本文介绍了目前在 5G 和 B5G 网络中研究和利用的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的主要相关机制。该研究解释了 AI/ML 在电信行业的各种应用。介绍了一类神经网络,一般来说,它们是非线性统计数据建模和决策工具。它们通常用于对系统的输入和输出参数之间的复杂关系进行建模或在数据中查找模式。前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络属于这一类。强化学习关注智能代理必须如何采取行动才能最大化集体奖励,例如改善系统的属性。深度强化学习结合了深度神经网络,具有可以对非结构化数据进行操作的优势。提出了混合解决方案,例如组合分析和机器学习建模以及专家知识辅助机器学习。最后,介绍了其他具体方法,例如生成对抗网络 (GAN) 和无监督学习和聚类。
私营部门为印度航空航天和国防领域创造了 8000 亿卢比营业额的 20% 以上。在过去十年中,L&T、Tatas、Mahindras、Hindujas 和 Bharat Forge 等领先企业集团进行了重大投资,而 HAL、BEL、BEML 和 NAL 等公共企业和组织则继续通过新计划扩大业务规模,以满足政府在“自力更生的印度运动”和“印度制造”计划下的雄心勃勃的愿望。政府国防采购政策中的市场机会和补偿条款吸引了多家全球参与者在印度开展业务并成立合资企业。其中包括空中客车、BAE、波音、柯林斯航空航天、达索航空、以色列航空工业、皮拉图斯、洛克希德马丁、雷神、拉斐尔、赛峰和泰雷兹等领军企业。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神,落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署,坚持市场驱动与政府引导相结合,按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则,立足国内需求,放眼国际,建立新一代人工智能国家标准体系,加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准,加强标准实施和监督,推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作,注重国际国内标准协同,充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用,保障高质量发展。
1. 人工智能可以自动化教育中的基本活动,例如评分。在大学里,即使助教分担,为大型讲座课程评分家庭作业和考试也是一项繁琐的工作。即使在低年级,教师也经常发现评分占用了大量时间,而这些时间本可以用来与学生互动、备课或进行专业发展。现在,教师可以自动评分各种多项选择题和填空题
遗传性血管性水肿(HAE)是一种罕见的遗传疾病,会导致发作性皮肤和粘膜下肿胀,主要影响四肢,面部,胃肠道和上呼吸道(1)。HAE的最常见形式是由于血浆Kallikrein(PK)的主要抑制剂(PK)的主要抑制剂以及接触激活途径中血浆Kallikrein(PK)的主要抑制剂和激活的凝结因子XII所致。pk从高分子量激素(HMWK)中裂解血管活性肽的心动激肽,因此其阴性调节剂的丧失会导致头肌激素过度肿胀,后来受影响的患者肿胀(2)。长期预防(LTP)预防血管性水肿发作是当前HAE管理的基石。随着现代高效的LTP疗法的出现,治疗的目的已成为完全控制的疾病控制和患者生活的正常化(3)。 2019年国际/加拿大HAE指南建议将静脉或皮下等离子体衍生的C1抑制剂(PD-C1)或靶向PK的LANADelumab作为第一个LTP LTP代理(4)。 berotralstat是一种使用结构引导设计开发的合成小分子以抑制PK(5)。 这是一种口服的可生物利用药物,与PK丝氨酸蛋白酶结构域的活性位点结合,从而防止HMWK裂解。 在2021年,第3阶段的APEX-2研究表明,BerotralStat将血管性水肿发作的平均频率降低了44%,其中一半的患者接受了150 mg剂量的攻击频率降低了约70%(6)。 Berotralstat在2022年获得了加拿大监管批准。随着现代高效的LTP疗法的出现,治疗的目的已成为完全控制的疾病控制和患者生活的正常化(3)。2019年国际/加拿大HAE指南建议将静脉或皮下等离子体衍生的C1抑制剂(PD-C1)或靶向PK的LANADelumab作为第一个LTP LTP代理(4)。berotralstat是一种使用结构引导设计开发的合成小分子以抑制PK(5)。这是一种口服的可生物利用药物,与PK丝氨酸蛋白酶结构域的活性位点结合,从而防止HMWK裂解。在2021年,第3阶段的APEX-2研究表明,BerotralStat将血管性水肿发作的平均频率降低了44%,其中一半的患者接受了150 mg剂量的攻击频率降低了约70%(6)。Berotralstat在2022年获得了加拿大监管批准。最常见的治疗急性不良事件是胃肠道(GI)的副作用,例如腹痛,腹泻和腹泻。在此,我们描述了加拿大berotralstat使用的第一个现实研究。
几乎所有药品都是基于其对代表注册试验中研究人群“平均值”的患者的效果而获得批准的,大多数药品标签最多允许在出现毒性的情况下根据经验减少剂量。在这篇观点文章中,我们探讨了支持在癌症治疗中使用个性化剂量的一些证据,并展示了我们如何能够在现有的剂量、暴露和毒性关联模型的基础上建立,以证明剂量优化(包括增加剂量)如何有可能显著改善疗效结果。我们还根据自己开发个性化剂量平台的经验,探讨了在现实环境中实施个性化剂量方法的一些障碍。特别是,我们的经验体现在将剂量平台应用于前列腺癌多西他赛治疗中。
地震对能源造成了巨大影响,许多地区,尤其是卡赫拉曼马拉什省和哈塔伊省的电网电力供应中断。土耳其总统府战略和预算办公室估计,该地区公共和私营电力部门遭受的损失总计约 5.7 亿土耳其里拉(3000 万美元)。地震发生后,太阳能协会和专业协会立即运送了太阳能电池板,以满足临时避难所和搜救协调小组的电力需求。尽管当地非政府组织和私营能源协会在为灾民提供临时可持续电力方面发挥了重要作用,但制定应对此类灾害的准备措施以确保长期解决方案至关重要。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2):确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置,这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险,可能会迁移,使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂,取决于特定地点的考虑因素,例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者:Bryan Harre,NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni,美国 NRL 博士 日期:2022 年 11 月 9 日,星期三 时间:太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接,请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案,可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具,可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题:可持续的弹性修复演讲者:ITRC 日期:2022 年 11 月 17 日时间:太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会:https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息,请查看 ITRC 关于此主题的报告:https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集:现在到 2022 年 11 月 16 日链接:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新:2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地,活动举办批准将决定最终日期和地点。
包括 IL-25、IL-33 和胸腺基质淋巴细胞生成素 (TSLP) 在内的警报素细胞因子可作为危险信号触发宿主免疫,以应对寄生虫感染等致病因素引起的组织损伤。寄生虫病也为研究其功能和机制提供了极好的背景。许多研究表明,非免疫细胞(如上皮细胞和基质细胞)释放的警报素细胞因子会诱导宿主启动 2 型免疫,从而驱除寄生虫,但也会导致宿主病理,如组织损伤和纤维化。相比之下,来自免疫细胞(如树突状细胞)的警报素细胞因子(尤其是 IL-33)可能会引发免疫抑制环境,从而促进宿主对寄生虫的耐受性。此外,据报道,警报素细胞因子在寄生虫感染中的作用取决于寄生虫种类、警报素细胞因子的细胞来源和免疫微环境,所有这些都与寄生部位或器官有关。本叙述性综述旨在提供有关警报素细胞因子在涉及不同器官(包括肠、肺、肝和脑)的寄生虫感染中的关键和多样化作用的信息。
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要:农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用,优化作物选择对于提高农业生产力和可持续性至关重要。“使用机器学习方法的作物推荐系统”旨在利用机器学习技术根据各种环境和土壤条件提供精确的作物推荐。通过结合土壤成分、pH 值、温度、湿度、降雨量和地理位置等因素,该系统为特定区域推荐最合适的作物。该系统利用机器学习模型,特别是随机森林和决策树,来分析历史农业数据,预测最佳作物,并改善农民的决策过程。通过在大型数据集上训练模型,它可以确保与现实世界的农业实践相一致的准确预测。该系统的应用可以提高作物产量、可持续的农业实践,并降低与不良作物选择相关的风险。通过使用标准分类指标进行严格评估,该模型的性能证明了其通过帮助农民做出明智的决策来彻底改变农业实践的潜力。该系统有可能成为农业顾问、农民和政策制定者的宝贵工具,确保长期可持续性和生产力的提高。