根据风险暴露情况做出承保决策;在承保前、开始后或与续保周期同步。通过采用 Power AI Vision 等工具,保险公司可以创建深度学习图像识别模型,并使用标记和增强的
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而,与人工智能相关的风险很大,公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中,我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现了一种普遍积极的态度,并确定了促成这种态度的三个因素:a) 对政府的高度信任;b) 人类参与其中所带来的保证;c) 对流程、用于人工智能模型的数据和模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现,并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受到社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献,并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
美国北卡罗来纳州教堂山市北卡罗来纳大学埃舍尔曼药学院。电子邮件:alex_tropsha@unc.edu b 加利福尼亚大学圣地亚哥分校,美国加利福尼亚州圣地亚哥 c 戈亚斯联邦大学药学系,巴西哥伦布省戈亚尼亚 d BenevolentAI,英国伦敦 e Collaborations Pharmaceuticals,美国北卡罗来纳州罗利 f 北卡罗来纳州立大学化学系,美国北卡罗来纳州罗利 g 卡内基梅隆大学化学系,美国宾夕法尼亚州匹兹堡 h 石溪大学应用数学与统计学系,美国纽约州石溪 i 墨西哥国立自治大学药学系,墨西哥墨西哥城 j 密歇根州立大学化学系,美国密歇根州东兰辛 k 新墨西哥大学内科系和 UNM 综合癌症中心,美国新墨西哥州阿尔伯克基 l 瑞典哥德堡大学风湿病与炎症研究系 m丹麦哥本哈根 n 俄罗斯莫斯科生物医学化学研究所 o 瑞士苏黎世瑞士联邦理工学院药学研究所 p 英国伦敦大学学院药学院 q 法国斯特拉斯堡大学化学系 r 澳大利亚维多利亚州墨尔本莫纳什大学莫纳什药学研究所 s 澳大利亚邦多拉拉筹伯大学拉筹伯分子科学研究所生物化学与遗传学学院 t 英国诺丁汉大学药学院 u 美国马里兰州贝塞斯达国家转化科学促进中心 v 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学温哥华前列腺中心。电子邮箱:acherkasov@prostatecentre.com w 日本札幌北海道大学化学反应设计与发现研究所(WPI-ICReDD)
repsol通过引入和部署AI代理系统,扩展了与埃森哲的共同合作,以继续促进其数字程序的目标,并加速整个公司的生成AI(Gen gen AI)。此代理化将有助于提高流程效率,因为它们在所有公司业务中都进行了扩展。REPSOL致力于引入AI代理是其数字计划发展的一部分,这主要是由于其生成AI能力中心进行了两年以上的工作。这为分析和理解AI代优势的基础奠定了基础,并定义了一种范围扩展整个组织的策略,从而使其重新发明。为此,这家多能量公司将与埃森哲紧密合作,以构建和部署定制的,自主的AI代理,由埃森哲AI Refinery™平台的组件和NVIDIA AI平台提供支持,包括NVIDIA AC ACCELERATY COMPUTING和NVIDIA AI ENTERPRISE软件。这些代理将有助于重塑和简化流程为更具动态和更复杂的工作流程,从计划和预测到应用程序维护和事件解决方案,使Repsol员工能够以更快,更高效,更简单的方式工作。Repsol在埃森哲的支持下,还将探索AI代理商和NVIDIA OMNIVERSE用于数字双胞胎和机器人解决方案,以帮助其员工更有效地在其工业和物流中心进行维护和其他活动。埃森哲将与Repsol合作,以激活劳动力的培训和收养计划。在客户方面,这些技术旨在改善客户的体验,以更高的准确性和速度提供个性化的优惠。作为本协议的一部分,多能量公司还将扩大员工的培训计划,以促进他们在这些新技术中的学习和培训。
海洋具有大量的微生物多样性,在海水,海洋沉积物和海洋生物中广泛普遍存在。与传统自然产品研究中探索的地面资源相反,海洋微生物的栖息地明显独特。放线菌是继发代谢产物的重要来源,包括抗生素和其他有效的天然产物,例如链霉素和四环素。他们在诸如致病细菌感染等明显疾病的临床治疗中起着关键作用。然而,广泛使用抗生素导致抗药性细菌的种类和数量急剧增加,尤其是耐多药(MDR)和广泛的耐药(XDR)细菌,在临床环境中,对人类生存构成严重威胁。因此,即时需要发现结构新颖的抗菌天然产品并开发新的抗生素。这项迷你评论总结了来自2024年出版的海洋放线菌的45种新型抗菌天然产品。这些产品,包括聚酮化合物,生物碱,大酰胺类和肽,在其结构和生物活性方面突出显示。本文的目的是为新型抗生素的研究和开发提供宝贵的见解。
鉴于全球生物多样性下降( Butchart 等人,2010 年;IPBES,2019 年)以及对稀有和常见物种的威胁( Gaston 和 Fuller,2008 年; Dirzo 等人,2014 年),有人呼吁利用现代技术进行监测和保护( Pimm 等人,2015 年; Lahoz-Monfort 等人,2019 年; Wich 和 Piel,2021 年; Schulz 等人,2023 年)。正在部署技术以改进陆地和水生环境中的数据收集和分析( Lahoz-Monfort 和 Magrath,2021 年)。与传统调查方法相比,这些进步可以实现更高效的数据收集(Witt 等人,2020 年),并有助于众包数据收集和处理(Dorward 等人,2017 年;Fraisl 等人,2022 年)。出现了一些实践社区,例如 Conservation X Labs 1 或 WILDLABS 2,它们报告了保护技术的现状(Speaker 等人,2022 年)并提供社会责任使用指南(Sandbrook 等人,2021 年)。保护技术的进步与开放科学实践的广泛采用相吻合。根据联合国教育、科学及文化组织(UNESCO,2021 年)批准的《开放科学建议书》的定义,开放科学需要对科学实践和产出采取包容、公平和可持续的方法。生态研究越来越多地采用这些做法(Hill 等人,2019 年),尤其是通过更加开放和公平的数据(Hampton 等人,2015 年;Wilkinson 等人,2016 年)。生物多样性研究也使用开源软件,例如 R 编程语言(R Core Team,2023 年)和基于该语言构建的分析包。然而,与软件和数据不同,用于生态研究的硬件通常仍然是闭源的(即专有的),其设计(以及随附的软件源代码)受到法律限制,阻止他人研究、复制或修改它们。
IHP宣布了一个免费的MPW程序,该程序将使用OpenRoad作为其芯片设计流的工具之一。这标志着实现新的铸造厂的另一个里程碑,该铸造厂为学生,教育工作者和行业的原型应用程序提供了使用IHP-SG13G2 BICMOS技术,该应用程序由OpenRoad Flow作为OpenPDK支持。这项技术可在130nm处使用数字,模拟以及混合信号应用,以适用于包括RF在内的更广泛的应用。Eth Zurich标准化了基于其CHIP设计课程的OpenRoad流量的课程。他们正在建立由德国联邦教育和研究部资助的证书课程,以帮助参与者与IHP一起使用OpenRoad建立筹码。IHP目标研究人员和职业发展计划正在开发的这些OS-EDA课程。
摘要:本研究通过使用规定的选择调查表在2023年在四个欧洲国家中收集的大型数据集进行了离散选择实验,从而确定了影响汽车选择决策的主要因素。选择集包括六个当前和流行的汽车动力总成,其因素,用户特征和特定的地理环境有关,这可能会影响带有电动动力总成的车辆的采用。首先提出了一种易于适用的多项式logit模型,以探索所选属性的影响以及该模型具有不同激励策略,地理环境和能源价格的重现用户偏好的能力。引入了混合logit模型和分段的多项式logit模型,以考虑样本的异质性。第一个捕获了与激励措施和运营成本有关的受访者之间的偏好分散体。第二个专门根据汽车市场细分对用户进行了分类,显示出与购买成本和电池范围相关的因素的变化更大。模型估计了九个因素的重量,从而为有针对性的政策建议提供了支持。与成本相关的因素证实了其在选择中的相关性,分析表明,想要将其车辆范围提高1公里的用户愿意支付约80欧元。
