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![59参考[1] Chollet，F。（2018）。深度学习...](/simg/1\1f29087d56cc6482beaf288f27005e41ff13c407.webp)
59参考[1] Chollet，F。（2018）。深度学习...
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国际人工智能安全报告
图 0.1：2023 年 6 月至 2024 年 12 月期间著名通用 AI 模型在关键基准测试中的得分。与之前的最先进水平（阴影区域）相比，o3 表现出显着提高的性能。这些基准测试是该领域对编程、抽象推理和科学推理最具挑战性的测试。对于未发布的 o3，显示公告日期；对于其他模型，显示发布日期。包括 o3 在内的一些较新的 AI 模型受益于改进的支架和测试时的更多计算。资料来源：Anthropic，2024 年；Chollet，2024 年；Chollet 等人，2025 年；Epoch AI，2024 年；Glazer 等人，2024 年；OpenAI，2024a；OpenAI，2024b；Jimenez 等人，2024 年； Jimenez 等人，2025 年。
肠道和皮肤微生物群 - Dumas
mm。Bacin Franck-贝格·雷恩（BegueRené-Jean -Jean -Jean -beytout Jean -boire Jean -yves -boiteux jean -paul -paul -paul -bommelaer gilles -bommelaer gilles -boucher daniel -bussiere daniel -bussiere jean- jean-noëlcano- -Clement Gilles -Dastugua Bernard -Dauuplat Jacques -DeChelotte Pierre -DemeocqFrançois -de Riberolles Charles -DeTeix Patrice -Escande Georges -MME Fonck Yvette -M。Gentou Claude -M. Gentou -Mmeme -Mmeglanddier Phyllis -Phyllis -Mmmmmmmmmmmm。Irhum Bernard - Jacquetin Bernard - Kemeny Jean -Louis - Laurichese Henri - Laveran Henri - Lesourd Bruno - Levai Jean -Paul - Lusson Jean -René - Mage Gérard - Michel Jean -Luc - Philippe Pierre - Planche Roger - Ponsonnaille Jean - Mme Rigal Danièle - MME -MME RigalDanièle -MM。Rozan Raymond -Schoeffler Pierre -Sirot Jacques -Ribal Jean -Pierre -Souteyrand Pierre -Tanguy Alain -Tanguy -Terver Sylvain -Terver Sylvain -Thieblot -Thieblot Philippe -Tournilhac Michel -Michellet -Viallet -Viallet -Fiallet Jean-François -François-Verrelle Pierre -Mme veyre veyre veyre veyre veyre
NECTArCam 相机项目
M. Barcelo 6 , J.A.Barrio 15 , O. Blanch 6 , J. Boix 6 , J. Bolmont 12 , S. Cazaux 9 , C. Champion 1 , S. Chollet 11 , M. Compin 13 , S. Couturier-Lequellec 11 , E.德拉涅 9 、C. 德尔加多 2 、M. 德诺鲁瓦 11 ，F.杜波依斯 15，J.P. Ernenwein 3 、 P. Ferrando 9 、 E. Fillin Martino 11 、 G 。Fontaine 11、N. Fouque 10、D.Gasc ́on 5、B. Giebels 11、J-F。 Glicenstein 9 , T. Hassan 15 , R. Hermel 10 , D. Hoffmann 3 , J. Houles 3 , S. Karkar 3 , B. Kh´elifi 11 , J. Knöodlseder 8 , R. Kossakowski 10 , G. Lamanna 10、T.勒面粉 10、R. Ĺopez 15，C.L.Naumann 12 , G.A.Martinez 2 、A. Mathieu 11 、P. Manigot 11 、Y. Moudden 9 、E. Moulin 9 、P. Nayman 12 、J.L.帕那唑 10，P.O.Petrucci 7 、J. Prast 10 、M. Punch 1 、S. Rosier-Lees 10 、A.Sanuy 5 、S. Schlenstedt 4 、H .Sol 14 、K.H.苏兰克 4 , J.P.洛杉矶 12 号酒馆Tejedor 15 F. Toussenel 12、P. Vincent 12、G. Vasileiadis 13、R. Wischnewski 4
pósters。 - 恭喜Sebibc 24 div>
c-0038基于人IPSC Pedro GarridoRodríguez的肝脏发育的纳米转录瘤和表观症状瘤；玛丽亚·拉马斯·洛佩斯（MaríaLlamasLópez）；玛丽亚·尤金尼亚·杜加特（MaríaEugeniaChollet Dugarte）；何塞·帕迪拉·鲁伊斯（JoséPadillaRuiz）； Esther Navarro Manzano； Rosa Cifuentes Riquelme； JuanJoséRojoCarrillo； Vicente Vicente;玛丽亚·路易莎·洛扎诺（MaríaLuisaLozano）；肖恩·哈里森（Sean Harrison）；加雷斯·塞维尔哈维尔·科拉尔（Javier Corral）； Gerben Menschaert;伯利恒莫雷娜·巴里奥（Morena Barrio）； C-0039在大量儿科种群HelenaRodríguezGonzález中建立了Brabpostinal Homovanillic和5-羟基内丁二酸的连续参考间隔； Aida Ormazabal；梅赛德斯·卡萨多（Mercedes Casado）； Angela Y. Arias；克拉拉·奥利瓦（Clara Oliva）；玛丽亚·巴兰科·阿尔特里巴（Maria Barranco-Altirriba）；里卡德·卡萨德瓦尔（Ricard Casadevall）； francescgarcía-cuyas; AndrésNascimento;卡洛斯·奥尔特斯（Carlos Ortez）； Daniel Natera-De-Benito； ThaisArmangé;玛丽亚·奥卡拉汉（Maria M. O'Callaghan）； NataliaJuliá-Palacios;亚历杭德拉达令； JuanDaríoOrtigoza-escobar;卡姆·福斯（Carme Fons）；天使加西亚 - 佐拉拉； Alexandre Perera-llluna;拉斐尔·阿尔图奇（Rafael Artuch）； C-0040通过系统生物学的生物技术和生态兴趣的宏基因组功能酶变体的检测JacobGonzálezIsaGonzálezIsa；卡洛斯·佩雷斯（CarlosPérez）Cantalapiedra； Jordi Burguet Castell； Jaime Huerta菌株； div>
ScienceDirect
机器学习技术在钢铁行业的应用并不新鲜，它被广泛用于预测（Ordieres-Mer'e 等人，2010 年）和聚类目的（Gonz'alez-Marcos 等人，2014 年）。随着深度学习等机器学习技术的出现，科学家、研究人员和工程师为设计具有视觉敏锐度仿生特征的人工视觉系统（Caves 等人，2018 年；Park 等人，2020 年）和精确的视觉运动检测（Fu 等人，2019b 年；Zhao 等人，2020 年）做出了巨大努力。深度神经网络在执行人工视觉方面取得成功的主要原因之一是它们能够发现具有网格状拓扑的数据的统计特性，例如：平移不变性、组合性和局部聚类（Simoncelli 和 Olshausen，2001 年）。卷积网络利用这一数学特性，擅长从平移不变的网格状数据集中提取相关信息。组合性来自数据集的多分辨率，例如彩色像素的 RGB 通道，而局部聚类是由于网格状数据集呈现相似的局部特征而实现的（Chollet，2018 年）。事实上，有些应用以质量为主要目标（Ordieres-Mer´e 等人，2013 年）。深度学习也作为工业质量分类的工具被应用（Villalba-Diez 等人，2019 年；Schmidt 等人，2020 年），其中包括钢铁质量分类（Fu 等人，2019b、a；Hao 等人，2021 年；Psuj，2018 年；Zheng 等人，2021 年）。
基于深度学习的机器人智能准意识训练
1 Chollet, F. 使用 Python 进行深度学习，第二版。（Manning Publication Co. LLC，20 Baldwin Road，PO Box 761，Shelter Island，纽约 11964，美国，2021 年）。2 Ray, JS 归纳推理的形式化理论。第二部分。信息与控制，doi:10.1016/s0019-9958(64)90131-7 (1964)。3 Yi, Z. 等人。BrainCog：一种基于脉冲神经网络的脑启发式认知智能引擎，用于脑启发式 AI 和脑模拟。模式，doi:10.1016/j.patter.2023.100789 (2023)。4 Man, Z. 等人。具有快速和慢速思考的语言调节机器人操作。 arXiv（康奈尔大学），doi:10.48550/arxiv.2401.04181 (2024)。5 Luisa, D. 和 Pasquale, S. 人工智能中的探索性合成生物学：相关性标准和生命与认知过程合成模型的分类。《人工智能》，doi:10.1162/artl_a_00411 (2023)。6 Juan Felipe Correa, M. 和 Juan Carlos, M. 从人工智能和贝叶斯统计到神经解剖学：联系、类比和应用。《移民快报》，doi:10.59670/ml.v21is1.6005 (2023)。7 使用 citexs 网站 ( https://www.citexs.com/ ) 进行文献计量分析。 8 Deep Manishkumar, D. 和 Shrikant, M. 增强智能：数字化转型时代的人机协作。国际工程应用科学与技术杂志，doi:10.33564/ijeast.2023.v08i06.003 (2023)。9 Mohamed Ibrahim Beer, M. 和 Mohd Fadzil, H. 使用人工智能驱动的分析引擎实现企业计算中认知机器人过程自动化的自适应安全性。电气工程讲义，doi:10.1007/978-981-16-2183-3_78 (2022)。10 Benjamin, HB 人工智能城市化：治理、程序和平台认知的设计框架。 Ai & Society，doi:10.1007/s00146-020-01121-9 (2021)。11 Gustaf, J.-S.、Prasanna, BLB、Evrim Oya, G. 和 Shengnan, H. 认知机器人流程自动化：概念及其对公共组织动态 IT 能力的影响。IS 进展，doi:10.1007/978-3-030-92644-1_4 (2022)。12 Tononi, G. 和 Edelman，GMJS 意识与复杂性。282，1846-1851 (1998)。
利用人工智能的智能液压系统
人工智能（AI）的首次定义是由其父辈明斯基和麦卡锡提出的，他们认为人工智能是任何现在由机器完成、以前由人类完成的活动。研究员 Francois Chollet 表示，人工智能与系统在新的环境中适应和改进的能力有关，能够概括其知识并将其应用于未知场景。智能是获得新技能以解决非特定任务的效率。智能通常被认为是人类的能力，或者在人工智能的情况下是机器学习的能力，但我们实际上讨论的是学习新事物的效率。据专家 Lynne Parker 称，人工智能基本上是一个总称，涵盖了由适当软件（如机器学习、自然语言处理或机器人技术）制作的一系列方法、算法和技术。由于工业已经进入人工智能时代，液压技术也不能置身事外。即使智能液压技术的定义仍在讨论中，但人们已经接受，在任何变体中，都要确保诸如可编程块的存在、机器与外界通信的系统、适合用途的硬件、诊断能力等特性。智能水平因机器而异，基本上由设备的控制、命令、监控和器官学水平决定。汽车越快、越精确、对特定条件的自适应能力越强，汽车就越智能。显然，所需和接受的智能水平也在不断提高，也就是说，除了驱动和采集设备的发展外，存储、传输和处理数据的能力也将显著提高 [1]。智能产品由一系列基本特征定义，通常被编码并分为静态和被动或动态和主动。当工业 4.0 的概念开始在实体经济中得到更频繁的使用时，它被转换为通过独特代码（例如序列号）对产品（较小的里程碑，尤其是被动里程碑）进行识别，根据数字化水平，序列号会附加一定数量的信息。即使人工智能的引入经历了激烈的发展，操作员的角色也不会消失，但他的活动将现代化并适应新技术。向基于智能技术的生产的转变使得制造阶段被接管并以数字方式记录，这本质上有助于简化设备和系统的组装和维护。
辅助开具抗抑郁药的下一代测试 Predictix ®
1. Khan A、Fahl Mar K、Faucett J 等。安慰剂反应的增强是否影响了抗抑郁药临床试验结果？数据来自美国食品药品监督管理局 1987-2013 年。世界精神病学。2017 年；16：181-92。2. Saragoussi D、Chollet J、Bineau S、Chalem Y、Milea D。抗抑郁药在重度抑郁症治疗中的转换模式：一项全科医学研究数据库 (GPRD) 研究。Int J Clin Pr。2012 年；66：1079-87。3. 美国精神病学协会。重度抑郁症患者治疗实践指南。2010 年。4. 英国国家健康与护理卓越研究所。概述 | 成人抑郁症：识别与管理 | 指导 |NICE。NICE 指导。 2018。https://www.nice.org.uk/guidance/cg90。访问日期：2020 年 1 月 20 日。5. Cleare A、Pariante CM、Young AH 等。使用抗抑郁药治疗抑郁症的循证指南：2008 年英国精神药理学协会指南的修订版。《精神药理学杂志》。2015 年；29：459-525。6. Stahl SM。《基本精神药理学：处方指南》。第 7 版。2020 年。7. 英国国家健康与护理卓越研究所。抑郁症。成人抑郁症的治疗和管理。2009 年。8. Relling MV、Klein TE。CPIC：药物基因组学研究网络的临床药理遗传学实施联盟。临床药理学与治疗。 2011；89：464-7。9. Whirl-Carrillo M、McDonagh EM、Hebert JM 等。个性化医疗的药物基因组学知识。临床药理学与治疗学。2012；92：414-7。10. Thorn CF、Klein TE、Altman RB。PharmGKB：药物基因组学知识库。方法分子生物学。2013；1015：311-20。11. FDA 批准的药物。FDA/CDER 资源页面；美国食品药品监督管理局网站。2020 年。https://www.fda.gov/drugs。访问日期：2021 年 10 月 20 日。12. 欧洲药品管理局。网站。2020 年。https：/ema.europa.eu/en。访问日期：2021 年 10 月 20 日。13. Qaseem A、Barry MJ、Kansagara D 等。重度抑郁症成年患者的非药物治疗与药物治疗：美国内科医师学会临床实践指南。《实习医生年鉴》。2016；164：350-359。14. Taliaz D、Spinrad A、Barzilay R 等。使用机器学习和整合的遗传、临床和人口统计数据优化对抗抑郁药物反应的预测。《精神病学翻译》。2021；11：381。15. Rush AJ、Fava M、Wisniewski SR 等。缓解抑郁症的序列治疗替代方案 (STAR*D)：基本原理和设计。《临床对照试验》。2004；25：119-142。 16. Fava M、Rush AJ、Trivedi MH 等。缓解抑郁症的序列治疗替代方案 (STAR*D) 研究的背景和原理。《北美精神病学与临床》2003;26:457-94。17. Mrazek DA、Biernacka JM、McAlpine DE 等。抑郁症的治疗结果：药物基因组学研究网络抗抑郁药物药物基因组学研究。《临床精神药理学杂志》2014 年 6 月;34(3):313-7。18. Bertrand Saudreau、Amit Spinrad、Redwan Maatoug 等。个性化抗抑郁药处方对重度抑郁症患者基于遗传学、社会人口统计学和临床数据的影响：一项临床试点研究。药理学和药物基因组学 2022；4(1): 122-129。doi: 10.31488/jpp.105。
T2K实验 - 西里西亚大学
K. Abe，N。Abgrallp。 Albert M，D。Allan Au，P.-A。 Amaudruz，C。Andreophoulosau，B。AndrieuAk，M.D。 Anners F，C。Angels au，St.Aoki AA，O.Araoka R，J.Argyrias P，A.Ariga C，T.Ariga C，St.Sasybecov K，J.P.A.M. Andrew N，D。AfuiAF，A。DabercherO，O Ballester S，M.Barbi AN，G.J。 Barker BD，P。Baron H，G。Bars AJ，P。 Berger K，H。Berns，I。 Bloodel，J。BlondelP，A。A。A. A. Bodek Ao，C。Bojechko和J BD，M。BoyerH，N。Braam，R。BradfordAO，A。A。 Brinson，C。查找N，D.G。 Brook-Roberge和M. Bryant和 calpad，D。呼叫，h。 Caravaca，J。Carroll AD，S.L。 cartwright，A。 Load BD，R。Castle S，M.G。 Catanasi V，C。CavataH，A。AF，A。A. A. A. A. A. Carrier H，C，R。God K，G.S。 Davies A，St. Davis BE，M。DayAO，X。 escall F，L。Escape T，L.S。 基因F，F.C。 Grant AT，N。Grant Au，F。Green S，S。Greenwood U，P。K. 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