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人工智能赋能的医疗突破.pub
关于在课堂上使用 ChatGPT 的争论现在已成为新闻热点。在本专栏中，我们将介绍包括 ChatGPT 在内的人工智能在医学领域取得的一些积极成就。人工智能的具体应用包括自然语言模型；ChatGPT 是目前最受欢迎的应用。人工智能还包括机器视觉和专家系统。机器视觉系统通过摄像头观察，人工智能软件解释摄像头所看到的内容以采取适当的措施。新车中的防撞系统就是机器视觉人工智能应用的完美示例。人工智能专家系统能够完成曾经只有人类才能完成的全部工作。完美的例子就是自动驾驶汽车。在医学领域，我们现在有了通过分析医学测试来诊断疾病的人工智能系统。我们还有人工智能增强型达芬奇®机器人手术系统与外科医生合作进行复杂的手术。最新的突破是在大脑、脊髓或身体其他部位植入传感器，以恢复因疾病或事故而丧失的人体功能。例如，加州大学旧金山分校和加州大学伯克利分校的一组研究人员最近通过创建一种医疗程序恢复了患者的说话能力，该程序利用人工智能的所有不同功能来解决问题。他们的最新研究刚刚于 2023 年 8 月 23 日发表在《自然医学杂志》上。
DIL 定制数据结构：赋能……
摘要 本白皮书探讨了在断开、间歇和受限 (DIL) 环境中为网络运营 (NetOps) 实施定制数据结构。NetOps 在有效收集和利用数据方面面临重大挑战，导致决策不理想，任务成功率降低。数据结构是一种解决方案，它提供统一一致的 NetOps 数据视图，同时解决带宽限制和不利条件。它结合了关键技术机制，包括延迟数据传输、本地处理、云集成、节点级独立性、高效带宽控制、数据集成和转换、持续监控和优化、分散控制和强大的数据治理。通过实施数据结构，NetOps 人员可以增强对分布式数据的可视性，从而实现高效的决策流程并降低数据整合的复杂性。关键数据的优先级优化了 DIL 环境中的资源分配。此外，国防和商业部门之间的协作努力促进了知识交流和创新。采用 DIL 定制的数据结构可带来各种好处，包括增强态势感知、数据驱动的决策和运营效率。这种转变使 NetOps 能够克服挑战、优化决策并在 DIL 环境中取得任务成功。通过拥抱数据
利用生成人工智能赋能教育......
摘要：本研究重点关注生成人工智能工具在教育领域的潜力，特别是通过 4PADAFE 教学设计矩阵的实际应用。目的是评估这些工具如何与矩阵结合，以增强教育并改善教学过程。通过对参加 MOOC 课程“用于教育的生成人工智能工具：GPT 聊天技术”的 ESPE 武装部队大学教师进行的调查，该研究探讨了这些工具对教育的影响。研究结果表明，生成人工智能工具与教学设计矩阵相结合，对于开发大规模 MOOC 虚拟教室至关重要。结果证明了生成人工智能工具在大学教育中的潜力。通过将这些工具与教学设计矩阵结合使用，教育工作者可以设计和提供个性化和丰富的教育体验。这些设备提供了增强教学过程和根据个人需求定制教育材料的机会，最终让学生为 21 世纪的需求做好准备。研究得出结论，生成式人工智能工具在教育领域具有巨大潜力。它们提供了吸引学生、调整内容和促进个性化学习的创新方法。实施 4PADAFE 教学设计矩阵可进一步提高教育活动的有效性和连贯性。通过采用这些技术进步，教育可以保持相关性并有效应对数字世界的挑战。
MSU 2030 赋能卓越、促进公平、扩大影响力
部分大学、无学位学生的入学机会和成功 密歇根州立大学正在努力成为密歇根首屈一指的大学，面向那些上过大学但未完成学位的学生。这些学生有独特的需求，经常遇到入学和完成学业的障碍。密歇根州立大学为支持这些学生所做的努力包括改变课程、增加完成顾问和提供财政支持以及建立商业伙伴关系以增强学生在劳动力市场中的机会。希望完成学位的学生将受益于密歇根州立大学越来越多的在线提供或安排在晚上和周末的课程。密歇根州立大学还在扩大其教育范围，到 2024 年包括三到五个新的证书课程，并将在 2023 年秋季向学术管理部门提交关于先前学习学分的拟议政策。
三、未来货币体系蓝图：完善旧货币体系，赋能新货币体系
纵观历史，货币体系的发展与整个社会的发展紧密相连。这种相互作用是一个相互影响的故事，随着时间的推移，经济活动发生了巨大的飞跃。一方面，社会不断变化的需求促使货币体系做出调整。另一方面，货币和支付方面的关键创新释放了对新型经济活动的潜在需求，从而导致了经济增长和发展的急剧增长。如果买家和卖家仍然需要推着装满金属硬币的沉重箱子来支付商品和服务，那么过去 500 年贸易和商业的快速扩张将是难以想象的。以账簿形式出现的货币由受信任的中介机构监督，为新的金融工具打开了大门，这些金融工具既可以跨越地理距离，又可以缩短货物交付和付款结算之间的漫长时间。 1 随着电子时代的到来，纸质账本数字化，推动了货币以及金融和实物资产债权的“非物质化”。电子记账加速了纸质流程，使账户能够以光速更新。通过非物质化和数字化，货币与经济之间的相互作用给整个社会带来了深刻的变化。今天，货币体系正处于另一次重大飞跃的风口浪尖。继非物质化和数字化之后，关键的发展是代币化——在可编程平台上以数字方式表示债权的过程。这可以看作是数字记录和资产转移的下一个合乎逻辑的步骤。代币化可以通过利用中介机构与最终用户互动的新方式，消除传统的信息传递、对账和结算的分离，从而大大增强货币和金融体系的能力。代币化可以解锁新类型的经济安排，而当前货币体系固有的摩擦迄今为止使这些安排不切实际。
2030 年赋能该部门：- 摩尔堡
ADCS。ADCS 是 D-CDTF 的锚点。它为师提供强大而致命的全天候 R&S 能力。从侦察角度来看，ADCS 为师长提供了争取信息的能力，帮助回答优先情报要求，并在不投入 BCT 或其他资源的情况下发展局势。ADCS 拥有装甲、机动性和火力，可以在战场上执行大量关键侦察任务。ADCS 可以通过在师主力到达之前战斗并评估关键的渡河地点或验证桥梁适用性来更早地影响师的前进轴线。ADCS 还可以对敌人的障碍物和防御进行更深入的侦察，识别接缝和间隙，为 BCT 推荐穿透点——所有这些都为师长在战斗早期提供了更多的选择和决策空间。
科技赋能下的供应链金融计算机化风险评估模型构建及应用
本研究旨在帮助中小企业摆脱传统融资模式的束缚，降低供应链金融风险。首先分析了供应链金融业务模式及信用风险，随后探讨了区块链在供应链金融信用风险管控中的应用原理，接下来探讨了解放个体、将金融科技应用于供应链金融风险管理。在计算机化风险评估模型开发的最后阶段，对模糊支持向量机（FSVM）进行了优化，并通过引入可变惩罚因子C来提高风险分类的有效性和效率。为检验C-FSVM风险评估模型的有效性，以中国汽车行业为研究对象。研究结果显示，C-FSVM模型对整个样本的分类准确率为96.35%，对信誉良好的企业分类准确率为96.45%，对违约企业的分类准确率为95.34%。 C-FSVM模型的训练时间为473.9s，远低于SVM和FSVM模型的训练时间1631.6s和1870.2s。综上所述，C-FSVM供应链财务风险评估模型是有效的，在银行实际中具有较大的应用价值。
Lightelligence - 白皮书 - 大规模光电集成赋能智能算力网络
2.1.2 芯片架构 ................................................................................................................................ 8
为未来工作提供心理赋能
在一个激烈转型的世界中，竞争力是成功的根本基础，当代组织需要不断地进行内部变革和创新，以便在快速而连续的转型市场中保持不安的“波浪” (Dubey, 2016 ; Saleh et al., 2022 )。组织必须不断知道如何重塑自我，以寻求差异化的竞争优势，以整体和综合的方式利用其所有手段和资源 (Herrera et al., 2012 )。这种观点强调，金融资本不再是最相关的资源，让位于知识和人力资本，后者成为任何组织必不可少的资源（Armstrong & Taylor，2014；Chiavenato，2005；Rego 等，2015；Safar，2016），也是公司在市场上成长、发展和差异化的主要关键（Chiavenato，2005；Forrester，2000；Thomas，2000）。人力资本必须越来越多地参与与业务战略相关的决策过程，作为组织竞争力的衡量标准（Kimble，2011）。因此，重要的是要了解赋权在组织管理中的贡献，赋权是一种通过共享权力、信息和自主权进行决策和所有成员的积极参与来促进组织速度、灵活性和决策能力的工具（Daft，2015）。赋权在多种类型的组织中引起了越来越多的关注和相关性，因为实施了一种新范式，这种范式推动员工致力于战略决策、自主权和激励，以产生积极的变化，从而提高组织绩效、职能和职能领域，从而刺激组织效率（Boudrias 等人，2014 年；Macário 等人，2020 年）。这种新模式打破了传统的组织管理模式，注重减少官僚主义、权力下放、灵活性和创新（Fernadez & Moldogaziev，2012），使员工能够像企业的“所有者”一样行事（Spreitzer，2008）。在大多数组织中，员工和经理之间为请求继续工作而传递信息、电子邮件、请求和授权等动作和请求所浪费的时间相当多（Lagoarde-Segot，2011）。授权作为一种管理工具有助于解决这些问题，旨在授权，减少层级和官僚程序，并越来越多地被视为一种让员工拥有工作管理决策权和责任的策略 (Kumar & Kumar, 2017; Nzuve &
药物化学和赋能技术的最新趋势。药物研究学会会议的精彩内容。伦敦 – 2022 年 12 月 8 日
利用蛋白酶体介导的蛋白酶降解靶向嵌合体 (PROTAC) 选择性降解致病蛋白的能力是药物发现领域中一个令人兴奋的研究领域。PROTAC 由 3 个组件组成：E3 连接酶结合剂、接头和目标蛋白结合剂。任何 PROTAC 程序都可能需要合成大量化合物，这些化合物包含不同的 E3 连接酶、接头和靶向结合剂，以便识别命中化合物。PROTAC 的连续合成可能很慢，如果通过定制化学方法进行，有时需要几个月的时间，这对于快速的设计、制造、测试、分析 (DMTA) 周期来说太慢了。为了解决这个问题，GSK 开发了一个 E3 连接酶结合剂和接头库（图 2）。在开发用于 PROTAC 匹配物发现的阵列平台时，GSK 投资确定了高通量化学条件，以便从各种连接点探索 E3 连接酶，制备了千克级连接酶结合物以供平台使用，并在单体组中加入了专有的 E3 结合物。该平台的目标是使项目团队能够在不到 1 个月的时间内从获得功能化结合物到获得降解数据。在 PROTAC 平台的开发过程中，准备了数百种单体，这些单体具有各种长度和类型的连接物，以快速确定起点并探索降解结构 - 活性关系 (SAR)。