您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
摘要 — 目标:当存在多个声源时,当前助听器中的降噪算法缺乏有关用户关注的声源的信息。为了解决这个问题,它们可以与听觉注意解码 (AAD) 算法相辅相成,该算法使用脑电图 (EEG) 传感器解码注意力。最先进的 AAD 算法采用刺激重建方法,其中关注源的包络从 EEG 重建并与各个源的包络相关。然而,这种方法在短信号段上表现不佳,而较长的片段在用户切换注意力时会产生不切实际的长检测延迟。方法:我们提出使用滤波器组公共空间模式滤波器 (FB-CSP) 解码注意力的方向焦点作为替代 AAD 范式,它不需要访问干净的源包络。结果:提出的 FB-CSP 方法在短信号段上的表现优于刺激重建方法,在相同任务上的表现也优于卷积神经网络方法。我们实现了高精度(1 秒窗口为 80%,准瞬时决策为 70%),足以实现低于 4 秒的最小预期切换持续时间。我们还证明解码器可以适应来自未见对象的未标记数据,并且仅使用位于耳朵周围的部分 EEG 通道来模拟可穿戴 EEG 设置。结论:提出的 FB-CSP 方法可以快速准确地解码听觉注意力的方向焦点。意义:在非常短的数据段上实现高精度是朝着实用的神经引导听力设备迈出的重要一步。
文章标题:综述:真菌细胞中的 CRISPR/Cas12 介导的基因组编辑:植物真菌病理学的进展、机制和未来方向 作者:Chiti Agarwal[1] 所属机构:华盛顿州立大学 [1] Orcid ids:0000-0003-4125-2880[1] 联系电子邮件:chiti.agarwal@gmail.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要对原始作品进行适当的引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI:10.14293/PR2199.000129.v2 预印本首次在线发布时间:2023 年 6 月 8 日 关键词:CRISPR、CRISPR/Cas12、真菌病原体、植物病原体
人们已经很好地承认,通过提供系统的灵活性选项并支持供应安全性[1],储能可以为欧盟的脱碳目标做出重大贡献,因为储能在系统中通常与低价相关的能源瞬间撤出能量,通常与低价相关,并在系统紧张时注入。但是,仍然需要解决一些障碍以进行储能以更有效地提供这些服务。政策制定者有责任提供一个有利的环境,以创建一个用于存储的水平竞争环境[2]。清洁能源包(CEP)为解决可再生能源指令(例如可再生能源指令)中的许多能源存储障碍提供了基础,但仍必须在国家一级实施此障碍。这包括制定国家能源存储的政策战略,以及欧盟和国家一级的组织,以权衡网络投资与从其他来源(例如储能)的灵活性采购。
3.3.4. 目标 4:建设和维护交通、住房、能源、水利、工业和信息通信技术等领域的战略性可持续基础设施。...................................................................................................................... 49
摘要 本系统综述探讨了技术在员工培训和发展中的作用,重点关注其对培训效果和组织成长的影响。通过分析各种文献,本研究发现,培训中的技术采用是提高学习过程的可及性、个性化和效率的关键因素。此外,研究结果还强调了技术能力、组织支持和员工激励等中介因素在加强技术采用和培训效果之间的关系方面的作用。本文概述了这些研究结果的实践和理论意义,并提出了进一步发展该领域的建议。关键词:技术、员工培训、人力资源开发、培训效果、技术采用。
本 IWGN 研讨会报告《纳米技术研究方向》以第一份报告提供的基础为基础,并融入了纳米技术社区(联邦机构、行业、大学和专业协会)如何更有效地协调努力以开发各种革命性商业应用的愿景。它融合了 1999 年 1 月 IWGN 赞助的研讨会上由大学、行业和联邦政府的专家提出的观点。本报告确定了纳米技术领域的挑战和机遇,并概述了纳米科学、工程和技术的进步如何帮助促进我们国家的经济、确保更好的医疗保健和加强未来十年国家安全的必要步骤。
Laneless和无方向运动是高速公路网络中连接和自动化车辆(CAVS)的轨迹行为的新型特征。应用此概念可以利用高速公路的最大潜在能力,尤其是在分布不均的方向需求下。尽管如此,消除了在车道和方向的分离域上的传统概念,因此可以增加混乱的驾驶行为和碰撞风险(从而损害安全性)。因此,本文的重点是在这种未来派环境中为骑士的轨迹规划,其双重目标是(i)提供和确保安全性,而(ii)提高了绩效性能。为此,我们提出了一种骑士的算法,以区分潜在的冲突车辆与自己的方向和/或反对的传播流(整个本文档中所谓的威胁)在早期(及时)阶段。之后,威胁工具被聚集为威胁群体。作为下一步,开发了一个分散的非线性模型预测控制(NLMPC)框架,以调节每个单个威胁集群中车辆的运动;从这个意义上讲,这是分别应用于每个群集中的分布式控制器。该控制方法的设计方式可以实现上述双重目标,结合了官能安全性和效率。最后,通过微观仿真研究对所提出的方法的性能进行了研究和评估。结果是有希望的,并确认了公路网络所提出的方法的效果。
乳腺癌仍然是全球女性癌症相关死亡的主要原因,凸显了对新治疗策略的需求。滋养层细胞表面抗原 2 (Trop-2) 是一种 I 型跨膜糖蛋白,在包括所有乳腺癌亚型在内的各种实体瘤中高度表达,已成为癌症治疗的一个有希望的靶点。本综述重点介绍用于治疗乳腺癌的 Trop-2 靶向抗体-药物偶联物 (ADC) 的最新进展。我们全面分析了 ADC 的结构和作用机制,以及 Trop-2 在乳腺癌进展和预后中的作用。几种 Trop-2 靶向 ADC,如 Sacituzumab Govitecan (SG) 和 Datopotamab Deruxtecan (Dato-DXd),在三阴性乳腺癌 (TNBC) 和激素受体阳性/HER2 阴性 (HR+/HER2-) 乳腺癌的临床试验中均表现出显着的抗肿瘤活性。我们系统地回顾了这些 ADC 正在进行的临床研究,重点介绍了它们的疗效和安全性。此外,我们还探索了将 Trop-2 靶向 ADC 与其他治疗方式(包括免疫疗法、靶向疗法和小分子抑制剂)相结合的潜力。值得注意的是,Trop-2 靶向 ADC 已显示出通过多种信号通路重新编程肿瘤微环境的前景,有可能增强抗肿瘤免疫力。本综述旨在为创新乳腺癌疗法的开发提供新的见解和研究方向,为改善乳腺癌患者的治疗结果和生活质量提供潜在的解决方案。
定量SEM/EDS分析的原位标本方向方法的开发和验证粘土Klein 1*,Faith Corman 1,Joshua Homan 1,Brady Jones 1,Brady Jones 1,Abbeigh Schroeder 1,Heavenly Duley 1和Chunfei Li 11。宾夕法尼亚州克拉翁大学,化学,数学和物理系,美国宾夕法尼亚州克拉里昂 *通讯作者:clay.w.klein@gmail.com定量分析具有扫描电子/能量分散式X射线/能量的标本元素组成的元素组成,以确保X射线光谱(SEM/EDIMENS)不需要一定的情况。错误。特别是,为了准确的定量EDS分析,标本表面必须足够平坦,并且与SEM的电子束具有正交性[1,2]。在本演示文稿中,我们报告了一种在SEM中,肉眼看不见的足够平坦的微观表面的方法的开发和验证,使得表面与传入的电子束是正交的。该方法基于使用多个SEM图像来测量两个点之间的距离的变化,而两个点之间的界线垂直于SEM倾斜轴,在不同的倾斜角度上。该方法利用了多个SEM图像和测量值,它为我们当前在开发和统计上分析试样方向过程中使用的工具提供了一个良好的测试基础,比以前的方法更有效,更精确[3]。SEM具有两个操作,可以实现对象的原位操纵:旋转和倾斜。要应用该方法,我们使用了以随机旋转和倾斜角度定向的宏观平坦样本。2。[4]。旋转操作通过平行于传入的电子束(定义为轴)的轴的角度旋转样品,而倾斜操作则通过围绕轴(轴)垂直于旋转轴的角度倾斜样品。对于以某个任意角度倾斜的平面,我们将适当的角度定义为 - 参数空间中的坐标,使得平面的表面与电子束正交。一旦确定了足够平坦的平面,我们可以通过以下步骤确定适当的角度:(1)以增量旋转角度进行一系列SEM图像,((2)用一定角度倾斜样品,(3)重复(3)重复(1)和(4)度量,对于每个旋转角度,在斜角和直至图像中的两个特征之间的距离。可以通过形成倾斜度的比率并在每个旋转角度以测量为单位,并将理论上确定的曲线与数据拟合,从而计算出适当的角度。具有50 m的视野,每10°旋转以0°,20°和-20°旋转每10°旋转。测量是在SEM图像上进行的,如图1形成两个点之间的距离之比。在图中显示了这些测量结果的曲线使用最小二乘曲线拟合程序,确定最佳和值。图中还显示了以适当角度定向的样品的图片2;我们看到表面似乎与电子束的方向是正交的。