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molevolvr：一种用于使用分子进化和系统发育
1科罗拉多大学Anschutz大学医学校园的生物医学信息学系，CO 80045； 2基因组学和分子遗传学本科课程，密歇根州立大学，东兰辛，密歇根州48824； 3密歇根州立大学，密歇根州立大学微生物与分子遗传学系病理生物学和诊断研究系，密歇根州48824； 4计算机科学本科课程，密歇根州立大学，东兰辛，密歇根州48824； 5密歇根州立大学的生物化学和生物技术本科课程，东兰辛，密歇根州48824； 6科罗拉多大学Anschutz大学医学校园的6学院，Aurora，CO 80045； 7密歇根州立大学，密歇根州立大学，密歇根州东兰辛，密歇根州48824。
不断发展的心力衰竭目标：到目前为止的旅程
证明，ft erload减少ti并不能提高生存率。2很快就显而易见的是，VA s毒剂的血液动力学作用并不是长期益处的主要驱动力，随后进行一系列试验表明，用纯联管散发剂处理的PA可以更大的风险，而Devel的风险更大。3 6曲线的心室弹性sarno效应的描述带来了旨在改善ven tricular contrac ti ti的药物的想法。7因此，通过改善心脏状态的可能性从一个八哥曲线到另一种star曲线的可能性成为主要目标。克服测量相对性方面的局限性，很明显，在用慢性HF的Pa tients中改善Le ft脑室的隔离度受损将是一个有意义的目标。因此，研究重点是理解肌肉拨盘受损的原因。识别异常钙移动和能量starva ti的核心作用对新型肌力药物的发展。这些药物是在AS污水池上开发的，因为在FRAC TI（LVEF）COR上的Le ft心室EJEC TI与生存有关，LVEF的增加应改善预后。尽管有声音，但很明显，尽管心脏表现有证据，但早期的正性肌力剂对生存有害。几年后，这张图片是由心脏gly
塑造AI的未来：确保不断发展的模型的鲁棒性，效率和公平性
我们进入了一个快速发展的人工智能和机器学习时代，大型语言模型（LLM），视觉语言模型（VLM）和生成性AI越来越多地与我们的生活交织在一起。这些强大的工具具有彻底改变无数领域的潜力 - 从医疗保健到交通，教育到娱乐，我们的工作空间再到房屋。，但没有它的危险就不会产生这种巨大的潜力。我们目睹了由于缺乏鲁棒性，效率和公平性，AI/ML模型未达到我们的期望。例如，微软的AI聊天机器人的“ tay”开始掠夺攻势和不适当的内容，成为AI对虚假功能的敏感性的惊人例子。同样，自动驾驶汽车已经显示出对对抗扰动的脆弱性 - 从战略上放置在停车标志上的简单贴纸欺骗了这些AI模型，以将其错误分类。此外，当面对分配变化时，许多AI模型都步履蹒跚，无法将其从训练到现实世界的条件推广到现实状况，这证明了AI经常记录的斗争，从而识别出代表性不足的群体的面孔。这些模型的效率是增殖AI应用时代的另一个关键问题。由于计算资源和数据隐私是重大限制，我们需要精益且具有数据效率的模型。此外，随着AI模型继续影响医疗保健，招聘和执法等关键领域的决策，公平已成为不可谈判的要求。最近的变压器模型尽管具有令人印象深刻的功能，但由于其对计算资源的需求和广泛的培训数据而臭名昭著，这使我们迫切需要有效的模型设计，数据利用和学习过程。长期公平性尤其具有挑战性，因为这些AI系统经常会遇到随着时间的流逝而不断发展的数据分布，这可能会导致其公平标准偏离。
导航发展 - 景观 - v-battery-pack- ...
以下文章着眼于影响EV电池设计的动力学，其中特定的重点放在从模块化到单元包（CTP）配置的过渡上。到目前为止，在采用CTP采用或摄取细胞到Chassis（CTC）设计方面，原始设备制造商（OEM）尚未有一个主要的趋势。一些OEM遵守传统的模块化体系结构，在包装中包含16或32个模块。相比之下，其他人正在远离模块化方法，通过减少组成模块的数量来吸引CTP。值得注意的是，来自中国的某些OEM设计最近完全接受了CTP。绘制模块化和CTP设计之间的比较揭示了CTP的当前密度大幅增加，这是增强整体EV性能的关键因素。在3个普遍的电池设计中 - 即棱柱形，小袋和圆柱形 - 棱镜细胞（主要在远东地区受到青睐）在袋子后面的落后于当前密度。此差异具有
图书馆中不断发展的 AI 策略：来自 ARL 成员代表在九个月内进行的两次民意调查的见解
第二次调查于 2023 年 12 月进行，对这些见解进行了跟进，从而可以在九个月内进行比较分析。在接受调查的 127 名 ARL 成员代表中，有 74 名发起了调查，表明初步参与率约为 58%。但是，分析主要集中在 59 份包括完整和部分完成的调查的回复上，完成率约为 46%。值得注意的是，虽然最后一个问题收到了大约 40 份回复，但从调查中得出的见解是基于每个受访者完成的部分范围。这种方法确保见解和发现基于完全清晰的观点，从而提供对 ARL 成员对 AI 的看法的更强大和可靠的理解。
爱尔兰：美食进化之地
亿滋国际是众多在爱尔兰投资的跨国公司之一，其生产基地位于都柏林和克里。这家食品、零食和饮料制造商已投资 1 亿欧元，用于其都柏林巧克力工厂的自动化改造。除了通过安装新技术来支持工厂核心品牌的生产能力外，这项投资还有助于改善基础设施，提高劳动力的技能和人才培养。
项目开放和不断发展的金属材料（诗）
卡内基·梅隆大学（CMU）图书馆为249,961美元寻求249,961美元的24个月的国家领导力赠款（NLG），用于图书馆实施项目赠款，用于开放和不断发展的金属材料项目（诗歌），迭代，同行审查，精心培训，重新培训，以培训的范围，以培训的培训，以培训，以培训的习惯收集，以培训，以培训的习惯收集一定的范围，以培训的范围融合了一项范围，以培训的范围融合了一项范围，以培训的范围融合了一定的范围。 多于 。诗最初将集中在三个关键的扫盲领域：算法和AI文学；数据和计算文学；以及媒体和（DIS）信息文学。作为针对各种公众的开放资源，并由一个机构出版，以卓越的人工智能享有声誉，诗将达到NLG计划目标1，“建立劳动力和机构能力，以管理国家信息基础设施并为公众提供信息和教育需求。”在其可复制形式（公开许可，免费，可连接的资源集）及其以扫盲为中心的内容中，它符合NLG Objective 1.1。
次要二尖瓣反流表型的不断发展的概念
使用实时3维体积多普勒echocardiog echocardiog-raphy-raphy-raphy：在体外和临床验证中，通过自动的3维峰和近端近端的异伏特式表面积和中风量技术来定量慢性功能性二尖瓣反理量。cir-diovasc成像。2013; 6：125 - 133。2013; 6：125 - 133。
技术与起诉——不断发展的法庭
本报告由检察官卓越中心的高级律师 Antonia Merzon 和执行董事 Kristine Hamann 撰写。我们收到了来自全国各地检察官的许多建议和意见，我们特别感谢迈阿密戴德首席助理州检察官 Stephen Talpins（佛罗里达州）、亨利科县联邦检察官 Shannon Taylor（弗吉尼亚州）和普拉特县检察官 Eric Zahnd（密苏里州）提供的见解和帮助，以及高级律师顾问 John Wilkinson、律师顾问 Jonathan Kurland 和律师顾问 Patti Powers（均来自 AEquitas）。乔治城大学法学院学生 Brittany Appleby-Rumon 在编辑和研究方面提供了出色的帮助。我们还要感谢弗吉尼亚州威廉斯堡威廉玛丽法学院法律与法庭技术中心的 Fredric Lederer 在这方面的建议和出色工作。该项目部分由司法援助局颁发的创新起诉解决方案拨款编号 2017-YX-BX-K002 资助。司法援助局是司法部司法计划办公室的一个组成部分，司法计划办公室还包括司法统计局、国家司法研究所、青少年司法和犯罪预防办公室、犯罪受害者办公室和 SMART 办公室。本文中的观点或意见均为作者的观点或意见，并不一定代表美国司法部的官方立场或政策。
不断发展的访问控制范例
集成机器学习（ML）和人工智能（AI）技术。利用定量研究设计，该研究通过系统结构化的问卷收集了来自各个部门的383个网络安全专业人员的数据。问卷表现出了出色的内部一致性，可靠性得分为0.81，旨在评估有关不同访问控制模型在打击勒索软件方面的功效的李克特量表问题。采用多元回归分析，该研究探讨了访问控制范例与减轻勒索软件风险的能力之间的关系，同时还考虑了员工网络安全意识的影响。调查结果表明，传统的访问控制方法对勒索软件攻击的动态性质的有效性较小，这主要是由于其静态配置。相比之下，将ML和AI集成到访问控制系统中会显着提高其在检测和防止勒索软件事件中的适应性和有效性。此外，该研究强调了网络安全意识和员工培训在强化针对网络威胁的关键基础设施方面的关键作用。采用了分层安全策略，结合了先进的技术解决方案和全面的网络安全实践，可显着提高关键基础设施针对勒索软件攻击的弹性。这些策略对于维护日益数字和相互联系的世界中必需服务的连续性和可靠性至关重要。基于这些见解，该研究建议对ML和AI技术在访问控制系统中的拥抱，对所有组织成员的网络安全培训的优先次序，以及实施多方面的安全方法，以更好地防御不断发展的垃圾软件威胁。关键字：勒索软件；关键基础设施；访问控制范例；基于角色的访问