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您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
真核生物的基因组主要由散布的重复序列的各种家族组成,包括逆转录座子和可转移和内源性病毒元素。普遍的观点是,基因组重复体的多样家庭应被视为寄生虫或“垃圾DNA”(Bourque等,2018)。但是,可以遵循族谱树,或这些元素进化发展和分布的途径,因此,我们的理解应得到完全修订。重复元素在系统生物学和医学意义上扮演着角色,远远超出了“垃圾DNA”和病毒化石(Wells and Feschotte,2020年)。最近的研究越来越多地表明,基因组的基本成分,即使不是我们基因组的最基本成分,它具有病毒源,并且作为移动遗传介体的病毒在遗传进化中始终起着至关重要的作用(Cosby等,2019)。基因组的演变与克服和固定综合事件有关。随着每个重要的进化步骤,基因组中的移动遗传因素数量急剧增加。自从生活开始以来,就没有一个生物体没有所有这些不同的移动元素。在基因组的形成中,我们可以追踪涉及无数不同外观的移动元素的许多过程。基因组不是无数意外突变及其选择的最终产物,而是一种原始外部病毒感染的生活沉积物,这种矿床经常被回收,并且像编年史一样,重新解释(Vassilieff等,2023年)。为了完全发展,移动元素必须与他们的宿主基因组建立共同的关系(Gebrie,2023)。移动元件和宿主基因组的进化系统发育树显示强相关性(Kalendar等,2004; Kalendar等,2008; Moisy等,2014; Kalendar等,2020)。内源性逆转录病毒,也属于逆转录病毒,是单链
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功,但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中,我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明,即使有了重播缓冲液,现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是,无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见,缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感,我们介绍了E Volve,这是一个创新的框架,它是云中的多个预审预周化模型,作为专家,以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导,并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家,从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明,E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法,在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中,volve持续了6.1-53.7%,从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
1. 哥伦比亚波哥大安第斯大学系统与计算机工程系 2. 哥伦比亚波哥大安第斯大学化学与食品工程系产品与工艺设计组(GDPP) 3. 哥伦比亚波哥大哥伦比亚国立大学农业科学学院 4. 哥伦比亚波哥大Biotecnologia y Genética SAS, Biotecgen 5. 哥伦比亚波哥大安第斯大学生物科学系马克斯·普朗克计算生物学串联组计算生物学和微生物生态学研究组 6. 哥伦比亚国立大学农业科学学院,帕尔米拉校区,帕尔米拉,哥伦比亚 7. UMR DIADE,发展研究所(IRD),CIRAD,蒙彼利埃大学,34394,蒙彼利埃,法国 + 共同第一作者 * 通讯作者: ja.duitama@uniandes.edu.co
自动:Rabanus-Wallace,M。Timothy; Mascher,马丁;勒克斯,托马斯;柳条,托马斯;甘德拉赫(Heidrun); Baez,Mariana; Houben,Andreas; Mayer,Claus F.X.;郭,梁丽安格;波兰,杰西; Pozniak,Curtis J。; Walkowiak,肖恩; Melonian,乔安娜; Praze,Coraline R。; Schreiber,Mona; Budak,Hykmet;马蒂亚斯;转向,伯克哈德;沃尔夫,布兰德; Börner,Andreas;拜恩斯,布鲁克; Jana的Čížková; Fowler,D。Brian;弗里茨,艾伦;希梅尔巴赫,阿克塞尔; Kaithacotyl,Gemy; Keilwagen,Jens;凯勒(Keller),击败;音乐会,大卫;拉尔森,杰米; Li,Qiang; Myo,Beata;萨德哈尔人Padmarasu;拉瓦特,尼迪; sess,uğur;生活方式 - 卡亚,塞兹吉;夏普,安迪; Šimcová,哈纳;小,伊恩;大卫·斯瓦布雷克(Swarbreck);海伦娜;纳塔利亚; Voylocov,Anatoly v。; Vrána,Jan;鲍尔,夏娃; Boliboc-Boliboc-Ska,Hanna; Doležel,Jaroslav;霍尔,安东尼;吉亚(Jizeng);康沃尔,维克多;拉罗克(Laroch),安德鲁(Andrew);好吧,Xue-Fengence;奥尔顿,弗兰克; Özkan,Hakan;莫妮卡的Racozy-Trojanowska; Scholz,UWE;舒尔曼,艾伦·H。 Seekmann,Dörthe; Stojałowski,Stefan; Tiwari,Vijay K。; Spannangle,Manuel;斯坦,尼尔斯
中东呼吸道综合征冠状病毒(MERS-COV)感染会导致人类致命的肺部炎症性疾病。相反,骆驼和蝙蝠是主要的储层宿主,耐受的MERS-COV复制而不患有临床疾病。在这里,我们从MERS-COV康复的骆驼中分离了宫颈淋巴结(LN)细胞,并用两种不同的病毒菌株(进化枝B和C)脉冲它们。病毒复制,但安装了细胞免疫反应。让人联想的Th1反应(IFN-G,IL-2,IL-12),并伴随着抗病毒反应的明显且短暂的峰值(I型IFNS,IFNS,IFN-L 3,ISGS,ISGS,PRRS和TFS)。重要的是,炎症细胞因子(TNF-A,IL-1 B,IL-6,IL-8)的表达或膨胀成分(NLRP3,CASP1,Pycard)的表达被抑制。讨论了IFN-L 3在骆驼物种中对平衡量弹性过程以及桥接先天和适应性免疫反应的作用。我们的发现阐明了有关在没有临床疾病的情况下如何控制MERS-COV的关键机制。
摘要。我们分析了共同参与人工智能 (AI) 的企业和机构的部门和国家系统。除了将 AI 作为通用技术或其特定应用领域的分析之外,我们还借鉴了部门系统的进化分析,并询问“谁在做什么?”在 AI 中。我们提供连接 AI 开发者、制造商和用户的复杂相互依赖模式的细粒度视图。我们区分了 AI 支持、AI 生产和 AI 消费,并分析了企业和社区之间新兴的共同专业化模式。我们发现,人工智能的供应以少数几家大型科技公司为主导,这些公司对人工智能的下游应用(例如搜索、支付、社交媒体)支撑了人工智能最近的大部分进展,同时也提供了必要的上游计算能力(云和边缘)。这些公司在人工智能研究领域主导着顶尖学术机构,进一步巩固了它们的地位。我们发现,只有少数能够数字化和获取高质量数据的公司采用了人工智能,并从中受益。我们考虑了人工智能行业在三个主要地区(中国、美国和欧盟)的不同发展情况,并注意到少数公司正在构建全球人工智能生态系统。我们的贡献是以人工智能为例展示进化思维的演变:我们展示了从国家/部门系统到三螺旋/创新生态系统和数字平台的转变。我们得出了如此广泛的进化理论对理论和实践的影响。
