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Intuit 推出人工智能驱动的 QuickBooks Intuit Assist，为数百万企业带来竞争优势
大多数小型企业都花时间手动输入数据、创建估算和发票以及支付账单，通常缺乏可以在一个地方完成所有操作的互联解决方案。平均而言，企业使用 10 种不同的数字解决方案来管理其运营，而且由于它们没有互联，企业主浪费时间将数据从一个应用程序转移到另一个应用程序，而没有一种简单的方法可以在单一平台上查看其业务的整体视图。Intuit Assist 有助于解决这些挑战，提供互联、直观的解决方案，让他们清晰、及时地了解自己的财务状况。Intuit Assist 允许客户委派日常管理任务，例如创建发票和估算以及自动匹配费用，从而腾出时间专注于其他任务，例如推动增长。Intuit Assist 还帮助实现成长型企业最重要的目标之一——更快获得付款——通过 AI 生成的逾期发票提醒，帮助企业将付款速度提高 45%，平均提前 5 天。1
利用“CRISPR-Cas”基因组编辑技术促进植物育种，助力未来粮食安全
基因组编辑技术正被用于改良植物育种，到 2050 年，这可能会持续增加粮食产量。由于监管较为宽松和广泛接受，通过基因组编辑实现的产品正变得越来越为人所知。在目前的耕作方式下，世界人口和粮食供应永远不会按比例增加。全球变暖和气候变化极大地影响了植物和粮食生产的发展。因此，将这些影响降至最低对于可持续的农业生产至关重要。由于农业实践的复杂化和对非生物胁迫反应机制的更好理解，作物对非生物胁迫的适应能力正在增强。传统和分子育种技术都已用于创造可行的作物类型，这两个过程都很耗时。最近，植物育种者对使用成簇的规律间隔的短回文重复序列 (CRISPR/Cas9) 进行基因操作的基因组编辑方法表现出了兴趣。为了确保未来粮食供应的安全，必须开发具有所需特性的植物品种。由于基于 CRISPR/CRISPR 相关核酸酶 (Cas9) 系统的基因组编辑技术革命，植物育种的一个全新时代已经开启。所有植物都可以使用 Cas9 和单向导 RNA (sgRNA) 有效地靶向特定基因或位点组。因此，与传统育种方法相比，CRISPR/Cas9 可以节省时间和劳动力。使用 CRISPR 和 Cas9 系统是一种简单、快速且有效的直接改变细胞中基因序列的方法。CRISPR-Cas9 系统是从最早已知的细菌免疫系统的组成部分发展而来的，它允许在各种细胞/RNA 序列中进行有针对性的基因断裂和基因编辑，以引导 CRISPR-Cas9 系统中的内切酶切割特异性。通过改变向导 RNA (gRNA) 序列并将其与 Cas9 内切酶一起递送到靶细胞，几乎可以对任何基因组位点进行编辑。我们总结了最近的 CRISPR/Cas9 植物研究成果，研究了在植物育种中的潜在应用，并对 2050 年之前可能出现的突破和粮食安全方法做出了预测。
大量电力存储能否帮助风能和太阳能取代可调度电力生产？
为了实现电力行业脱碳，风能和光伏 (PV) 发电可能会占据未来电力生产中越来越大的份额 (Creutzig 等人，2017 年；Luderer 等人，2017 年)。为了应对这些可再生资源固有的多变性，它们的整合需要额外的系统灵活性 (International Energy Agency，2018 年)。这种灵活性对于跟踪更陡的负荷坡道 (Huber 等人，2014 年)、管理短期电力波动 (International Energy Agency，2018 年) 以及抵消具有不灵活配置的资源的市场价值侵蚀 (Hirth，2013 年) 是必要的。最终，非常高的可变可再生电力 (VRE) 份额要求系统吸收否则会被削减的峰值发电量 (Denholm 和 Hand，2011；Després 等人，2017)。未来对额外供需灵活性的需求可以通过多种方式满足，既可以依靠对传统系统的改进（例如发电厂升级），也可以依靠对现有系统的改进（例如，对发电厂进行升级）。
案例报告：在 COVID-19 大流行期间利用 AI 和 NLP 协助医疗保健和康复
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心室辅助设备（VADS），经皮心脏支撑系统和全人工心脏
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况，则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准（包括涵盖的诊断和/或程序代码）中概述的相关标准提交请求的服务。
一种有助于大分子药物疗法及其在精确医学上的潜在应用
大分子药物是指活跃药物成分的药物是大分子，包括肽，蛋白质，抗体，多糖和核酸。尽管这些药物已被用于治疗癌，艾滋病，心血管疾病，遗传疾病和神经退行性疾病，但总体而言，大分子分子疗法仍处于起始阶段。从理论上讲，大分子药物具有巨大的潜力，可以成为个性化精密药物的最佳疗法。例如，可以通过大分子疗法给予完全相同的肿瘤抑制剂来轻松治疗由特定肿瘤抑制剂缺乏引起的癌症患者。这种应用不超出任何小分子药物的范围。大分子疗法的未来是有希望的，尽管有要克服的障碍。迄今为止，所有大分子疗法均未由原始正常人细胞产生。其中大多数是由非人类细胞系，转化鸡（鸡蛋）和永生的人类细胞系产生的，这些细胞系通过突变积极增殖。高剂量的大分子药物具有负面影响，而低剂量很难获得治疗作用。当前的大分子药物输送方法不是高效的，高剂量的成本也是一个问题。例如，治疗LAL缺乏症致死性疾病的大分子药物每年每年耗资60万美元。在另一个单词中，要让患者每年生活成本，这是一所房子的费用。人们死于不可承担性。特此，我们正在制定一种增强大分子药物影响的新策略。该策略在药物开发中被称为太阳策略，该策略应用了一个或几个增强剂，可增强大分子药物的功效，同时最大程度地减少这些外部大分子分子的剂量。值得注意的是，这样的增强剂可以是食物补充剂（活跃的食物成分/营养素），草药，令人愉悦的音乐（音乐疗法）或专门由理性药物设计设计的小分子，或者是优化的组合。在另一个单词中，一个加一个超过两个。一个加一个加1远远超过3个；至少，一个加0.5超过1-在这里，“ 0.5”指的是大分子药物的剂量减少，该剂量是出于负担能力或强烈的负副作用。通过最大程度地减少大分子药物的剂量，该策略可以挽救或延长人类的生命。
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提出的实验论文是光子学[1-4]的所谓添加剂制造（FA或通常是“ 3D打印”）的背景的一部分。，我们的目标是由二氧化硅玻璃预成型的“光功能”激光协助的添加剂制造。这些预形成将在包含这些“功能”的光纤中拉伸。基于在实验室中实施了基于玻璃料中装有氧化物颗粒的聚合物树脂的多泵聚合物（MPP多光子聚合物化）的添加剂制造技术。inphyni选择的方法的独创性在于激光对模式的写作配置，以及将此步骤集成到Inphyni中良好控制的技术中。新技术将使制造复杂的结构集成到光纤中，并对组成和形式进行三维控制。提出的论文旨在定义在二氧化硅上进行制造预成型所需的实验条件，并研究在最终光纤中获得“功能”所需的参数。主要工作是实验性的，旨在使用MPP和在二氧化硅中生产光纤的标准方法，适合FA。
生成基础模型的合成音频可以帮助音频识别和语音建模吗？
基础模型的最新进展已使音频生成模型产生与音乐，事件和人类行动相关的高保真声音。尽管在现代音频产生模型中取得了成功，但评估音频发电质量的常规方法在很大程度上取决于Frechet Audio距离等距离指标。相比之下，我们旨在通过检查使用它们作为训练数据的有效性来评估音频产生的质量。具体来说，我们进行了研究，以探索合成音频识别的使用。此外，我们研究合成音频是否可以作为语音相关建模中数据增强的资源。我们的全面实验证明了使用合成音频进行音频识别和与语音相关的建模的潜力。我们的代码可在https://github.com/usc-sail/synthaudio上找到。索引术语：音频生成，音频事件识别，合成数据，语音建模
通用心室辅助设备的表征和开发：高级设计的计算流体动力学分析
使用横跨左心室辅助装置（LVAD）和右心室辅助设备（RVAD）操作的条件进行的体外液压性能测量，创建并验证了AVAD CFD模型。放置在整个泵中的静态钻头被用来对CFD结果进行评价。然后使用CFD模型来评估液压性能的变化，并通过不同的转子轴向位置进行识别并确定潜在的设计改进。以转子速度从2,300至3,600转/分钟进行液压性能，并以2.0至8.0 l/min的流速进行测量。CFD预测的液压升高与体外测量的数据非常吻合，在2300 rpm的6.5％以内，对于较高的转子速度，在3.5％以内。CFD成功预测了壁静电压力，与7％以内的实验值相匹配。在泵的运行中观察到泵的流场中的高度相似性和圆周均匀性，作为LVAD和RVAD。次级叶轮轴向清除率降低导致峰值流量停留时间降低10％，次级叶轮上的静态压力降低。这些较低的静态处方表明，次级叶轮的向上转子力量降低，并且泵的压力灵敏度所需的增加。
是一种性别偏见的减少数据驱动的精确医学系统，可帮助选择3级和4级膝关节骨关节炎
该模型的测试RMSE为6.72，MAE为5.38，反映了整个患者队列的中等预测精度。性别分层显示实际和预测的OKS改进之间没有统计学上的显着差异（p值：男性= 0.93，女性= 0.92）。对于适合TKR的患者子集，该模型的RMSE增加了9.77，MAE为7.81，表明该组的准确性降低。决策树分析确定术前的OKS，放射学等级和性别是治疗后结果的重要预测指标，术前OKS是最关键的决定因素。术前OKS患者根据放射学严重程度和性别显示出不同的反应，这表明这些因素在确定治疗疗效方面存在细微的相互作用。