XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System差距
CD-GPT作为一种生物基础模型，通过中央教条>分子序列之间的差距
中央教条是理解生物体中流量15和遗传信息表达的基本框架，从而促进了分子类型中不同生物学序列的16个连接。在这项研究中，我们17个CD-GPT（中央教条生成预处理的变压器），这是一个具有10亿参数的属生物基础模型，旨在捕获DNA，RNA和蛋白质之间的19个序列关系。我们在20个统一的代表空间中对序列进行建模，并采用共享的，多分子的词汇21来有效地缩小其在嵌入空间中的距离。通过扩展22在核苷酸和氨基酸序列数据上进行预处理，CD-GPT在广泛的预测性和生成性下降24个流中表现出23个出色的性能，包括单分子和多分子分析。值得注意的是，在基因组元素检测，蛋白质26预测，RNA-蛋白相互作用鉴定以及生成性任务等任务中，有25个CD-GPT在诸如27蛋白产生和反向翻译之类的生成任务中出色。CD-GPT的多功能性开辟了28种有希望的途径，用于高级多摩变分析。29
人工智能责任差距：为什么领导力是缺失的一环
下图显示了随着投资的增加，培训需求也在增长——这是一个需要持续管理的持续发展过程。相反，对于刚开始 GenAI 之旅的组织来说，一个关键挑战是缺乏能够负责任地管理 GenAI 的技术人员。
AI：智能技术可以提高政府效率吗？ 世界税务顾问 - 2025年2月14日 通往常绿价值的清晰途径 2024全球人力资本趋势 TMT季度更新 2024年夏季财富/德勤首席执行官调查 技术信任道德领导，治理和劳动力对道德AI的决策：C-Suite观点 重新想象医疗保健交付：伙伴关系推动新护理模型 Google数据中心和泰国的云影响 ach vs即时付款 泰国 结束云战略，技术和创新差距 从MedTech制造和质量运营中拿出费用 您的数据现代化途径 那么，您仍然想在2024年成为银行吗？ 德勤技术快速50中欧2024 2024先进治疗行业报告 2024媒体和娱乐前景：用户生成的内容 b'' 全球商业服务中的扩展现实 2030年的世界：
使用AI（从Genai到代理AI）自动化任务并创造效率。尽管大多数政府系统都旨在自动化核心业务流程，但传统技术和复杂的代理任务仍需要大量的手动努力。更广泛地使用基于AI的系统可以通过假设繁重的，重复的，低级的任务来帮助优化资源，以便政府员工可以专注于解释数据，批判性思维和服务提供。将AI部署用于适当的任务也可以节省无数小时。Deloitte研究估计，智能技术从起草新技术的起草报告到路由文档到适当的专家进行审查的任务节省了75％至95％。4
性别出口差距研究报告2025年2月7日
我们的国际贸易战略，苏格兰的贸易愿景，认识到妇女在获得国际贸易的全部利益方面面临的障碍。我们与一系列利益相关者互动，以确定苏格兰政府可以采取的实际行动，以增加妇女和更广泛经济的贸易利益。在2023年11月与女性领导的企业和其他利益相关者进行了成功的研讨会之后，我们将工作的范围重点放在更好地理解和解决性别出口差距上。有一个已知的全球性别出口差距，妇女领导的企业的出口可能性少于男性领导的企业。
SOK：了解ZK-SNARKS：研究与实践之间的差距
零知识简洁的知识范围（ZK-SNARK）是证明计算正确性的强大技术，并引起了研究人员的重大兴趣。在学术界和研究中提出了许多混凝土方案和实施。不幸的是，ZK-Snark的固有复杂性在研究人员，开发人员和用户之间造成了差距，因为它们对此技术的关注程度有所不同。例如，搜索者致力于构建具有更强安全性和新属性的新有效的证明系统。同时，开发人员和用户更多地关心Increntation的工具链，可用性和兼容性。这个差距阻碍了ZK-SNARK FIELD的发展。在这项工作中，我们提供了从理论到实践的ZK-SNARK的全面研究，并指出了差距和局限性。我们首先提出主配方，该食谱将程序转换为ZK-SNARK的主要步骤。然后，我们根据其关键技术对现有的ZK-SNARK进行分类。我们的分类解决了现有ZK-SNARK方案之间实际有价值的属性的主要区别。我们自2013年以来调查了40多个ZK-SNARK，并提供了一个参考表列出了其类别和适当的信息。按照主配方中的步骤，我们调查11通用通俗用过的库。我们详细介绍了这些库的可用性，兼容性，效率和局限性。我们确定证明系统是Cryptogra-Phy学术界的主要重点。由于安装和执行这些ZK-SNARK系统很具有挑战性，因此我们还提供了一个完全虚拟的环境，可以在其中为每个编译器运行编译器。相比之下，约束系统在行业中呈现了瓶颈。为了弥合这一差距，我们提供了建议和倡导开源社区的倡导者，以增强文档，标准化和兼容性。
特别报告桥梁差距：通过基于证据的报销模型解锁印度的创新医疗设备访问
在过去的几年中，L.E.K.Consulting与相关利益相关者的持续合作揭示了关键见解，确定了巨大的差距和提议的实用解决方案，以增强印度的医疗设备报销景观，以实现更公平，更有效的医疗保健系统。在2021年，我们的就职报告强调了印度非结构化医疗设备报销途径的挑战，并提出了针对国家和州级报销机构的定制过程。2022年和2023年的报告着重于提出对Ayushman Bharat Pradhan Mantri Mantri Jan Arogya Yojana（PM-Jay）提出的新报销框架的增量增强，该框架（PM-JAY）将健康技术评估（HTA）整合到补偿决策中。当前的报告“弥合了差距”，研究了可负担性，知识和数据的关键问题，这些问题阻碍了创新医疗技术的广泛可及性，并提供了拟议的更改。
非洲痴呆症：当前的证据，知识差距和未来方向
在全球范围内，阿尔茨海默氏病和其他痴呆症构成了主要的公共卫生优先事项，具有实质性的负面个人，社会和经济影响。1,2世界卫生组织（WHO）目前的估计表明，到2050年，有1.5亿人比2017年增加了204％，将患有痴呆症。3,4迹象表明，这些增加中的大多数将在包括非洲境内在内的低收入和中等收入国家（LMIC）中找到。3–5全球，痴呆症是死亡的第5个主要原因，也是神经系统疾病死亡的第二大贡献者。最近的6个估计表明，每年在全球痴呆症相关护理上花费了超过8180亿美元，到2028年，全球痴呆症护理的成本估计为20万亿美元。7这些包括直接医疗以及其他正式和非正式的健康和社会护理费用。
tyndp 2025 /基础设施差距报告 /更有效的欧洲电力系统的机会到2050年< / div>
仅与互连，但也要与国家电网。本身到2040年的能源组合开发在很大程度上创造了建设和更新国家基础设施的巨大需求。系统需要源于泛欧内部电力市场的整合以及来自国家RES集成目标相互影响的系统。通过发展跨境交换能力来优化欧洲能源系统的社会经济福利，这给国家网络带来了额外的压力，另一方面，国家传输系统加强了对跨境集成的影响，从而影响跨境流动和CAPAC ITIES。因此，应与国家发展计划的结果一起阅读该tyndp的结果，以确保电力基础设施的合理发展。›最后，过渡到脱碳的能量系统将需要管理
在增强学习中弥合现实差距：鲁棒
强化学习（RL）通过互动来培训计算模型来解决复杂的决策。但是，由于昂贵或危险错误的高风险，在实地世界环境中的直接培训（例如自动驾驶或医疗程序）通常是不切实际的。因此，RL通常依赖于模拟环境或静态离线数据集。但是，这种依赖引入了一个关键的挑战，称为“现实差距” - 训练条件与现实世界应用中遇到的动态之间的差异。本演示文稿解决了旨在通过增强RL策略的有效性来弥合这一差距的创新策略： - 强大的RL优化：我们深入研究了扰动的战略使用，以优化从模拟器中汲取的政策。这种方法着重于提高这些政策的适应性和鲁棒性，使它们更适合于可变性和意外条件的现实应用程序。- 离线RL优化：进一步的讨论将探讨汉密尔顿 - 雅各比 - 贝尔曼（HJB）方程的应用，作为增强在静态数据集中训练的策略的方法的方法。该技术对于在无法实现与环境的实时互动的情况下改善现实世界的适用性至关重要。
弥合肿瘤芯片与临床之间的差距
转型。同样，新型肿瘤芯片 (ToC) 技术在过去十年中得到了长足发展，在肿瘤学临床应用中前景广阔。本综述重点介绍迄今为止肿瘤芯片领域的定量分析，并从工程和应用方法两个方面对该主题进行了清晰的展望。我们汇集了学术研究人员（物理学家和生物学家）、临床医生以及制药公司的研究专家，以提供反映该领域参与者多样性的多方面观点。如今在欧洲，每年新诊断的癌症患者人数约为 350 万。2021 年，欧盟癌症任务概述，如果不采取进一步行动，到 2035 年，这一数字将急剧增加到 430 多万。在抗击癌症的斗争中，更好地了解癌症机制和开发更有效的抗癌药物仍然极具挑战性。尽管传统和成熟的方法