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法庭上的人工智能：法医机器、专家证人和对质条款
从弹道学和指纹识别等传统方法，到 21 世纪的概率基因分型模型，法医实验室已发展成为科学探索的前沿领域。法医技术的快速发展不会止步于此。考虑到人工智能（“AI”）的最新发展，未来的法医工具可能会变得越来越复杂。可以肯定的是，人工智能法医工具远非理论上的东西；人工智能在法医科学中的应用已经在实践中出现。机器学习支持的声学枪声探测器、面部识别软件和各种模式识别学习模型已经扰乱了全国各地的执法行动。很快，刑事被告将需要学习如何在由人工智能专家系统主导的法庭上应对。不幸的是，判例法或联邦证据规则中几乎没有关于刑事被告应如何在法庭上将人工智能作为证据的指导。尽管有少数学者开始探索人工智能与证据法的交集，但这些研究主要集中在认证问题或将 Daubert 标准应用于人工智能证据的问题上。本研究通过分析第六修正案对质条款下面对人工智能生成证词的刑事被告人的权利，为法庭上对人工智能的持续探索做出了贡献。本研究将说明，在未来，人工智能法医工具越来越多地用于在刑事诉讼中指控被告，对质权将日益受到侵蚀。这主要是因为法院在对质条款中开辟了广泛的“机器生成数据”例外。根据这一例外，足够自主的机器生成的数据将不在宪法保护范围内。理由是，这种
使用对比学习对质谱图像数据进行自监督聚类
对实验伪影和噪声敏感，从而降低了它们对具有相似定位但不同对比度的空间模式的泛化能力。最近，使用卷积神经网络 (CNN) 的迁移学习和半监督深度学习方法已经开发出来，分别用于聚类离子图像和量化分子共定位。26,27 这些报告表明，MSI 数据的有限大小对传统的 CNN 训练框架提出了挑战，因为传统的 CNN 训练框架通常依赖于大量带注释的图像。因此，这些方法与传统的机器学习方法相比，在查找共定位分子图像方面提供了相对较小的改进。计算机视觉自监督对比学习方法的最新进展，包括 MoCo、28 SimCLR 29
使用 D-Wave 量子退火器对质因数分解问题进行实验
本文以我们最近发表的一篇论文为基础，在这篇论文中，我们提出了一种通过量子退火进行素数分解 (PF) 的新方法，其中 8,219,999 = 32,749 × 251 是我们能够分解的最高素数乘积——据我们所知，这是有史以来通过量子设备分解的最大数字。然而，导致我们得到这些结果的一系列退火实验并没有遵循直线路径；相反，它们涉及一个复杂的反复试验过程，充满了失败或部分失败的尝试和回溯，最终只能促使我们找到成功的退火策略。在本文中，我们深入探讨了实验决策背后的原因，并介绍了在构思最终策略之前我们进行的一些尝试，这些策略使我们能够实现结果。这还涉及我们研究的一系列想法、技术和策略，尽管结果证明它们不如前者。我们最终采用的方法，可能会为更专业的 D-Wave 用户和从业者提供见解。具体来说，我们展示了以下见解：（i）不同的初始化技术会影响性能，其中通量偏差在针对局部结构化嵌入时是有效的；（ii）与依赖全局嵌入的问题相比，链强度在局部结构化嵌入中的影响较小；（iii）断链和激发的 CFA 之间存在权衡，这表明基于模块而不是单个量子位的增量退火偏移补救方法。因此，通过分享我们经验的细节，我们旨在提供对量子退火不断发展的前景的见解，并帮助人们访问和有效使用 D-Wave 量子退火器。
工作活动的内省式访谈：在核工业案例研究中应用主观数字民族志
摘要 主观证据民族志（SEBE）是数字民族志中发展起来的一系列方法，用于社会科学调查，基于第一人称视角的主观音频和视频记录。记录用于自我对质（收集主观经验、讨论发现和最终解释）。一些应用 SEBE 方法的研究提到“内省”是自我对质过程中发生的一个过程，并在没有提供其发生的证据的情况下对其进行了讨论。本文旨在阐明内省及其在 SEBE 中的发生。在回顾了有关内省的文献之后，通过案例研究分析、描述和说明了 SEBE 中的内省过程。提出了 SEBE 中发生内省的条件和相关机制：研究发现，间接内省实际上可能发生，但并不频繁，并且可以被忽视而不会降低分析的质量。在访谈期间或访谈后对内省的精细分析并未被认定为活动分析的附加值。
在线和在线电池CT由MetalJet源启用
由于全球生产的增加，摘要质量保证和过程控制正在成为电动汽车（EV）电池生产的越来越重要的方面。在由电动汽车电池引起的车辆火灾之后，人们对质量保证的需求不断上升。此外，能够通过监视生产过程来快速提高新生产线的产量是抵消新电池工厂成本的重要方面。高速X射线CT的检查是提高质量保证的一种方法，例如通过阳极/阴极悬垂检查，但还分析了完整的电池单元，以进行连续过程控制。在这里，我们通过利用MetalJet X射线源与高性能光子计数检测器相结合，可以显示在棱柱形和圆柱电动电动机电池电池中可以实现CT扫描的速度。
欧洲刑警计划2022 - 2024
犯罪分析仍然是欧洲刑警组织业务的核心，该机构已经确定了通过对质量产出和控制，标准化，培训，专业分析以及更有效，更灵活的资源重新分配的质量产出和控制，标准化，培训，专业分析以及更有效，更灵活的资源来加强分析协调的必要性。在2022年，欧洲刑警组织将针对致力于分析协调和培训的团队的进一步加强，以应对与欧洲刑警组织的新分析环境有关的挑战，包括数据管理门户和分析工具。此外，在2020年任命欧洲刑警组织运营的数据质量控制协调员之后，该机构将通过设置数据和分析质量控制办公室来强化该功能，以监督数据审查机制的实施。
德克萨斯州法医科学委员会
a. 自 2024 年 7 月 26 日季度委员会会议以来收到的认证活动、通讯和报告摘要；委员本季度审查了十 (10) 项与认证相关的事件，包括七 (7) 次监督文件审查和认证延续；两 (2) 项新认证；以及一 (1) 次重新评估和更新认证。鉴于实验室上次评估中提到的不合格项的数量和性质，以及认证机构无法解决上次监督审查中提到的二十四 (24) 项不合格项中的两 (2) 项，Kerrigan 委员建议对质量法医毒理学进行进一步跟进。Kerrigan 建议跟进实验室的新质量经理，因为几项不合格项主要归因于实验室质量经理职位的变动。
改变印度制药供应链的动态
用于质量控制和培训的高级技术：实施具有IOT的传感器，RFID，SaaS和条形码SYST EMS，以进行严格的质量控制，以确保药物安全直到吸引消费者。利用VR，AR和LMS对质量控制专业人员和医疗代表进行互动培训。优化的库存管理和数字营销：用于实时轨道的Mplement自动化库存系统，优化库存水平，减少浪费并预测需求准确。使用Pharmarack等SaaS平台进行有效的操作，并使用数字营销工具来吸引利益相关者并建立品牌信任。优化的库存管理和数字营销：实施自动库存系统以实时跟踪，优化库存水平，减少浪费并准确预测需求。使用Pharmarack等SaaS平台进行有效的运营，并使用数字营销工具吸引利益相关者并建立品牌信任。
纳米比亚药品监管委员会 - NMRC
简介 药品进出口是国际贸易的重要组成部分，有助于促进国家之间的经济关系。进出口业务涉及货物的跨境流动，需要遵守各种法规、海关程序和文件标准。这些活动在满足全球市场多样化需求、促进产品交换和促进经济增长方面发挥着关键作用。高效的进出口流程依赖于有效的供应链管理、对质量标准的遵守以及对国际贸易法的遵守。进出口活动必须符合世界卫生组织 (WHO) 当前关于药品良好分销规范的要求。 2.0 适用范围 这些指南适用于所有从制造商和/或其他批发商处进出口和储存药品的人员。附表 0 和非附表药品的许可要求 - 填写完整的申请表（附件 XXVII） - 负责人/经理的核实身份复印件（复印件不超过 6 个月） - 最高学历（复印件不超过 6 个月） - 按照公报上公布的费用支付证明（申请费：2500 纳米比亚元，许可证发放费：1250.00 纳米比亚元）