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研究英国和美国可信赖人工智能工具的前景
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观（质量和客观性）以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/principles。
填充聚合物金属融合细丝制造工具的性能评估
摘要添加剂制造（AM）在模具和模具行业中的工具的应用带来了过程性能，设计灵活性和产品增强的破坏性潜力。现有的AM技术和新兴技术（例如金属融合的细丝制造（金属FFF））可以进一步支持AM工具在聚合物型材挤出中的适用性。本研究提供了金属FFF 17-4 pH不锈钢模具插入物的完整表征，并评估了它们在聚合物挤出过程链中的适用性。提出的有关产生的插入物的计量表征的实验评估枢轴以及插入特征对最终挤出产品的影响。考虑了通过减法方法（CNC加工和电气加工）生产的常规制造的基准插入物，就挤出的质量和过程重复介绍而产生的AM工具的可比结果。发现，尽管AM插入工具的平均表面参数明显较高（SA = 2–9 µm vs. SA = 0.3-0.9 µm，用于加工生产的模具），但在聚合物挤出产品的质量中，观察到较小的差异。基于不同DIE的内部表面粗糙度地形以及对挤出产物的影响的聚合物谱挤出的粗糙度产生效应。在丙烯腈丁二烯苯乙烯苯乙烯挤出表面上从常规机械加工模具中获得的三维平均粗糙SA在0.3 µm的范围内。对于从添加性制造的模具获得的挤出物，它们的SA在0.5 µm的愤怒中（尽管FFF模具的表面粗糙度比机加工模具更高）。结果证实，使用合适的挤出产品需求，可以将金属FFF作为选定的制造方法在聚合物型材挤出中进行工具是可行的。
越南工业大学学生对人工智能工具的认知和使用水平研究
认识到人工智能在教育中的重要性，本文重点分析了对越南工业大学学生对人工智能工具的认识和使用水平的调查结果。）。越南工业大学是一所多学科大学，在信息技术、汽车工程技术和电气-电子技术领域具有培养传统和培养优势。调查对象为信息技术、汽车、电气-电子、机械-建筑、管理-银行、经济学等学院一至四年级的 390 名学生。经济学。通过对收集到的信息进行分析，本文提出了优化人工智能工具在学习中应用的具体措施，有助于提高越南工业大学和其他大学的教育质量。本文希望对推动AI在教育领域的有效应用，为当前第四次工业革命下教育质量的提升、高素质人力资源的培养做出贡献。
使用新的CRISPR工具的创新抗病毒防御
细菌DNA中的酥脆/CAS系统有助于这些细菌产生对穿透噬菌体的抗性。RNA目标仪式（例如CRISPR/CAS13）在细胞核中具有强大的功能，以中断这些抗性。，但它们在细胞的胞质中效率低下，在这些细胞的细胞中，许多RNA病毒被复制。在RER博士的指导下，Helmholtz Munich的发展遗传学研究所的科学团队和TUM的发展遗传学主席。nat。Wolfgang Wurst与Helmholtz Munich的Virogie研究所以及TUM和TUM的Tum和Virogie研究所进行了密切合作，已开发了一种解决方案：CAS13D NCS。这种新的分子工具使位于细胞核中的CRISPR-RNA分子可以远足进入Cyto血浆，并在高效的高效中中和RNA病毒（自然2024; doi：10.1038/s41421–00672–1）。研究小组的例证表明，感染SARS-COV-2的细胞的CAS13D NC治疗可防止SARS-COV-2（绿色）在细胞质中的传播。这一进展为开发针对病毒感染的主动防御策略打开了大门。suk
墨西哥城，2024年5月6日，可谈判工具的数字化：墨西哥金融部门的新时代的曙光。新的E
墨西哥城，2024年5月6日，可谈判工具的数字化：墨西哥金融部门的新时代的曙光。在墨西哥金融领域的新时代的到来是从可谈判的工具和信贷交易的一般法律（“ LGTOC”（以西班牙语中的首字母缩写）以及信贷机构和辅助活动的一般法律（西班牙语中的“ LGOAAC”）的一般法律（西班牙语中的西班牙语中的缩写）修正案的影响是什么？这些修正案的相关性在于立法者已纳入上述法律的创新技术方面。在最引人注目的修改中，有可能通过电子方式发布可转让的工具。关于通过这些手段发布的可转让工具的认可，该修正案规定必须按照与发行相同的条款进行。此外，对于存款证书而言，通过电子方式通过由发行通用存款仓库确定的存款证书的加密系统进行了强制性。这可能意味着立法者的意图是建立最低标准，使个人能够通过电子方式发行可转让的工具并使用此类工具进行信贷交易。这将使能够简化商业交易并有助于墨西哥的经济增长的动态可转让的工具操作计划提供。我们应该通过电子方式理解什么？也将必须在新创建的独特的证书，仓库和商品注册处注册的存款证书（“ rucam”，对于西班牙语中的首字母缩写），在那里通用存款仓库必须记录：（i）他们发行的存款证书，以及他们发行的及其及其及其及其及其造成的； （ii）已发行的存款证书涵盖的货物或资产； （iii）存放在仓库中的商品或商品的公开拍卖销售通知。在这方面，通用存款仓库必须确保合法持有人和其他参与具有此类可协商工具的加密系统的交易的当事方。修正案的另一个重要方面是，必须在发行文书的信息系统中执行认可和授予可转让工具的担保。
参与式科学项目评估工具的实际应用：来自地球和太空科学的观点
传统科学经常专注于经过同行评审的科学出版物和引用以衡量疗效，但公民科学项目（也称为参与式科学项目）涵盖了比通过这种方式可捕捉的更广泛的目标，方法和产品。科学产品库存（SPI）是协助参与式科学评估的一种工具，该工具超出了科学产量（例如出版物）。其用例仅限于其初步开发期间的一系列项目，因此，我们在这里探索了其在美国多个联邦政府资助的参与式科学项目中对用例的灵活性和灵活性。我们研究了该工具的形成性和纵向实用程序，可访问性以及适应性，其中包括不同大小，范围和目标的贡献项目。我们发现该工具很容易定制，使其适合单个项目需求，包括满足资助者对评估的需求。这很容易使用，使其适合非专家评估者收集数据，并且使从业人员能够反思增强项目影响的方法。我们还发现对随时间和项目之间的评估数据进行比较非常有用。最终，公民科学包括可以使用定量指标（例如SPI中的指标）和定性手段来检查各个方面的要素。评估方法的组合可能适合个人项目目标和利益相关者，但是我们展示了SPI的简单性和可定制性如何在各种项目和计划中提供好处。
年龄的筛选工具的开发和验证 -
摘要介绍当前，与年龄相关的听力损失已经普遍存在，意识和筛查率仍然很低。遇到几个障碍，因为时间，人事培训和设备成本，可用的听力筛查工具无法充分满足在社区居住的老年人中对大规模听力检测的需求。因此，需要一种准确，方便且廉价的听力筛查工具来检测听力损失，及早进行干预并减少对个人，家庭和社会未经处理的听力损失的负面后果和负担。目的研究利用“医疗大数据”和“智能医疗管理”来开发基于微信平台的年龄相关听力损失的多维筛查工具。方法通过横断面调查，逻辑回归模型和接收器操作特征（ROC）曲线分析进行了风险因素的评估。结合风险因素评估，对老年筛查版本的听力障碍库存和模拟听觉测定法，筛选软件是通过JavaScript语言开发的，并进行了评估和验证。结果总共401名老年人包括在横断面研究中。早期预测与年龄相关的听力损失的风险因素累积评分的ROC曲线下的面积为0.777 [95％CI（0.721，0.833）]。风险因素的累积评分阈值定义为4，将老年人分为低风险（<4）和高风险（≥4）的听力损失组。Kappa指数为0.6。Logistic regression model (univariate, multi- variate) and reference to literature mention rate of risk factors, 18 variables (male, overweight/obesity, living alone, widowed/ divorced, history of noise, family history of deafness, non-light diet, no exercising habit, smoking, drinking, headset wearer habit, hypertension, diabetes, hyperlipidemia, cardiovascular and cerebrovascular疾病，高尿酸血症，甲状腺功能减退症，耳毒性药物使用史）被定义为危险因素。屏幕工具的灵敏度，特异性，正预测值和负预测值分别为100％，65.5％，71.8％和100.0％。结论筛选软件使实时数据传输，预警，管理，对听力损失的整个流程监督的闭环管理和改善了自我健康信念。该软件具有巨大的应用前景，作为与年龄相关的听力损失的筛选方法。
多个序列对准工具的性能分析
多个序列比对（MSA）是对齐两个或多个序列的过程，目的是在序列或生物之间找到关系。由于未知的原因，序列可以通过插入，缺失或重排的方式具有突变。用于比对的序列可能是DNA，RNA或基因。今天，MSA是一个重要的程序，用作分子生物学，计算生物学和生物信息学的构成步骤。这些领域的结果是系统发育的结构，蛋白质二级和三级结构分析以及蛋白质功能预测分析。本文对当今可用的不同多个序列一致性工具提供了全面的比较分析。本文将首先关注不同类型的序列对准，然后再进行多个序列对齐，然后讨论算法及其技术的最新发展。后面的部分将提供比较分析中使用的一些基准和数据参数。随后的部分将讨论各种算法性能的性能和原因，后来在哪个方向上结论多个序列对齐方式可能会进行，我们认为对生物学家的理想结果是未来的理想结果。
tptu-v2：提高任务计划和大型工具的使用...
大型语言模型（LLMS）已经证明了需要解决任务计划和使用外部工具（例如天气和计算器API）组合的任务的熟练程度。但是，现实世界中的复杂系统提出了有关任务计划和工具使用情况的三个普遍的挑战：（1）实际系统通常具有许多API，因此将所有API的描述以LLMS的提示馈送是不切实际的，因为代币长度有限； （2）实际系统是为处理复杂任务而设计的，基本LLM几乎无法为此类任务计划正确的子任务订单和API呼叫顺序； （3）实际系统中API之间的类似语义和功能在区分它们时都为LLM甚至人类都带来了挑战。回应，本文介绍了一个旨在增强现实世界中LLM代理的任务计划和工具使用（TPTU）功能的综合框架。我们的框架包括三个旨在应对这些挑战的关键组件：（1）API猎犬在广泛的API集合中选择最相关的API； （2）LLM FineTuner对基本LLM进行调整，以增强其在任务计划和API调用方面的能力； （3）演示选择器检索与难以区分的API相关的演示，该演示进一步用于秘密学习以提高最终性能。我们使用现实世界中的行业系统和开源的学术数据集验证我们的方法，证明了每个组件以及集成框架的功效。