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Nexus Yuval Noah Harari注释
安全，” Lesswrong，2023年1月21日，www.lesserwrong .com/posts/ptzseqxkc fig9a6as/tresscript-tresmcript-of -sam -sam-altman -s-s-interview -s-interview -touching -touching-on -ai-safety;伊恩·霍加斯（Ian Hogarth），“我们必须放慢像神般的AI的速度”，《金融时报》，2023年4月13日，www .ft .com/content/content/03895dc4 -a3b7 -a3b7 -481e -95cc -336A524F2 AC2； “暂停巨人AI实验：公开信”，《生命研究所的未来》，2023年3月22日，未来的Futureflife .org/open-lecter-letter/暂停-Agiant -ai -ai-experiments/;凯德·梅茨（Cade Metz），“‘AI的教父退出Google并警告危险”，纽约时报，2023年5月1日，www.nytimes.com/2023/05/01/Technology/ai-google -google -chatbot-geentbot -eentineer -eentineer -eentineer -quits-quits-quits -hinton .html;穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman），《浪潮：技术，力量》和二十一世纪最大的困境，迈克尔·巴斯卡（Michael Bhaskar）（纽约：皇冠，2023年）； Walter Isaacson，Elon Musk（伦敦：Simon＆Schuster，2023年）。17。Yoshua Bengio等人，“在快速进步的情况下管理极端的AI风险”，
行动十年减少不平等......
出版物简要说明 减少不平等是实现可持续发展目标（SDGs）的核心。然而，不平等仍然是实现可持续发展的最大挑战。本政策摘要根据第六届东盟—中国—联合国开发计划署可持续发展目标研讨会的讨论编写，研讨会的主题是“在实现可持续发展目标和新冠肺炎大流行后复苏行动十年中减少不平等”。本次研讨会由东盟秘书处、中国驻东盟代表团、联合国开发计划署（UNDP）和东盟农村发展与消除贫困高官会议（SOMRDPE）主席国菲律宾联合举办。它概述并阐述了减少东盟地区不平等现象以实现可持续发展目标的方法。此外，本文还讨论了对人口产生不同影响的具体方面，涵盖五个关键问题：就业、社会保障、教育、健康和粮食安全。最后，本文讨论了退出战略，并提出了一系列东盟国家可以考虑监测的退出指标。
课程指导：工业网络安全知识
致谢本文件是在爱达荷州国家实验室，美国能源部网络安全，能源安全和紧急响应局（DOE CESER），爱达荷州立大学和国际自动化自动化全球网络安全协会（ISAGCA）的国际自动化学会（ISAGCA）的最终合作努力。没有近100名匿名调查受访者平均贡献45分钟的时间，这项工作将是不可能的。特殊认可是由于自由咨询的Glenn Merrell，Qed Secure的Carl Schuett，Isa的Heidi Cooke和Hunter Strategy的Sami Elmurr，他们无私地自愿帮助分析调查结果。赞赏是由于以下来自爱达荷州国家实验室的实习生，该实习生帮助创作了流程设备类别的参赛作品：Jana Richens，Cade Williams，Jack Hall，Thomas Wood，Robert McLendon，Evan Singer，Zachary Dalton，Zachary Dalton，Brian Schumitz，Daniel Gurvich，Daniel Gurvich，Remy Gurvich，Remy Stolworthy，Ashley Stolworthy，Ashley Michelich和Levi farber和Levi farber。特别感谢INL的Rob Smith，Eleanor Taylor，Ralph Ley和Shane Stailey博士，感谢他们对该项目的坚定支持。爱达荷州立大学是NSA指定的网络防御学术卓越中心。
情绪障碍临床实践指南 2020。...
1 悉尼大学，医学与健康学院，北方临床学院，精神病学系，澳大利亚新南威尔士州悉尼 2 皇家北岸医院，北悉尼地方卫生区，新南威尔士州圣伦纳兹，澳大利亚精神病学学术系 3 皇家北岸医院，北悉尼地方卫生区，新南威尔士州圣伦纳兹，澳大利亚精神病学顾问 4 澳大利亚西澳大利亚州珀斯 5 韦斯特米德医院和韦斯特米德临床学院精神病学系，澳大利亚新南威尔士州温特沃斯维尔 6 悉尼大学医学院，医学与健康学院，精神病学学科，澳大利亚新南威尔士州悉尼 7 新南威尔士大学心理学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼 8 墨尔本大学精神病学系和教授精神病学部门，阿尔伯特路诊所，澳大利亚维多利亚州墨尔本 9 奥塔哥大学心理医学系，新西兰克赖斯特彻奇 10 吉朗诊所Healthscope、IMPACT – 澳大利亚维多利亚州吉朗市迪肯大学医学院身心健康与临床转化研究所 11 澳大利亚维多利亚州霍索恩市斯威本科技大学心理健康中心
印度尼西亚的液化天然气策略及其对镍的影响...
由穆哈马德·尤纳斯（Muhammad Yunus）领导的一个凯塔克（Caretaker）政府的组成标志着孟加拉国历史上的关键时刻。在这个关键时刻，对新政府的期望是巨大的。目睹了数十年的政治动荡和民主价值观的侵蚀，该国人民渴望恢复真正的民主党。人们普遍渴望看到民主摆脱困扰多年的权力的腐败和滥用。这不仅是对变革的渴望，而且是对政府透明，负责和真正代表人民意志的更美好未来的深厚希望。过去，该国的民主通常比现实要多。民主治理的承诺经常被那些利用自己的立场来促进自己的利益而不是国家的人削弱。结果，民主已经扭曲，武力和胁迫被伪装成民主话语。这导致了人民之间的广泛幻灭，他们看到自己的希望一次又一次地被未能兑现承诺兑现的领导人破灭。谢赫·哈纳娜（Sheikh Ha-Sina）的辞职和随后的政治动荡只增加了民众的不确定性和焦虑。没有
亲爱的CIRM董事会成员
亲爱的CIRM董事会成员，我是诊断为SPG50的儿童的姨妈，这是AP4M1基因突变引起的罕见神经退行性疾病。您知道，尽管基因疗法的进步可能会改变这些疾病的轨迹，但稀有疾病在确保资金方面面临着巨大的障碍。 SPG50是一种进行性疾病，可导致严重的运动障碍，认知能力下降和癫痫发作。 在情感和经济上，受影响家庭的负担都是巨大的。 然而，基因治疗的最新进展显示出在SPG50等罕见疾病中停止甚至逆转神经变性的潜力。 通过战略资金，我们可以将这些疗法从研究转移到现实世界的治疗方法。 投资稀有疾病基因疗法不仅会影响当前受影响的人，而且还为未来的突破奠定了基础。 我们敦促您优先考虑SPG50研究的资金 - 因为一种稀有疾病的创新经常为他人的进步铺平道路。 您的支持可以推动有意义的变化。 我们要求您在资金决定中考虑这种迫切需求。 最诚挚的问候，MiekeJöbsisaunt of CadefJöbsis您知道，尽管基因疗法的进步可能会改变这些疾病的轨迹，但稀有疾病在确保资金方面面临着巨大的障碍。SPG50是一种进行性疾病，可导致严重的运动障碍，认知能力下降和癫痫发作。在情感和经济上，受影响家庭的负担都是巨大的。然而，基因治疗的最新进展显示出在SPG50等罕见疾病中停止甚至逆转神经变性的潜力。通过战略资金，我们可以将这些疗法从研究转移到现实世界的治疗方法。投资稀有疾病基因疗法不仅会影响当前受影响的人，而且还为未来的突破奠定了基础。我们敦促您优先考虑SPG50研究的资金 - 因为一种稀有疾病的创新经常为他人的进步铺平道路。您的支持可以推动有意义的变化。我们要求您在资金决定中考虑这种迫切需求。最诚挚的问候，MiekeJöbsisaunt of CadefJöbsis
基于深度学习的肿瘤检测和语义分割框架
摘要。对于脑肿瘤治疗计划，医生和放射科医生的诊断和预测取决于医学成像。从各种成像方式（例如计算机断层扫描 (CT)、正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振 (MR) 扫描）获取具有临床意义的信息是放射科医生使用的软件和高级筛查的核心方法。在本文中，介绍了一个通用而复杂的框架，用于剂量控制过程的两个部分：从医学图像中检测肿瘤和分割肿瘤区域。该框架形成了从 CT 和 PET 扫描中检测神经胶质瘤的方法的实现。研究了两个深度学习预训练模型：VGG19 和 VGG19-BN，并将其用于融合 CT 和 PET 检查结果。Mask R-CNN（基于区域的卷积神经网络）用于肿瘤检测——该模型的输出是图像中每个对象（肿瘤）的边界框坐标。 U-Net 用于执行语义分割：分割恶性细胞和肿瘤区域。迁移学习技术用于在数据集有限的情况下提高模型的准确性。应用数据增强方法来生成和增加训练样本的数量。实施的框架可用于结合灰度和 RGB 图像中的对象检测和区域分割的其他用例，尤其是塑造医疗保健行业的计算机辅助诊断 (CADx) 和计算机辅助检测 (CADe) 系统，以方便和协助医生和医疗保健提供者。
对...
摘要：在人们健康的当前情况下，肺部肿瘤是与癌症相关的损失的主要原因，其死亡率正在稳步上升。一些研究人员开发了自动化技术，用于快速准确地使用医学成像和机器学习技术来预测癌细胞的发展。随着计算机系统的进步，已经对深度学习技术进行了彻底的研究，以帮助了解计算机辅助诊断（CADX）和计算机辅助检测（CADE）在计算机断层扫描（CT），磁共振成像（MRI）和X射线中的识别肺癌的结果。为了对为肺癌诊断和检测创建的深度学习方法进行详尽的审查，这项研究正在进行中。目前的研究对深度学习和机器学习方法的表达，目的是用于诊断肺癌的应用，以及对所探索技术进步的分析。为了检测和筛查肺癌，本研究中使用了两种主要的深度学习技术：内部和外部组织环境及其市场的分析和分类。当前正在使用的深度学习模型的好处和缺点也将被涵盖。深度学习技术可以提供准确的EFFI计算机辅助肺肿瘤检测和诊断，如随后对扫描数据的分析所示。这项研究以对潜在的未来研究的描述结尾，这些研究可能会增强深度学习的使用来创建计算机辅助的肺癌检测系统。
a-genome-crispr-cas9屏幕 - 急性 - 果仁糖 -
引言TAK-243（也称为MLN7243）是泛素样修饰的一类抑制剂，它激活酶1（UBA1），它催化了泛素偶联级联的第一步（1-3）。通过此casade，蛋白质底物用单或多泛素蛋白标记，以诱导其蛋白酶体降解或调节其功能（4，5）。此过程是通过多步酶反应执行的，从而以泛素激活酶（E1）的方式激活泛素，以ATP依赖性方式激活。此步骤之后是将活化的泛素从E1的催化半胱氨酸位点转移到一种同源泛素偶联E2酶（E2S）中的一种中的催化性半胱氨酸。然后将泛素通过E2S转移到蛋白质底物上，此步骤由泛素连接酶（E3S）促进。虽然UBA1是细胞中主要的泛素E1，但有30多个泛素E2和数百个泛素E3s以高度协调的和特异性的方式介导底物的ubiq-依比克化（6）。我们先前报道说，与正常造血细胞相比，急性髓性白血病（AML）细胞系和原发性患者样本更依赖于UBA1的活性，因此与UBA1抑制更易受关系（7）。uba1作为癌症的治疗靶标（8）。因此，我们在AML的临床前模型中评估了选择性UBA1抑制剂TAK-243，发现它在体外和体内表现出有效的抗血性活性（9，10）。类似的发现也有
放射肿瘤学中的 AGI - 新时代的曙光
通用人工智能在放射肿瘤学领域一直保持着自己的脚步。放射治疗包括 5 个主要步骤（图 1），即 a）患者评估，包括放射决策和咨询，b）模拟，包括图像配准和重建和轮廓勾勒，c）治疗计划，包括剂量测定和计划审查，d）质量保证和治疗实施，包括图像审查、设置验证、每日成像，e）患者随访 [1]。放射治疗的快速发展产生了“大数据”概念，这意味着由于放射治疗过程的复杂性而积累了大量数据，包括：数据量（数据密集型成像系统）、速度（不断增长的档案）、准确性（对数据的主观解释）和多样性（成像模式的多样性）。需要信息技术的一个创新分支来分析和处理这些数据 [2]。在人工智能的一个分支机器学习中，开发了模仿人类智能的计算机算法。密集编程和软编码使这些算法通过重复变得越来越好 [3]。在患者评估中，CADe 是一种计算机辅助检测，它允许计算机在图像诊断和评估中给出第二意见 [3]。提出了几种基于 ML 的模型，如使用 ANN（人工神经网络）[4] 检测 CT 中的肺结节，以及使用 CNN（卷积神经网络）检测乳房 X 线摄影 [5]。通过深度学习检测脑病变方面取得了卓越的成果 [6]。这种 ML 可以显著提高临床医生和放射科医生对疾病的评估，并预测风险收益比