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真实世界双场量子密钥分配的相干相转移
量子力学允许通过光学方法分发本质上安全的加密密钥。双场量子密钥分发是最有希望在长距离光纤上实现的技术，但需要稳定双方通信信道的光长。在基于卷轴光纤的原理验证实验中，这是通过将量子通信与周期性调整帧交织来实现的。在这种方法中，密钥流的较长占空比是以对信道长度的控制较松为代价的，并且在现实世界中使用此技术成功传输密钥仍然是一项重大挑战。利用源自频率计量的干涉测量技术，我们开发了一种同时进行密钥流和信道长度控制的解决方案，并在 206 公里现场部署的光纤上进行了演示，损耗为 65 dB。我们的技术将信道长度变化导致的量子比特误码率降低到 <1%，代表了现实世界量子通信的有效解决方案。
AI与人：学术论文真实性挑战
1,2,3,4,5计算机科学工程总统大学班加罗尔，印度摘要 - “ AI vs Human：Essay Authenticity Challenge”研究了人工智能生成的内容与人类著作论文之间的持续辩论。 在诸如Chatgpt之类的生成AI技术时代，在学术和艺术写作中保留真实性和独创性已变得至关重要。 这一挑战将AI与人类生成的文本形成鲜明对比，从创造力，深度，连贯性和道德后果来对比。 该研究的目的是开发一个框架来通过确定其优势和错误来评估书面内容的真实性。 该研究还调查了AI辅助写作对教育，知识产权和人类创造力的后果，并提出了平衡AI协助与保存真正人类表达的策略。该研究通过比较人类与人工智能系统所写的论文中的文章中的真实性复杂性。 它还调查了教育者，学者和立法者在识别AI辅助内容，保持道德标准的挑战，并在使用AI作为工具和维护真实的人类创造力之间找到平衡。 此外，本文提出了实用策略和框架，以识别AI生成的内容，保护知识产权并鼓励在越来越多的AI受驱动的世界中进行批判性思维。1,2,3,4,5计算机科学工程总统大学班加罗尔，印度摘要 - “ AI vs Human：Essay Authenticity Challenge”研究了人工智能生成的内容与人类著作论文之间的持续辩论。在诸如Chatgpt之类的生成AI技术时代，在学术和艺术写作中保留真实性和独创性已变得至关重要。这一挑战将AI与人类生成的文本形成鲜明对比，从创造力，深度，连贯性和道德后果来对比。该研究的目的是开发一个框架来通过确定其优势和错误来评估书面内容的真实性。该研究还调查了AI辅助写作对教育，知识产权和人类创造力的后果，并提出了平衡AI协助与保存真正人类表达的策略。该研究通过比较人类与人工智能系统所写的论文中的文章中的真实性复杂性。它还调查了教育者，学者和立法者在识别AI辅助内容，保持道德标准的挑战，并在使用AI作为工具和维护真实的人类创造力之间找到平衡。此外，本文提出了实用策略和框架，以识别AI生成的内容，保护知识产权并鼓励在越来越多的AI受驱动的世界中进行批判性思维。索引术语 - 真实性，独创性，生成性AI，创造力，连贯性，道德后果，学术完整性，知识产权，检测框架，道德标准，教育，AI驱动世界。
Risankizumab 与 Secukinumab：意大利银屑病患者真实世界疗效和每位应答者成本比较
结果：共纳入 141 名患者，其中 74 名（52.5%）接受 risankizumab 治疗，67 名（47.5%）接受 secukinumab 治疗。risankizumab 治疗患者的 PASI90 反应在第 16 周和第 52 周均高于接受 secukinumab 治疗的患者（分别为 79.7% 和 64.2%（P = 0.041）和 98.6% 和 83.6%（P = 0.003））。risankizumab 在第 52 周也显示出更高的 PASI100 率（85.5% 和 65.6%，P = 0.009）。在第 78 周时，两组之间的 PASI90 和 PASI100 率没有统计学上显著差异。第 16 周（分别为 5833.66 欧元和 8394.78 欧元，而 secukinumab 为 8747.18 欧元和 10746.53 欧元）和第 52 周（分别为 11798.90 欧元和 13598.73 欧元 vs 15347.70 欧元和 19568.31 欧元），risankizumab 的每个 PASI90 和 PASI100 应答者的费用均较低。
SLaM 图像库——来自伦敦的真实世界多样化群体，将脑部 MRI 与电子心理健康和痴呆症记录联系起来，利用人工智能开发临床决策支持工具
2 英国伦敦国王学院 IoPPN 神经影像科学中心 3 英国伦敦南伦敦和莫兹利 NHS 基金会信托 4 英国伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院 5 英国伦敦国王学院 IoPPN 心理医学系 6 英国伦敦国王学院 IoPPN 精神病研究系 7 英国伦敦大学学院计算机科学系医学图像计算中心 8 英国伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所痴呆症研究中心 9 英国伦敦玛丽女王大学沃尔夫森人口健康研究所预防神经病学部 10 英国剑桥大学临床神经科学系 11 德国慕尼黑 GE 医疗集团 12 英国伦敦国王学院 IoPPN 生物统计学与健康信息学系 13 IoPPN，伦敦国王学院，伦敦，英国 14 年龄相关研究中心，斯塔万格大学医院，斯塔万格，挪威 * 通讯作者
28-1人工智能的真实伦理
本章讨论了AI技术与专业行为的交集，探讨了律师和公司在采用和实施AI系统方面所面临的道德问题。通过研究AI集成在法律实践中的含义，本章旨在为法律专业提供维护道德规定所必需的知识和指导，同时利用AI的令人难以置信的力量。§28.02什么是人工智能？在充分了解AI工具和应用程序所带来的收益和潜在风险之前，首先需要了解AI的基础技术，包括机器学习，深度学习和生成AI的更先进技术。这些计算机科学术语通常是互换使用的，但是这些不同类型的AI系统的技术之间存在重要区别。
真实地了解EV Transition
根据我们的调查，预计中国在2030年的新车销售中的电动汽车渗透率最高。受访者预计在美国，日本和西欧的渗透率将达到30％至33％。渗透率预计在印度和巴西的渗透率将较慢，销售受到电力基础设施差和收入较低的限制。高管在我们的调查中对电动汽车渗透的估计远低于清洁能源倡导者的估计。2023年下半年落基山研究所预测，电动汽车将在2030年到2030年的三分之二以上。6
真实的派对：
一般而言，RPI被理解为具有受益或从法律诉讼中受益或获取的实体的人。In the IPR context, the PTAB's America Invents Act (AIA) Trial Practice Guide, which governs IPR and PGR proceedings, notes that “[t]he core functions of the ‘real party- in-interest' and ‘privies' requirements are to assist members of the Board in identifying potential conflicts, and to assure proper application of the statutory estoppel provisions.”[1] The Trial Practice Guide states that the PTAB is guided by common law principles and that the inquiry is “highly fact-dependent” and often considers whether entities “exercised or could have exercised control.”[2] Just a few years ago, in Applications in Internet Time ( AIT ), the U.S. Court of Appeals for the Federal Circuit instructed that “[d]etermining whether a non-party is a ‘real party in interest' demands a flexible approach that takes into account both equitable and practical considerations, with an eye toward determining whether the non-party [3]虽然联邦巡回赛规定了PTAB的某些考虑，以评估当事方是否是RPI，但它使用广泛而非限制的语言，但最终对党派是否有一些不确定的语言来评估PTAB的某些注意事项。
Deepfake – 它有多真实？ - KPMG LLP
随着人工智能 (AI) 的普及，深度伪造变得越来越普遍，因为深度伪造是指使用人工智能和机器学习 (ML) 技术来制作超现实但完全虚构的视频、图像或录音，这些视频、图像或录音看起来是真实的。深度伪造一词是深度学习的组合，深度学习是人工智能的一个子集，它使计算机能够学习和复制模式和伪造，强调内容的欺诈性质。这项技术使用深度学习
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。