<6 m；长期存活者中的生存> 23 m，LS）。诊断活检的特征是数字病理学，然后经过散装和地理空间占地组织区域的全转录组分析。使用靶向数字空间分析（GEOMX）进行肿瘤浸润的髓样细胞的空间转录组学。 在切除的癌症中评估了转录组特征。 签名也使用体外细胞系，体内小鼠模型和单细胞RNA测序数据表征。 结果预处理转录组曲线分化的患者将成为RPS或LSS化学疗法的患者。 从生物学上讲，该签名源自肿瘤乳突动力学的改变，暗示肿瘤诱导的免疫耐受性，对化学疗法的反应不佳。 RPLS转录组签名与ICCA中的临床结局的关联以及肝外肝外CCA和结直肠癌的肝转移中的临床结局的关联，但在匹配的原发性肠肿瘤中没有。使用靶向数字空间分析（GEOMX）进行肿瘤浸润的髓样细胞的空间转录组学。在切除的癌症中评估了转录组特征。签名也使用体外细胞系，体内小鼠模型和单细胞RNA测序数据表征。结果预处理转录组曲线分化的患者将成为RPS或LSS化学疗法的患者。从生物学上讲，该签名源自肿瘤乳突动力学的改变，暗示肿瘤诱导的免疫耐受性，对化学疗法的反应不佳。RPLS转录组签名与ICCA中的临床结局的关联以及肝外肝外CCA和结直肠癌的肝转移中的临床结局的关联，但在匹配的原发性肠肿瘤中没有。结论RPLS签名可能是ICCA化学疗法结果的新型指标。有必要进一步开发和验证该转录组签名，以在这些情况下制定精确的化学疗法策略。引言肝内胆管癌（ICCA）是由
在标准护理之上以心脏持续性的心力衰竭恶化，倾向匹配的队列分析
背景：可植入的心脏闪光基于心脏效果算法旨在检测心力衰竭患者（HF）的流体保留率。研究表明，心脏词可以安全地整合到临床实践中。当前的研究调查了HF患者对标准护理和设备远程监控的临床益处是否具有临床益处。方法：对HF和可植入的心脏降低亮点的患者进行了多中心，回顾性，倾向匹配的队列分析，并将其与常规的远程谈判者进行了比较。主要终点是HF事件恶化的数量。住院和由于HF引起的门诊就诊。结果：倾向得分匹配产生127对（中位年龄68岁，男性为80％）。与心脏循环组（1; IQR 0 3; p = 0.004）相比，对照组（2; IQR 0 4）在对照组（2; IQR 0 4）中更频繁地发生HF事件。对照组中HF住院日的数量高于心腔（8; IQR 5 12 vs 5; IQR 2 7; IQR 2 7; P = 0.023），并且对照组的卧床升级比心脏升级组更为频繁。结论：在标准护理的设备齐全的HF护理路径中整合心脏循环算法与较少恶化的HF事件和较短的流体保留相关住院时间较短。（J心脏失败2023; 29：1522 1530）关键词：慢性心力衰竭，ICD，远程监测，心力衰竭住院。
在果蝇guttifera的腹部和翅膀上以复杂模式在果蝇上以复杂模式的一致表达的遗传机制
摘要：复杂的形态模式如何在发育生物学中是一个有趣的问题。但是，产生复杂模式的机制在很大程度上未知。在这里，我们试图确定在果蝇的腹部和翅膀上以多种斑点猪的模式中调节棕褐色基因的遗传机制。以前，我们表明黄色（y）基因表达完全预测了该物种的腹部和翅膀色素模式。在当前的研究中，我们证明了t基因与Y基因以几乎相同的模式共表达，这两种转录本都预示着成年腹部和翅膀黑色素斑点模式。我们鉴定了T的顺式调节模块（CRM），其中一个将记者表达在发育中的pupal腹部的六个纵向行中，而第二个CRM则在斑点的翅膀模式中激活了记者基因。比较了Y和T的腹部斑点CRM，我们发现了推定转录因子结合位点的类似组成，这些组合被认为可以调节两个末端色素沉着基因y和t的复杂表达模式。相比之下，Y和T机翼斑点似乎受到不同上游因素的调节。我们的结果表明，D. guttifera腹部和翅膀黑色素点模式是通过Y和T的调节确定的，阐明了如何通过下游靶基因的平行配位来调节复杂的形态性状。
将价值敏感设计映射到人工智能上以实现社会公益原则
摘要 价值敏感设计 (VSD) 是一种将价值观融入技术设计的成熟方法。它已应用于不同的技术，最近又应用于人工智能 (AI)。我们认为，AI 提出了许多特定于 VSD 的挑战，需要对 VSD 方法进行一些修改。机器学习 (ML) 尤其带来了两大挑战。首先，人类可能无法理解 AI 系统如何学习某些事物。这需要关注透明度、可解释性和可问责性等价值观。其次，ML 可能导致 AI 系统以“分离”其中嵌入的价值观的方式进行适应。为了解决这个问题，我们提出了一种三重修改的 VSD 方法：(1) 将一组已知的 VSD 原则 (AI4SG) 整合为设计规范，从中可以得出更具体的设计要求； (2) 区分设计所提倡和尊重的价值观，以确保结果不仅不会造成伤害，而且还会带来好处；(3) 扩展 VSD 流程以涵盖 AI 技术的整个生命周期，以监控意外的价值后果并根据需要进行重新设计。我们以 SARS-CoV-2 接触者追踪应用为例，说明了我们的 VSD for AI 方法。
引用 (APA) Umbrello, S., & van de Poel, IR (2021)。将价值敏感设计映射到人工智能上以实现社会公益原则。人工智能与伦理，283–296。https://doi.org/10.1007/s43681-021-00038-3
摘要 价值敏感设计 (VSD) 是一种将价值观融入技术设计的成熟方法。它已应用于不同的技术，最近又应用于人工智能 (AI)。我们认为，人工智能提出了许多特定于 VSD 的挑战，需要对 VSD 方法进行一些修改。机器学习 (ML) 尤其带来了两个挑战。首先，人类可能不理解人工智能系统如何学习某些东西。这需要关注透明度、可解释性和可问责性等价值观。其次，ML 可能导致人工智能系统以“脱离”其中所嵌入的价值观的方式进行适应。为了解决这个问题，我们提出了一种三重修改的 VSD 方法：(1) 将一组已知的 VSD 原则 (AI4SG) 整合为设计规范，从中可以得出更具体的设计要求；(2) 区分设计所提倡和尊重的价值观，以确保结果不仅不会造成伤害，而且还有助于实现利益；(3) 将 VSD 流程扩展到涵盖人工智能技术的整个生命周期，以监控意外的价值后果并根据需要重新设计。我们通过 SARS-CoV-2 接触者追踪应用程序的示例用例说明了我们的 VSD for AI 方法。
将 III-V 激光器集成到 Si 上以实现 Si 光子学 - UCL Discovery
近年来，随着互联网数据流量的急剧增加，在数据中心实现高速低成本的光传输技术具有巨大的商业价值[1-5]。为了提高互联数据传输的速度，在单个硅芯片上集成半导体激光二极管、光调制器、多路复用器、波导、光电探测器等的 PIC 的构想应运而生[6-8]。此外，在硅平台上集成 PIC 或光电集成电路 (OEIC) 的硅光子学因具有低成本、大面积衬底的优势以及与先进制造和硅互补金属氧化物半导体 (CMOS) 制造技术的兼容性而引起了极大的兴趣[9]。与最先进的 InP 基 PIC [10-12] 相比，Si 基 PIC 被认为是另一种有前途的节能解决方案，它可以将收发器成本从目前每千兆比特每秒 (Gb/s) 输入/输出 (I/O) 带宽几美元降低到每 Gb/s 不到几美分 [13-15]。最近，尽管片外发光源具有高温性能和高发光效率的优势，但由于封装成本降低和光耦合效率提高，片上光源的重要性得到了强调 [16]。此外，片上光源具有在单个芯片上实现密集集成的潜力，并且在能效和可扩展性方面具有更好的性能。