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2024 年国际科学创新会议...
使用 SiC 掺杂 SnO 通道的高性能 P 型 TFT：通过优化掺杂和沉积后退火实现增强的迁移率和稳定性。Rauful Karim Khan 博士，日本九州大学工程科学学院先进材料科学与工程系助理教授。
病态创新2024/2025 | 8017031
mlg-2。MLG-2测量来自病人的自动化光网格提供了各种物流和工厂自动化应用的解决方案。设备变体MLG-2 Prime，MLG-2 PRO和MLG-2 PRONET用于苛刻的应用。在电池生产中，检测到最小的孔；使用新的材料教学功能，轻网格甚至可以测量项目在透明对象上的位置。 MLG-2家族已适应了未来的网络安全标准。 感谢SOPAS ET配置软件的预安装解决方案，现在可以在长距离内确保更好的“遥控”客户服务。 MLG-2 PRONET具有现代的工业接口，例如Profinet，EtherCat和以太网IP，因此可以在每个PLC中以客户为导向的方式评估光束数据。在电池生产中，检测到最小的孔；使用新的材料教学功能，轻网格甚至可以测量项目在透明对象上的位置。MLG-2家族已适应了未来的网络安全标准。感谢SOPAS ET配置软件的预安装解决方案，现在可以在长距离内确保更好的“遥控”客户服务。MLG-2 PRONET具有现代的工业接口，例如Profinet，EtherCat和以太网IP，因此可以在每个PLC中以客户为导向的方式评估光束数据。
推荐引用 推荐引用 Lorek, Laura A. (2024) “AI 法律创新：聊天-GPT 和生成式 AI 在法律行业的优势和缺点”，俄亥俄北方大学法律评论：第 50 卷：第 3 期，第 4 篇文章。可访问以下网址：https://digitalcommons.onu.edu/onu_law_review/vol50/iss3/4
“法律和技术共同产生了一种我们从未见过的创造力监管，”——劳伦斯·莱西格。1 这无疑是关于席卷法律行业的最新技术浪潮的真实陈述。过去几年来，一场海啸袭来：这场颠覆性的风暴被称为生成式或对话式人工智能（“AI”），ChatGPT 应用程序于 2022 年 11 月 30 日推出。ChatGPT 和其他大型语言模型正在颠覆全球的律师事务所和工作场所。2 Damien A. Riehl 说，这项技术正在导致律师执业方式的根本变化。Riehl 是一名律师，也是 vLex 的副总裁，该公司为法律行业创建了大型语言模型（“LLM”）Vincent。3 “有了 Vincent，如果有人问一个法律问题，应用程序可以在几分钟内起草一份备忘录来回答这个法律问题，”Riehl 说。4 vLex 组织总部位于西班牙巴塞罗那，因此该技术适用于多个不同的司法管辖区。5 在讨论法学硕士时，Vincent Riehl 表示，“人类可能需要十多个小时才能完成的事情，我们可以在两分钟内完成。” 6 它使律师更有效率：
透明度和生物多样性报告的创新
InterconexiónEléctricaS.A. E.S.P.17:15 - 18:05 |从数据到决策：GRI 101生物多样性标准和与自然有关的财务披露（TNFD）建议的自然 - 同时过渡（TNFD）建议，全球公司都在寻求识别，评估和报告自然和生物多样性依赖性，影响，影响，风险和机会。 随着全球关注的速度逆转生物多样性损失，在与自然有关的报告框架，监管和投资者势头的刺激下，我们邀请您加入我们进行深入的讨论，为组织提供策略和最佳实践，同时在越来越复杂的环境中管理与性质相关的影响和风险。17:15 - 18:05 |从数据到决策：GRI 101生物多样性标准和与自然有关的财务披露（TNFD）建议的自然 - 同时过渡（TNFD）建议，全球公司都在寻求识别，评估和报告自然和生物多样性依赖性，影响，影响，风险和机会。随着全球关注的速度逆转生物多样性损失，在与自然有关的报告框架，监管和投资者势头的刺激下，我们邀请您加入我们进行深入的讨论，为组织提供策略和最佳实践，同时在越来越复杂的环境中管理与性质相关的影响和风险。
人工智能在肝细胞癌药物研发中的应用：创新与未来方向
肝细胞癌 (HCC) 是全球癌症相关死亡的主要原因，治疗方案有限且预后不良。将人工智能 (AI) 与临床和组学数据结合使用，为设计一种可以改善 HCC 患者预后和临床试验的药物提供了变革性的潜力。通过使用单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq)、空间转录组学和蛋白质组学等先进技术，AI 已成为预测药物反应、识别生物标志物和优化治疗策略的有力工具。本文旨在探索 AI 在 HCC 临床管理药物发现中不断发展的作用，重点关注其在预测药物敏感性、优化临床试验中的应用。此外，我们评估了 AI 模型面临的挑战，例如可解释性有限、数据质量和监管接受度。我们的分析重点介绍了几个案例研究，其中采用 AI 驱动的模型来预测 HCC 患者的治疗反应和生存结果。AI 已证明在简化临床试验患者选择、改进试验设计和识别耐药机制方面有效。此外，AI 工具在药物再利用、识别新型治疗候选药物以及优化现有药物（如免疫检查点抑制剂和多激酶抑制剂，如索拉非尼和瑞戈非尼）的疗效方面发挥了重要作用。AI 驱动的进步显著增强了对 HCC 的理解和治疗。
评论文章通过植物生态学创新对抗植物压力 Muhammad Sheeraz Javed 1、Shagufta Naseem 2、Ali Raza 3、Siddho I
评论文章 通过植物生态学创新对抗植物压力 Muhammad Sheeraz Javed 1、Shagufta Naseem 2、Ali Raza 3、Siddho Irfan Ali 4*、Areeba Bano 5、Mukhtar Hassan 6、Muhammad Adnan 6、Chandni Zafar 7、Sajjad Hasan 8 1 海南师范大学生命科学学院，海口，中国 2 费萨拉巴德政府女子大学植物学系 3 石河子大学化工学院，石河子，中国 4 石河子大学农学院，新疆，中国 5 北京林业大学林学院，中国 6 蓬奇拉瓦拉科特大学植物学系，巴基斯坦阿扎德查谟和克什米尔 7 木尔坦女子大学植物学系，巴基斯坦 8 费萨拉巴德政府大学植物学系 DOI: https://doi.org/10.36348/sjls.2024.v09i10.001 | 收稿日期：2024 年 8 月 20 日 | 接受日期：2024 年 9 月 27 日 | 发表日期：2024 年 10 月 9 日 * 通讯作者：Siddho Irfan Ali 新疆石河子大学农学院 摘要
高等教育中的人工智能驱动创新
摘要 人工智能及其在高等教育中的应用正在迅速增长。它在机构的学习、教学和其他管理工作中提供了许多优势。本文探讨了人工智能在高等教育中的新趋势、挑战以及可能的解决方案。本研究探讨了人工智能在高等教育中整合的主要突破、障碍和未来可能性。我们分析了人工智能对个性化教育、自适应辅导系统和学术支持的影响。该研究强调了人工智能在增强教育过程、提高机构效力以及让学生为迅速变化的就业环境做好准备方面的作用。它还解决了重大障碍，如标准化、平等问题以及对可靠人工智能系统的需求。本研究考察了许多人工智能应用，例如 MOOC、自适应学习途径和基于物联网的教育系统，为人工智能在未来高等教育中的变革潜力提供了见解。关键词：人工智能、教育、应用、学习。
人工智能 2050：预测、挑战和创新
道德和法律问题：人工智能的兴起带来了重大的道德和法律挑战。最紧迫的问题之一是人工智能算法可能存在偏见，这可能会延续甚至加剧现有的社会不平等。例如，在招聘、执法或贷款中使用的有偏见的人工智能系统可能会导致基于种族、性别或社会经济地位的不公平结果。另一个道德问题是人工智能可能会侵蚀隐私，因为人工智能系统越来越多地收集和分析大量个人数据。从法律上讲，人工智能发展的快速步伐超过了监管框架的建立，导致对责任、问责制和个人权利保护的不确定性。有关人工智能生成内容的知识产权和自主系统的法律地位的问题也仍未解决。