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公里规模的趋势，可变性和亚得里亚海远处气候的极端（RCP 8.5，2070 - 2100）
由于地形驱动的动力学在（次）公里（例如Bora风）和复杂的海洋测深的测定法上引起的，其中包括许多通道，凹陷和山脊，在半封闭的Adriatic区域内的大气 - 海洋动力学在可用的环境区域模型中无法很好地复制。因此，特定开发了亚得里亚海和海岸（Adrisc）公里大气层模型，以准确评估历史（1987-2017）和远处（2070-2100）条件下的亚得里亚海气候危害。在这项研究中，我们分析了气候变化对预计的亚得利亚趋势，可变性和极端事件的影响。在大气中，我们的结果主要遵循已经发表的文献：强烈的土地对比，干旱增加和极端的降雨事件以及沿海地区的风速下降。在海洋中，表面和中等温度的强度和恒定升高与盐度降低有关，除非夏季盐度在沿海地区上升的表面。在底部和海洋循环中，我们的结果表现出强烈的对比。在沿海地区，底温度上升，底部盐度的速度降低了，而当前速度的变化可以忽略不计。在亚得里亚海最深的部分，负底温度趋势会导致比表面慢2.5°C慢，而底部盐度增加。此外，洋流在表面和中间层中加速，但在底部减速。这些海洋的结果表明，北部亚得里亚海中茂密的水的形成减少，南部亚得里亚海气旋回旋的强化和收缩，以及在代码深处的最深部分的垂直地层加强可能与亚种式水水和亚法利亚水平的变化相关的垂直地层。鉴于这些变化对亚得里亚海沿海社区和海洋生物的潜在影响，这项研究强调了增加亚得里亚海地区正在进行的千年规模建模工作，旨在实施政策和适应计划，以更好地针对该规范区域预测的当地气候变化量身定制。鉴于这些变化对亚得里亚海沿海社区和海洋生物的潜在影响，这项研究强调了增加亚得里亚海地区正在进行的千年规模建模工作，旨在实施政策和适应计划，以更好地针对该规范区域预测的当地气候变化量身定制。
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在生病的过程中，她经常患有阻塞性肺炎（请参阅2025年1月23日CXR图6），并接受了抗菌/抗真菌药物治疗，发烧，麻烦的止血性。她的WBC有时还需要较低，需要filgrastim，低血红蛋白需要促红细胞生成素，有时需要输血，以及与劳拉替尼相关的牛皮癣 - 形成皮疹2级（症状；在lorllatinib恢复时延迟并重新恢复该药物时，可以进行症状治疗；在lorllatinib时进行了解决）。
最初发表于：Leite, Vanessa RC；Su, Zhe；Whatley, Adrian M；Indiveri, Giacomo (2022)。皮质启发式布局和布线：最小化
摘要 — 受大脑启发的基于事件的神经形态处理系统已成为一种有前途的技术，特别是用于生物医学电路和系统。然而，神经网络的神经形态和生物实现都具有关键的能量和内存限制。为了最大限度地减少多核神经形态处理器中内存资源的使用，我们提出了一种从生物神经网络中汲取灵感的网络设计方法。我们使用这种方法设计了一种针对小世界网络优化的新路由方案，同时提出了一种硬件感知的布局算法，该算法优化了小世界网络模型的资源分配。我们用一个典型的小世界网络验证了该算法，并给出了从中衍生的其他网络的初步结果。索引术语 — 编译器、神经形态处理器、分层路由、小世界网络、多核、扩展、皮质网络
Adrien Berthelot、Eddy Caron、Mathilde Jay、Laurent Lefèvre。使用基于 LCA 的方法评估生成式人工智能服务对环境的影响。CIRP LCE 2024 - 第 31 届生命周期工程会议，2024 年 6 月，意大利都灵。第 1-10 页。 hal-04346102v2
随着数字服务越来越多地部署和用于各种领域，信息和通信技术 (ICT) 对环境的影响令人担忧。人工智能正在推动这一增长，但其环境成本仍未得到深入研究。大型生成模型（如 ChatGPT）的最新趋势尤其引人注目，因为它们的训练需要大量使用专门的计算资源。这些模型的推理以服务的形式在网络上提供，使用它们还可以调动最终用户终端、网络和数据中心。因此，这些服务加剧了全球变暖，加剧了金属短缺，增加了能源消耗。这项工作提出了一种基于 LCA 的方法，用于对生成 AI 服务的环境影响进行多标准评估，考虑了训练模型、从模型中推断和在线托管模型所需的所有资源的具体成本和使用成本。我们以稳定扩散服务为例来说明我们的方法，这是一种可在线访问的开源文本到图像生成深度学习模型。此用例基于对稳定扩散训练和推理能耗的实验观察。通过敏感性分析，探索了估计使用强度对影响源影响的各种场景。
建议引用：Nichifor, Eliza；Trivan, Adrian；Nechifor, Elena Mihaela (2021)：电子商务中的人工智能：基本聊天机器人和消费者旅程，Amfiteatru Economic Journal，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 23 卷，Iss。56，第 87-101 页，https://doi.org/10.24818/EA/2021/56/87
摘要 本研究旨在从通信过程中实施的内容方面实证研究通过聊天机器人使用人工智能对在线零售的影响。本研究通过分析感知效用并展示技术接受模型的关键概念，为专业文献做出了贡献。为此，研究了罗马尼亚的十家在线商店，根据用户数量进行选择，研究通过非反应性方法进行 - 内容分析。数据收集方法是“神秘客户”的方法，以免改变研究实体的行为。通过内容网格获得的数据的解释允许横向和纵向方法，从而导致一系列结果证实了市场领导者的低水平绩效，以及这种技术在该领域应用的巨大潜力。关于使用聊天机器人的影响，已经表明，向用户显示的内容质量差会影响消费者的旅程，在这种情况下无法达到满意的程度。关键词：聊天机器人、商业人工智能、客户服务、电子商务、购买行为、客户参与度 JEL 分类：O30、M31、M10
Astrid Musnier、Christophe Dumet、Saheli Mitra、Adrien Verdier、Raouf Keskes 等人。应用人工智能加速和降低抗体发现风险。药物发现前沿，2024 年，4，第 1339697 页。10.3389/fddsv.2024.1339697。hal-04672537
与所有科学和工业领域一样，人工智能 (AI) 有望在未来几年对抗体的发现产生重大影响。抗体的发现传统上是通过一系列实验步骤进行的：动物免疫、相关克隆的筛选、体外测试、亲和力成熟、动物模型体内测试，然后是不同的人性化和成熟步骤，产生将在临床试验中进行测试的候选药物。该方案存在不同的缺陷，导致整个过程非常危险，流失率超过 95%。计算机方法的兴起，其中包括人工智能，已逐渐被证明能够以更强大的过程可靠地指导不同的实验步骤。它们现在能够覆盖整个发现过程。在这个新领域的参与者中，MAbSilico 公司提出了一种计算机模拟流程，可以在几天内设计出抗体序列，这些序列已经人性化并针对亲和力和可开发性进行了优化，大大降低了风险并加快了发现过程。
Adrien Metge、Nicolas Maille、Benoît Le Blanc。人机合作的合作和协作交互模式之间的转换。 CNIA 2021：法国人工智能国家会议，2021 年 6 月，法国波尔多。第 38-43 页。hal-03321178
人工智能 (AI) 的进步使得运输行业可以设想出现具有一定自主性的系统，该系统可以根据用户的需求不断发展，从驾驶辅助到替代驾驶。2020 年 10 月，法国国家铁路公司首次在实际运行条件下部分自主运行 BB 27000 货运机车，具有全自动加速和制动功能 [15]。2020 年 6 月的另一项首创成果是空客利用机载图像识别技术成功实现了 A350 飞机的滑行、起飞和降落 [1]。航空系统自动化程度的提高使我们能够考虑在减少飞行员工作量的同时提高安全性，并有助于朝着由单个飞行员与人工智能团队合作操作的驾驶舱的方向发展。然而，在两名人类操作员之间，他们的分工和合作方式可能会根据情况而改变。例如，在复飞或故障管理飞行期间，可以决定更换飞行员。取代第二名飞行员的人工智能系统必须部署自适应自动化，以适应可能发生的角色分配变化，也就是说，根据情况或人类表现的变化，人类和机器之间可能必须共享或交换功能 [7]。
Adrian She – - 计算机科学系
- 量子 BC 研究日，2023 年 4 月（海报展示）。 - 量子信息与计算机科学联合中心 (QuiCS) 研讨会，2023 年 5 月。 - SIAM 应用代数几何会议，“量子信息中的代数和几何结构”小型研讨会，2023 年 7 月。 - UBC 理论计算机科学研讨会，2023 年 10 月。 - 滑铁卢大学 IQC CS/数学研讨会，2023 年 11 月。 - 多伦多大学理论研讨会，2024 年 5 月。