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人工智能在预测致病...
病原微生物的抗菌素耐药性 (AMR) 问题已成为全球公共卫生危机，对现代医疗保健系统构成重大威胁。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的出现为该领域带来了革命性的变化。这些先进的计算方法能够处理和分析大规模生物医学数据，从而揭示耐药性发展背后的复杂模式和机制。人工智能技术越来越多地用于根据基因含量和基因组组成预测病原体对各种抗生素的耐药性。本文回顾了人工智能和机器学习在预测病原微生物抗菌素耐药性方面的最新进展。我们首先概述了微生物耐药性的生物学基础及其流行病学研究。随后，我们重点介绍了用于耐药性预测的主要人工智能和机器学习模型，包括但不限于支持向量机、随机森林和深度学习网络。此外，我们探讨了该领域的主要挑战，例如数据可用性、模型可解释性和跨物种耐药性预测。最后，我们通过算法优化、数据集扩展和跨学科协作，探讨微生物耐药性研究的新视角和解决方案。随着人工智能技术的不断进步，未来我们将拥有对抗病原微生物耐药性的最有力武器。
如何准备好生成的预训练的大语言模型来解释孟加拉语语法错误？
抽象的语法校正校正（GEC）工具，由先进的生成人工智能（AI）提供动力，在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是，它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏，这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言（例如孟加拉语）中对这些工具的探索有限。在这样的语言中，革命错误说明（GEE）系统不仅应正确句子，而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集，该数据集来自孟加拉语扬声器，具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记，允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预，我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略，以重新确定孟加拉语的GEC工具，并阐明了语言学习的教育方面。
研究文章基于人工智能的非线性控制DC微电网中可再生能源和存储系统的非线性控制
为了最大程度地减少全球变暖和温室效应的影响，可以广泛研究基于可再生能源的微电网。在本文中，已经介绍了DC微电网中的PV，基于风能的可再生能源系统和电池，基于超级电容器的储能系统。使用神经网络和最佳扭矩控制获得了PV和风的最大功率点。非线性超级滑动模式控制器已为功率来源提供。使用Lyapunov稳定性分析验证了框架的全局渐近稳定性。对于负载产生平衡，已经设计了基于模糊逻辑的能量管理系统，并使用MATLAB/SIMULINKR⃝（2019a）模拟了控制器，并比较了不同的控制器。对于实验验证，已进行了控制器硬件 - 循环实验，以验证设计系统的性能。©2021 ISA。由Elsevier Ltd.发布的所有权利保留。
国家安全问题对人工智能和平民关键基础设施
简介我是Magine，您是美国水电坝的值班经理，该水力发电为美国消费者提供能源。主控制室中的一个监视器记录了故障，随后的错误消息表明，关键设备的运行接近其最大阈值，这可能会导致灾难性的控制损失并导致破坏性故障。控制室监视器上的更多错误读数可能会读取，但是您已经排练的应急培训事件不会解决这些类型的问题。您确定无法解决问题。应急响应方案之一是联系网络安全团队以评估问题。网络安全团队在网络监控和控制电厂系统上进行了诊断测试。在到达网络安全团队所需的时间里，对电厂系统进行数字扫描，并在控制室中向您报告，发生了灾难性的事件。司法部调查后来确定具有业余网络技能的非国家演员使用AI开发了恶意软件，这导致了
高级计算机架构
• 理解计算机体系结构的高级硬件和软件问题 • 理解多处理器体系结构和连接机制 • 理解多处理器内存管理 模块 I：（10 小时）微处理器和微控制器、RISC 和 CISC 体系结构、并行性、流水线基础、算术和指令流水线、流水线风险、超标量体系结构、超级流水线体系结构、VLIW 体系结构、SPARC 和 ARM 处理器。 模块 II：（10 小时）基本多处理器架构：Flynn 分类、UMA、NUMA、分布式内存架构、阵列处理器、矢量处理器。 模块 III：（10 小时）互连网络：静态网络、网络拓扑、动态网络、云计算。 模块 IV（10 小时）内存技术：缓存、缓存内存映射策略、缓存更新方案、虚拟内存、页面替换技术、I/O 子系统。 结果
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络（ANN）的最典型实现，这些实现是在前馈神经网络中实现的。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现，这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL：C45。关键词：人工智能；人工神经网络；前馈神经网络；循环神经网络；感知器。引用：Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务：问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
我的心在左边艺术家声明.docx
我的名字是 Christian Forbes。我喜欢制作粘土雕塑。我花了很长时间才制作出来，比如带有蛇的维京船、带有粘土角斗士的竞技场。这激励我创作粘土动画。我想出了更多制作博物馆半身像和绘画的想法。我一生都在做我能想到的一切，比如画漫画和电子游戏艺术人物。我知道做这些事情很难，但这并不困扰我。我更加努力地工作，然后我就能认识到我的艺术高级技能。这将是我的欣赏，我将继续以任何可能的方式制作和创造更多的艺术。所以我会永远继续做我的艺术作品。我需要更具挑战性地去做，这样我就必须解决这个问题，所以我最好继续努力。继续努力，尽我所能。所以谢谢你和我分享。明年我们还会再来。
意大利内陆地区国家战略
本文研究了文化和创意产业 (CCI) 的空间分布，主要关注意大利内陆地区国家战略 (SNAI) 所定义的意大利内陆地区。本文的目的是分析文化在促进边缘地区发展中的作用，以讨论以机构和员工为衡量标准的 CCI 存在与国家战略所实施的政策之间的对应关系。分析包括国家、地区和地方层面的定量（专业化指数）和制图方法（地图），以清晰地了解 CCI 的禀赋。分析结果表明，CCI 在意大利内陆地区的分布与整个国家的分布相似。结果还证实了意大利北部和南部之间根深蒂固的历史差异。本文旨在进一步研究国家农业可持续发展目标（以及在不同规模上计划的行动）是否符合经济组织的实际特征，以及文化在缩小各地区之间的差距方面可能发挥的作用，为整个国家战略的成功做出贡献。
人工智能的安全完整性水平
摘要。人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正在迅速采用以在关键系统中执行与安全有关的任务。这些基于AI的系统构成了重大挑战，特别是在其保证方面。在国际公认的标准中定义的现有安全方法，例如ISO 26262，UL 4600，EN 50126和IEC 61508，尚未提供有关如何确保基于AI的系统的详细指南。对于常规（非AI）系统，这些标准采用了“严格水平”（LOR）方法，随着与系统相关的风险增加，需要越来越多的苛刻的工程活动。本文提出了对现有LOR的扩展，该扩展是由基于AI的组件执行的任务的复杂性。的复杂性是根据输入熵和输出非确定性评估的，然后与分配的安全完整性水平（SIL）相结合以产生AI-SIL。应将AI-SIL用作LOR保证方法的一部分，以确定基于AI的系统的开发和验证的适当措施和技术。通过几个自动驾驶的示例说明了所提出的扩展。
第7条十三条残疾类别MG
语言或语音障碍的特征是以下障碍之一，会对学生的教育表现产生不利影响：语言障碍是由有机或非有机原因引起的，是在自然界非成熟的，是由有机或非有机原因引起的。语言障碍会在以下一个或多个组成部分中影响学生的主要语言系统：单词检索，语音学，形态，语法，语义，语用学。语音障碍可能包括流利性，表达和语音障碍在多个语言本质上是非成熟的一项语言任务中的语音障碍，包括损害，包括损害，这些障碍是口腔外周机制缺乏结构和功能的结果。