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生成人工智能作为珠宝设计的工具
机器学习是一门开发模型的科学，计算机系统可以利用这些模型在没有明确指令的情况下执行复杂的任务。人工智能从数据中学习，吸收信息，并随着时间的推移表现得更好。系统处理大量数据以识别模式。然后，人工智能使用算法分析数据，并根据数据分析做出预测。人工智能会多次尝试处理数据，在每一轮数据处理后测试自己并测量其性能。通过这种方式，人工智能从错误中“学习”，并逐渐提高其生成越来越复杂和逼真的新内容的能力。只要有足够的文本、图像或其他数据，生成式人工智能就可以找到将相似概念联系在一起的模式，然后创建遵循相同模式的新结果（Sanderson，2017 年；另请参阅 https://www.youtube.com/@3blue1brown）。
加速获取高分辨率扩散...
利用有关磁共振图像的先验知识可以从较少的数据中重建图像而不会丢失基本信息，并且可以使用深度神经网络来确定底层数据结构。8事实上，深度学习允许使用网络结构有效地对数据进行编码和提取有用的特征，它是解决许多领域问题的最强大方法之一，并且与其他方法相比具有出色的性能，这在多项数据科学竞赛中得到了证实。9,10此外，图形处理单元上的大规模并行计算使神经网络能够比其他最先进的算法更快地执行推理，这表明它适用于临床应用。此外，大量来自临床实践的 MRI 数据可用于训练深度神经网络并实现高性能。
15分钟mTU
对保障措施和（定量）分析的需求我们认为，需要几个保障措施作为SDAC 15分钟MTU Go-live需要满足的前提条件（目前尚未满足这些条件）：•SDAC算法的保险，即SDAC算法能够适应复杂的块（链接，柔性MTU订单，包括今天的参数），包括该订单的相关订单，包括今天的参数） •SDAC算法将能够容纳多种MTU产品的保险（通过嵌入ALGO中的CPM功能，或通过用户界面促进的块订单）并处理隐含的增加复杂性，以块订单数量来处理隐含的复杂性； •对PRB的影响评估，以确保这些评估不会大大增加； •确保行李不会基于不均匀的定价； •确保算法运行的持续时间不会增加+15/20分钟以外的时间（17分钟），并且SDAC之后的截止日期和操作过程都将相应地适应。在没有这些保障措施的情况下，我们认为SDAC 15分钟MTU GO-LIVE非常冒险，应该受到质疑，因为这可能不利于DA市场的适当运作，以评估影响的影响并监督15分钟MTU变更的实施，应审查所有MTU的问题，并整合所有参与者的问题（I.E.E. e.e.不仅专注于Nemos计算挑战）。因此，我们呼吁对产品设计的选择及其在2023年进行的后果进行深入研究，包括利益相关者咨询（即使是法规的不要求），并定期就做出决定的状态和可见性进行会议。
人工智能、消费者信贷和歧视
最近，Apple Card 的算法受到了公众的质疑，因为用户声称该算法助长了性别歧视。2019 年 11 月初，一位著名的网络开发人员在推特上表示，他的妻子获得的信用卡信用额度仅为 57 美元，仅为他获得的信用额度的一小部分。8 尽管他和妻子共同报税，住在共同财产州，而且妻子的信用评分更高，但情况仍然如此。9 这条帖子迅速走红，并得到了其他已婚夫妇的证实，其中包括苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克。10 截至本文发表时，纽约金融服务部正在调查该信用卡的决策过程。针对这种情况，这位开发人员表示：“我认为没有一些想要歧视的恶人。但这并不重要。既然没有人能解释这个决定是如何做出的，你怎么知道机器学习算法没有问题呢？” 11
基于脑电图的驾驶员方法...
摘要：困倦不仅是传统驾驶条件下安全驾驶的核心挑战，也是自动驾驶汽车附加服务被广泛接受的严重障碍（因为困倦实际上是自动驾驶晕车最具代表性的早期症状之一）。鉴于检测驾驶员困倦的重要性，本文回顾了基于脑电图 (EEG) 的驾驶员困倦检测 (DDD) 算法。为了方便回顾，基于 EEG 的 DDD 方法被组织成树形结构分类法，分为两个主要类别，即“仅检测（开环）”和“管理（闭环）”，两者均旨在设计更好的 DDD 系统，以确保早期检测、可靠性和实用性。为了实现这一目标，我们解决了七个问题，这些问题的答案有助于开发一种优于现有系统的基于 EEG 的 DDD 系统。本综述文章的一个基本假设是，虽然驾驶员困倦和晕车引起的困倦是由不同的因素引起的，但调节困倦的大脑网络是相同的。
发展性认知神经科学
认知发展通常被认为取决于解决问题的策略的定性变化，并且早期开发了算法程序（例如，在添加数字时计数）被认为是被成年人中的关联取代（例如，在操作数和添加问题的答案之间）所取代的成人。但是，算法rithmic程序也可能随着实践而自动化。在从8岁到成年期的一项大型横断面fMRI研究中（n = 128），我们通过测量与年龄相关的降低相关的神经变化来评估这一假设，这是精神添加的行为标志，问题尺寸的效果（随着问题总和的求解时间增加而增加））。我们发现，与年龄相关的问题大小效应的降低与年龄相关的活动中的活性增加并联，该区域已经支持了8至9岁儿童中问题大小的EF EF FECT，在某个年龄的年龄至少部分是由于显式计数所致。这种发育效果在基底神经节和额叶皮层中也观察到，仅限于操作数≤4的问题。这些发现与一个模型一致，该模型表明，非常小的算术问题（而不是更大的问题）可能依赖于计数程序的自动化，而不是向检索转移，并建议在认知发展过程中对程序知识的神经自动化。
小儿灌木母细胞瘤管理中的治疗策略：评论
电子邮件：marciocmed@gmail.com orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-0645-3599神经系统癌症中的摘要，meduloblastomas是儿童中最常见的。因此，鉴于癌症在巴西人口的健康状况中的流行，有必要研究治疗策略，因为这是一个恶性问题，即最大的问题是治疗后发病率是发病率。因此，一张四分之一的患者无法生存，需要在未来特定疗法的个性化治疗和风险分层方面取得进展，这在异质性癌症中极为重要，而这些癌症（如Meduloblastoma）需要采用将方法集中在其亚组和相似性上。本研究是一项系统的综述，从过去的10年开始，基于PRISMA协议（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目）的24篇文章，用于系统修订和荟萃分析。研究集中在经常在诸如EPHA2等核母细胞瘤细胞中表达的抗原。抗原的选择对于治疗的疗效至关重要，因为它应特异性对肿瘤细胞和正常细胞中不存在。最近的研究表明，CAR-T给药可导致促宝介linical核母细胞瘤模型上的肿瘤负荷显着减少。与传统方法相比，它表现出了提高生存和治疗反应的潜力，但不应忽略其使用所面临的挑战，例如肿瘤复发。患者的结果之间仍然存在主要差异，而幸存者的生活质量的期望和高强度侵略性多模式疗法的失败无法延长患者的预期寿命。因此，通过这种反复出现的疾病，可以通过对CAR-T的生物学作用的深入研究来利用创新治疗方法的需求，并能够与分子化的个性化诊所结合。
供应链分析
优化算法提供商通常有望在几秒钟内解决任何现实世界中的问题（例如在制造或运输中）。但是，通常证明优化问题比乍一看更为复杂。因此，现实世界中的问题需要关注细节，并且一般解决方案是不可行的。因此，重要的是要教育未来的专业人员如何构建用于解决车辆路线优化等问题的算法，以便他们以后在特定公司的独特环境中利用这些知识。即使是现实世界业务管理中基于算法的优化问题，也似乎是对现有算法进行修改的优化问题，这是开发该算法的多次迭代，以达到所需的解决方案以及受过教育的人员来执行此过程[1]。在物流行业中，车辆路由优化对于运行竞争性操作至关重要，因为优化的路线和时机降低了运营成本并提高服务质量[2]。多模式运输也可以从这种优化中受益[3]。物流运营的可持续性和环境友好性在现代行业中是一个很大的关注点，实施新的实践和技术有效地需要将它们纳入最佳实践[4]。
