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AI上的精美印刷品：揭穿AI神话
他们使用类比来解释为什么它仅仅是一种极端的假设情况，而不是实际的威胁，花了大量时间来进行解释。经常被用来证明对AI构成的存在威胁的恐惧的一种思想实验是“造纸最大化器”实验。在本实验中，AI系统偶然地消除了人类，以最大程度地提高纸袋生产。在这种情况下，AI认为需要更多资源来生产纸卷，并意识到人类正在阻碍获得这些资源。但是，卡普尔和纳拉亚南认为，这种推理假设AI是强大的，但缺乏对人类遗产的根本关注，这是一个有缺陷的前提。他们认为，这种无意识的文字不是具有某些内置保护措施和更细微的解释过程的现代AI系统的特征。直观的AI（AGI） - 一种比当前正在使用的现代AI更先进的系统 - 应该能够识别这对人类不利，如果需要的话，可以执行该功能。
对用于生成安全随机键的混乱地图的评论
摘要。混乱理论和密码学的融合产生了创新解决方案的动态景观，以实现安全的随机钥匙生成。本文对在该领域进行的几项研究进行了比较，旨在提炼关键的见解和辨别共同点。在提案的多样性中，出现了一个一致的建筑框架，而真正的差异化者则在于选择，配置和利用混沌地图。这些地图是因为它们固有的不可预测性而宽恕，对可靠和安全的加密系统具有重大影响。因此，调查强调了混沌图作为密码学库中多功能工具的持久相关性。数学复杂性和计算之间的相互作用是一个中心主题，说明了精致的平衡研究人员必须导航。随着基于混乱的加密系统的不断发展，该分析是从业人员和理论家的指南针，提供了对安全密钥一代不断发展的景观的见解，以及未来所面临的挑战和机遇。
揭开空间分辨率自身免疫性甲状腺疾病的分子结构
自身免疫性甲状腺疾病（AITD），例如Graves疾病（GD）或Hashi-Moto的甲状腺炎（HT）是器官特异性疾病，涉及甲状腺组织的不同成分之间的复杂相互作用。在这里，我们使用空间转录组学探索存在于甲状腺组织中的不同细胞的分子结构，异质性和位置，包括甲状腺卵泡细胞（TFC），基质细胞，如纤维卷素细胞，例如卷布细胞，内皮细胞，内皮细胞和甲状腺纤维细胞。我们在AITD患者的甲状腺样品中鉴定出具有上调的CD74和MIF表达的受损的抗原呈递TFC。此外，我们辨别结缔组织中的两个主要纤维细胞亚群，包括ADIRF +肌细胞细胞，主要富含GD，以及富含HT患者的弹药纤维细胞。我们还证明了AITD中的Fenstryplatsplvap +容器的增加，尤其是在GD中。我们的数据揭示了可能在AITD发病机理中起作用的基质和甲状腺上皮细胞亚群。
卫生与社会服务部
在这种情况下，CSSD在确保手术仪器和医疗设备的细致净化方面发挥了关键作用，使医疗设备无细菌，以确保其在手术过程中的安全性。清洁，消毒和灭菌是避免通过医疗设备向患者传播感染性病原体的必要做法。医疗保健政策必须根据预期用途的使用，无论是必要的，无论是必要的，都必须明智地辨别，明智地辨别清洁，消毒或灭菌，因为对所有患者护理项目的灭菌并不总是必须强制性的。选择消毒剂，浓度和暴露时间的选择取决于使用这些准则中描述的设备和其他相关因素相关的风险。不幸的是，在各个国家进行的研究表明，缺乏对消毒和灭菌的既定准则的遵守，从而导致了许多传染性爆发。本指南强调了一种务实的方法，突显了对医疗设备清洁，消毒和灭菌的最佳方法的精心选择，以及对医疗保健环境的清洁和消毒。
使用 UTAUT 模型进行银行研究
摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在通过提供满足不断变化的客户期望的解决方案来彻底改变金融业。这些技术为客户提供了更精简、创新和安全的方法来管理和利用他们的财务。除了消费者互动之外，人工智能还增强了从投资决策到算法交易和高级风险管理等财务流程。因此，人工智能驱动的自动化有望成为一股变革力量，扩大金融可及性并重塑传统银行规范。这项研究阐明了人工智能和机器学习集成对金融服务行业客户满意度的影响。为了衡量客户情绪，进行了一项结构化调查，从果阿的不同银行客户那里获得了 138 份回复。利用 UTAUT 模型，采用 PLS-SEM 分析框架来辨别各种决定因素之间的相互作用。实证结果强调了客户对基于人工智能/机器学习的银行功能的明显偏好，强化了人工智能/机器学习实施可以提高银行业务客户满意度的观点。
探索量子优化解决5G网络中PCI规划问题
物理小区 ID (PCI) 是区分 5G 等电信网络中各种天线或小区的关键数字标识符。它们在促进移动设备有效连接到不同小区、防止干扰等问题方面发挥着至关重要的作用。然而，5G 网络规模不断扩大，再加上唯一 PCI 池有限，为相邻小区分配不同的 PCI 是一个称为 PCI 规划问题的挑战。在这种情况下，本文探讨了使用量子计算 (QC) 解决 PCI 规划问题。近年来，随着 QC 的显著进步，QC 在解决复杂优化问题方面显示出巨大潜力。为了辨别 QC 可以为 PCI 规划带来的优势，我们分析了经典方法和量子方法在不同网络配置中的性能。我们的结果表明，量子方法可以得到与穷举搜索相当的解决方案，但执行时间大大缩短，为 QC 和电信领域开辟了新的研究机会。
CMOS前端用于插入自旋式霍尔纳米振荡器，用于GHz范围的神经形态计算
摘要：自旋效应的纳米振荡器在当前可用的CMO设备之外有望，并且有可能用于模仿计算神经元系统中神经元的功能。当它们在4-20 GHz范围内振荡时，它们有可能用于构建高速加速的神经硬件平台。然而，由于它们的产出极低的信号水平和高阻抗以及其微波范围的工作频率，因此，当使用CMOS技术实施其状态读出电路时，SHNO是否振荡是否会带来巨大的挑战。本文介绍了第一个CMOS前端读出电路，该电路在180 nm上实施，以shno振荡频率高达4.7 GHz，设法辨别了100 µV的SHNO SHNO幅度，即使对于障碍物的障碍也达到300ω，并且噪声效果高达300ω，并且噪声效果为5.3 db db 300ω。提出了该前端的设计流以及其每个块的架构。对低噪声放大器的研究在设计中的固有困难中加深了深化，满足了SHNOS的特征。
遗传因素对年轻大脑发育和神经精神疾病风险的影响
摘要 影像遗传学为辨别遗传变异和大脑影像表型之间的关联提供了机会。从历史上看，该领域一直侧重于成人和青少年；很少有影像遗传学研究关注婴儿期和幼儿期（从出生到 6 岁）的大脑发育。这是一个重要的知识空白，因为产前和产后早期大脑的发育变化受动态基因表达模式的调控，这些模式可能在确定个体日后患精神疾病和神经发育障碍的风险方面发挥重要作用。在这篇综述中，我们总结了从婴儿早期到幼儿期的影像遗传学研究结果，重点关注研究神经精神疾病的遗传风险的研究。我们还介绍了婴儿成像基因组学组织 (ORIGINs)，它是 ENIGMA（通过荟萃分析增强神经成像遗传学）联盟的一个工作组，旨在促进婴儿和儿童早期大规模成像遗传学研究。
遗传因素对年轻大脑发育和神经精神疾病风险的影响
摘要 影像遗传学为辨别遗传变异和大脑影像表型之间的关联提供了机会。从历史上看，该领域一直侧重于成人和青少年；很少有影像遗传学研究关注婴儿期和幼儿期（从出生到 6 岁）的大脑发育。这是一个重要的知识空白，因为产前和产后早期大脑的发育变化受动态基因表达模式的调控，这些模式可能在确定个体日后患精神疾病和神经发育障碍的风险方面发挥重要作用。在这篇综述中，我们总结了从婴儿早期到幼儿期的影像遗传学研究结果，重点关注研究神经精神疾病的遗传风险的研究。我们还介绍了婴儿成像基因组学组织 (ORIGINs)，它是 ENIGMA（通过荟萃分析增强神经成像遗传学）联盟的一个工作组，旨在促进婴儿和儿童早期大规模成像遗传学研究。
斯里兰卡工业循环经济模式的可行性：一种概念方法
由于具有成本效益和环保特性，世界各地的工业都在快速采用循环经济生产方式。循环经济方式的制造已被证明是有效的，而基于传统线性经济模式的工业则面临压力。本研究的目的是评估斯里兰卡工业采用循环经济方式的准备情况。采用循环经济方式，工业有望更具竞争力和环保。本文以斯里兰卡制造业的几个案例为例，以确定转向循环经济生产方式的挑战和可能性。该方法包括选择不同的行业案例，通过观察、利益相关者访谈和文件审查收集数据，然后进行主题分析以辨别与循环经济模式相关的模式。本研究侧重于循环经济方法的理论，然后对行业样本进行实证验证。因此，本研究采用概念方法来调查循环方法在斯里兰卡的可行性。最后，本研究强调了其主要发现。