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中东和北非的诊断和管理指南先天免疫错误
Safa Baris，MD A，B， *，Hassan Abolhassani，医学博士，博士C，D， *，Michel J Reisli，Michel J Reisli，MD J，Azzeddine Tahiat，PhD K，Hiba Mohammad Shendi，Hiba Mohammad Shendi，MD Haskologlu，医学博士P，Fiven Dogu，医学博士P，Imen Ben-Mustapha，Phd Q. Ali Sobh，MD R，MD R，Nermeen Galal，MD M，MD M，Safa Meshaal，MD S，Rabab Elhawary，MD S，Aisha El-Marsafy，Marsafy，MD MD MD MD MD M，Fayhan J. Alroq al-Mon-ah al-ahr al-S. md w, tariq al Farsi, md x, nashat al sukaiti, md x, Salem al-Tamemi, MD y, Cybel Mehawej, PHD Z, Gassan DBAIBO, MD F, G, Gehad Elghazali, MD AA, Sara Sebnem Kilic, MD BB, Ferah Genel, MD CC, Ayca Kiykim, MD DD，Ugur Musabak，MD EE，Hasibe Artac，医学博士FF，Sukru Nail Guner，MD J，Rachida Boukari，MD GG，Reda Djidjik，Reda Djidjik，PhD N，Nadia Kecout，Nadia Kecout，Phd HH，Phd HH，Deniz Cagdas，Md II，MD II，PHD II，Zeinab awad awab awad kar kar kar kar kar kar yd yad sifed phared，Md。 MD A，B，Raed Alzyoud，医学博士KK，Mohamed Ridha Barbouche，医学博士，博士，Mehdi Adeli，MD LL，Rima Hanna Wakim，Rima Hanna Wakim，MD F，G，Sheeen M. Reda，MD Al-Mousa，MD U，V，Nima Rezaei，MD，PhD C，NN，Waleed Al-Hherz，Md Ooo，PP，**和Raif S. Geha，MD QQ，** Istanbul，Konya，Konya，Konya，Ankara，Ankara，Bursa，and Bursa和_ Izmir，Turkey，Turkey;伊朗德黑兰；斯德哥尔摩，瑞典；贝鲁特和比布洛斯，黎巴嫩；卡塔尔的多哈和阿拉伊安；阿尔及利亚阿尔及利亚；阿布扎比和艾因，阿拉伯联合酋长国；开罗和埃及的曼苏拉；突尼斯突尼斯；沙特阿拉伯利雅得；科威特市科威特；马斯喀特，阿曼；安曼，约旦；卡萨布兰卡，摩洛哥；和波士顿，弥撒 div>
05202024介绍副驾驶+ PC
05202024介绍副驾驶+ PC介绍副驾驶+ PCS SATYA NADELLA，YUSUF MEHDI，2024年5月20日，星期一，萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）：早上好。在雷德蒙德校园的一个美丽的春天来这里真是太棒了。显然，我们努力祈祷，为大家阳光明媚，就在一个美丽的板球场旁边。来到这里真是太棒了。实际上，我想起了我们历史上的另一个开创性时刻，大约30年前，当我们谈论Windows 95时，在同一领域，大约30年后，我们在这个令人难以置信的AI新时代中再次谈论Windows。在许多方面，从某种意义上说，如果您一直回到至少70年前现代计算的诞生，那么追求一直是关于如何构建了解我们的计算机，而不是我们必须了解计算机。，我觉得我们真的很接近真正的突破，这就是我想谈的。如果您考虑新的用户界面，即多模式的通用用户界面，支持文本，图像和视频，包括输入和输出，我们都有。我们有内存可以维护重要上下文，回想起所有应用程序和设备的个人知识和数据，并且我们具有这种新的推理能力，可以帮助我们完成复杂的任务。我们正在进入这个新时代，计算机不仅了解我们，而且可以实际预测我们想要的和我们的意图。对我们来说，这个平台用Microsoft Copilot换了星星。副驾驶是您的日常同伴。它触手可及的知识和专业知识，并帮助您对其采取行动。它跨设备，每个角色，每个行业的每个功能都起作用。Copilot正在使地球上的每个人和每个组织都更加知识，更有生产力，更具创造力，并且与我们所有人重要的一切联系。实际上，每天我们都会了解人们能够用Copilot实现的新事物，但是尽管我们显然取得了很多进步，但在这个平台上的转变还很早了。我认为AI Wave背后的基本驱动力也许我们必须依靠缩放法律。就像说摩尔法律帮助推动了信息革命一样，深度神经网络的扩展法将推动情报革命。但是，我们从根本上认为，计算将始终被分发。到目前为止，规模定律已帮助我们在云中建立和服务这些非常有力的模型，但是如今，我们已经超越了云到设备，消除了权力和空间的基本限制，减少了延迟，确保了隐私，并且我们相信AI将被分发。最丰富的AI体验将利用边缘的云力量，共同合作。这反过来将导致一个新的设备，这些设备将世界本身变成了一个提示，该设备可以立即看到我们，听到我们，并了解我们的意图和周围环境。
SARS-CoV-2-人类蛋白质相互作用图揭示药物靶点和潜在的药物再利用
David E. Gordon 1,2,3,4 , Gwendolyn M. Jang 1,2,3,4 , Mehdi Bouhaddou 1,2,3,4 , 徐杰伟 1,2,3,4 , Kirsten Obernier 1,2,3,4 , Matthew J. O'Meara 5 , Jeffrey Z.Guo 1,2,3,4 , Danielle L. Swaney 1,2,3,4，蒂亚·图米诺 1,2,6，露丝·休滕海因 1,2,3,4，罗宾·卡克 1,2,3,4，艾丽西亚·理查兹 1,2,3,4，贝里尔·图通库格鲁 1,2,3,4，海伦·福萨德 1,2,3,4，乔蒂·巴特拉1,2,3,4, 凯尔西·哈斯1,2,3,4，玛雅·莫达克 1,2,3,4，明奎·金 1,2,3,4，佩吉·哈斯 1,2,3,4，本杰明·J·波拉科 1,2,3,4，汉内斯·布拉伯格 1,2,3,4，杰奎琳·M·法比尤斯 1,2,3,4，曼农·埃克哈特 1,2,3,4 , Margaret Soucheray 1,2,3,4 , Melanie J. Bennett 1,2,3,4 , Merve Cakir 1,2,3,4 , Michael J. McGregor 1,2,3,4 , 李琼玉 1,2,3,4 , Zun Zar Chi Naing 1,2,3,4 , 周远 1,2,3,4 , 彭世明1,2,6, 伊尔莎·T. Kirby 1,4,7 , James E. Melnyk 1,4,7 , John S. Chorba 1,4,7 , Kevin Lou 1,4,7 , 戴世忠 1,4,7 , 沉文琪 1,4,7 , 石英 1,4,7 , 张紫阳 1,4,7 , Inigo Barrio-Hernandez 8 , 丹麦 Memon 8 , 克劳迪娅Hernandez-Armenta 8 、Christopher JP Mathy 1,9,10,2 、Tina Perica 1,2,9 、Kala B. Pilla 1,2,9 、Sai J. Ganesan 1,2,9 、Daniel J. Saltzberg 1,2,9 、Rakesh Ramachandran 1,2,9 、习刘 1,2,6 、Sara B. Rosenthal 11 , 洛伦佐·卡尔维罗 12 , Srivats Venkataramanan 12 , Jose Liboy- Lugo 12 , Yizhu Lin 12 , Stephanie A. Wankowicz 1,13,9 , Markus Bohn 6 , Phillip P. Sharp 1,2,4 , Raphael Trenker 14 , Janet M. Young 15 , Devin A. Cavero ,3 , Joseph Hiatt 16,3 , Theodore L. Roth 16,3 , Ujjwal Rathore 3 , Advait Subramanian 1,17 , Julia Noack 1,17 , Mathieu Hubert 18 , Ferdinand Roesch 19 , Thomas Vallet 19 , Björn Meyer 19 , Kris M. White 20 , Lisa Miorin 20 , Oren S. Rosenberg 21,22,23 ,克莱门特·维巴 1,2,6 , 大卫·阿加德 1,24 , 梅兰妮·奥特 3,21 , 迈克尔·埃默曼 25 , 大卫·鲁杰罗 26,27,4 , 阿道夫·加西亚-萨斯特雷 20 , 娜塔莉亚·朱拉 1,14,4 , 马克·冯·扎斯特罗 1,1,4,28 , 杰克·汤顿1,2,4，奥利维尔·施瓦茨 18，马可·维格努齐 19，克里斯托夫·丹弗特 29，沙埃里·慕克吉 1,17，马特·雅各布森 6，哈米特·S·马利克 15，丹尼卡·G·藤森 1,4,6，特雷·伊德克尔 30，查尔斯·S·克雷克 6,27，斯蒂芬·弗罗尔12,27 , 詹姆斯·弗雷泽 1,2,9 , John Gross 1,2,6 , Andrej Sali 1,2,6,9 , Tanja Kortemme 1,9,10,2 , Pedro Beltrao 8 , Kevan Shokat 1,4,7 , Brian K. Shoichet 1,2,6 , Nevan J. Krogan 1,2,3,4 1 QBI COVID-19 研究小组 (QCRG)，旧金山，美国加利福尼亚州，94158
所用算法：人工智能企业责任劳动模型
2. Michael Chui、James Manyika 和 Mehdi Miremadi，《机器可以取代人类的地方以及目前还不能取代人类的地方》，MCK INSEY Q.（2016 年 7 月 8 日），https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/where-machines-could-replace-humans-and- where-they-cant-yet [https://perma.cc/Q24J-3RRU]（“目前展示的技术可以自动化 45% 的人类有偿活动……”）。本文几乎交替使用“机器人”和“算法”。从技术上讲，机器人有物理形态，而算法没有。就目前的目的而言，这种区别并不重要。它会影响每种机器人可能造成的伤害类型，但不会影响它们是否会造成伤害。 3. Patrice Taddonio，《人工智能的兴起是否会危及卡车司机的工作？》，PBS（2019 年 11 月 5 日），https://www.pbs.org/wgbh/frontline/article/could-the-rise-of-artificial-intelli gence-put-truckers-jobs-in-peril [https://perma.cc/ZF96-UVPH]。4. Jeffrey Dastin，《独家：亚马逊推出打包订单并取代工作的机器》，R EUTERS（2019 年 5 月 13 日），https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-automation-exclusive/exclusive-amazon-rolls-out-machines-that-pack-orders-and-replace-jobs-idUSKCN1SJ0X1 [https://perma.cc/SF4R-FQKY]。 5. Alana Semuels，《数百万美国人在疫情中失去工作——机器人和人工智能正在以前所未有的速度取代他们》，《时代》（2020 年 8 月 6 日），https://time.com/5876604/machines-jobs-coronavirus [https://perma.cc/D3WN-9KWS]（“弗吉尼亚州的一家回收公司于 2019 年为其罗阿诺克工厂购买了四台 AMP 机器人，将它们部署在装配线上，以确保纸张和塑料流中没有放错材料。”）。 6. Will Knight，《人工智能即将取代最令人麻木的办公任务》，《WIRED》（2020 年 3 月 14 日上午 7:00），https://www.wired.com/story/ai-coming-most-mind-numbing-office-tasks [https://perma.cc/8CSN-JP6W]（“简单的软件自动化正在消除一些特别重复的工作，例如基本的数据输入……”）。7. Lauri Donahue，评论《法律行业人工智能入门》，《J OLT D IG》。 （2018 年 1 月 3 日），https://jolt.law.harvard.edu/digest/a-primer-on-using-artif icial-intelligence-in-the-legal-profession [https://perma.cc/ZF56-D3D5]（“依赖于整理和分析历史数据（例如过去的司法判决，包括法律意见或评估可能的诉讼结果）的法律工作将成为人工智能的领域。”）。 8. William Baldwin，《人工智能投资者：AI 和选股的未来》，F ORBES（2019 年 12 月 9 日，上午 6:00），https://www.forbes.com/sites/baldwin/2019/12/09/connecting-a- million-dots [https://perma.cc/2ZHJ-2J8R]（“EquBot 表示，其基金是唯一使用 AI 进行主动管理的 ETF，但它不会长期独霸这一领域。IBM 正在华尔街四处兜售 AI。”）。9. Ohad Oren、Bernard J. Gersh 和 Deepak L. Bhatt，医学成像中的人工智能：从放射病理数据转向有临床意义的终点，2 LANCET D IGIT. H EALTH（2020 年 9 月），https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(20)30160-6/fulltext [https://perma.cc/CH6S-HECK]（“人工智能增强的阅读性能可用于识别与更糟糕结果相关的轻微结构或动态变化，从而改善干预的患者选择。”）。
人工智能在教育和招聘中的应用
摘要：在教育行业，人工智能通过改变学习方式带来了革命。学习变得更加个性化，对学习者来说也更加方便。人工智能有望通过不同的个性化应用对教育产生创新影响。每个学生将通过人工智能代理获得更多的学习时间。人工智能可以改变学习者的学习方式和招聘流程。人工智能可以使学习和招聘流程自动化，从而使结果更加具体、准确和快捷。本文分析了人工智能对学习者、机构和招聘人员的影响。本研究将研究人工智能给教学、教育机构和招聘带来的变化。本文探讨了人工智能对教育和招聘带来的挑战。本研究将为学习者、机构和招聘人员提供有见地的信息，并为学术体系建设提供详细的知识。 关键词：人工智能、人工智能代理、教育机构、招聘、个性化应用 1.引言 人工智能在教育行业发挥着重要作用。它对教育机构、学生、教师有帮助，也有助于校园招聘。人工智能使机器能够收集、存储、分类、管理和分析从各种来源收到的数据。这些数据可用于多种用途，从提供常见问题的解决方案到根据学生的需求为他们创建教程。教育机构始终需要强大的数据分析和预测分析工具来协助他们开展各种学术和管理活动。人工智能在很大程度上填补了这一空白。另一方面，学生在获取完成学习所需的课程和笔记方面面临问题。人工智能为学生提供了各种平台，以便轻松访问课程和学习材料。它让他们能够轻松舒适地访问所需的学习材料，也帮助他们按照自己的节奏完成学习。人工智能改变了教育系统对教师和学生的工作方式。2. 文献综述 Wilton WT Fok 等人 (2018) 提出了一种基于深度学习并使用 TensorFlow 引擎开发的模型。该模型通过分析学生的学术和非学术参数对他们进行分类，以预测他们的学位课程。关联规则和决策树技术主要用于预测。该模型使用了 2000 名学生的数据，准确率在 80% 到 91% 之间。Anbukarasi V 和 A. John Martin (2019) 使用 Weka 工具在数据集上应用了九种机器学习程序。从 1100 名学生那里收集数据来建立和测试该模型。本文得出结论，与剩余算法相比，J48、RF、贝叶斯网络和 REPTree 算法的准确度最高。Navyashree SL 等人 (2019) 对多种机器学习技术进行了比较研究，以预测安置情况。本研究使用了来自安置部门的二手数据。在研究了各种类型的监督、无监督、强化机器学习技术之后，作者得出结论：SVM 和贝叶斯信念网络是最佳的安置预测算法。Mehdi Mohammadi 等人 (2019) 使用 KNN、决策树和朴素贝叶斯数据挖掘算法来预测学生的表现。决策树、KNN 和朴素贝叶斯学习程序应用于数据集。KNN 的准确率为 0.5464%。决策树的准确率为 0.5325%。朴素贝叶斯算法的准确率为 0.4616%。作者得出结论，与其他两种预测学生 GPA 的算法相比，KNN 算法具有最好的准确度。
SARS-CoV-2 蛋白质相互作用图揭示了药物再利用的靶点
David E. Gordon 1,2,3,4,35 , Gwendolyn M. Jang 1,2,3,4,35 , Mehdi Bouhaddou 1,2,3,4,35 , Jiewei Xu 1,2,3,4,35 , Kirsten Obernier 1,2,3,4,3 , M. White , Matthew J. , 575 35 , Veronica V. Rezelj 8,35 , Jeffrey Z. Guo 1,2,3,4 , Danielle L. Swaney 1,2,3,4 , Tia A. Tummino 1,2,9 , Ruth Huettenhain 1,2,3,4 , Robyn M. Kaake 1,2, 4 , Alice , Berils , 12 , L. 1,2,3,4 , Helene Foussard 1,2,3,4 , Jyoti Batra 1,2,3,4 , Kelsey Haas 1,2,3,4 , Maya Modak 1,2,3,4 , Minkyu Kim 1,2,3,4 , Paige Haas 1,2,3,4 , Benjamin , 21 , 21 , 24 , Pollaccoberg . ,3,4 , Jacqueline M. Fabius 1,2,3,4 , Manon Eckhardt 1,2,3,4 , Margaret Soucheray 1,2,3,4 , Melanie J. Bennett 1,2,3,4 , Merve Cakir 1,2,3,4 , Michael J. McGregyu , 1,23, 4 , Lijo , Lijo n Meyer 8 , Ferdinand Roesch 8 , Thomas Vallet 8 , Alice Mac Kain 8 , Lisa Miorin 5,6 , Elena Moreno 5,6 , Zun Zar Chi Naing 1,2,3,4 , Yuan Zhou 1,2,3,4 , Shiming Peng 1,2,9 , Ying , 2 , 14 , 14 , Shihang , Zhang , Wenqi Shen 1,2,4,11 , Ilsa T. Kirby 1,2,4,11 , James E. Melnyk 1,2,4,11 , John S. Chorba 1,2,4,11 , Kevin Lou 1,2,4,11 , Shizhong A. Dai 1,2,4 , Danish Herbert 11 , 22 , Claudia Hernandez-Armenta 12 , Jiankun Lyu 1,2,9 , Christopher JP Mathy 1,2,13,14 , Tina Perica 1,2,13 , Kala B. Pilla 1,2,13 , Sai J. Ganesan 1,2,13 , Daniel J. Saltzberg 12 , 12 , 13 , Rakeshrand , 13 . Xi Liu 1,2,9 , Sara B. Rosenthal 15 , Lorenzo Calviello 1,16 , Srivats Venkataramanan 1,16 , Jose Liboy-Lugo 1,16 , Yizhu Lin 1,16 , Xi-Ping Huang 17 , YongFeng Liu 17 , Stephanie Mark 1 , 18 , Wan Boko 18 . hn 1,2,9 , Maliheh Safari 1,2,19 , Fatima S. Ugur 1,2,4,9 , Cassandra Koh 8 , Nastaran Sadat Savar 8 , Quang Dinh Tran 8 , Djoshkun Shengjuler 8 , Sabrina J Fletcher 8 , Michael C . 0 , David J. Broadhurst 20 , Saker Klippsten 20 , Phillip P. Sharp 4 , Nicole A. Wenzell 1,2,4 , Duygu Kuzuoglu 1,2,4,21,22 , Hao-Yuan Wang 1,2,4 , Raphael Trenker , 12 , Jan A. Caver , 24 3,26 , Joseph Hiatt 3,25,26 , Theodore L. Roth 3,25,26 , Ujjwal Rathore 3,26 , Advait Subramanian 1,2,26 , Julia Noack 1,2,26 , Mathieu Hubert 10 , Robert M. Stroud , Alan Oel , 19 , 19 , 19 . by S. Rosenberg 1,2,19,27 , Kliment A Verba 1,2,9 , David A. Agard 1,2,3,19 , Melanie Ott 1,2,3,27 , Michael Emerman 28 , Natalia Jura 1,2,4,23 , Mark von Zastrow 1,2,4, 29 , Alan Verba , 13 , 13 ,21 , Olivier Schwartz 10 , Christophe d'Enfert 31 , Shaeri Mukherjee 1,2,26 , Matt Jacobson 1,2,9 , Harmit S. Malik 24 , Danica G. Fujimori 1,2,4,9 , Trey Ideker 1,32 , Charles N. 12 , 12 , F. 6,21 , James S. Fraser 1,2,13 , John D. Gross 1,2,9 , Andrej Sali 1,2,9,13 , Bryan L. Roth 17 , Davide Ruggero 1,2,4,21,22 , Jack Taunton 1,2,4 , Tanja , 12 , 12 , Bel , Bel , Marco , 13 gnuzzi 8 ✉ , Adolfo García-Sastre 5,6,33,34 ✉ , Kevan M. Shokat 1,2,4,11 ✉ , Brian K.Shoichet 1,2,9 ✉ & Nevan J. Krogan 1,2,3,4,5 ✉
摘要 - 澳大利亚小桥会议
• 设计位于内利根的克莱德河上更换大桥。Long Bai，Stantec Australia。• 掌握铁路接口管理：面向澳大利亚资产所有者的深入指南。David Bailey，Sterling Infrastructure • 开发用于大跨度桥梁的创新型超高性能预应力混凝土 U 型梁 - 案例研究，Arash Behnia，Robert Bird Group • Doolan 桥面加固和长寿修复工程 - 如何以仅为新桥成本的一小部分延长使用寿命。Patrick Bigg，木材修复服务。• 河路桥 - 设计与施工 - 轻型净跨更换解决方案，经久耐用。Patrick Bigg，木材修复服务。• 昆士兰州道路资产检查的临时交通管理变化。Rebecca Blair，Osborn Consulting。• 采矿沉降影响后 Redbank Creek 涵洞的修复。Peter Boesch，Stantec Australia。 • 一种对现有混凝土涵洞和木桥结构进行荷载等级评估的方法。Awais Jamil Chaudry，Stantec。• 塔斯马尼亚多座桥梁修复的再碱化技术。Atef Cheaitani，修复技术，悉尼，新南威尔士州• 案例研究：钢筋混凝土桥梁 17 年的防腐。Atef Cheaitani，修复技术。• 霍华德街大桥改造——小桥回收利用的案例研究。Nicholas Critchley，海洋与土木维护。• 把握更大图景——确定铁路资产管理需求的合作案例。Juan Diaz-Cuevas，AECOM。• 严重腐蚀的混凝土桥梁下部结构的可持续修复和保护。Andrew Dickinson，Vector Corrosion Technologies。• 微型桩在桥梁建设中发挥作用吗？Christopher Dowding，Osborn Consulting。 • 桥梁和涵洞结构修复的新型 FRP 解决方案，Mo Ehsani，QuakeWrap，美国。• 铁路涵洞更新 - 在受限通道窗口内取得成功的设计和施工方法。Stephen Farrington，Sterling • 在铁路下方安装 Neerim 路平交道口服务梁以方便公用设施切换。Daniel Fedele，Beca。• 桥梁设计建模与碰撞/冲击建模的比较。Dane Hansen，IF3 澳大利亚 • 2 级桥梁检查：地方政府的后续步骤。Tim Heldt，Osborn Consulting。• 为 Rozelle 立交项目拆除 Beatrice Bush 大桥。Matt Hennessy，EIC Activities。• 澳大利亚木桥设计规范的演变。Clay Hoger，木材研究与开发。• 全面测试以确定胶合木桥的荷载分担系数。Clay Hoger，木材研究与开发。 • 使用 3D 现实模型、检查软件和 AI 来管理桥梁基础设施。Liam Holloway 博士，Duratec 澳大利亚 • 在悉尼郊区公共设施上修建桥梁 - 流程和挑战。Eric Hooimeyer，Teleo Design。• 弗兰克斯顿-丹德农路桥升级。David Huggett，SMEC 澳大利亚 • 位于新南威尔士州贝加谷郡的 Cuttagee 桥状况和荷载等级评估，Muhammad Abdullah Jamal，STANTEC。• 基于可靠性方法的桥梁管理增强可持续性。Sachidanand Joshi，UBMS 研究小组。印度。• 儿童桥。Nicholas Keage，AECOM。• 小型桁架桥的分析与设计。Jeandré le Roux，Tiaki 工程顾问公司。新西兰。• 老旧铁路桥梁上部结构更换设计：复合桥面案例研究，Mehdi Lima，Sterling Infrastructure • Loganlea 路立交桥混凝土桥面修复与更换，包括可持续性举措。 Evan Lo，昆士兰州交通和主要道路部。• Dibble Avenue 水坑边坡加固 – 密集城市环境中的旧砖坑修复。Paul Lunniss，内西区议会。
地面甚长基线原子干涉测量法
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