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供应链敏捷指数2024
核心对美国，英国和爱尔兰的1,700多个供应链管理（SCM）领导者进行了调查，并评估了当前的技术支出行为并预期未来的投资。超过一半的受访者使用人工智能（AI），自动化或机器学习（ML）至少用于一个供应链管理（SCM）。在当前不使用这些技术的人中，有59％的人正在考虑在未来两年内采用。作为高增长组织（在过去三年中的收入增长为20％或更多）继续证明生成性AI和自动化的生产率益处，可以预期，普遍的关注点（包括最终用户知识差距，潜在的工作流离失所以及安全和安全和合规性问题）会减少。这种趋势有望促进这些技术的更广泛的接受和整合，从而提高行业的运营效率和战略能力。
GIGA—CRC—人体成像和
GIGA—CRC—H UMAN I MAGING 和 M ONTEFIORE I NSTITUTE T 电信和成像实验室 比利时列日大学的 GIGA CRC 人体成像和蒙蒂菲奥里研究所电信和成像实验室现提供博士后职位。我们有一个为期 2 年的博士后职位空缺，这是当地合作项目的一部分，旨在开发用于新医疗应用的 MRI 图像处理工具。 “脑到身体 MRI”(B2B-MRI) 项目由列日大学资助，合作伙伴包括工程学院、理学院和医学院。该项目的目标是开发工具来分析腰骶神经根的 3T 扩散加权 MRI 和膝盖的 7T 高分辨率解剖 MRI。候选人还将能够为 GIGA-CRC-HI 和蒙蒂菲奥里研究所的其他以脑为中心的 MRI 开发做出贡献。具体来说，博士后职位将专注于与医学和 MRI 物理团队合作处理和分割 MRI。职责 - 主要功能
管理美国空间
《美国空间管理手册》为世界各地的从业人员提供了有关美国空间运营的全面指导。它是美国空间工作人员、美国大使馆和领事馆工作人员、地区公众参与专家 (REPS)、美国空间办公室员工以及所有负责美国空间计划实施和成功的人员了解美国空间的作用和功能的起点。本手册包含适用于所有类型美国空间的信息。当美国空间从业人员需要本指南中未提供的信息时，他们应联系其 REPS，也可以联系美国空间办公室，邮箱地址为 AmericanSpaces@state.gov 。位于奥地利维也纳的美国空间办公室培训和收购部门可以提供有关培训计划和机会的信息，联系方式为 training@amspaces.state.gov 。考虑到大多数指导来源都可以在线访问，并且为了避免印刷和在世界各地运送手册的财务和环境成本，本手册是纯数字文档。这样可以定期更新以纳入新的或更改的指导。请将断开的链接报告给 AmericanSpaces@state.gov。
丁香提取物的抗菌活性针对从阴道分离的微生物
对泌尿生殖和生殖道的感染对妇女（尤其是生殖年龄的女性）引起了重大健康问题。这些感染通常表现为阴道分泌物，可能是由多种微生物（包括致病性细菌和真菌）引起的。传统的抗生素治疗越来越受抗生素抗性菌株的兴起，强调了对替代疗法的需求。这项研究旨在分离和鉴定阴道拭子样品中的微生物，并评估丁香（Eugenia caryophyllata）提取物的抗菌功效，以针对这些分离株进行。使用克雷德琼脂，营养琼脂和萨博拉德葡萄糖琼脂，从八个阴道拭子样品中分离出各种细菌和真菌植物群。主要的细菌分离株包括mirabilis，大肠杆菌，金黄色葡萄球菌和乳杆菌属，而白色念珠菌是主要的真菌分离株。生化测试证实了这些微生物的身份。研究发现，乙醇丁醇提取物表现出显着的抗菌活性，尤其是针对金黄色葡萄球菌和白色葡萄球菌的抗菌活性，最小抑制浓度（MIC）值分别为20 mg/mg/ml和10 mg/ml。此外，用作对照抗生素的环丙沙星对乳酸杆菌属的最大抑制作用，突出了使用常规抗生素时会破坏有益阴道菌群的潜在风险。这项研究强调了探索植物性抗菌剂作为传统抗生素的可行替代品的重要性。研究结果表明，乙醇丁醇提取物可以用作有效的替代抗菌剂，从而降低了抗生素耐药性的风险并保留了阴道微生物组的平衡。丁香提取物针对常见阴道病原体的显着抗菌特性对治疗阴道感染的未来治疗应用有着有希望的影响。
利用机器学习来增强信息探索
软件架构师，劳动力身份云，okta.inc。通过合并监督学习，无监督学习，强化学习和深度学习等技术，系统可以自动从大量的数据存储库中提取见解和模式。自然语言处理可以更深入地理解文本，而图像识别则可以从视觉数据中解锁知识。机器学习能力个性化的推荐引擎和准确的情感分析。整合知识图将机器学习模型与背景知识丰富，以增强准确性和解释性。应用程序涵盖语音搜索，异常检测，预测分析，文本挖掘和数据聚类。但是，可解释的AI模型对于实现透明度和可信度至关重要。关键挑战包括有限的培训数据，复杂的领域知识要求以及围绕偏见和隐私的道德考虑。正在进行的研究结合了机器学习，知识表示和以人为本的设计将推动智能搜索和发现。人工与人类智能之间的合作具有彻底改变信息访问和知识获取的潜力。k eywords机器学习，人工智能，搜索引擎，数据检索，自然语言处理，数据挖掘1。介绍各个领域的信息的大量增长已经更需要更好地搜索和分析数据的方法。1.1。传统的搜索引擎和数据库正在努力处理日益增长的复杂性和信息量。机器学习（ML）具有自动学习和从经验中进行改进的能力，为这一挑战提供了有希望的解决方案。通过使用机器学习算法，可以通过个性化建议，预测分析和智能数据分类来增强信息检索。本研究旨在探索机器学习的潜力，以改变信息的发现，组织和利用。通过利用机器学习技术的功能，研究人员和专业人员可以更有效地浏览大量信息，从而提供更好的决策过程和见解[1]。信息探索的背景在信息探索方面，了解该领域的历史背景和演变对于掌握机器学习技术的能力至关重要。信息探索的起源可以追溯到数据挖掘和信息检索系统的早期发展。这些系统旨在从大型数据集中提取有价值的见解，以帮助决策过程。随着时间的流逝，机器学习算法的进步改变了信息的访问，处理和分析的方式。
位置：AGI的水平，用于在AGI>的道路上运行进度
我们提出了一个框架，用于分类人工通用识别（AGI）模型及其前体的可行性和行为。该框架引入了AGI的水平，一般性和自主性，提供了一种共同的语言来比较模型，评估风险并衡量沿AGI的进度。为了开发我们的框架，我们分析了AGI的定义，并提炼了六个原则，即AGI有用的本体论应该符合ISFY。考虑到这些原则，我们根据能力的深度（性能）和广度（一般性）提出了“ AGI级别”，并反映了当前系统如何融入该OGY。我们讨论了对未来基准测试的挑战性要求，这些基准量化了针对这些利益方面的AGI模型的行为和能力。最后，我们讨论了这些级别的AGI如何与部署注意事项（例如自主权和风险）相互作用，并强调了精心选择人类互动范式的重要性，以负责对高度强大的AI系统负责和安全地部署。
好图片2024 - 成像元素
Toby Breckon教授在无人驾驶汽车中 - 达勒姆大学计算机科学系中的技术驱动到您附近的一条街道，它似乎是自动驾驶汽车（无人驾驶汽车）可能成为100多年来我们旅行方式的最重大变化之一。这一快速移动技术发展的核心是使用成像技术 - 车辆如何看待周围的世界？和图像理解 - 车辆如何理解周围世界的图像？这一领域的进步为我们的日常生活带来了许多机会和影响。本演讲将探讨车载感应的当前趋势，概述了基础的科学进步，即基础无人驾驶汽车技术以及一些尚需解决的研究挑战，包括在达勒姆（Durham）在达勒姆（Durham）上进行的有关汽车视觉感应的研究工作，更广泛地说，这次演讲将讨论现场的无人驾驶技术发展，以及未来在我们的道路上的潜在影响，并在我们的道路上及其不仅仅是我们的路上的潜在影响。
包装
SABIC offers one of the broadest advanced portfolios of materials (Polypropylene (PP), Polyethylene (PE), Polystyrene (PS), Polycarbonate (PC), Polyethylene Terephthalate (PET), Polyvinylchloride (PVC), Polyurethane (PU), Acrylic (PMMA), Acrylonitrile Butadiene Styrene (ABS)), including化合物。除了材料外，SABIC还提供监管支持，以帮助客户遵守行业标准，并开发其六个最先进的包装技术和世界各地的创新中心的新技术和高级材料。
利用llm进行零日的利用检测
云网络安全性面临挑战，因为网络威胁的复杂性和不断发展的性质，使传统的基于规则的监视系统不足。本文通过解决基于规则的方法的局限性，探讨了大语言模型（LLM）对革命云安全性的潜力。我们调查了LLM如何增强异常检测，产生可行的威胁智能并自动化事件响应过程。通过现实世界中的示例和案例研究，我们证明了LLMS在强化云网络安全方面的实际应用。但是，我们也承认与LLM部署相关的挑战和道德考虑，例如幻觉，偏见和隐私问题。我们提出策略来减轻这些风险，并强调人类监督在LLM驱动的安全系统中的重要性。这项全面的审查强调了LLM在塑造云网络安全的未来方面的重要性，并为这个迅速发展的领域中的研究人员，从业人员和决策者提供了宝贵的见解。