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法律警报 - 总统法规14/2024
I.引言印度尼西亚认识到需要一项综合策略，以减少到2060年到达国内净净排放目标的碳排放量。碳捕获和存储（“ CCS”）活动被视为实现该目标的组成部分之一。此策略涉及在其来源捕获碳排放，并防止其释放到大气中。鉴于与CC相关的高风险，必须按照良好的技术规则和监管框架安全执行其实施。最近，印尼政府颁布了2024年第14号总统法规，以实施碳捕获和存放活动（“ PR 14/2024”）。通过公关14/2024于2024年1月30日生效，印尼政府旨在解决现有的监管差距，并涵盖与在印度尼西亚实施CC有关的所有方面。在本出版物下，它将解释根据PR 14/2024规定的几项关键规定，例如启动CCS活动，相关许可和业务流程的方法。请注意，本出版物并非旨在忽略PR 14/2024中指定的其他规定的重要性和要点。可能存在某些法律问题，这些法律问题在本协议下提供的解释中未涵盖，因此要更准确地了解和了解当前条件，请与我们的法律顾问联系（上一页提供了详细信息）。
多模式医学数据分析综合综述
在过去的几十年里，医疗数据的大量扩张促使人们寻找智能医疗系统中数据分析的方法。从图片、档案、通信系统、电子健康记录、在线文档、放射学报告和不同风格的临床记录中获取具有特定数字信息的数据，引发了多模态概念的产生，也需要机器学习和深度学习技术来分析医疗系统。医疗数据在医学教育和诊断中起着至关重要的作用；确定不同模态之间的依赖关系至关重要。本文概述了当前的放射医学数据分析技术及其各种表示和分类方法和框架。简要概述了现有的医学多模态数据处理工作。本研究的主要目的是发现调查领域的差距，并列出放射学未来的任务和挑战。本研究纳入了系统评价和荟萃分析 (PRISMA) 指南的首选报告项目，以便有效地搜索文章并调查一些相关的科学出版物。对多模态医学数据分析进行了系统评价，并强调了其优势、局限性和策略。人工智能医疗领域的多模态性所具有的固有优势对疾病诊断框架的性能有着重大影响。
![arxiv：2402.08727v1 [Quant-ph] 2024年2月13日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8fe1e629ad084c14b4a994d1dc5f17f112232ca0.webp)
arxiv：2402.08727v1 [Quant-ph] 2024年2月13日
最近对Wigner的朋友Paradox引起了人们的兴趣，引发了一些新颖的思想实验，无需定理。主要的叙述是Wigner的朋友高光是量子理论独有的违反直觉功能，并且与量子测量问题密切相关。在这里，我们挑战了这一观点。我们认为，可以在不假设量子物理学的情况下再现Wigner的朋友悖论的要旨，并且在物理和哲学的基础上，它构成了更广泛的谜团。为了证明这一点，我们首先考虑了一些最近提出的扩展Wigner的朋友场景，并证明了它们对观察的绝对性的某些含义可以通过涉及代理重复的经典思想实验来复制。至关重要的是，这些经典方案中的一些 - 技术在技术上比量子同行更容易实施。那么，我们认为所有这些情况的基本结构成分都是我们称为“限制A”的功能：从本质上讲，物理理论不能使我们对所有代理的观察结果进行概率描述。最后，我们认为这种困难是物理和哲学基础中其他难题的核心，并明确证明了这一问题，以实现宇宙学的Boltzmann脑部问题。我们的分析表明，应在更大的背景下研究Wigner的朋友，以解决量子基础以外的人类知识的边界：为实验获得可靠的预测，在这些实验中，这些预测可以私下进行但不能进行主体间验证。
大脑和行为的意义不匹配
自然语言的含义往往令人费解。例如，为什么把垫子堆得很高会得到一堆高的东西而不是高垫子，而把戒指锤平会得到一个平戒指而不是一个平锤？或者以动词“开始”为例。由于它描述了事件的开始，人们会认为它需要与某种事件的名称相结合，例如开始写书或开始吃披萨。但实际上并非如此。即使省略了发起的活动，也可以获得类似的含义：开始一本书可以表示“开始写书”，开始吃披萨可以表示“开始吃披萨”。为什么？这些都是推动句法语义界面研究的问题的例子，句法语义界面是语言学的一个领域，研究语言表达式的结构表征与其含义之间的关系。 Levinson (2007) 最近研究了“把垫子堆高”和“把戒指锤平”之间的对比，Jackendoff (1997) 和 Pustejovsky (1995) 等人讨论了“开始写书”类型的表达。至于句法-语义界面的一般架构，有一点是清楚的：无论意义看起来多么神秘，结构和意义之间的关系必须足够透明，以解释我们理解和产生以前从未遇到过的表达的能力。换句话说，无论意义多么复杂，词汇本身及其顺序足以解释。这个基本思想是组合性原则的要旨：
两车相撞后一名妇女死亡 官员开始假期值班
本文的主旨是唤起人们对凯西（通常还有其他人）对肯塔基州卡迪兹（他们出生、成长和/或幸福时光居住的地方）表达的“温暖和感情”。凯西向“我”和查琳讲述了她作为一名军嫂的流浪生活方式。她和丈夫迈克有三个孩子——一个女孩和两个男孩。他们显然对他们感到自豪，就像她出生时父母对他们感到自豪一样。同样，比利·克拉克·托马斯计划在游历世界多年后搬回肯塔基州卡迪兹。我也记得他出生的时候。我在军队里学到的一首歌很适合这里。里面有这样一句话：“门向内开，门向外开，有人进来，有人出去。”多年来，无数的加的斯人来来往往，很多离开这里的人都很容易回来，回忆往事。就像土地赠与时代的定居者一样，新面孔不断涌入，无论是出生还是迁移。这些人很可能会在“‘小河’岸边的低矮绿色山谷”扎根，在那里我度过了许多快乐的时光。他们不断为我们的加的斯系列注入新鲜血液、想法和企业。* * *
2022 年州水资源计划 - 德克萨斯州水资源开发委员会
E-Davidson，Michael E-Dunlap，Dan E-Etzold，David E-Hall，Dave E-Livingston，Tim E-Livingston，Mike E-Marquez，Michelle E-Miller，Albert E-Miller，Jim Ed E-Miller，Jim Ed E-Mitchell，Scott E-Mitchell，Scott E-Newton，Scott Enewton，Brad E-Palacios，Brad E-Palacios，Arlina E-Palacios，Arlina E-Perez，e耶稣 - 耶稣 - 耶稣 - 埃斯·E-- DD，Teresa E -Wagoner，Paige E -Webb，夏季F- Arsuffi，Tom F- Bearden，Jerry F- Brown，Chuck F- Brown，Stephen F- Carlile，Jimmy F- Daniel，Daniel，Don F- Deishler，Deishler，Ben F- Le F-哈古德，查尔斯·F-哈尔曼，金F-荷兰，斯科特·F-麦克维利亚姆，斯科特·F-穆迪，温德尔·F-罗德尔·F-劳尔·F-朗格 - 朗格，卡罗琳·F-卡罗琳F-约翰·F-约翰·F-约翰·F- Rhetta G -Aaron，Dirk G-亚当斯，戴尔·G-贝塞达，查尔斯·G-布莱克本，大卫·G-布里格斯，吉姆·G-布朗，蒂姆
战略教学目的规划指南
目录 策略页 策略页 ABC 头脑风暴 11 配对总结 27 锚图 11 停车场 27 注释 12 传递白板 27 预期指南 14 照片分析 28 逆向笔记 14 加/减法 28 头脑风暴 15 表扬-问题-润色 28 旋转式头脑风暴 15 预读计划 29 访谈圈 15 预览和预测 29 文本编码 16 QAR-问答关系 30 对话词干 16 象限卡/弗雷尔模型 31 康奈尔笔记 16 RAFT 33 立方体 17 互惠教学（已修改） 33 讨论网 18 请求 35 入口/出口单 18 说点什么 35 权益棒 19 为我保留最后一句话 35鱼缸 19 语义特征分析 36 拳打五中 20 语义图 37 五字预测 20 打雪仗（滚雪球） 37 GIST 21 苏格拉底研讨会 37 ICE 21 排序 39 插入 21 星星和愿望 39 访谈回复 22 餐桌谈话 39 拼图 22 大声思考 39 记图表 22 思考-写作-配对-分享 40 记笔记 23 3-2-1 40 日记回复 23 三分钟暂停/回顾 40 KIM 24 轮流发言 41 KWL 24 可视化 41 列表-组-标签 25 词汇知识评级 41 磁铁摘要 25 X 标记点 42 边注 25 最模糊的点 26 互联网资源 42 笔记策略 26单页 26
放射肿瘤学中的 AGI - 新时代的曙光
通用人工智能在放射肿瘤学领域一直保持着自己的脚步。放射治疗包括 5 个主要步骤（图 1），即 a）患者评估，包括放射决策和咨询，b）模拟，包括图像配准和重建和轮廓勾勒，c）治疗计划，包括剂量测定和计划审查，d）质量保证和治疗实施，包括图像审查、设置验证、每日成像，e）患者随访 [1]。放射治疗的快速发展产生了“大数据”概念，这意味着由于放射治疗过程的复杂性而积累了大量数据，包括：数据量（数据密集型成像系统）、速度（不断增长的档案）、准确性（对数据的主观解释）和多样性（成像模式的多样性）。需要信息技术的一个创新分支来分析和处理这些数据 [2]。在人工智能的一个分支机器学习中，开发了模仿人类智能的计算机算法。密集编程和软编码使这些算法通过重复变得越来越好 [3]。在患者评估中，CADe 是一种计算机辅助检测，它允许计算机在图像诊断和评估中给出第二意见 [3]。提出了几种基于 ML 的模型，如使用 ANN（人工神经网络）[4] 检测 CT 中的肺结节，以及使用 CNN（卷积神经网络）检测乳房 X 线摄影 [5]。通过深度学习检测脑病变方面取得了卓越的成果 [6]。这种 ML 可以显著提高临床医生和放射科医生对疾病的评估，并预测风险收益比
J. Pediatr。 Cardiol。卡片。外科。 4（2）：63-74（2020）美国的儿科心脏重症监护
TE心脏手术的下一个巨大进步是心肺旁路机的开发。TIS技术最初旨在在肺栓塞切除术期间使用。约翰·吉本博士在1953年成功使用了原始的心脏肺机器来进行心脏内部修复，以封闭心房间隔缺陷。4）在开放心脏手术期间成功使用心脏旁搭桥，这迅速扩大了其用于修复和抑制各种先天性心脏病变的使用，以及对专门的外科外科重症监护病房的伴随需求。第一批小儿重症监护病房（PICU）于1955年在瑞典的Gotebord的儿童医院建立，他们成功治疗了一个莫里斯·邦德男孩的侵害性手术，以通过内托肠炎，手动插管，手动插管和血液转移来进行破裂的阑尾炎。在这种早期模型中，主要的麻醉剂Goran Haglund博士认识到护士和护士助理对这一成功结果的重要重要性。5）随后的十年在1967年在费城儿童医院的整个欧洲，澳大利亚和美国的第一个PICU之间开发了类似单位。6）随着这些PICU的发展和扩展，专业培训计划的发展，美国儿科学会于1984年创建了一部分重症监护医学，美国儿科委员会在1987年在跑场上进行了首次认证考试。te扩展PICUS以及监测和支持设备的技术进步已将小儿重症监护的领域推向其当前状态，具有救助和抚养儿童的能力，为在先前的ERA中丧生的患者提供了生存。
研究文章 深度迁移学习人工智能可在便携式胸部 X 光片上准确分期 COVID-19 肺部疾病严重程度
本研究采用深度学习卷积神经网络在便携式胸部X光 (CXR) 上对冠状病毒病 2019 (COVID-19) 感染的肺部疾病严重程度进行分期，并以放射科医生的疾病严重程度评分为基本事实。本研究包括 84 名 COVID-19 患者 (51 名男性 55.1 ± 14.9 岁；29 名女性 60.1 ± 14.3 岁；4 项信息缺失) 的 131 张便携式 CXR。三位专家胸部放射科医生根据不透明度 (0-3) 和地理范围 (0-4) 分别对左肺和右肺进行评分。深度学习卷积神经网络 (CNN) 用于预测肺部疾病严重程度评分。数据分为 80% 的训练数据集和 20% 的测试数据集。分析了 AI 预测评分与放射科医生评分之间的相关性。并与传统学习和迁移学习进行了比较。平均不透明度得分为 2.52（范围：0-6），三位读者的标准差为 0.25（9.9%）。平均地理范围得分为 3.42（范围：0-8），三位读者的标准差为 0.57（16.7%）。评分者间一致性得出不透明度得分的 Fleiss' Kappa 为 0.45，范围得分的 Fleiss' Kappa 为 0.71。人工智能预测的分数与放射科医生的分数高度相关，其中顶级模型的相关系数（R 2 ）为 0.90（范围：传统学习为 0.73-0.90，迁移学习为 0.83-0.90），平均绝对误差为 8.5%（范围：分别为 17.2-21.0% 和 8.5%-15.5）。迁移学习通常表现更好。总之，深度学习 CNN 可在便携式 COVID-19 肺部感染胸部 X 光片上准确分级疾病严重程度。这种方法可能有助于分级肺部疾病严重程度、预测和预测治疗反应和生存率，从而为风险管理和资源分配提供信息。