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BRG 报告-AI-and-The-Future-of-Healthcare.pdf
接受调查的制药专业人士中，只有 20% 表示其行业已开始采用 AI，但超过一半的人预计 AI 将在三年内广泛实施。采用速度较慢与 AI 的前景关系不大，而与药物开发时间较长以及监管监督力度加大有关。例如，美国食品药品监督管理局 (FDA) 尚未批准使用 AI 发现和设计的药物，并且直到 2023 年初才授予其首个孤儿药称号。这也许可以解释为什么制药行业的受访者表示 AI 在药物发现、安全性、功效和再利用等领域的影响有限。随着越来越多使用 AI 增强技术发现和设计的药物获得 FDA 批准，AI 的影响可能会加大。
基因去增强和异种移植
摘要 异种器官移植的一个反对意见是，它需要大规模繁殖、饲养和屠宰转基因猪。这些猪需要在指定的无病原体设施中饲养，并接受一系列医学检测，然后才能摘除器官并实施安乐死。因此，它们的预期寿命将大大缩短，将经历痛苦和折磨，并遭受一定程度的社会和环境剥夺。为了尽量减少这些因素的影响，我们提出了以下供考虑的方案——如果有可能并且无法通过其他方式消除痛苦和折磨，那么在伦理上站得住脚的异种器官移植应该包括使用基因增强技术。尽管这不是一个道德上理想的“解决方案”，但从道德上讲，最好在出现可行的非动物替代方案之前防止不可避免的痛苦。
bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024
抽象生成的AI作者身份验证旨在识别给定文本中人类撰写的文本。本文介绍了我们针对PAN 2024生成AI作者身份身份验证任务的方法。我们将这项任务框起来是单个文本的二进制分类问题。最初，我们利用数据增强技术来平衡最初的不平衡数据集并在单个文本上训练了模型。此外，我们采用了正则辍学方法来进一步优化模型训练。对于给定的文本，该模型分别处理每个文本以进行推理。最后，使用完全连接的层进行分类，选择具有较高人类自作者评分的文本作为答案。我们的方法在官方测试集上的平均得分为0.99。
用技术偏见在清洁和肮脏的能量之间取代的弹性
清洁和肮脏的能量与技术变革之间的替代弹性是讨论当今最具挑战性的问题之一，即气候变化之一。尽管其重要性，但很少有研究从经验上估算这些关键参数。在本文中，我估计了从微数据中的清洁和肮脏能量之间取代的弹性，并与技术参数共同反映了能量骨料内技术变化的方向。发现替代弹性范围为2至3的弹性。在数据中观察到的很大的肮脏能量偏见的技术变化验证了指导技术变革的框架，鉴于相对能源价格的历史运动和统一上方替代的估计弹性。但是，我还发现了暗示性的证据，表明近年来，随着相对能源价格的变化和清洁能源的补贴，清洁能源增长的技术的增长速度快于肮脏的能源增强技术。
检查帕特里夏·科西姆（Patricia Kosseim）的交付主题演讲，...
帕特里夏·科西姆（Patricia Kosseim）的交付主题演讲，安大略省IPC隐私日活动的信息和隐私专员2025年1月28日，宠物的力量：增强隐私技术的土地确认大家早上好，并感谢您今天加入我们。我想恭敬地承认，当我们聚集在这里时，我们将在许多国家的传统领土上开会，包括信贷的密西沙加，Anishnabeg，Chippewa，chippewa，haudenosaunee和Wendat人民。我们还承认，多伦多最初被命名为Tkaronto，意思是：“水中有树木的地方。”它被条约13与信用的密西沙加签署。我们很高兴能在这片土地上工作和居住，这是许多多样化的原住民，因纽特人和梅蒂斯人的家园。我们提供这片土地承认，以承认，尊重和尊重这一领土，条约，原始居民，他们的祖先以及他们与这片土地的历史性联系。欢迎欢迎大家到2025年隐私日。这是一个国际认可的一天，致力于提高人们对保护个人信息和隐私的重要性的认识。为了意识到这一目标，当今我们活动的主题是 - 宠物的力量：隐私增强技术。我想对我们同意参加今天的活动的六位小组成员表示热烈欢迎，以及在这里和网上加入我们的1,700多人。我们正在就有关增强隐私技术或宠物的隐私技术的令人兴奋的讨论，以及他们如何解决当今组织面临的一些最紧迫的隐私问题。我也想欢迎我们的法语参与者！今天的网络扩散将同时翻译成法语。今天的活动也将发布在您的YouTube频道上，以供将来观看。创新和隐私在当今活动的精神上增强技术，让我引用哈佛商学院教授西奥多·莱维特（Theodore Levitt）说：
使用预测肺癌患者的免疫检查点抑制剂肺炎
材料和方法：我们开发了 PANDA（使用 AttentionU-Net 进行肺炎异常检测）模型来应对这一挑战，利用先进的深度学习技术来改善对 ICI 诱发肺炎的早期预测。分析了 349 名接受 ICI 治疗的患者的基线 CT 扫描，以训练和验证该模型。PANDA 模型利用 Attention U-Net 架构，结合注意力机制来增强特征提取和异常检测能力。应用了数据增强技术，包括亮度归一化和像素混洗，以提高模型的稳健性。使用基于自动编码器的方法对正常病例进行模型训练，并通过均方误差 (MSE) 分布进行异常检测，然后对肺炎病例进行测试。
联邦、州和行业领导者如何协调并......
第一场活动由公用事业商业模式 (UBM) 工作组赞助，汇集了联邦和州官员，解释项目、政策和资金的变化如何影响电网现代化。会议由美国能源部贷款计划办公室/能源部技术转型办公室顾问 Louise White 开场。她介绍了能源部新发布的《商业起飞之路：创新电网部署报告》，该报告定义了可用于现有输配电系统的商业可用先进电网解决方案，以更好地利用我们今天已有的电网并从中获得更多价值。该报告重点介绍了以下四类 20 种先进电网解决方案：先进输电技术、系统自动化解决方案、电网增强技术和应用以及基础系统。
L2O-ILT：学习优化逆向光刻技术
一、引言 随着技术节点的不断缩小，邻近效应和光学衍射变得不可忽略，严重影响集成电路的成品率。分辨率增强技术（RET）是为了减少光刻过程中的印刷误差而开发的。光学邻近校正（OPC）是广泛使用的RET之一，通过校正掩模版图案形状和插入辅助特征来补偿光刻邻近效应。典型的OPC方法包括基于模型的方法[1]、[2]、[3]和基于逆光刻技术（ILT）的方法[4]、[5]、[6]、[7]、[8]、[9]。对于基于模型的 OPC，首先将掩模中的多边形边缘划分为段，然后在光刻模拟模型的指导下移动这些边缘。基于 ILT 的方法将掩模表示为逐像素函数 [4] 、 [5] 、 [6] 、 [7] 、 [10] 或水平集函数 [8] 、 [9] 、 [11] 、 [12] 。然后，将 OPC 过程建模为逆问题，可以通过优化
L2O-ILT：学习优化逆向光刻技术
I. 引言 随着技术节点的不断缩小，邻近效应和光学衍射变得不可忽略，严重影响集成电路的成品率。分辨率增强技术（RET）被发展用来减少光刻过程中的印刷误差。光学邻近校正（OPC）是广泛使用的RET之一，它通过校正掩模版图案形状和插入辅助特征来补偿光刻邻近效应。典型的OPC方法包括基于模型的方法[1]，[2]，[3]和基于逆光刻技术（ILT）的方法[4]，[5]，[6]，[7]，[8]，[9]。对于基于模型的OPC，首先将掩模版中多边形的边缘分成几段，然后在光刻仿真模型的指导下移动这些边缘。基于 ILT 的方法将掩膜表示为像素函数 [4]、[5]、[6]、[7]、[10] 或水平集函数 [8]、[9]、[11]、[12]。然后，将 OPC 过程建模为逆问题，可以通过优化