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Adobe Acrobat AI助手介绍了新的生成AI功能，以使每个人都更容易理解合同
Special contract experience and one-click citations can demystify complex language, summarize key terms and identify differences across multiple contracts, helping customers understand and verify the information in these important documents in less time Adobe Acrobat works on digital and scanned documents and supports contract workflows from start to signature – including reviews, commenting and e-signatures New contract intelligence, powered by Adobe's responsible approach to AI以及Deep PDF专业知识，现已在Acrobat AI助理圣何塞（San Jose）提供 - 2025年2月4日 - 今天Adobe（NASDAQ：ADBE）宣布了Acrobat AI助理的新智能合同能力，以简化合同的工作。新的生成AI功能可以帮助客户掌握多个协议之间的复杂术语和斑点差异，以便他们可以更好地理解和验证这些重要文档中的信息 - 速度更容易。从信用卡和供应商协议到忠诚度计划和采购订单，合同是消费者和企业的生活事实。大多数合同漫长而复杂，因此很难理解其内容。实际上，Adobe Acrobat的一项新调查发现，近70％的消费者在不知道所有条款的情况下签署了合同或协议，而有64％的SMB所有者表示，他们避免签订合同，因为他们不相信自己了解内容。“客户每个月在Adobe Acrobat中开设数十亿美元的合同，AI可以改变游戏规则，以帮助简化他们的体验，” Adobe Document Cloud高级副总裁Abhigyan Modi说。“我们正在引入新的能力，以在Adobe AI助手中提供合同情报，使客户更容易理解和比较这些复杂的文档，并提供引用以帮助他们验证响应，同时确保数据安全。”通过合同增强您的信心
基于特征序列基因组开采发现...
1个定量生物学中心，中国北京北京大学高级跨学科研究学院； 2北京北京北京大学高级跨学科研究学院北京北京跨学科研究中心北京； 3苏黎世大学，瑞士苏黎世化学系； 4中国青岛山东大学生命科学学院； 5江苏省固体废物利用率省级钥匙实验室，中国有机肥料的关键实验室，中国南京的南京农业大学； 6赫尔辛基大学，芬兰赫尔辛基微生物学系； 7 Helmholtz抗感染国际实验室，中国青岛山东大学微生物技术的国家关键实验室； 8苏黎世大学，定量生物医学系，瑞士苏黎世
利用热拉伸法制造具有复杂特征的光纤
摘要：高纵横比聚合物材料广泛应用于从服装等日常材料到工业和医疗领域的专用设备等各种应用领域。传统的制造方法，如挤压和模塑，在整合各种材料和实现复杂几何形状方面面临挑战。此外，这些方法在提供低成本和快速原型设计方面的能力有限，而这对于研发过程至关重要。在这项工作中，我们研究了使用市售的 3D 打印机来制造纤维预制件，然后将其热拉成纤维。通过优化 3D 打印参数，我们成功制造了直径小至 200 µm 且形状复杂、特征精确到几微米的纤维。我们通过从各种材料中制造纤维（例如具有不同刚度的纤维和具有磁性的纤维）证明了这种方法的多功能性，这有利于开发肌腱驱动和磁驱动的机器人纤维。此外，通过设计新颖的预制件几何形状，我们生产了锥形纤维和具有互锁机制的纤维，也适用于医疗可控导管应用。这些进步凸显了这种方法的可扩展性和多功能性，为生产用于各种应用的高精度聚合物纤维提供了一个强大的平台。关键词：增材制造；3D 打印；预制件制造；热拉伸；多材料纤维；功能纤维；纤维致动器
引用了本文的owlia mb，soltani hr。使用面部特征的糖尿病诊断的人工智能研究（AI）技术。 J Iran
抽象糖尿病（DM）是全球最广泛的非传染病之一。尽管在诊断出糖尿病后12小时后，禁食等离子体葡萄糖测试可以诊断糖尿病，但无法逆转。因此，确定预测糖尿病的早期指标至关重要。目前，可以通过涉及分析人类面部特征的各种方法来识别DM。糖尿病中面部识别的一种方法取决于实验证据，其准确性取决于医师的技能和专业知识。另一种方法涉及基于面部形态特征的诊断。这些形态学变化可能归因于氧化应激，血管和胶原蛋白，水肿和颅面异常的损害，这是由于高血糖。虽然头部学分析仍然是诊断骨骼颅面形态的黄金标准，但它是一种昂贵且对技术敏感的程序。基于人工智能（AI）的面部识别已被证明是诊断和筛查糖尿病的宝贵工具。它的简单性，准确性和成本效益的结合使其成为医疗保健局势的有前途的补充，最终导致了临床前诊断的进步，并导致患者的结果增强。鉴于糖尿病的全球迅速增加，糖尿病早期检测的重要性以及有关面部识别在这方面的作用的有限信息，本研究使用AI方法通过面部特征评估糖尿病。关键字：人工智能，糖尿病，面部识别，氧化压力
预算的关键特征2025-2026
劳动密集型部门的措施•鞋类和皮革领域的重点产品计划：计划有望促进220万人的就业，可产生40万卢比的营业额，出口超过110万卢比。•玩具行业的措施：专注于簇，技能和制造生态系统的开发，这些生态系统将创建高质量，独特，创新和可持续的玩具，以代表“印度制造”品牌。•支持食品加工：在比哈尔邦建立国家食品技术研究所，增加农民的收入以及技能，企业家精神和年轻人的就业机会。
随机特征选择带退火及其在流数据中的应用
特征选择是高维统计和机器学习的重要主题，用于预测和理解潜在现象。它在计算机视觉，自然语言处理，生物信息学等中都有许多应用。但是，文献中的大多数特征选择方法已提出用于离线学习，现有的在线功能选择方法在真正的支持恢复中具有理论和实际限制。本文提出了两种新型的在线特征选择方法，该方法由随机梯度下降和硬阈值操作员提出。提出的方法可以同时选择相关特征，并基于所选变量构建线性回归或分类模型。为提出方法的一致性提供了理论上的理由。对模拟和实际稀疏数据集的数值实验表明，所提出的方法与文献的最新在线方法相比有利。关键字：变量选择，流数据，随机算法，退火过程，大数据学习
带有和没有帧的事件摄像机的数据驱动的功能跟踪
摘要 - 由于它们的高时间分辨率，对运动模糊的弹性提高以及非常稀疏的输出，事件摄像头已被证明是低延迟和低频带特征特征跟踪的理想选择，即使在具有挑战性的情况下也是如此。现有的事件摄像机的功能跟踪方法是手工制作的或源自第一原理，但需要广泛的参数调整，对噪声敏感，并且由于未建模的效果而不会概括到不同方案。为了解决这些缺陷，我们介绍了第一个针对事件摄像机的数据驱动的功能跟踪器，该功能摄像机利用低延迟事件来跟踪在强度框架中检测到的功能。我们通过新型的框架注意模块实现了强大的性能，该模块在特征轨道上共享信息。我们的跟踪器旨在以两种不同的配置进行操作：仅与事件或结合事件和帧的混合模式。混合模型提供了两个设置：一个对齐配置，其中事件和框架相机共享相同的视点，以及一个混合立体声配置，其中事件摄像头和标准摄像头并排放置。这种并排布置特别有价值，因为它为每个功能轨道提供了深度信息，从而增强了其在视觉探光和同时定位和映射等应用程序中的效用。
解码性别：一种用于将印度名称分类为高级功能提取的机器学习方法
根据印度名字对性别进行分类，这对国家的巨大文化，语言和地区多样性提出了独特的挑战。现有的方法经常难以解决由宗教，家族和语言影响塑造的命名惯例的复杂性，从而导致不一致和不准确的分类。为了应对这些挑战，这项研究开发了一种文化多样的数据集，分别是313万名男性和女性名称以及杠杆先进的机器学习（ML）和性别分类的深度学习（DL）技术。这些名称来自印度选举数据，使用自定义脚本生成的合成名称以及网站上的公开名称以确保多样性。评估了十二个ML模型，并具有前四个卷积神经网络（CNN），长期短期记忆（LSTM），门控复发单元（GRU）和XGBOOST，以详细分析。
通过混合量子计算振动电子特征...
利用最近开发的 (J. Chem. Theory Comput. 2020, 16, 1215 – 1231) Ad − MD | gVH 方法模拟了乙腈溶液中苝二酰亚胺 (PDI) 染料的光吸收光谱。这种混合量子-经典 (MQC) 方法基于软（经典）/刚性（量子）核自由度的绝热 (Ad) 分离，并将光谱表示为通过广义垂直 Hessian (g VH) 振动电子方法获得的振动电子光谱（对于刚性坐标）的构象平均值（在软坐标上）。该平均值是使用特定参数化的量子力学衍生力场 (QMD-FF) 执行的，针对从经典分子动力学 (MD) 运行中提取的快照进行的。本文对旨在重现灵活分子光谱形状的不同方法的可靠性进行了全面的评估。首先，通过将特定 QMD-FF 和通用可转移 FF 获得的结果与参考气相从头算 MD (AIMD) 的结果进行比较，评估采样构型空间的差异及其对吸收光谱预测的影响，包括纯经典方案（集合平均）和 Ad − MD | gVH 框架。接下来，还获得了溶液中 PDI 动力学的经典集合平均和 MQC 预测，并将其与基于对单个优化苝二酰亚胺结构进行的振动电子计算的“静态”方法的结果进行了比较。在经典的集合平均方法中，用两个 FF 获得的显著不同的采样导致预测光谱的位置和强度都发生了相当大的变化，其中沿 QMD-FF 轨迹计算的光谱与 AIMD 对应光谱非常接近。相反，在 Ad − MD | gVH 理论水平上，不同的采样提供非常相似的振动电子光谱，这表明用通用 FF 获得的吸收光谱中的误差主要与刚性模式有关，因为它可以通过 g VH 执行的二次外推来有效地校正，以沿此类坐标定位基态和激发态势能表面的最小值。此外，从研究PDI染料的自组装过程和大尺寸聚集体的振动电子光谱的角度来看，使用针对分子的QMD-FF似乎也是强制性的，因为在柔性侧链群体中发现的GAFF轨迹存在显著误差，这决定了超分子聚集特性。
Forticlient＆ForticLient EMS 7.4新功能指南
概述5 ZTNA 6端点：面料代理6 JWT支持ZTNA UID和标签共享6个透明的forticlient升级8零信任标签重命名为安全姿势标签10支持安全姿势规则，基于CRAWDSTRIKE ZTA ZTA ZTA评分7.4.4 UDP 7.4.1 17端点：远程访问19 iPSec VPN在TCP 7.4.1上方19个配置在多个协议上配置IPSEC IKEV2 7.4.1 7.4.1 36 IKEV2会话恢复7.4.1.4.1 38 Forticlient EMS 40 ZTNA 40 MDM集成EMS HA，ForticLient Cloud和ForticLient Cloud和Multitenancy 40 ZTNA应用程序4.4.4.141 41 41 41 41 41 41 configuration of non-web ZTNA applications 7.4.1 41 Removing support for legacy SKUs 45 FortiClient (Linux) installer creation support 46 Linux-based EMS model 51 Support for access key for Fortinet Security Fabric devices to connect to FortiClient Cloud 52 On-fabric detection based on destination address 7.4.1 53 Auto upgrade EMS to latest patch release 7.4.1 53 FortiClient hotfix deployment via EMS 7.4.1 53 Deploy the FortiClient EMS server as a virtual machine image 7.4.1 56 FortiClient GUI enhancement 7.4.1 59 Keyboard navigation 60 Create connectors with OAuth 2.0 token-based authentication 7.4.1 60 Assign AD and local Windows server groups to roles 7.4.1 63 FortiEndpoint (FortiClient integration of FortiEDR agent) 7.4.1 65 Example 1 66 Example 2 69 Support forensic analysis reports on macOS端点7.4.1 70添加支持ManageEngine MDM 7.4.1 71准备在本地ManageEngine Instances 71准备Cloud ManageEngine Instances 71注册设备并部署ForticLient 72 EMS VM Image 7.4.1 75