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Gigagreen项目开始实现未来...
未来的可持续Giga基本上•Gigagreen是一个由欧盟的项目和创新框架计划Horizon Europe提供了近470万欧元的项目，旨在开发用于锂离子电池的可持续和安全的细胞制造流程。•该倡议得到了由16个合作伙伴组成的跨学科财团的支持，其中包括研究中心，大学，咨询公司，材料供应商和来自8个欧洲国家 /地区的细胞制造商。都灵（意大利），9月22日。gigagreen是由欧盟（EU）在研究与创新框架计划Horizon Europe愿意开发可持续和安全的细胞制造过程中资助的项目，刚刚在都灵（意大利）举行的会议开始了。在48个月内，由来自8个不同欧洲国家的16个合作伙伴组成的Gigagreen将致力于实现未来的可持续GIGA基本，将欧洲定位在锂离子电池价值链中全球市场的最前沿，这是下一代电动汽车的关键。该项目提出了一项结构化研究计划，以制定和扩展遵循设计（DTM）方法的新型电极和细胞组件制造过程，以实现预期的目标。从这个意义上讲，Gigagreen将寻求电极制造工艺，以在电池设计中以最低的环境影响和能源消耗，提供最高性能，吞吐率，安全性和成本效率，从而促进重复使用和拆卸。gigagreen在当前和新制造方法的界面中蓬勃发展。在数字解决方案中支持的DTM方法将允许开发易于扩展和自动化的概念，以解决即将到来的欧洲细胞Giga-Factories的需求。总而言之，Gigagreen将为欧盟细胞制造业带来一个转折点，因为它的产出被认为有助于当今处理方法之间的平稳过渡 - 通过试验越来越多的方法来优化，并没有准备好可灵活的质量生产 - 未来的Li-ion细胞工厂 - 基于绿色，更便宜，更便宜，更便宜，更好，更清洁，更清洁，数字化和柔性技术。它重点介绍了最紧迫的那些点：电细胞电极处理和代表最高能源和经济成本的组件，并有更大的改进和开创性的创新空间。
设计和实现 Azure AI
事件中心捕获是将事件中心中的流式数据自动传送到 Azure Blob 存储或 Azure Data Lake 存储的最简单方法。随后，您可以处理数据并将其传送到您选择的任何其他存储目标，例如 SQL 数据仓库或 Cosmos DB。
![[AAIC 2024] NIA-AA 研讨会 — 通过开放科学实现阿尔茨海默病的精准医疗](/simg/3/3447591faa7eef50bc733c5a5b70a29d53f2b97d.png)
[AAIC 2024] NIA-AA 研讨会 — 通过开放科学实现阿尔茨海默病的精准医疗
本次会前会议的计划由美国国家老龄化研究所和阿尔茨海默病协会联合制定。本次会前会议的注册由阿尔茨海默病协会独自管理和协调，注册费用不会与美国国家老龄化研究所共享。如果您对注册有任何疑问，请联系阿尔茨海默病协会。
21. 实现民族独立
括，它们分别是： • Sales contracts （买卖合同） • Gift contracts （赠与合同） • Contracts for loan of money （借款合同） • Leasing contracts （租凭合同） • Financial leasing contracts （融资租凭合同） • Work-for-hire contracts （承揽合同） • Contacts for construction projects （建筑工程合同） • Carriage contracts （运输合同） • Technology contracts （技术合同） • Safe-keeping contracts （保管合同） • Warehousing contracts （仓储合同） • Agency appointment contracts （委托代理合同） • Trading trust contracts （委托合同） • Brokerage contracts （ 行纪合同和居间合同）
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展，但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说，学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中，我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架，该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例；其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容，可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明，我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能，而消融研究验证了我们的权重调节。
脑数据背景：新权利是实现精神和大脑隐私的途径吗？
摘要 更直接、更高分辨率和更大数量地收集脑数据的可能性加剧了人们对精神和脑隐私的担忧。为了管理这些隐私挑战给个人带来的风险，一些人建议编纂新的隐私权，包括“精神隐私”权。在本文中，我们考虑了这些论点并得出结论：虽然神经技术确实引发了重大的隐私问题，但这些问题——至少就目前而言——与其他众所周知的数据收集技术（如基因测序工具和在线监控）引起的问题没有什么不同。为了更好地理解脑数据的隐私风险，我们建议使用信息伦理中的概念框架，即海伦·尼森鲍姆的“情境完整性”理论。为了说明情境的重要性，我们在三个熟悉的情境——医疗保健和医学研究、刑事司法和消费者营销——中研究了神经技术及其产生的信息流。我们认为，强调脑隐私问题的独特之处，而不是与其他数据隐私问题的共同点，可能会削弱制定更强有力的隐私法和政策的更广泛努力。
实现整个葡萄酒链可持续发展目标的策略：评论
二氮氧化物（DZX）仍然是治疗长期和持续形式高胰岛素低血糖（HH）的第一线药物。在近40％ - 50％的HH病例中，遗传机制是未知的。几乎一半的具有永久性或遗传原因的婴儿对DZX敏感，但是对DZX的超敏反应极为罕见，并且该机制知之甚少。在这里，我们第一次报告了与HH的新生儿中DZX超敏反应的案例，HH继承了母亲的新型HNF1A变体。一个术语，是糖尿病母亲的男性大胎龄婴儿，出现了严重的，复发性低血糖的早期发作。降血糖确认HH时临界血液样本。二氮氧化物以5 mg/kg/day的常规剂量开始，导致高血糖（血糖，16.6 mmol/l）在48小时内。葡萄糖输注迅速断奶。dzx被扣留并最终停止。单独使用3天的牛奶饲料，并具有正常的葡萄糖效果，怀疑HH的分辨率，他接受了6小时的禁食研究并通过了。在医院的葡萄糖监测时，他再次出现降血糖发作，关键血液样本确认了HH。dzx以3 mg/kg/day的较低剂量重新启动，这需要在获得稳定的尤利西亚之前进一步下降至0.7 mg/kg/day。不再发生低血糖或高血糖发作，他在出院前通过了一项安全禁食研究。分子基因检测确定了母亲 - 儿童二元的新型HNF1A突变，而父亲则测试了阴性。我们得出的结论是，由于这种新型HNF1A突变引起的HH表型可能是突变的，并且需要非常低剂量的DZX。临床医生应在启动DZX治疗的同时，应仔细观察糖尿病性酮症酸中毒和高血糖高质量状态的风险。
通过增强 CRISP-DM 实现人工智能在制造业的前景
摘要 为了帮助制造企业实现人工智能 (AI) 的价值，我们开始了为期六年的研究和实践，以增强流行且广泛使用的 CRISP-DM 方法。我们通过添加“操作和维护”阶段以及嵌入基于任务的框架将任务与技能联系起来，将 CRISP-DM 扩展为 AI 解决方案的连续、主动和迭代生命周期。我们的主要发现涉及操作和维护 AI 解决方案和管理 AI 漂移的艰难权衡和隐性成本，以及确保在整个 CRISP-DM 阶段中存在领域、数据科学和数据工程能力。此外，我们展示了数据工程如何成为 AI 工作流程中必不可少但经常被忽视的一部分，对这三种能力的参与轨迹提供了新颖的见解，并说明了如何将增强的 CRISP-DM 方法用作 AI 项目的管理工具。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络（ANN）的最典型实现，这些实现是在前馈神经网络中实现的。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现，这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL：C45。关键词：人工智能；人工神经网络；前馈神经网络；循环神经网络；感知器。引用：Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务：问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
后量子密码算法的实现
随着量子计算机的日新月异，对隐私构成威胁，大整数分解和离散对数等数学难题将通过 Shor 算法被破解。这将使广泛使用的密码系统过时。由于量子计算的进步，后量子密码学最近大受欢迎。因此，2016 年，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 启动了一项标准化流程，以标准化和选择能够抵御量子计算机攻击的加密算法和方案，称为后量子密码学。标准化过程始于 69 份密钥封装机制 (KEM) 和数字签名 (DS) 的提交。4 年后，该流程已进入第三轮（也是最后一轮），有 7 个最终候选方案，其中 4 个是 KEM（CRYSTALS-Kyber、SABER、NTRU、Classic McEliece），其余 3 个提交是 DS（CRYSTALS-Dilithium、FALCON、Rainbow）。标准化过程大部分向公众开放，NIST 要求研究人员从理论和实施的角度研究提交的内容，以确定所提议候选方案的优点和缺点。