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成功利用生成式 AI 的 6 个步骤 - awsstatic.com
亚马逊 SageMaker 等工具简化了模型创建并消除了进入门槛，使 AI 技术和计划能够更有效地扩展。此外，亚马逊还创建了一套预先构建的 AI 服务，提供现成的智能来解决常见的业务用例，而无需客户构建自己的模型。例如，Amazon Bedrock 是一项新服务，可通过 API 访问来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和亚马逊的生成式 AI FM。Amazon Bedrock 也是客户使用 FM 构建和扩展基于生成式 AI 的应用程序的最简单方法。Amazon Bedrock 通过可扩展、可靠且安全的 AWS 托管服务，提供了访问一系列功能强大的文本和图像 FM（包括 Amazon Titan FM）的能力。
农业活动和阿尔茨海默氏病的风险
缺乏有关阿尔茨海默氏病（AD）发生的摘要数据。这项研究旨在调查在整个法国农场经理（FM）劳动力中，某些农业活动是否比其他农业活动更强烈，使用了拖拉机的全国性数据（追踪和监测农业中的职业风险）项目。在2002 - 2016年期间，整个法国大陆的行政健康保险数据（数字电子健康/医疗记录和保险索赔）用于整个法国大陆，以估算具有COX危险模型的26种农业活动风险。对于每个分析（每个活动之一），暴露的组包括所有执行感兴趣活动的FMS（例如，农作物种植），而参考组包括所有未开展感兴趣活动的FMS（例如FMS在2002年至2016年之间从未耕种的农作物）。在1,036,069 FMS中有5067个案例，在2002年至2016年之间至少工作了一年。分析显示，AD的AD养殖风险较高（危险比（HR）= 3.72 [3.47–3.98]），葡萄栽培（HR = 1.29 [1.18–1.42]）和水果支流（HR = 1.36 [1.36 [1.15-1.62]）。相比之下，发现了几种动物养殖类型的AD风险较低，特别是对于家禽和兔子种植（HR = 0.29 [0.20-0.44]），卵和羊角植物耕作（HR = 0.50 [0.41-0.61]），混合乳制品和牛养殖（HR = 0.46 [0.37-0.57-0.57]） [0.61–0.73]）和猪养殖（HR = 0.30 [0.18–0.52]）。这项研究阐明了整个法国FMS人群中广泛的农业活动与广告之间的关联。
飞机性能监控 - SmartCockpit
2.2.FMS 性能数据库 (PDB) 98 2.3.PDB 更新 99 2.4.性能因子定义 99 2.4.1.一般 99 2.4.2.基本 FMS 性能因子 100 2.4.3.监控燃料因子 101 2.4.4.FMS 性能因子 102 2.5.基本 FMS 性能因子 102 2.5.1.一般假设 103 2.5.2.A300-600/A310 飞机 103 2.5.3.A320 “CFM” 发动机 103 2.5.4.A320 “IAE” 系列：105 2.5.5.A330 飞机 106 2.5.6.A340 飞机 107 2.6.更改性能系数的程序 108 2.6.1.A300-600/A310 飞机 109 2.6.2.A320 系列飞机 109 2.6.3.A330/A340 飞机 110 2.7.性能系数的影响 110 2.7.1.预计机上燃油量 (EFOB) 和预计着陆重量 110 2.7.2.经济速度/马赫数 111 2.7.3.特性速度 111 2.7.4.建议最大高度 (REC MAX ALT) 111 2.7.5.最佳高度 (OPT ALT) 112
国防装备局与美国国防安全合作局交换意见
2021年1月25日至26日，防卫装备厅长官武田与防卫安全保障厅厅长格兰特通过视频会议召开了日美安保合作协商会议（SCCM），并讨论了各种问题。围绕FMS采购。两国秘书长一致认为，2019财年未支付和未结算金额的大幅减少是日本和美国共同努力解决该问题的结果，并继续两国确认将推动以下各项旨在简化FMS的举措采购。
Danya Labban审计长-Infohub
2020年1月，纽约市通过了少数族裔和妇女拥有的商业企业（M/WBE）非竞争性的小型购买方法，该方法使城市机构能够直接向M/WBE授予最高500,000美元的商品，专业服务和标准服务的合同，现在已增加到1,50万美元。在2024年3月，为了鼓励在城市采购过程中进一步利用M/WBE，审计长发布了有条件的代表团和批准，将最大价值提高到不超过1,500,000美元的“自我注册”（FMS）（在FMS中）的这些合同（在FMS中）由教育部门（DOE）颁发的这些合同（doe），doe nyc nycculcuncultect，政策和程序§1-07（b），并根据美国能源部关于此类合同的内部程序。该代表团和批准取决于条件代表团的条款，包括对每个季度授予的所有M/WBE非竞争性小型购买合同的至少10％的合规性审查。
OPRM1 RS1799971，HTR1B RS6296和COMT RS4680多态性与纤维肌痛女性的临床表型
在纤维肌痛（FMS）样本中研究了三种选定的疼痛多态性与临床，功能，心理物理，心理或认知变量之间的关联。一百二十三（n = 123）FM的女性完成人口统计学（年龄，身高，体重），临床（患有疼痛，疼痛，休息和日常生活中的疼痛强度），功能（生活质量，身体功能），感官相关，敏感性相关（敏感性相关和神经性焦虑症状），心理疼痛和心理学症状（心理学症状）认知（疼痛灾难性，运动恐惧症）变量。OPRM1 RS1799971，HTR1B RS6296和COMT RS4680的三种基因型是通过无刺激的整个唾液收集的聚合酶链反应获得的。根据OPRM1 RS1799971，HTR1B RS6296或COMT RS4680基因型在我们的FMS女性样本中鉴定出人口，临床，功能，与感觉有关，心理物理，心理和认知变量的显着差异。多级分析都没有揭示OPRM1 RS1799971 X HTR1B RS6296，OPRM1 RS1799971 X COMT RS4680和HTR1B RS6296 X COMT RS4680 X COMT RS4680 X HTR1B RS6296之间的任何显着基因相互作用。这项研究表明，三种单核苷酸多态性，OPRM1 RS1799971，HTR1B RS6296或COMT RS4680，主要与慢性疼痛有关，与FMS的表型无关。潜在的基因到基因相互作用及其与FMS女性临床表型的关联。
将TNFAIP2鉴定为CSF-1受体激活的独特细胞调节剂
本文报告说，蛋白质M-SEC介导FMS聚集，并且缺乏这种相互作用促进了FMS的激活和信号传导。据报道，相互作用是由PIP2介导的。本文包含许多数字，在不同模型的CSF1R/TNFAIP2过表达/抑制/敲低的不同模型中表现出了许多相似的发现。评论和问题： - 请使用官方基因符号：CSF1R和TNFAIP2-引用的论文支持CSF1R单体形成大型聚集体的事实实际上并不支持这一事实。参考文献21推测可能是这种情况。参考文献23涉及核CSF1R。- 特定细胞隔室中的聚集体是否（例如Golgi），以前CSF1R已定位？- tnfaip也是当地的吗？https://www.scienceccedirect.com/science/article/pii/s0898656816301140-图1-显然没有表面CSF1R表达？- 细胞表面如何定义定量？是这些细胞CSF1饥饿 - 将受体带到表面。M-SEC抑制剂的特异性和敲低的效率是什么？- 图2 -CSF1依赖性iNOS是不寻常的，通常需要LPS/IFNG刺激 - 请评论。文本提到M-SEC敲低不会影响LPS刺激的INOS表达，但没有显示数据。应显示这一点，因为LPS强烈诱导M-SEC/TNFAIP2。- 图3 -P38和JNK不是CSF2下游的经典途径 - 请注释 - 图6-没有显示对照染色（即没有FMS表达式的293） - 图10-图10-该活细胞成像如何？M-SEC/FMS共表达细胞中发生了什么
对基础模型培训有效的联邦学习方法的调查
联邦学习（FL）已成为一种既定技术，旨在促进众多客户的隐私协作培训。，FL的新方法经常讨论他们的贡献，涉及小型深度学习模型，并专注于培训对客户的完整模型。在基础模型（FM）之后，对于许多深度学习应用而言，现实是不同的。典型地，FMS已经在各种任务中进行了预先训练，并且可以对数据集的明显小于全面模型培训所需的明显小的数据集进行微调。但是，访问此类数据集通常是具有挑战性的。根据其设计，FL可以帮助打开数据孤岛。在这项调查中，我们引入了一种关于计算和通信效率的新型分类法，这是在FL系统中使用FMS的重要要素。我们讨论了针对FL应用程序的参数有效微调（PEFT）的好处和背部，并详细介绍了FL框架与FMS合作的准备，并为如何评估FL以及隐私和PEFT的相互作用提供了有关如何评估属性模型的未来研究机会。
L2G：重新利用语言模型来执行基因组学任务
预训练语言模型已经改变了自然语言处理 (NLP) 领域，它们的成功激发了基因组学领域开发特定领域基础模型 (FM) 的努力。然而，从头开始创建高质量的基因组 FM 需要大量资源，需要强大的计算能力和高质量的预训练数据。大型语言模型 (LLM) 在 NLP 中的成功很大程度上是由工业规模的努力推动的，这些努力利用了庞大、多样化的语料库和海量计算基础设施。在这项工作中，我们旨在绕过从头开始创建基因组 FM 的数据和计算瓶颈，而是建议将现有的 LLM 重新用于基因组学任务。受最近观察到的“跨模态转移”现象的启发——在自然语言上预训练的转换器可以推广到其他模态——我们引入了 L2G，它使用神经架构搜索 (NAS) 和一种新颖的三阶段训练程序将预训练的 LLM 架构调整为基因组学。值得注意的是，无需对 DNA 序列数据进行大量预训练，L2G 在多个基因组学基准测试中超过一半的任务上都比经过微调的基因组 FM 和任务特定模型表现优异。在增强子活性预测任务中，L2G 进一步展示了其识别重要转录因子基序的能力。我们的工作不仅突出了语言模型在基因组学等域外任务中的通用性和有效性，还为基因组研究中更高效、资源密集程度更低的方法开辟了新途径。
主题：有关信息技术风险管理法规的修订
检测系统XXX BSFI从事复杂的数字产品和服务，或处理大量的在线交易的高额总价值必须采用能够快速检测和预防欺诈性交易的强大欺诈管理系统（FMS），包括新的和不断发展的欺诈方案。BSFI应定期评估与其产品和服务相关的风险，以确定预防欺诈的适当措施。为了确保其FMS的鲁棒性，BSFI可以采用基于规则的机器学习和其他技术的任何或组合。BSFI还应实施以下所有基本欺诈规则和机制：（i）交易速度检查或阈值。监视在特定时间范围内传入和交易的频率以检测出异常快速的活动，这可能表明欺诈行为。FMS应能够以异常速度（例如多个，类似，同时或连续的交易）来检测，警报和/或阻止交易，包括可能通过自动机器人，恶意软件，零日利用和其他类似的手段或攻击向量来促进的交易。此外，根据消费者的风险概况，基于风险的阈值或限制交易的数量或数量，