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对AI生成的内容（AIGC）的全面调查
最近，Chatgpt以及Dall-E-2 [1]和Codex [2]以及社会引起了人们的重大关注。因此，许多人已经对相关资源感兴趣，并试图揭示其令人印象深刻的表现背后的背景和秘密。实际上，Chatgpt和其他生成AI（GAI）技术属于人工智能生成的内容（AIGC）的类别，涉及通过AI模型创建数字内容，例如图像，音乐和自然语言。AIGC的目标是使内容创建过程更加高效，易于访问，从而可以以更快的速度生产高质量的内容。AIGC是通过从人提供的指示中提取和理解意图信息来实现的，并根据内容的知识和意图信息生成。近年来，大型模型在AIGC中变得越来越重要，因为它们提供了更好的意图提取，从而改善了生成结果。随着数据的增长和模型的大小，模型可以学习的分布变得更加全面，更接近现实，从而导致更现实和高质量的内容产生。本调查对生成模型的历史和基本组成部分进行了全面的综述，这是AIGC的最新进展，从单峰交互和多模式相互作用中。从单程性的角度来看，我们介绍了文本和图像的生成任务和相对模型。从多模式的角度来看，我们介绍了上述方式之间的交叉应用。最后，我们讨论了AIGC中现有的开放问题和未来挑战。
密歇根州结束无家可归的运动
首先，MCTEH坚定地致力于减少无家可归的种族差异。我们认识到无家可归者对种族和边缘化的人和社区的不成比例影响，并且历史上在联邦，州和地方一级实施的住房政策旨在使白人受益。此外，人们经常受到多种压迫来源的不利因素：种族，阶级，残疾，性别认同，性取向和其他身份。种族主义和其他形式的歧视是持久的，根深蒂固，并继续塑造当今数百万密歇根州的生活经验和生活成果。因此，随着更新的行动计划，我们致力于确保种族不平等不变，并尽可能地积极抵消现有的不平等现象。
我们的战略：AIG 2025
北领地七个北部地区的原住民社区都在努力实现地方决策和自决。目前为他们提供的支持服务严重不足。地方决策和自决是 AIG 提供业务支持服务的基础。AIG 致力于确保以这样的方式传授我们的经验和技能，即当我们离开时，我们留下的是一个更强大、可持续和可行的原住民公司。
TAIGET：小分子靶标识别和...
药物发现过程始于确定靶点和明确药物作用机制，以期赢得疾病治疗之战（Vamathevan 等人，2019 年）。药物发现中靶点识别的方法包括虚拟筛选和实验筛选。作为最广泛使用的基于结构的虚拟筛选方法之一，分子对接可以识别查询配体的最可能靶点。有许多流行的对接程序，例如 AutoDock、LeDock、Glide、GOLD 和 DOCK（Lapillo 等人，2019 年；Shahid 等人，2021 年）。为了减少评分偏差，Lee 和 Kim（2020 年）通过对 GOLD、AutoDock Vina 和 LeDock 的评分算法进行排名，构建了一个用于靶点预测的 Web 服务器。为了协助识别草药成分的假定靶点，Zhang 等人利用分子对接程序对草药成分进行分类，以确定可能的靶点。 (2019 ) 使用反向对接方法来预测配体-靶标相互作用。Ma 和 Zou (2021 ) 使用 DOCK 算法开发了一种反向对接程序，以支持将配体与多个蛋白质结构集合对接。然而，对接的优势被严重的缺陷所抵消：对接会产生许多假阳性事件 ( Lyu et al., 2019 )。这是由相对粗糙的搜索算法造成的，例如，蒙特卡洛算法在活性位点生成一个随机的配体初始构型，包括随机构象、平移和旋转；禁忌搜索算法对配体的当前构型进行了一些小的随机更改并对其进行排序 ( Sulimov et al., 2019 )。为了避免假阳性事件，我们之前开发了一种基于贝叶斯-高斯混合模型 (BGMM) 的靶标过滤算法 (Wei et al., 2022)。我们对从 PDB 中的配体结合蛋白晶体结构中提取的配体原子与蛋白质片段之间的相互作用对进行了聚类（发布时间：1995 年 1 月至 2021 年 4 月），发现潜在靶标应满足 ≥ 600 个显著相互作用对，同时它们与所有相互作用对的比例≥ 0.8 (Wei et al., 2022)。我们方法的优势在于，我们不仅考虑了配体和蛋白质之间的主要键，例如氢键、盐桥、疏水接触、卤素键和 π 堆积 (Shaikh et al., 2021)，还总结了配体和蛋白质之间的所有原子接触
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自5月1日起，该多国营在罗马尼亚组成了以法国为框架国的前沿存在战斗群（BGFP）。该营的部署旨在加强北约在欧洲东翼的威慑和防御态势，接替北约反应部队（NRF）的先锋营。该多国营的使命是加强部署部队的作战能力，展示北约和欧洲面对任何威胁的决心，并融入罗马尼亚的防御计划。
5 岁以下婴儿疫苗接种活动工具包
复制点……………………………………………………………………………………………………………………………….…….….…. 6 图标………………….………………………..……………………………………………………………………………….………………..….10 参考资料………………………………………………………………………………….……………………..11 徽标和二维码……………………………………………………………………………………………….………..……………. 12 摄影…………………………………………………………………………………………………………………….………..……….…..… 13 海报…………………………………………………………………………………………………………………….………..…..…..15 小册子………………………………………………………………………………………………………….….………..…..….17 静态数字横幅…………………………………………………………………………………….………………….…..…..19 广播/音频…………………………………………………………………………………………………………….…….…. 21 视频……………………………………………………………………………………………………………….……..…….….. 22 附录（含独特版本内容供参考）……………………......……………………………….…… 第 25 页
纳米机器人：将人类大脑直接接入云端
据理查德·费曼称，是他的同班同学兼演员阿尔伯特·希布斯首次向他提出了费曼的瞬间机械组件在临床应用的可能性。希布斯建议，某些维修设备应该在将来缩小，直到从根本上说，他应该聘请一位领域专家。这个想法与费曼 1959 年的小说《楼下还有更多空间》相吻合。由于纳米机器人的尺寸可以很小，因此对于非常小的机器人来说，处理整个机器人以执行复杂且通常至关重要的任务也是必不可少的。这些纳米机器人群，既有像资源混乱一样无聊的，也有在普通环境中不受阻碍的多余机器人，如微弱的粘性物质和伪科学，在许多科幻小说中都有描述，例如《星际迷航》中的博格纳米实验和《外部极限》剧集“新品种”。
美国家庭保险公司 AIG 旗下公司
独立审计师报告 致美国家庭保险公司董事会： 意见 我们审计了美国家庭保险公司（“公司”）随附的法定基础财务报表，包括截至 2021 年 12 月 31 日和 2020 年 12 月 31 日的资产负债表、资本及盈余报表，以及截至 2021 年 12 月 31 日止三年的相关经营成果、资本及盈余变动表和现金流量表，包括相关附注（统称为“财务报表”）。 关于法定会计基础的无保留意见 我们认为，上述随附的财务报表在所有重大方面按照会计准则公允地反映了公司截至 2021 年 12 月 31 日和 2020 年 12 月 31 日的资产、负债、资本及盈余报表，以及截至 2021 年 12 月 31 日止三年的经营成果、资本及盈余变动表和现金流量表注释 1 中描述的纽约州金融服务部规定或允许的做法。 对美国公认会计原则的否定意见 我们认为，由于我们报告中对美国公认会计原则的否定意见基础部分中讨论的事项的重要性，上述随附的财务报表未根据美国公认会计原则公允列报公司截至 2021 年 12 月 31 日和 2020 年 12 月 31 日的财务状况，或其经营成果以及资本和盈余变动，或其截至 2021 年 12 月 31 日止三个年度的现金流量。 意见基础 我们根据美国公认审计准则 (US GAAS) 进行了审计。我们在这些准则下的责任在我们报告的审计师对财务报表审计的责任部分中进一步描述。我们必须独立于公司并履行我们的其他道德责任，符合与我们的审计有关的相关道德要求。我们相信，我们获取的审计证据是充分和适当的，为我们的审计意见提供了基础。对美国公认会计原则发表否定意见的基础如财务报表附注 1 所述，公司根据纽约州金融服务部规定或允许的会计惯例编制财务报表，这是除美国公认会计原则以外的会计基础。注释 1 中描述的法定会计基础与美国普遍接受的会计原则之间的差异对财务报表的影响虽然无法合理确定，但被推定为重大。