XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System背后
2025 年行动计划背后的“轰隆隆”声
本演示文稿中的信息包含前瞻性陈述，其中涉及许多风险和不确定性。除历史事实陈述之外的所有陈述均为前瞻性陈述，通常以“预期”、“相信”、“可能”、“估计”、“期望”、“目标”、“打算”、“期待”、“可能”、“计划”、“潜在”、“预测”、“预计”、“应该”、“将”、“会”等术语和类似表述表示。本文包含的前瞻性陈述代表 Evotec 在本演示文稿发布之日的判断。此类前瞻性陈述既不是承诺也不是保证，但受各种风险和不确定性的影响，其中许多风险和不确定性超出我们的控制范围，并且可能导致实际结果与这些前瞻性陈述中预期的结果存在重大差异。我们明确表示不承担任何义务或承诺公开发布任何此类声明的更新或修订，以反映我们预期的任何变化或此类声明所依据的事件、条件或情况的任何变化。鉴于这些风险、不确定性和其他因素，您不应过分依赖这些前瞻性陈述。
深入探究语音支付背后的技术
如今，越来越多的金融机构和账单提供商将语音支付作为账单支付服务的一部分。鉴于上述复杂性和安全挑战，有些机构可能只支持一个或几个数字助理。这些服务有双重好处。首先，它满足了消费者已经用于其他类型支付的市场需求。其次，与其他支付类型有限的控制不同，通过账单支付服务支持语音支付的金融机构能够控制支付的运作方式，方法是要求用户使用移动设备、平板电脑或计算机创建初始账单支付设置，并要求用户在智能设备上进行身份验证（包括要求多因素身份验证），作为账单支付流程的一部分。
与柔软度感知相关的声音象征意义处理背后的大脑网络
© 2021 作者。开放获取。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可获得许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的认可，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
大脑复杂性状背后的细胞类型的基因鉴定有助于深入了解帕金森病的病因
Julien Bryois＃1，Nathan G. Skene＃2,3,4,5，Thomas Folkmann Hansen 6,7,8 9,20，Lars Alfredsson 21，Tetsuya Ando 22，Ole Andreasen 23，Ole Andreasen 23，Jessica Baker，Jessica Baker 24,25，24,25 Uehren 35，Cynthia Buklik 1,9,16，Roland Bhardt Man 14,15，Rock 39，Philippe Courtet 40，Steven Crawford 34，Scott Crows 41，Oliver Davis 42,43 CE Desocio 47，Dimitris Dikeos 49 Esko 58,59，Xavier Estville 53,54,55,60，Angela Favaro 46，Fernando Ferndez-Aranda 61,62，Manfred Ficher 63,64，ManuelFöcker5 ，Fragiskos Gonidakis 73，Philip Gondoth 31,75，Monica Gratacos Mayora 53,54,55，Jakob Grove 76,77,78,7 0,81 0,81，Katherine Halmi 82，Ken Hanscom，Ken Hanscom，kentine Hatzikotoulas 32，Johannes Hebebrand 65，Sietske Hers hers sherp hers stepl 7，约翰·霍德（L. 98，
投资数字经济背后的基础设施
由加拿大公司Shopify开发的技术允许中小型商人数字化运营，使Shopify成为独立商人的领先电子商务平台。在不依赖专业开发人员的情况下，寻求在线销售产品和服务的企业可以使用Shopify平台来创建网站，添加产品，管理促销和处理订单，从而使许多较小的商人从依赖Amazon.com，eBay，eBay和其他在线市场上的许多较小的商家。Shopify最近揭幕的“ Shop App”，可以与Amazon和Google一起启动产品搜索的乐趣。Shopify还与Facebook合作，在后者在Instagram货币化的努力中发挥了关键作用。
放射科人工智能的成功背后隐藏着失败
引言自2005年Rubin等人发表了关于从CT扫描中检测肺结节的论文[1]以来，关于计算机算法表现优于放射科医生的报道一直存在。当时，这些技术被称为计算机辅助诊断，可以将其视为现在被广泛称为人工智能（AI）的某种前身。过去5年，硬件技术的进步促进了具有数百万个参数的深度神经网络的训练，成倍地加快了AI出版的速度。然而，和其他科学领域一样，AI在放射学领域的成功会被大张旗鼓地发表和宣传，而失败则不会被讨论或公开。事实上，大多数AI失败都是从个人经历中发现的，或者在社交媒体上以推文或博客文章的形式分享时发现的。在本文中，我们讨论了报告人工智能在放射学领域的成功时经常遇到的一些陷阱，从不同的角度来看，这些陷阱可能会被视为失败。
人工智能背后的人力资本
一些需要回答的“如何”问题： • 如何将核心技能和非核心技能细分，以便为教育和培训政策提供信息？ • 如何在人工智能方面最好地匹配行业需求和人力资本可用性？ • 熟悉促进接受。如何帮助人们熟悉人工智能并获得使用人工智能的技能？ • 如何培养对人工智能的信任，并以有利于社会和经济的方式使用它？技能在这方面发挥什么作用？ • D IETMAR H ARHOFF (MPI) 在其发言中主张对一定比例的人口进行人工智能培训（如芬兰）。如何才能最好地做到这一点？
未成熟听觉感知背后的过程
尽管越来越多的证据表明年龄较大的儿童和青少年的听觉感知尚未成熟（Buss 等人，1999 年；Hartley 等人，2000 年；Johnson，2000 年；Wightman 和 Kistler，2005 年；Bishop 和 Dawes，2008 年；Lutfi 等人，2010 年；Wightman 等人，2010 年；Banai 等人，2011 年；Ross 等人，2011 年；Buss 等人，2017 年；Huyck 和 Wright，2017 年；Huyck，2018 年；Huyck 和 Rosen，2018 年），但大多数发展研究仅评估 9 至 12 岁的儿童，并未涵盖从青春期早期到成年的整个年龄范围。因此，人们对听力和聆听能力长期成熟的过程知之甚少。通常，当年龄较大的儿童或青少年在感知任务上的表现比成年人更差时，人们会争论这种差异是由于感官因素还是“非感官”因素造成的（Bishop 和 Dawes，2008 年；Wightman 等人，2010b 年；Halliday 等人，2012 年；Huyck 和 Wright，2013 年、2017 年）。该研究将使用心理和生理测量相结合的方式，评估频谱和时间（感官）编码以及各种认知（“非感官”子集）功能对青少年时期未成熟的听觉感知的相对贡献。
已发布版本的引文 (APA)：van Assen, M., Banerjee, I., & De Cecco, C. N. (2020)。超越人工智能炒作：算法背后的秘密以及我们能实现的目标。胸腔成像杂志，35，S3-S10。https://doi.org/10.1097/RTI.0000000000000485
摘要：人工智能（AI）领域目前正在经历广泛增长时期，涉及各个领域，医学也不例外。人工智能的基础是数学和计算机科学，人工智能目前在工业和研究领域的声誉建立在三大支柱之上：大数据、高性能计算基础设施和算法。在当前的数字时代，存储能力和数据收集系统的增强，导致人工智能算法的数据流量巨大。数据的大小和质量是影响人工智能应用程序性能的两个主要因素。但是，它高度依赖于手头的任务类型和选择执行此任务的算法。AI 可能通过预读检测异常、精确量化（例如肿瘤体积病变跟踪和心脏体积和图像优化）来自动化放射学中的几项繁琐任务。尽管基于 AI 的应用程序为改善放射学工作流程提供了绝佳机会，但仍需要从图像标准化、复杂算法开发和大规模评估开始解决几个挑战。将 AI 整合到临床工作流程中还需要解决与患者敏感数据的安全性和保护以及责任相关的法律障碍，然后 AI 才能在心胸成像领域充分发挥其潜力。
关于转基因作物的七个神话，背后的真相
改编自绿色和平组织（2015年）二十年失败https://www.greenpeace.org/international/publication/6966/twenty-Ailds-of-fail/）