XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System盒状
关于检查战争遗体死亡的努力的地位
*1在“战争死亡的评估和方法的专业技术团队报告和方法”（2020年3月25日）中，两种俄罗斯案件中，某些情况包含的案例不太可能是日本人，菲律宾的10个标本，在菲律宾中，所有这些都被认为是日本人，以及“新的案例”，以及“新的案例”。 2019年），包括四个俄罗斯案件，两个缅甸案件和一个图瓦卢案件，这些案件在“大约241例俄罗斯案件，两个缅甸案件和一个图瓦卢案件中”（2019年12月18日）发表，该案件的总数及其属于陪伴评估的小组及其案件的案例及其案件的总数未讨论。方法”（2020年3月25日）包括七起案件和460例俄罗斯案件，这些案例主要是基于日本人的葬礼。
我国人工智能人才培养现状及趋势分析
以长江三角洲为例。 2020年长三角地区数字经济销售收入10.83万亿元，占该地区GDP比重为44.26%，高于2020年中国GDP（39.2万亿元）38.6%的比重。长三角区域数字经济发展水平位居全国第一、第二位，整体数字经济规模、数字产业化、产业数字化程度均超过全国其他主要城市。数字经济吸引高技能人才、促进人才双向流动，成为长三角地区人才和资本聚集的重要因素。随着数字经济顺利发展，将有可能吸引更多的人工智能人才。 • 专利申请方面，长三角地区人工智能相关专利申请总量超过12.8万件，医疗领域专利申请量共计4640件，其中上海市2070件、江苏省1570件、浙江省1000件。 • 企业方面，以上海为例，截至2020年底，人工智能产业骨干企业超过1150家，工业互联网核心产业规模达到1000亿元，拥有全国有影响力的工业互联网平台15家，示范工厂94家，平台吸纳中小企业12万家。 • 在人力资源开发方面，以上海为例，上海的高校是专业人才培训基地，科研院所是专业继续教育基地，上海的顶尖企业是高技能人才培训基地。上海有11所高校设立了人工智能研究院，9所高校设有人工智能系，38所高校设有104个人工智能相关院系。
皮肤的鳞状细胞癌
亲属癌是美国和全球最常被诊断出的癌症。五分之一的美国人一生将患上皮肤癌。1个非甲状腺瘤皮肤癌，也称为角质形成细胞癌，是美国治疗的最常见类型的癌症类型，每年有超过500万例事件。2确切的发病率估计是挑战，因为在国家癌症登记处（例如监视，流行病学和最终结果注册表）中未报告角质细胞癌。皮肤鳞状细胞癌是第二种最常见的皮肤癌类型，每年超过100万例新病例，2,3的人数超过所有在美国治疗的前五名可报告的癌症。皮肤鳞状细胞癌患者的总体预后非常好。淋巴结转移在1.9％至5.2％的病例中发展，总死亡率为1.5％至3.4％。3-7然而，转移酶的患者的预后差得多。6在免疫抑制的患者中，皮肤鳞状细胞癌的风险增加了65至250倍，在6％至15％的病例中，局部复发和转移的发生率更高。8,9皮肤鳞状细胞癌在美国，皮肤癌的死亡人数增加，估计表明淋巴结转移和死亡的绝对数量等于或超过黑色素瘤或白血病。3,10皮肤鳞状细胞癌的发生率和疾病负担都在上升。2,11,12这项基于证据的审查为临床医生提供了有关流行病学特征，临床病理风险因素，分期，管理和预防的当前信息。
免疫疗法树突状细胞
我们的疗法的概念包括：树突状细胞（DC）和耐受性巨噬细胞（TOM）。用于治疗的细胞是自体白细胞（取自患者的血液本身），服用白细胞（白细胞），然后在实验室中进行编程和开发，然后重新注射到同一患者中。cell products consist of isomatic blood cells that are not "stem cells" but have regenerative properties such as "stem cells" that are able to improve the body's immune system against various disease agents (bacteria, viruses, fungi, etc.) and autoimmune diseases (wagner disease, sjorgen syndrome, systemic lupus erythematosus, psoriasis, etc.) in clinical testing.
每个人都是玩家 一切都是目标冲突沙盒
在过去十年中，SpaceX等公司通过快速增加太空发射次数，彻底改变了太空可达性。这导致向太空发射有效载荷的成本降低，商业卫星发射次数激增，增加了平民获取卫星图像的权限和对卫星进行任务的能力，使任何人都拥有了前所未有的影响冲突的能力。在通信方面，人们可以轻松地检测、定位、干扰和拦截军用无线电传输。乌克兰人采用数字伪装来应对这种情况，将他们的传输与民用通信融合在一起。他们利用敏捷的软件定义无线电系统利用俄罗斯的漏洞进行电子战。海军陆战队正在测试一种方法，该方法涉及将传输从易于检测到的无线电频率转移到几乎无法检测到的激光束，从而增加数字带宽以进一步实现技术进步。
布鲁塞尔首都地区移动数据和人工智能监管沙盒
CitCom.ai 为智能可持续城市和社区 (SSCC) 提供欧洲人工智能测试和实验设施 (AI TEF)。CitCom.ai 联盟围绕 POWER、MOVE 和 CONNECT 三个主题汇集了世界领先的 TEF 能力，作为北欧、中部和南部的三个“超级节点”，卫星和子节点位于欧盟 11 个国家。在 Living-in.EU 努力和最低互操作性机制等既定举措以及 OrganiCity（智能城市和社区测试和实验设施）和 SynchroniCity（智能城市和社区 AI 和 IoT 大规模试点）等项目的基础上，CitCom.ai 利用欧洲和世界范围内最好的经验和专业知识。该项目获得了来自公共和私人来源的广泛而稳定的共同资助，并与欧盟和成员国的举措紧密联系。项目五年期结束后，将从战略和技术角度制定明确的商业计划，以满足欧洲城市和社区的需求。
一种基于瞬态建模的灰色盒方法用于在线...
摘要 - 本文提出了一种用于在线监视直流链接电容器的合适的灰色盒方法。发现AC/DC和DC/DC转换器中DC-Link电压的瞬时行为类似于并行RLC电路的零状态响应。此外，可以选择转换器的大信号瞬态轨迹的阻尼因子α（与电容有关）可以选择作为电容器的新健康指标。基于此，提出了一个非感官的瞬态等效电路模型（TECM）的灰色盒方法，该方法可以实现对DC-Link电容器的条件监视（CM），并且对详细拓扑和控制信息的依赖性最小。此外，它具有相对较高的适用性和极低的采样频率要求。采用AC/DC系统和DC/DC系统作为案例研究，模拟结果表明该建议的方法适用于具有不同负载类型的转换器。此外，选择商业电源作为实验案例。实验结果表明，阻尼因子α和DC-Link电容的估计误差小于1％。此外，给出了两个典型的白盒系统应用程序案例和一个灰色盒系统，以进一步说明该方法的实现。
关于了解人工智能社会实施现状的调查结果摘要
‐ 新加坡港口集装箱码头将进行整合、搬迁和自动化改造（以容纳更大的集装箱船并提高码头运营效率。码头将于 2021 年开始运营，预计 2040 年全面投入运营） ‐ 海外电子商务现场运营商已实现仓库货物拣选操作的自动化，减少了拣选工作时间。这里没有存储架；而是将产品放置在一个平台上，一个细长的机器人可以在下面爬行，然后机器人将其捡起。使用AI分析机器人的路径，使它们不会相互碰撞，因此在采摘过程中不会发生碰撞。 - 在荷兰等欧洲国家，已经建立了可以切换到仅限卡车的道路系统随时在车道间行驶。正在开发一种系统，该系统利用安装在道路上的摄像头不断监控车辆的移动并产生交通流（改变速度限制、指定和更改车道等）——朝着引入人工智能研究、技术开发、港口起重机自动化技术在国外先进集装箱码头已广泛采用，技术水平较高。
人类ATP结合盒转运蛋白的作用P ...
摘要ATP结合盒（ABC）转运蛋白P-糖蛋白（P-GP）和ABCG2是多药转运蛋白，可在细胞培养中赋予对众多抗癌疗法的耐药性。这些发现最初在医学肿瘤学界引起了极大的兴奋，因为这些转运蛋白的抑制剂有望克服癌症患者的临床多药耐药性。然而，与癌症化学治疗剂结合使用的P-gp和ABCG2抑制剂的临床试验并未成功，部分原因是由于对癌症检查的多剂量耐药性（MDR）的多因素基础的分子理解而导致的临床试验有缺陷。在基于理性结构的抑制剂药物设计中缺乏高分辨率的结构信息，因此该领域也受到了阻碍。结构生物学的最新进展导致了ABCG2和P-gp的多种结构，这些结构更清楚地阐明了运输机理以及其底物和抑制剂结合位点的多性性特异性。这些数据应该证明对开发两个转运蛋白的更有效和特定的抑制剂有用。因此，尽管需要评估可能的药代动力学相互作用，但是这些抑制剂可能会在克服癌症群体中的化学疗法中克服ABC依赖性多药耐药性方面具有更大的有效性。可能对这些抑制剂的另一种更具说服力的使用可能是可逆地抑制
使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员不断以小批量而非一次性大批量的方式改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对某些目标站点进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要为 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库限制了定向灰盒模糊测试器的错误查找能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均在暴露时间上实现了 4.03 倍的加速。