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皮肤类型分析通过计算机视觉和最近的邻居
这个提出的计算机视觉系统是一种创新的解决方案，可以帮助在皮肤病学诊断和个性化护肤方面革命性。在使用最新的图像分析技术时，该系统拾取了与皮肤类型，色调以及其他皮肤问题有关的基本属性，例如痤疮，色素沉着甚至细纹。这可以通过在HSV和YCBCR颜色空间中进行转换来精确确定皮肤，从而精确地确定皮肤，无论是否有任何照明或环境条件，都可以精确地确定皮肤的细分。Fitzpatrick肤色分类与K-最近的邻居（KNN）一起使用，以在音调上有很大的差异，因此具有包含和准确的结果。它通过使用一式式编码和余弦相似性来映射针对策划产品数据库的独特皮肤配置文件，从而为用户提供可行的见解。它被放置在一个基于网络的平稳平台中，该平台将允许实时视频和电子商务集成，为不同的方法集创建友好且易于访问的体验。
对大型语言模型中最近的后门攻击和防御的调查
大型语言模型（LLMS）弥合了人类语言理解与复杂问题解决问题之间的差距，在几个NLP任务上实现了最先进的性能，尤其是在几次射击和零照片的设置中。尽管LLMS具有明显的功效，但由于对计算资源的限制，用户必须使用开源语言模型或将整个培训过程外包给第三方平台。但是，研究表明，语言模型容易受到潜在的安全漏洞的影响，尤其是在后门攻击中。后门攻击旨在通过中毒训练样本或模型权重，将目标漏洞引入语言模型中，从而使攻击者能够通过恶意触发器来操纵模型响应。尽管对后门攻击的现有调查提供了全面的概述，但他们缺乏对专门针对LLM的后门攻击的深入检查。为了弥合这一差距并掌握该领域的最新趋势，本文通过专注于微调方法，介绍了对LLM的后门攻击的新观点。具体来说，我们将后门攻击系统地分类为三类：全参数微调，参数效率微调和没有微调1。基于大量审查的见解，我们还讨论了未来关于后门攻击的研究的关键问题，例如进一步探索不需要微调或开发更多秘密攻击算法的攻击算法。
AI/ML Innovations 最近的两次收购重点关注数字医疗日益增长的重要性
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在最近的高影响力极端事件上验证深度学习天气预报模型
摘要：机器学习的预测准确性（ML）天气预测模型正在迅速改善，导致许多人谈到“天气预报的第二次革命。”有了多种方法正在开发和有限的物理保证，ML模型提供了对这些新兴技术的全面评估的迫切需要。虽然这一需求已被基准数据集完成了部分满足，但它们几乎没有提供有关稀有和有影响力的例外事件或复合冲击指标的信息，因为该模型的准确性可能由于变量之间的依赖而降低了。为了解决这些问题，我们比较了ML天气预测模型（Graphcast，Pangus-Weather和Fourcastnet）和ECMWF在三个案例研究中的高分辨率预测系统（HRES）：2021年西北西北热场，2023年南亚Humid Heatwave，以及2021年North American Winter Storm in 20221。我们发现，ML天气预测模型在局部实现了与创纪录的西北热波上的HRE相似的精度，但是当在时空和时间上汇总时表现不佳。但是，他们预测复合冬季风暴基本上是赌注。我们还强调了HRES和ML模型的误差如何构建该事件的结构差异。ML预测缺乏重要的变量，用于详细评估2023湿热的健康风险。使用可能的替代变量，预测误差显示了ML模型估计的孟加拉国危险水平最高的空间模式。通常，案例研究 - 以影响为中心的驱动，以影响为中心的评估可以补充现有的研究，增加公共信任，并有助于开发可靠的ML天气预测模型。
人类细胞地图集：承诺，最近的发展，...
人类基因组项目产生了参考基因组序列，该序列在体内的37万亿个细胞中几乎相同。然而，体内有广泛的细胞类型，这是由于这些细胞表型中活化基因的差异引起的。基因组学的最新革命，例如单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）技术的发展，例如引入原位条形码，已使数十万个平行细胞的细胞分辨率评估基因表达。2此外，空间转录组学方法的进步现在允许映射基因表达，同时保留有关细胞在组织样品中细胞分布的空间信息。2加上分析这些数据所需的现代计算生物学方法，这些发展使创建人体所有细胞类型的参考地图集成为可能，这将标志着150年前的努力对这些细胞类型进行分类。这些进步导致了人类细胞地图集的概念，因为他们意识到庞然大物既可行又在经济上可行。
影响力的翅膀：空中力量在最近的冲突中的作用
在他的主题演讲中，空中Zulfiquar Ahmed Qureshi探索了技术进步和不断发展的操作概念对空中力量的影响。随着强大竞争和混合冲突的复兴，空中力量已成为战略威慑和操作灵活性的必不可少的工具。他强调说，诸如人工智能（AI），自主系统和网络能力等新兴技术正在彻底改变战争，实现实时决策，并创造更具争议的多领域操作环境。他阐明了空气，空间和网络空间的整合重新定义了全球空军的作用，因此必须转向以创新驱动的策略来维持相关性和战斗就绪。
![b'a最近的作品数量已建立在开创性的结果之上[MPP16]。有关非避免列表，请参见例如[MPP17，BMPP18，MV20，MSV22，MSV21，MPPP21，MPP21，FMS21，BMPP21，MSV22，AD \ XC2 \ XC2 \ XB4A22，定量代数的关键理论结果包括：声音和完整的演绎系统，由公制空间，单一和组成技术产生的免费定量代数的存在，该类别上的单个单数符合度量空间和非X型图表，完成结果，完成结果，品种\ x80 \ x80 \ x80 \ x9chspssp-xe \ x9 Ch x x 80定理等。 Applications of this framework can be found in the identification of useful monads on Met as \xe2\x80\x9cfree quantitative algebra\xe2\x80\x9d monads (see, e.g., [ MPP16 , MV20 , MSV21 , MSV22 ]) and in the quantitative axiomatisation of behavioral metrics [BMPP18, BBLM18B，BBLM18A，MSV21，R \ XC2 \ XB4 24]。此外，一些作品提出了[MPP16]框架的扩展或修改。例如，[MSV22]考虑了定量代数（a，d a），{op a} op \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xa3'](/simg/7/78ecdea6b22d0e1da7992fd2b740e878830df36d.webp)
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b'a最近的作品数量已建立在开创性的结果之上[MPP16]。有关非详细列表，请参见，例如[MPP17，BMPP18，MV20，MSV22，MSV21，MPP21，MPP21，FMS21，BMPP21，MSV21，AD \ XC2 \ XC2 \ XB4A22，DLHLP22，DLHLP22，DLHLP22，DLHLP22，ADV23，GF23，GF23，jMU24，JMU24，JMU24，JMU24，r \ \ xMU×4.424，定量代数的关键理论结果包括：声音和完整的演绎系统，由公制空间，单一和组成技术产生的免费定量代数的存在，该类别中的单个单数符合度量空间和非X型图形图，零件图，完成结果，\ x80 \ x80 \ x9C9CHSSP-x9 CHSSP-x9 CHSSP-x 9定理等。该框架的应用可以在识别MET上的有用单片中找到为\ xe2 \ x80 \ x9cfree定量定量代数\ xe2 \ x80 \ x9d monads（参见，例如，参见[，例如，[MPP16，MV20，MSV21，MSV21，MSV22]）和BM METITITATION norsitation nosation nosation n of Axiantiatiant n of Axi Axi Axi Axiistic [saki Axi Axi Axi Axiists [of Axi Axi Axiist] [ BBLM18B，BBLM18A，MSV21，R \ XC2 \ XB4 24]。此外，一些作品提出了[MPP16]框架的扩展或修改。例如，[msv22]考虑了定量代数（a，d a），{op a} op \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xa3'
最近的存储并购交易和投资新闻
• 11 月 29 日：Reefilla 是一家开发基于二次电池的储能和移动发电解决方案的初创公司，该公司宣布已完成 450 万欧元的新一轮增资。此轮融资由 CDP Venture Capital 通过 Green Transition-PNRR 基金领投，由 NextGeneration EU 资源资助，旨在刺激增长，PiemonteNext 基金也参与其中，该基金由 CDP Venture Capital 设立和管理，由地区金融公司 FinPiemonte 承销，旨在最大限度地提高该地区的创新投资，此外还有 HCapital（一家首次在意大利投资的葡萄牙风险投资基金）、Azimut（通过其风险投资基金 Azumut Eltif – Venture Capital ALIcrowd III）和 Motor Valley Accelerator（Reefilla 的第一位投资者）。该公司表示，这笔资金
Kim Jy，Lee J，Kim SG，Kim NH。最近的糖症是2型糖尿病中β细胞功能的主要决定因素。糖尿病Metab J 2024; 48：1135-11 肝纤维化和癌症：代谢综合征的沉默威胁 2023韩国糖尿病协会的糖尿病临床实践指南 糖尿病通过AMPK/EZH2/... 促进心肌纤维化
背景：β细胞功能的逐渐恶化是2型糖尿病（T2DM）的特征。我们旨在介绍临床因素对T2DM中β细胞功能的相对贡献。方法：在470名成年人的T2DM队列中（疾病持续时间为0到41年），使用胰岛素生成IN- DEX（IgI），性格指数（DI），口服性格指数（DI O）和β-Cell函数的稳态（HOMA-B）衍生（HOMA-B）的稳态评估估算β细胞功能。 （OGTT）。年龄，性别，疾病持续时间，体重指数，糖基化血红蛋白（HBA1C）水平（在OGTT时），HBA1C曲线下的面积（HBA1C AUC）（HBA1C AUC），HBA1C CV（HBA1C CV）的差异（HBA1C AUC）的曲线（HBA1C AUC）和替代品均与抗差异级别相比。还进行了这些指数的纵向分析。结果：随着时间的推移，Igi，Di，di O和Homa-B随着时间的推移而下降（所有人的p <0.001）。值得注意的是，在多变量回归分析中，HBA1C是影响IgI，DI，DI O和HOMA-B的最重要因素。与HBA1C≥9％相比，DI为1.9-，2.5-，3.7-和5.5倍，在8％的HBA1C（<9％，7％，<8％，6％ - <7％ - <7％– <7％和<6％）调整后，调整了混淆因子后（P <0.001）。相反，β细胞功能不受抗糖尿病药物，HBA1C AUC或HBA1C CV的类型或持续时间的影响。Igi，di，di o和homa-b的轨迹反映了HbA1c的轨迹。结论：随着时间的流逝，β细胞功能会下降；但是，它是灵活的，在很大程度上受T2DM中最近的糖脂的影响。