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人工智能及其在不久的将来的重要性...
摘要：旅游业在不断发展，近年来人们对使用人工智能 (AI) 来改善和转变所提供的服务的兴趣日益浓厚。本文探讨了人工智能 (AI) 在西班牙旅游业中的作用，并讨论了其在不久的将来的重要性和潜在影响。该研究考察了旅游业使用人工智能的各种案例，包括个性化的客户体验、优化的目的地管理和改进的安全措施。它还讨论了在行业中实施人工智能的道德和社会影响。本文重点介绍了人工智能在西班牙旅游业带来的机遇和挑战，并强调需要应对这些挑战以充分利用人工智能的潜力。研究结果表明，人工智能具有改变和提升西班牙旅游业的巨大潜力，但仔细考虑和管理相关挑战对于成功实施至关重要。
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摘要 - 具有低地球轨道（LEO）卫星的Non-Trrestrial网络（NTN）被认为是支持全球无处不在的无线服务的有前途的补救措施。由于狮子座卫星的快速流动性，特定用户设备（UE）经常发生梁间/卫星切换。为了解决此问题，已经研究了地球固定的细胞场景，其中Leo卫星将其横梁方向调节朝向其停留时间内的固定区域，以保持UE的稳定传输性能。因此，LEO卫星需要执行实时资源分配，但是，Leo卫星的计算能力有限。为了解决这个问题，在本文中，我们建议在NTN中进行两次尺度的协作深度强化学习（DRL）方案（DRL）计划，其中Leo卫星和UE具有不同的控制周期，以不同的控制周期更新他们的决策政策。具体来说，UE更新其政策主题，以提高两个代理的价值功能。fur-hoverore，Leo卫星仅通过有限步骤推出，并通过从UE收到的参考决策轨迹做出决策。仿真结果表明，所提出的方案可以有效地平衡传统贪婪搜索方案的吞吐量性能和计算复杂性。索引术语 - 非事物网络（NTN），地球固定细胞，资源分配，深度强化学习（DRL），多时间级马尔可夫决策过程（MMDPS）。
增强现实实施的最低侵入性手术中的现实实施，用于将来在肺手术中应用：系统评价
摘要目的：该系统综述研究了用于可变形器官的微创手术中使用的增强现实（AR）系统，重点是初始注册，动态跟踪和可视化。目的是对与当前AR技术相关的当前知识，应用和挑战进行全面了解，旨在利用这些见解来开发专用的AR肺部视频或机器人辅助胸腔手术（VATS/大鼠）工作。方法：在2024年4月16日，在Embase，Medline（OVID）和Web of Science中进行了系统搜索，遵循用于系统评价和荟萃分析（PRISMA）的首选报告项目。搜索着重于术中AR应用和可变形器官的术中导航目的。进行质量评估，并根据初始注册和动态跟踪方法对研究进行分类。 结果：包括33篇文章，其中一篇涉及肺手术。 研究使用手动和（半）自动登记方法，这些方法是通过基于解剖学的，基于纤维的或基于表面的技术建立的。 考虑了各种结果度量，包括手术结果和注册准确性。 大多数研究达到5毫米施加基于表面的注册的注册精度的研究。 结论：AR可以在解剖上复杂的微创手术过程中实时导航和决策来帮助外科医生。进行质量评估，并根据初始注册和动态跟踪方法对研究进行分类。结果：包括33篇文章，其中一篇涉及肺手术。研究使用手动和（半）自动登记方法，这些方法是通过基于解剖学的，基于纤维的或基于表面的技术建立的。考虑了各种结果度量，包括手术结果和注册准确性。 大多数研究达到5毫米施加基于表面的注册的注册精度的研究。 结论：AR可以在解剖上复杂的微创手术过程中实时导航和决策来帮助外科医生。考虑了各种结果度量，包括手术结果和注册准确性。大多数研究达到5毫米施加基于表面的注册的注册精度的研究。结论：AR可以在解剖上复杂的微创手术过程中实时导航和决策来帮助外科医生。对肺应用的未来研究应集中于探索基于表面的注册方法，考虑其非侵入性，无标记性质和有希望的准确性。此外，鉴于支气管 - 血管解剖结构在肺桶/大鼠中的重要性和相对稳定性，基于血管标记的方法值得探索。评估这些方法的临床可行性至关重要，尤其是关于注册准确性和对手术结果的潜在影响。
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
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摘要 - 自动驾驶有可能革命的个人，公共和货运流动性。除了准确地感知环境外，自动化车辆还必须计划安全，舒适和有效的运动轨迹。为了促进安全性和进步，许多作品依赖于预测周围交通未来运动的模块。模块化自动驾驶系统通常将预测和计划作为顺序，单独的任务处理。这说明了周围交通对自我车辆的影响，但它无法预料到交通参与者对自我车辆行为的反应。最近的方法越来越多地整合了联合或相互依存的步骤中的预测和计划，以模拟双向相互作用。迄今为止，缺乏对不同集成原则的全面概述。我们会系统地回顾最新的基于深度学习的计划系统，并专注于它们如何整合预测。集成的不同方面从系统体系结构到高级行为方面都被考虑并相互关联。此外，我们讨论了不同整合原则的含义，优势和局限性。通过指出研究差距，描述相关的未来挑战并突出研究领域的趋势，我们确定了有希望的未来研究方向。
将来投资：支持青年心理健康中数字创新的机会
出版作者和致谢本报告是由凯蒂·德拉瑟（Katie Drasser），丽贝卡·班格亚特（Rebecca Benghiat），卡门·埃雷迪亚·罗德里格斯（Carmen Heredia Rodriguez），艾琳·戈尔登（Irene Golden）和阿德里安娜·克拉斯尼安斯基（Adriana Krasniansky）撰写的。特别感谢我们的资助合作伙伴 - Pivotal，Penner Family Foundation，Hopelab和Arthur M. Blank Family Foundation，他们为这项工作提供了帮助。我们也非常感谢我们的专家发现受访者，以及摇滚健康的Madelyn Knowles，Mihir Somaiya和Deonta Wortham，而行为健康技术的Solome Tibebu则为本出版物提供了无价的贡献。最后，我们向摇滚健康社区的众多领导人致敬，他们致力于推进青年心理健康的创新。
将来人工智能将能够替代医生？ - 叙述审查
本文对人工智能（AI）在医学的未来中的作用进行了全面的叙述，重点是替代各种临床应用中的医生的潜力。它探讨了机器人和深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）等AI技术，并在肿瘤学，心脏病学和牙科等领域中讨论了它们在AI辅助诊断中的应用。本文重点介绍了AI在医学中的优势和缺点，包括其分析大量医学数据并提高诊断准确性的能力，以及与患者数据保护和决策透明度有关的道德和实践挑战。尽管AI具有转变医疗保健的巨大潜力，但本文得出结论，目前仍然是临床医生的支持工具，无法完全取代临床决策。它强调了应对剩余挑战和继续研究以最大程度地发挥AI医学潜力的重要性。
将来的命令和控制：概念文件1
研究完整性通过我们的质量和客观性的核心价值以及我们对最高诚信和道德行为水平的坚定承诺，我们的使命是通过研究和分析来帮助改善政策和决策。为了帮助确保我们的研究和分析是严格，客观和无党派的，我们将研究出版物进行稳健而严格的质量保证过程；通过员工培训，项目筛查以及强制性披露政策，避免财务和其他利益冲突的外观和现实；并通过对我们的研究发现和建议的公开出版，披露已发表研究的资金来源以及确保智力独立性的政策来追求我们的研究参与的透明度。有关更多信息，请访问www.rand.org/about/principles。
