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打破手术中人工智能的孤岛
摘要背景在过去几年中，有关外科手术人工智能 (AI) 的文献发展迅速。然而，已发表的关于人工智能的研究大多是由计算机科学家使用他们自己的术语报告的，外科医生不熟悉这些术语。方法使用 PubMed 进行文献检索，遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 声明。本综述的主要结果是提供一个词汇表，其中包含外科手术中常用的 AI 术语的定义，以提高外科医生对这些术语的理解。结果本综述纳入了 195 项研究，检索到 38 个与外科手术相关的 AI 术语。卷积神经网络是搜索中最常剔除的术语，占外科手术 AI 研究的 74 项，其次是分类任务 (n = 62)、人工神经网络 (n = 53) 和回归 (n = 49)。然后，最常见的表达是监督学习（24 篇文章中报道）、支持向量机（SVM）21 篇文章和逻辑回归16 篇文章。其余 38 个术语很少提及。结论拟议的词汇表可供多位利益相关者使用。首先，住院医师和主治顾问外科医生，在阅读此类文章时，他们都必须了解 AI 的基础知识。其次，在外科数据科学领域职业生涯起步的初级研究人员；第三，在参与 AI 商业软件作为医疗器械（SaMD）的公司监管部门工作的专家，他们准备文件提交给食品药品监督管理局（FDA）或其他机构批准。
打破链条：软饮料行业指南
软饮料行业实际上由两大制造系统组成，它们共同将软饮料推向市场。这两个系统分为不同的类别：(1) 调味糖浆和浓缩液制造和 (2) 软饮料制造。供应链在很大程度上取决于糖浆生产商，因为这是大多数下游业务的驱动力。大多数瓶装软饮料都遵循类似的产品生命周期，从糖浆生产商到瓶装商、分销商（如果使用）、商家到最终消费者。糖浆制造商和瓶装商的位置与美国战略原材料和主要人口中心的位置以及/或温度高于平均水平的地区密切相关，这些地区对软饮料的需求往往最高。一旦软饮料装瓶并准备分销，就会利用各种分销渠道将最终产品送到最终消费者手中。
打破A-Gaox的响应速度速度困境...
在这项研究中，提出了一种动态交替的门调制（AGM）方案，以通过基于低成本的氧化物（A-GAO X）效果晶体管（FET）光电量基于模式切换来破坏RS困境。AGM方案注入交替的载体，以调节每个检测周期内A-GAO X FET SBPD的增强/耗竭模式。结果，正栅极偏置的积累模式增强了A-GAO X FET SBPD的响应性，而负栅极偏置下的耗尽模式消除了光电流并促进衰减速度。可以通过AGM方案在每个检测周期中同步实现增强的响应性和加速衰减速度，从而破坏了基于GA 2 O 3的光电探测器中典型的RS困境。此外，这种AGM策略可以很容易地扩展到其他波段的光dectors，这些波段与典型的RS困境相比。最重要的是，这种一般的AGM方案可以促进动态成像模拟的对比度和帧速率。
打破产品决赛 - 机器工程学院
作为对技术创新的追求的一部分，拉斐尔（Rafael）希望研究一个四足机器人在多OSSTACLE环境中进行操纵中的功能。我们已被赋予将机器人设计为初始平台的任务，旨在使其成为一个多年的项目，该项目将得到改善并每年发展更多功能。作为项目成功的基准标准，机器人必须在实验室条件下通过手动控制来完成基本操作。我们分为两组设计和控制。每个组都有自己的职责，但共同努力实现了有效的界面。工作始于文献综述，继续选择机械和控制概念，机器人零件的设计以及满足要求，接收报价并选择制造商，接收组件并组装组件的算法的编程，并最终进行实验，以确保机器人满足装运者的要求。
2025-2030 年行动计划打破循环...
我们通过国家战略 Te Aorerekura 消除家庭暴力和性暴力的 25 年征程已经进行了三年。这项行动计划列出了政府将关注的重点，并确定其行动的优先顺序，以推动变革，制止暴力并保障人民安全。该计划以 2021 年开始的重要工作为基础，当时 Te Aorerekura 和第一个行动计划 (2021-2023) 为长期变革奠定了基础。该计划在政府和社区之间建立了更有效的关系，开始提高家庭暴力和性暴力工作人员的能力，并改进了数据和证据在决策中的使用。
打破障碍，建筑连接|报告
众所周知，半导体行业以及整个高科技行业的人才短缺。据估计，仅在美国，就在美国，大约需要16年的时间才能以当前毕业率填补《筹码法》。5创建一个未来就业的劳动力都是成功的生成AI部署的可能性，也是必不可少的。只有克服人才差距才能达到其雄心勃勃的增长目标。
超级应用：打破障碍，建造桥梁
随着智能手机的采用呈指数增长，客户需要通过智能手机增加购物，投资，预订门票等，因此，拥有应用程序满足各个领域客户需求的时代。采用基于应用程序的服务的最初繁荣导致品牌使用和忠诚度不断增长。很快，由于竞争激烈，这些应用程序面临严重的逆风，这意味着可能无法进一步增长核心服务。此外，这些基于Internet的服务通过网络效应增长。因此，获得庞大的客户和商人基础对于他们的增长和扩展至关重要。这些因素，再加上消费者获取，营销，交易成本等的高昂成本，这意味着许多为每种服务的独立应用程序在财务上可能不可行。
卫星：打破现代世界进程的障碍......
我开始在 NASA 网站上进行研究，因为我认为在那里我可以找到有关该卫星的详细和真实信息。NASA 是美国为应对 Sputnik-1 发射而创建的一个组织。在他们的网站上我能找到最多的知识。随着研究的深入，我发现 Sputnik-1 不仅打破了物理障碍，还打破了许多政治障碍。谢尔盖·科罗廖夫为统一政府、军队和科学界发射 Sputnik-1 所做的努力意义重大。Sputnik-1 发射时，美国惊讶于俄罗斯能够发射比他们之前计划的更大的卫星。我发现俄罗斯太空网包含大量俄罗斯方面的信息。Asif A. Siddiqi 撰写的《Sputnik 和苏联太空挑战》一书对我的项目很有帮助。我了解到，他们从 Sputnik-1 上发现的最后一件东西是进入地球大气层时烧毁后留下的针环。
打破脆性X染色体综合征的障碍
脆性 X 综合征 (FXS) 是一种遗传性疾病，由 X 染色体上的脆性 X 信使核糖核蛋白 1 (FMR1) 基因突变引起，导致智力障碍、行为障碍和独特的身体特征。该基因编码 FMRP 蛋白，该蛋白对于调节突触功能和可塑性至关重要。1,2 在 FXS 中，CGG 三核苷酸重复扩增超过 200 次重复会导致 FMR1 基因启动子区域高甲基化，从而导致转录沉默和随后的 FMRP 缺失。3 这种缺失会破坏对 mRNA 翻译的正常抑制，导致突触处各种蛋白质的过度合成。这些蛋白质的过量产生会干扰突触信号传导和可塑性，导致 FXS 中观察到的认知障碍和行为特征。4
amago-2：打破元中的多任务屏障...
在不同数据集中训练的语言模型通过文本学习解锁概括。增强学习（RL）策略可以通过在序列模型的内存中获得元学习来实现相似的效果。但是，Meta-RL研究主要侧重于适应单个任务的微小变化。在不面对多任务优化挑战的情况下，很难扩展更一般的行为，而很少有解决方案与Meta-RL从大型未标记任务中学习的目标兼容。为了应对这一挑战，我们重新审视了一个想法，即多任务RL被跨不同任务的不平衡返回量表造成的不平衡训练损失所瓶颈。我们建立在基于变压器（内在）元RL的最新进步的基础上，并评估了一个简单但可扩展的解决方案，在该解决方案中，代理人的演员和评论家的目标都转换为分类术语，这些术语将从当前的回报量表中脱离优化。Meta-World ML45，多游戏Procgen，Multi-Task Popgym，Multi-Game Atari和Babyai中的大规模比较发现，这种设计在没有明确任务标签的情况下将在线多任务改编和记忆问题上取得了重大进展。