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在现实世界中应用声音试验结果
从Dana-Farber Brigham癌症中心手术数据库中确定的作者512名患者从2016年至2022年接受了HR+HER2-乳腺癌，他们符合合理的试验资格标准。SLNB在411（80.5％）中完成，并在98（19.2％）中省略了。一个过程失败。“事实证明，患者人口与合理的试验参与者非常相似，”金博士说。进行了乳房切除术的患者中有88％的SLNB阴性，而在SLNB上患有淋巴结疾病的患者中，有75％的患者只有一个阳性。小于1.0％的阳性淋巴结超过四个。癌症复发率非常低，也与声音试验参与者相似，尽管随访时间较短。
在网络安全中应用人工智能
摘要 网络安全行业已经使用人工智能 (AI) 超过二十年，将其应用于垃圾邮件过滤、恶意软件检测和入侵检测等各个领域，通过自动化、速度、可扩展性和适应性来提高性能。虽然人工智能的影响主要体现在被动的网络安全措施上，但新的人工智能技术有望实现主动的安全工作，包括高级威胁情报、安全风险管理和增强安全意识。尽管如此，成功使用人工智能进行网络安全的道路充满许多陷阱，成功的应用是以许多失败为代价开发的。这一成功需要人工智能和网络安全方面的高级知识、技能和经验，一些专业组织已经能够收集并从中获益。在当前人工智能炒作的背景下，人们广泛关注探索人工智能的可能应用，包括网络安全应用。许多组织都想知道是否以及如何使用人工智能来改善他们的安全态势。考虑到缺乏熟练的人工智能和安全专家，如果没有现场经验，这将具有挑战性。本报告旨在为组织提供有关人工智能的能力和网络安全潜在好处的见解，详细介绍现有应用程序、其成熟度水平和相关挑战。尽管人工智能在威胁情报和漏洞管理中的应用仍处于起步阶段，但它在改善威胁检测和端点安全方面的有效性值得注意。该报告强调了细致的开发过程和将人工智能融入安全措施的重要性，强调了将人工智能解决方案与业务目标相结合、彻底理解数据以及在现实环境中测试早期原型的必要性。培养人工智能和网络安全专家之间的交叉能力对于成功至关重要。展望未来，大型语言模型 (LLM) 等新兴 AI 技术将通过支持安全教育、分析、威胁情报和漏洞管理来彻底改变网络安全应用。这些模型有望增强大量非结构化数据中信息的处理和关联，从而可能带来更自主和更复杂的任务管理。尽管如此，随着 AI 应用的发展，它们将遇到可能阻碍进展的新的道德、技术和监管挑战。该报告是与国家紧急供应局合作进行的。
在欧洲各种降雨范围内，应用不同的方法在每日规模上建模干燥和湿法
摘要。可以使用Arrarrive时间（IT）共同传达降雨干咒和湿法（分别为DS和WS）的发生的建模（分别为DS和WS）。虽然建模的优点是需要单个拟合来描述所有降雨时间特征（包括湿链和干链，咒语概念的扩展），但对独立性的假设和续订的相同分布的假设和相同的分布在某些情况下可能不会在衍生的WS身上隐含地施加无内存的属性。In this study, two different methods for the modeling of rainfall time characteristics at the station scale have been applied: (i) a direct method (DM) that fits the discrete Lerch distribution to it records and that then derives ws and ds (as well as the corresponding chains) from the it distribution and (ii) an indirect method (IM) that fits the Lerch distribution to the ws and ds records separately, relaxing the assumptions续签过程。该应用程序在欧洲的六个站点上以广泛的降雨状态为特征，突出了几何分布如何并不总是合理地重现WS频率，即使它是通过LERCH分布很好地建模的。通过IM获得了改进的性能，这要归功于对续订时间的独立性和相同分布的假设的放松。将数据集分为两个时期时，将获得进一步改善，这表明这些推论可能会从考虑当地季节性的情况下受益。
应用甜甜圈模型作为指南针来最大化...
1 “双重转型战略不是孤立地看待数字化和可持续性，而是将这些关键功能结合起来，在效率和生产力方面带来巨大好处。双重转型可以通过‘绿化’技术、数据资产和基础设施产生积极影响，同时加速整个组织的可持续性。”（Blüm，2022 年）
理解人工智能并在教育中应用
课程大纲 – 缩写 如需完整大纲，请联系讲师 课程概述： 人工智能正在迅速改变教育。所有年级的学生将越来越多地参与推进人工智能的使用。利用人工智能来补充您作为教育者的工作。了解人工智能，以个性化、均衡和最大化学生成绩。建立一个资源、计划和专业学习机会库，以支持协作人工智能开发。为学生提供体验，灌输人工智能如何为他们的生活和教育增添价值，并深入了解新兴的人工智能发展机会。 课程学习目标： 课程参与者将有机会： • 了解人工智能如何支持教学和学习 • 了解人工智能在教育中的道德和隐私问题 • 在课堂上实施引人入胜的人工智能工具使用，以鼓励创新思维和
应用人工智能来加速和降低风险......
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物。该方案存在不同的缺陷，使整个过程非常危险，流失率超过 95%。计算机方法的兴起，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流程，可以在几天内设计抗体序列，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。
在混合云环境中应用数据保护和机密性
第1章牢记具有数据安全性的混合云。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1识别威胁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2超越监管和标准框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.3缓解威胁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.3.1技术保证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.3.2您的应用程序可信赖的执行环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.3.3减少信任边界和受信任的计算基础。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.4通过税收分离来控制您的申请。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3.5对您的加密密钥的独家和完全控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.6支持您的应用OCI图像。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.7支持混合云。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.4解释的解决方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.4.1超级保护平台的基础技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.4.2超级保护平台的功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.3加密和超级保护加密服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.4.4超级保护安全构建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 div>
应用机器学习算法来预测流动性风险
摘要。流动性风险是巨大的财务威胁，其管理不善会导致重大财务损失。本研究研究了机器学习技术（例如KNN，SVM，决策树，RF和XGBOOST）在印度银行的流动性风险中的应用。2013 - 2022年的财务数据分析了31个商业银行。模型将财务比率用作预测因素，流动性风险由流动资产与总资产和贷款比率相关。尽管由于样本较小而导致的普遍性限制，但结果表现出诸如KNN和XGBoost等算法的潜力，以预测准确的流动性风险。该研究的发现表明，使用液体资产将液体资产用于总资产来替代流动性风险的模型给予了KNN的最佳结果，并分别给出了MAE和MSE评分0.129和0.027。当使用存款贷款以替代流动性风险时，DT是表现最好的算法，MAE和RMSE得分分别为0.191和0.231。还发现，与其他选定模型相比，MLP表现不佳。实际含义包括使用这些技术为印度银行开发流动性预警系统。
将人工智能应用于数字营销
摘要：本研究旨在探索营销与人工智能之间相互作用的作用和影响因素、营销人员在数字时代的发展作用以及人工智能对营销过程的影响。通过全面的营销分析，研究强调了人工智能在所有营销和生产阶段发挥的新兴力量。本文分为三个阶段：第一阶段侧重于从传统营销到数字营销的转变，强调新技术如何对商业领域产生重大影响。重点转向人工智能在营销运营中的运营框架，认识到后者在现代消费者的整个转化渠道中增加价值的能力。随后，调查产生了令人兴奋的未来发展想法。最后，演讲全面概述了营销向数字化的转变以及人工智能在此背景下的功能。关键词：人工智能、数字营销、数字生态系统、营销人员、消费者趋势