通用选修课 II:第 4 学期 印度经济-II 课程简介 本课程探讨特定行业的政策及其对印度主要经济指标趋势的影响。它重点介绍主要的政策辩论,并通过实证证据评估印度经济。
对于医学图像分割,想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练,那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何?这种设置,即具有临床潜力的通用跨模态分割,比其他相关设置(例如域自适应)更具挑战性。为了实现这一目标,我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型,该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言,给定一个源域,旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化,我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后,为了充分利用这两种类型的增强,我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后,我们提出了一种基于风格的选择方案,在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集(即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集)上进行的大量实验表明,我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
本文分析了实现 AGI 的不同方法,包括人脑模拟、AIXI 和集成认知架构。首先,本文定义了 AGI,并说明了其要求。对于提到的每种提议方法,都总结了相关方法,并详细介绍了其关键流程,展示了其运作方式。然后,分析了列出的每种方法,并考虑了各种因素,例如技术要求、计算能力和对要求的充分性。结论是,虽然有多种方法可以实现 AGI,例如人脑模拟和集成认知架构,但实现 AGI 最有希望的方法是集成认知架构。这是因为发现人脑模拟需要扫描技术,而这些技术很可能要到 2030 年代才能实现,因此不太可能在那之前创建出来。此外,集成认知架构降低了计算要求,并具有适合通用智能的功能,使其成为实现 AGI 的最有可能的方法。
这次,AI对劳动力市场的影响可以采用肤浅的方法,了解三点:更换重复任务;换句话说,康复和重新锻炼和新的就业机会,换句话说,并意识到这些假设,据了解,AI对劳动力市场的主要影响之一是替换重复且可预测的自动化任务。这可能会特别影响制造,运输和物流等部门的工人,在许多活动中进行自动化。尽管自动化可以消除某些工作,但它也会产生对技术相关技能的需求。因此,工人的要求和重新策划对于确保它们在劳动力市场中保持相关性至关重要。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神,落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署,坚持市场驱动与政府引导相结合,按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则,立足国内需求,放眼国际,建立新一代人工智能国家标准体系,加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准,加强标准实施和监督,推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作,注重国际国内标准协同,充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用,保障高质量发展。
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1 研讨会于 2023 年 7 月在阿姆斯特丹大学举行。更全面的建议版本将在即将发表的文章中发表。我们感谢各位参与者在研讨会期间和之后的宝贵意见(参加研讨会并不等于认可下文列出的所有建议):Bettina Berendt 博士(柏林工业大学互联网与社会教授)、Ian Brown 博士(里约热内卢热图利奥·瓦尔加斯基金会法学院技术与社会中心客座教授、顾问)、Nick Diakopoulos 博士(西北大学传播学和计算机科学教授(特聘))、Tim de Jonge(拉德堡德大学博士候选人)、Christina Elmer(多特蒙德大学数字新闻/数据新闻教授)、Natali Helberger 博士(阿姆斯特丹大学杰出法学与数字技术大学教授)、Clara Helming(AlgorithmWatch 高级政策与宣传经理)、Karolina Iwańska(欧洲非营利组织中心数字公民空间顾问)法)、Frauke Kreuter 博士(慕尼黑大学统计与数据科学教授)、Laurens Naudts 博士(阿姆斯特丹大学法学博士后研究员)、Liliane Obrecht(巴塞尔大学法学博士生)、des 博士。 Angela Müller(AlgorithmWatch 政策与宣传主管)、Estelle Pannatier(AlgorithmWatch CH 政策与宣传经理)、Stanislaw Piasecki 博士(阿姆斯特丹大学法学博士后研究员)、João Quintais 博士(阿姆斯特丹大学信息法助理教授)、Matthias Spielkamp(AlgorithmWatch 创始人兼执行董事)、Daniel Oberski 博士(乌得勒支大学健康数据科学教授)、Ot van Daalen 博士(律师;阿姆斯特丹大学信息法讲师和研究员)、Kilian Vieth-Ditlmann(AlgorithmWatch 政策与宣传副团队负责人)、Sophie Weerts 博士(洛桑大学公法副教授)、Frederik Zuiderveen Borgesius 博士(拉德堡德大学 ICT 和法律教授)。此外,我们感谢以下专家对研讨会成果的宝贵书面反馈:Nikolett Aszódi(AlgorithmWatch 政策与宣传经理)、Paul Keller(Open Future 政策总监)和 Alex Tarkowski(Open Future 战略总监)。
B细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)的高风险亚型经常与异常激活酪氨酸激酶(TKS)有关。这些包括由BCR-ABL驱动的pH+ B-all,以及类似pH的B-all,它带有其他染色体重排和/或基因突变,这些突变激活TK信号传导。目前,酪氨酸激酶抑制剂(TKI)dasatinib被添加到化学疗法中,作为pH+ B-all的护理标准,并且在临床试验中对TKIS进行了测试,以供PH样B-all。然而,即使在针对驱动癌基因的TKI治疗的细胞中,白血病微环境中的生长因子和营养也可以支持细胞周期和存活。这些刺激在激酶MTOR上汇聚,其升高的活性与预后不良有关。在pH+和pH样B-全部的临床前模型中,mTOR抑制剂强烈增强了TKI的抗白血病效率。尽管在B-all中靶向MTOR的概念性有很强的概念基础,但在临床上测试的第一代MTOR抑制剂(Rapalogs和MTOR激酶抑制剂)尚未显示出明确的治疗窗口。这篇评论的目的是将新的治疗策略引入类似于pH的B-All的管理。我们讨论了靶向MTOR的新方法,以克服先前MTOR抑制剂类别的局限性。一种方法是应用对MTOR复合物-1(MTORC1)选择性的第三代双层抑制剂,并以间歇性给药显示临床前的效率。一种独特的非药物方法是将营养限制用于恶性B-所有细胞中的靶向信号传导和代谢依赖性。这两种新方法可以增强pH样白血病中的TKI效率并提高生存率。
在发布一般或特定关税令时,委员会可考虑针对每种新型和可再生能源制定适当的标准/程序/参数/费用,涉及以下问题:新型和可再生能源发电厂向配电许可证持有者出售电力、自用电力和向第三方出售电力。
