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医学生希望将人工智能融入医学教育：一篇观点文章
医学正处于变革的边缘。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法的进步正在重塑医生和医疗保健提供者的医疗实践方式。近年来，人工智能已迅速发展成为适用于临床实践的适用医疗技术。这些系统现在正在处理越来越多的复杂数据，提高可穿戴生物识别设备的可行性，优化诊断算法的使用，并在电子健康记录 (EHR) 等大型数据集中利用模式识别 (1 – 4)。这些系统的速度和效率有可能在特定任务上胜过医生，这可以让医生有更多时间从事其他重要工作，例如与患者进行有针对性的咨询和教育，以及解决国内外的健康不平等问题。与许多创新一样，随着人工智能技术的扩展，医生和医疗保健工作者也遇到了阻力。缺乏理解、潜在的行政负担、缺乏法律框架以及对工作保障的担忧都导致了这种反对（5-8）。无论目前对人工智能的看法和效用存在什么分歧，我们认为，由于医疗保健业务部门的激励措施以及它将为患者护理提供的改进，人工智能在临床实践中的应用是不可避免的。包括谷歌和 IBM 在内的科技巨头正在投资用于挖掘医疗记录的人工智能技术（9）。此外，Enlitic 等初创公司正在使用深度学习 (DL) 算法来解释医学图像，速度比普通放射科医生快得多，使放射科医生能够完成其他任务并发展其角色以加强患者护理（9）。鉴于大企业和初创企业都在开发能够实现更有效、更高效的医疗服务的技术，AI 与医学的整合是不可避免的。因此，医学界必须成为引领者，引导 AI 的整合，确保这些技术能够改善健康结果，并提供更公平的患者护理分配。正如本文所述，我们认为这种变革的最佳起点是医学院。我们团队的成员在精准医疗、药物研发、诊断和医院管理方面拥有丰富的经验，我们利用这些经验为 AI 如何融入医疗行业提供独特的视角。作为未来的医生，我们的团队呼吁将人工智能课程融入医学教育中。
NASA项目将航空货物和航空出租车的航班整合到国家空域 高性能的可编程光子芯片可以改变雷达和通信系统 超宽带光子芯片促进光学信号重塑高速数据传输 工程学中的AI：研究人员讨论领域之间的协同作用
这意味着远程飞行员将需要新的自动化和决策支持系统才能操作飞机，因为他们不能依靠眼睛并从驾驶舱中查看。由于远程飞行员在地面上，因此他们需要一个可靠的通信链接，该链接允许远程飞行员与飞机交互并维护命令和控制。
基于代理的建模，以整合来自不同学科的元素的雄心勃勃的气候政策
避免危险气候变化所需的严格政策很难实施，这主要是由于相当大的社会和政治抵抗（Klenert等，2018）。除其他外，这部分是通过废除澳大利亚的碳定价而创建的（Crowley，2017年），两次公开全民投票拒绝在华盛顿州引入碳税的倡议（Reed等人，2019年），以及诸如Fab fab affice and for Fab a Fuel and carbone and Carnecn and carbone and Commente and and and and and and and Carnement（Reed ver）（car）。在澳大利亚，在美国和法国的化石燃料大厅率领的虽然是抵抗运动，但政策的高度感知成本和潜在的回归效果驱动了普通大众的负面影响。其他气候政策工具，例如可再生能源，燃料排放标准和公路通行费的补贴，也看到了公众抵抗（Aasen＆Sælen，2022； Benegal＆Holman，2021; Stokes; Stokes，2016）。要克服这种抵抗，我们需要更好地理解此类政策的后果。目前有许多用于评估气候政策的环境，社会和经济影响的模型，但其中大多数遭受了纪律偏见。说明了：在经济平衡模型中，理性代理的操作狭窄；对公司和跨部门联系在心理学和社会学研究中的作用以及跨部门联系的关注；对既得利益的力量的了解有限（Farmer等，2015； Stern，2016）。反过来，这可能会削弱对气候政策的社会和政治支持（Sarewitz，2011年）。例如，Adger等人。这种偏见会导致忽视重要的政策影响，这使对所有相关标准的平衡评估变得复杂，例如有效性，效率，公平性和可接受性。要仔细比较气候政策工具，我们建议整合来自不同社会科学的要素，尤其是心理学，社会学，经济学和政治学（图1）。这些要素可能涉及特定学科的重点，机制，指标和政策工具。对这些的核算将有助于对潜在政策的影响以及认识和价值在学科之间的差异和价值上的差异（Klenk＆Meehan，2015年）。在本文中，我们认为基于代理的模型（ABM）构成了一种适当的工具，可以启用这种集成并将其性能与替代建模方法进行比较。几项早期的研究承认ABM在此类任务中的潜在作用。（2013）认为，他们“整合了关于变革的传统和科学观点[…]，以特别支持自适应管理系统的设计[用于气候变化适应]”。
使用深度学习来整合植物学上的古气候和全球生物地球化学
摘要。3D古气候模型模拟的数据库越来越多地用于phanerozoic EON的全球生物地球化学模型中。这提高了生物地球化学模型中表面过程的准确性，但是该方法受到不同p CO 2水平的大量生物气候模拟的可用性以及不同的大陆构造的限制。在本文中，我们将框架插值应用于大型运动（薄膜）深度学习方法上，将一组Phanerozoic古气候模型模型模拟来调整其时间分辨率从每段模型运行的一个模型运行到每100万年运行一次（MYR）（MYR）。在5个MYR时间分辨率集合中测试该方法，并在从多达40 MYR分离的配置中重建中间框架时，确定了我们方法的可靠性。然后，我们应用该方法来高档scion气候生物地球化学模型中的古气候数据结构。构成的表面温度和径流是合理的，并且在原始钥匙帧之间呈现逻辑进展。当更新以使用较高分辨率的气候数据结构时，Scion模型预测了由于其先前的
我们可以将项目集成到模型中吗？知识编辑以使LLM与产品目录对齐
摘要本研究探讨了知识编辑技术增强对会话推荐系统（CRS）的大型语言模型（LLM）的潜力。尽管GPT，Llama和Gemini之类的LLM具有高级的对话能力，但它们在代表动态的，现实的项目目录方面面临挑战，通常会导致建议中的不准确和幻觉。这项研究初步研究知识编辑是否可以通过更新LLM的内部知识来解决这些局限性，从而在没有完整模型重新培训的情况下提高了产品信息的准确性。使用开源Llama2模型，我们在笔记本列表的数据集上应用两种知识编辑方法（宽限期和R-Rome）。我们的发现证明了该模型准确表示产品特征的能力，而R-Rome则获得了最高增益，同时又不降低模型效率。该研究强调了利用知识编辑来增强CRS的观点，并建议未来的工作来探索更广泛的应用程序和对建议系统性能的影响。
基于代理的建模，以整合来自不同学科的要素以供雄心勃勃的气候政策
避免危险气候变化所需的严格政策很难实施，这主要是由于相当大的社会和政治抵抗（Klenert等，2018）。除其他外，这部分是通过废除澳大利亚的碳定价而创建的（Crowley，2017年），两次公开全民投票拒绝在华盛顿州引入碳税的倡议（Reed等人，2019年），以及诸如Fab fab affice and for Fab a Fuel and carbone and Carnecn and carbone and Commente and and and and and and and Carnement（Reed ver）（car）。在澳大利亚，在美国和法国的化石燃料大厅率领的虽然是抵抗运动，但政策的高度感知成本和潜在的回归效果驱动了普通大众的负面影响。其他气候政策工具，例如可再生能源，燃料排放标准和公路通行费的补贴，也看到了公众抵抗（Aasen＆Sælen，2022； Benegal＆Holman，2021; Stokes; Stokes，2016）。要克服这种抵抗，我们需要更好地理解此类政策的后果。目前有许多用于评估气候政策的环境，社会和经济影响的模型，但其中大多数遭受了纪律偏见。说明了：在经济平衡模型中，理性代理的操作狭窄；对公司和跨部门联系在心理学和社会学研究中的作用以及跨部门联系的关注；对既得利益的力量的了解有限（Farmer等，2015； Stern，2016）。反过来，这可能会削弱对气候政策的社会和政治支持（Sarewitz，2011年）。例如，Adger等人。这种偏见会导致忽视重要的政策影响，这使对所有相关标准的平衡评估变得复杂，例如有效性，效率，公平性和可接受性。要仔细比较气候政策工具，我们建议整合来自不同社会科学的要素，尤其是心理学，社会学，经济学和政治学（图1）。这些要素可能涉及特定学科的重点，机制，指标和政策工具。对这些的核算将有助于对潜在政策的影响以及认识和价值在学科之间的差异和价值上的差异（Klenk＆Meehan，2015年）。在本文中，我们认为基于代理的模型（ABM）构成了一种适当的工具，可以启用这种集成并将其性能与替代建模方法进行比较。几项早期的研究承认ABM在此类任务中的潜在作用。（2013）认为，他们“整合了关于变革的传统和科学观点[…]，以特别支持自适应管理系统的设计[用于气候变化适应]”。
单个储能子模块分支，用于集成高压直流系统中的储能设备
储能系统 (ESS) 可以提高可再生能源占比较高的电力系统的服务可靠性。本文介绍了一种可以将 ESS 直接集成到 HVDC 系统中的转换器拓扑。该拓扑由一个储能子模块 (ES-SM) 分支和一个电感器组成。ES-SM 基于半桥，通过直流/直流转换器连接到超级电容器或电池。该拓扑可扩展到不同的电压水平，并且由于储能元件分布在所有子模块中，因此它提供了高度的冗余。在这项工作中，转换器拓扑使用平均模型建模，其控制旨在调节注入的直流功率和 ES-SM 的能量。还提供了拓扑主要元素的初步尺寸。模拟表明，ES-SM 既可以从 HVDC 系统注入和吸收功率，同时保持 ES-SM 电容器中的所需能量。
Innergex Chile 使用 N3uron 集成其首个电池储能系统 (BESS)
PV Salvador 的 BESS 将为智利电网提供 50 MW/250 MWh（5 小时）的可靠供电。它储存 PV Salvador（68 MW）在白天产生的电力，并在夜间高峰需求时段注入国家电力系统。萨尔瓦多电池项目因此加强了智利国家电力系统 (SEN)，优化了该国现有的输电和配电基础设施。萨尔瓦多的 BESS 使用 985,320 个电池，可储存 250 MWh，相当于 44,000 个智利家庭的用电量。
在工业 4.0 背景下，开发一个框架将移动机械手作为信息物理系统集成到现有的生产系统中
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。