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1 挑战与未来方向 2 Sean Tan
© 作者 2024。由牛津大学出版社代表欧洲心脏病学会出版。这是一篇根据知识共享署名-非商业许可条款分发的开放获取文章（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/），允许在任何媒体中进行非商业性再利用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。对于商业再利用，请联系 reprints@oup.com 获取重印和翻译重印权。所有其他许可都可以通过我们网站文章页面上的许可链接通过我们的 RightsLink 服务获得——有关更多信息，请联系 journals.permissions@oup.com。1
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
开发高超音速航班的挑战
本文探讨了阻碍高超音速技术发展的主要挑战，重点是热管理，推进系统和可操作性。超音速技术（定义为超过5马赫的飞行）为军事和商业航空的进步提供了重要的机会。尽管五十多年的发展和不断增长的投资，尤其是五角大楼的2025年预算要求（69亿美元）强调了高超音速技术的广泛采用仍然不完整。在超声速度下产生的极端热量需要先进的材料和冷却系统，以维持结构完整性并保护关键组件。此外，开发合适的推进系统，例如Ramjets和Scramjets，对于实现和维持高超音速速度至关重要，但是这些系统目前在效率和应用方面面临限制。最后，本文讨论了与超声飞行相关的可操作性约束和雷达检测问题，这构成了重大的操作挑战。正在进行的国际竞争，特别是与俄罗斯和中国的竞争，强调了克服这些挑战以推进高超音速技术的战略重要性。调查结果表明，尽管已经取得了重大进展，但进一步的研发对于在军事和商业环境中都充分发挥了高超音速技术的潜力至关重要。
XA04NO159 ACRS 研讨会监管挑战...
在过去的二十年里，医用核动力裤子的安全水平已经显著提高。正如世界核电运营商协会 (WANO) 所跟踪的那样。与此同时，设计要求也已降低，以简化其设计，提高其在核安全方面的深度。并提高其可用性、可操作性和经济性。通过使用先进的仪器和数字系统，越来越多地将精力放在防止异常事件和提高人机性能上。此外，通过由经过验证的分析工具和测试支持的原型演示，或通过确保设计基于经过验证的技术并得到简单的分析支持，可以增强安全性。测试和结果。通过在适用的条件下运行，在整个系统寿命内保持辐射保护和法规保持辐射暴露尽可能低（ALAR4）的概念正在被成功应用于降低辐射暴露，
澳大利亚中小企业创新融资——挑战与机遇
第一点（也是最广为人知的）是它们在我们社区的日常生活中发挥着核心作用。澳大利亚统计局将澳大利亚 260 万家企业中的 97% 归类为“小型”企业（员工人数少于 20 人），另有 2% 的企业被归类为“中型”企业（员工人数在 20 到 200 人之间）。[1] 中小企业广泛分布于澳大利亚经济的各个领域。它们对劳动力市场的贡献尤为显著，中小企业占私营部门就业人数的三分之二。它们还占公司利润的近 60%。除此之外，中小企业还是我们社区社会结构不可或缺的一部分——无论是赞助当地儿童运动队、社区剧院制作还是慈善活动。在澳大利亚偏远地区，这一点尤为明显，许多中小企业都是家族企业，在大型企业不太活跃的地区提供商品和服务。[2] 谁没有一个最喜欢的周末“本地”活动呢？
建议：保护政府公民权利（RTP）
对AI系统的兴起的一个重要问题是加剧偏见和算法歧视的潜力。最近的行政命令反映了确保联邦政府使用AI系统的重要性，这与更广泛的政策一致，以提高公平并防止非法歧视。，例如，行政命令（EO）13,985关于通过联邦政府明确提高种族平等和支持欠服务的社区的支持，要求联邦政府机构对联邦政策和计划对人口统计群体的差异影响进行评估； EO 14,091关于通过联邦政府进一步推进对服务不足的社区的进一步推进种族平等和支持，将与股权相关的联邦机构的要求扩展到AI和自动化系统；和EO 14,110在安全，安全和值得信赖的1
人工智能与法律：尼泊尔的范围和可能面临的挑战
本文试图探索法律与人工智能之间的相互联系，重点关注其范围和挑战。人工智能自诞生以来就飞速发展，旨在将人类思维复制到机器中。尼泊尔最大的邻国已向前迈进了一步，开发了第一个律师机器人，但在尼泊尔，其范围尚未得到研究和讨论。因此，本文探讨了尼泊尔法律领域人工智能的不断增长的范围和挑战。它分析了人工智能在法律领域的范围，以找出其在法律研究、判例法管理、电子发现、文件准备、合同审查、证据评估等法律领域的重要性。尽管在法律领域有充足的空间，但它面临着许多挑战，包括实施成本高昂的问题。政策制定者需要更多地了解基于人工智能的工具来发展国家。本文的结论是，尽管有足够的空间，但在尼泊尔实施人工智能和基于法律的工具仍然很困难。应该进行适当的研究来实施基于人工智能的工具来取代法律领域的旧传统机制。
骨髓增生性肿瘤的治疗靶向挑战和观点
脊髓增生性肿瘤（MPN）是克隆造血干细胞疾病，其特征是过度产生成熟的髓样血细胞。识别出三种亚型，包括带有异种血小板病的必不可少的血小板 - ET（ET），主要具有多全球性的多余细胞症Vera（PV），以及伴有骨髓纤维纤维化（PMF），伴有前骨纤维化纤维化纤维化纤维化诱导的细胞增多症。1,2 ET和PV可以发展为骨髓纤维化（MF），并且所有3种形式都有转化为急性髓样白血病（AML）的倾向。促进发病率和死亡率的血栓形成和出血事件的风险增加。在分子水平上，Janus激酶2（JAK2）信号通路的过度激活是MPN的核心特征。3 JAK2，一种非受体酪氨酸激酶，对于血液 - 诗性细胞因子信号4是必不可少的，通过传播红细胞蛋白，血小板蛋白（脊髓降解性白血病病毒[MPL]）和促粒细胞 - 刺激性刺激性刺激性因子
以数据为中心的AI：透视和挑战
段的成功在很大程度上归因于一个带注释的数据集，该数据集的数据集超过10亿个掩码，该数据集比现有的数据集大400倍。段的任何东西都具有标签的三个阶段：辅助手动阶段，半自动阶段和全自动阶段。
菲律宾：农业生物技术中的挑战，机遇和约束
菲律宾于1980年在菲律宾菲律宾大学（UPLB）的国家分子生物学和生物技术学院（Biotech）正式创建其生物技术研究。在1995年，菲律宾系统中建立了其他三个生物技术学院。他们位于UP Diliman校园中，专注于工业生物技术，UP Manila专注于人类健康生物技术，以及UP Visayas专注于海洋生物技术。UPLosBaños的生物技术研究所继续在农业，林业，工业和环境生物技术学方面提供领导地位。UPLB的其他研究机构也正在进行生物技术研究。包括植物育种研究所，生物科学研究所，动物科学研究所，食品科学技术知名人士以及林业与自然资源学院。外部UPLB，其他研究机构和中心，例如菲律宾稻米研究所，菲律宾椰子管理局，棉花研发研究所，工厂内工业局，动物行业局和