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在恰蒂斯加尔邦建立高科技电力电子制造中心
麦肯锡全球研究院 (MGI) 分享了对即将到来的 12 项技术发展的见解，这些技术被称为“颠覆性十二项”，将对我们现在的生活方式产生最大影响，并最有可能在未来十年重塑商业格局。“颠覆性十二项”包括移动互联网、知识工作自动化、物联网 (IoT)、云技术、先进机器人技术、自动驾驶和近自动驾驶汽车、下一代基因组学、能源存储、3D 打印、先进材料、先进石油和天然气勘探和回收以及可再生能源。据估计，这些技术将为印度经济增加 5000 亿至 1 万亿美元的收入，并将显著改善人们的生活。因此，加强印度电子行业利用这些颠覆性技术的优势的能力是当务之急。
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显
建立核电计划的安全基础设施
为了确保保护人类和环境免受电离辐射的有害影响，原子能机构安全标准制定了基本安全原则、要求和措施，以控制人类的辐射暴露和放射性物质向环境的释放，限制可能导致对核反应堆堆芯、核链式反应、放射源或任何其他辐射源失去控制的事件发生的可能性，并减轻此类事件发生后的后果。这些标准适用于产生辐射风险的设施和活动，包括核设施、辐射和放射源的使用、放射性物质的运输以及放射性废物的管理。
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显
建立人工智能道德分析的标准
AI“指的是通过分析其环境并采取行动（并具有一定程度的自治）来实现特定目标来表现出智能行为的系统（欧洲委员会2018年）。由于此定义是正式的和足够的一般性，足以涵盖对该领域的最常见理解，因此它构成了一个有用的起点。的确，基于这种理解，欧盟委员会的高级专家小组将AI的更详细的定义开发为“由人类设计的系统，鉴于人类设计的系统，它通过一个复杂的目标来在体育或数字世界中发挥作用，通过对所收集的或不结构的数据来解释这些数据，并根据该数据衍生出最大的方法来启动（S），从而（S）来解释他们的环境，从而（S）提出了这些知识（S）（S）（S）目标AI系统还可以通过分析环境如何受到其先前的行动的影响来学习其行为”（Aihleg 2018）超出有关AI定义的现有争议，还可以将以下要素确定为其功能至关重要：通过传感器对环境的感知；对数据的推理/决策；并通过执行者进行动作。ai如此构想的构想在不同领域（从医学到军事）开设了几种可能性，从而引发了多个道德问题。为了说明不久的是，AI和自动化的进步可能会使人们及其活动及其活动以及全世界更快的信息分布，从而提高几种安全性和隐私挑战（Stahl and Wright 2018）。此外，AI在医学，军事和自动武器发展中的潜在促进作用引起了有关不可靠和问责制的问题（Hammond 2015； Hallaq等人。2017; HOROW- ITZ 2018）。与自动化一起，AI可能会带来遥远的经济和社会变革，从而对劳动力市场产生影响（Aicardi等人。2018）。仍在争论哪些工作可能受到影响；但是，有人同意AI将改变工作要求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic 2018）。它可能会通过创建新的并消除现有的其他人（EGE 2018），并通过例如预测分析对传统的招聘和招聘实践产生重大影响。迫切的道德问题也出现在最先进的AI研究类型之一中：自学AI。自我学习的AI在没有人类数据，指导或领域知识的情况下从强化中学习，超出了基本规则（Silver等2017）。根据其开发人员，没有任何以前的特定知识自我学习的AI可以实现“超人的熟练程度”（Silver等人2017）。到目前为止，这种AI已在有限的上下文中成功应用，尤其是在国际象棋，GO和扑克之类的游戏中，即使通过极其复杂的计算，也可以预测所有相关变量。这些系统在现实世界环境（例如自动驾驶汽车）中的应用提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除他们的解决方案只是时间问题（Sokol 2018）。没有猜测关注大规模潜在场景的“大道德”问题（例如，超级智能AI接管）（Muller 2016），很明显，很明显，
建立纯肺癌类器官的挑战限制了它们在个性化医疗中的应用
Krijn K. Dijkstra，1,11 Kim Monkhorst，2 Luuk J. Schipper，1,11 Koen J. Hartemink，3 Egbert F. Smit，4 Sovann Kaing，1,11 Rosa de Groot，5,6,6,11 Monika C. Wolkers，5,6,11 Hans clevers，5,6,11 Hans clevers，7,11 Es11 Em11 Embiest Embiest，vuiel Embiest ,， 1荷兰癌症研究所分子肿瘤学系 - 安东尼·范·李温霍克医院，1066 CX阿姆斯特丹，荷兰2个病理学系，荷兰癌症研究所 - 安东尼·范·李温尼克医院，1066 CX Amsterd Amberty and nerthland consern and terment and nerthland and terment and terment and terment and terrenand andern andern and andern and erons and erons and and erons and erons ，1066 CX阿姆斯特丹，荷兰4胸部肿瘤学系，荷兰癌症研究所 – 安东尼范列文虎克医院，1066 CX 阿姆斯特丹，荷兰 5 造血部门，Sanquin Research，1066 CX 阿姆斯特丹，荷兰 6 兰德斯坦纳实验室，阿姆斯特丹大学医学中心，AMC 地点，1105 AZ 阿姆斯特丹，荷兰 7 Hubrecht 研究所，乌得勒支大学医学中心，3584 CT 乌得勒支，荷兰 8 公主马克西玛儿科肿瘤中心，3584 CS 乌得勒支，荷兰 9 分子医学中心，乌得勒支大学医学中心，3584 CG 乌得勒支，荷兰 10 哈特维格医学基金会，1098 XH 阿姆斯特丹，荷兰 11 Oncode 研究所，乌得勒支，荷兰 12 主要联系人 *通信地址：e.voest@nki.nl https://doi.org/10.1016/j.celrep.2020.107588
141个基于PBMC的癌症疫苗，由... 产生 建立统一肿瘤突变负担（TMB）的准则：在跨诊断平台TMB量化的变异的计算机评估中 cxcl10和NRF2启用的间充质干细胞振兴了T淋巴细胞，用于打击胶质母细胞瘤 时间成熟了吗？ 332 CRISPR/CAS9基于大型和... 的集成 人类肺肿瘤微环境中的天然杀伤细胞显示免疫抑制功能 内皮激活和应力指数（EASIX）预测同种异体干细胞移植后死亡率：一项前瞻性研究 汽车正在锐化武器 CAR T细胞和HDT/ASCT的组合疗法... 肥胖对NK细胞的抑制作用 SITC临床免疫肿瘤网络（SCION）... 表达IL 的溶瘤疱疹病毒
抽象背景肿瘤突变负担（TMB）定义为询问的基因组序列的每个兆班堡的体细胞突变数量，证明了对鉴定癌症患者的预测性生物标志物潜力，最有可能对免疫检查点抑制剂做出反应。TMB是通过整个外显子组测序（WES）最佳计算的，但是下一代测序的目标面板以时间效率且具有成本效益的方式提供TMB估计。然而，除了潜在的生物信息学管道外，面板大小和基因覆盖范围的差异是跨实验室TMB估计值的已知驱动因素。通过直接比较来自参与实验室的基于面板的TMB估计值，本研究旨在表征基于面板的TMB估计的理论可变性，并提供有关TMB报告，分析验证要求和参考标准一致性的指南，以维持跨平台TMB估计的一致性。方法十一项实验室使用了来自多种癌症（MC3）样本中的癌症基因组多中心突变的WES数据，并使用其自身的生物信息信息线（PANEL TMB）限制在其目标面板覆盖的基因的外部基因的子集中计算了TMB。使用统一的生物信息学管道从整个外显子组中计算出参考TMB值，所有成员都同意（WES TMB）。线性回归分析，以研究所有32种癌症类型的WES和面板TMB之间的关系。在各种WES TMB值下的面板TMB值的可变性也使用95％的预测限制进行了量化。
在埃塞俄比亚建立一个新的疫苗简介单位
该报告的姐妹学院的代表评论丰富了：苏丹国家科学院（SNAS），乌干达国家科学院（UNAS）和埃塞俄比亚年轻的国家科学学院（ETYAS）。EAS感谢SNAS的El Tahir Awad Gasim教授，UNAS的Sabrina Kitaka博士和Etyas的Tesfaye Sisay博士，以详尽的评论和评论。该报告还受益于一个咨询研讨会，该研讨会召集了政府，非政府，高等教育和研究机构的利益相关者。eas向所有参与者致敬，以丰富审查和政策摘要的宝贵反馈。
建立运动保真度的初步进展...
本文介绍的研究是利物浦大学 (UoL) 正在进行的一个项目的一部分，该项目旨在开发海上旋翼机飞行模拟器的整体模拟保真度要求。这需要对单个建模和仿真 (M&S) 元素进行结构化检查，例如运动和视觉提示、飞行动力学模型和船舶尾流集成。本文报告了运动提示研究的初步结果，该研究旨在评估和优化运动驱动规律并确定模拟船上操作的高保真运动提示。为此，开发了一种客观技术，即前庭运动感知误差 (VMPE)。该技术用于优化 UoL 的 Heliflight-R 模拟器中的运动提示，以模拟直升机在湍流环境中降落在航空母舰上。离线导出了四个运动调整集并进行了实验测试。结果显示了不同运动提示和尾流条件对飞行员整体自我运动感知、控制策略和任务表现的影响。研究发现，在较高的尾流风条件下，高保真运动提示对飞行员来说更可取，使用新技术可以获得“优化”运动设置，而不是在较低的尾流湍流条件下。