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启用非侵入性筛查的AI范式
每天的执行摘要，国土安全部（DHS）人员在陆基入境港口，海上港口，机场，联邦设施和总统活动中进行高批量筛查任务。在这些地点，需要筛选商用货物，乘用车和违禁品的个人物品，例如麻醉品，武器，威胁材料和设备以及其他非法商品。对于边境控制，这代表着陆地边界的1200万个海事集装箱，海港的1200万个集装箱，通过铁路的270万个集装箱和1亿乘客每年。用于运输安全性，这代表每天超过550万张筛选。，对于联邦设施，这代表了9000个联邦设施的员工和访客的筛查。为此，即使对于一组最高风险的问题，DHS都在很大程度上依赖传统的感应技术，例如在多个能量带，计算机断层扫描（CT）运行的X射线门户和痕量化学感测来检测违禁品，而无需执行彻底的彻底大密集的手动检查。今天，各种形式的人工智能（AI）通常可以通过更好地利用传感器和检测器的数据流的方法来增强现有范式。以这种形式，在许多情况下，AI是一种后端设备，可帮助管理给定图像的全部内容。我们可以考虑使用更丰富的基础模型1的使用，而不是根据已测量的图像中的内容询问图像中的内容，而是要考虑使用更丰富的基础模型1，并问：“您应该测量什么”。但是，新兴技术的领域，再加上AI的进步，正在创造新的机会，从根本上重新考虑这些方法，在某些方面将它们转向外，并因此重新考虑了基于历史方法的风险模型。重新思考我们的方法可以为DHS如何以提高准确性，更高的吞吐量和通过这些检查站的流量来执行筛查任务的重要进展。我们今天可以检测到的图像的进步与AI启用的数据，成像，可视化和表征紧密相关，并且必须将其视为不可分割的连接。在今天的成像范式中，根本不使用大部分数据。AI通过从根本上重新定义数据的处理，分析和利用方式来实现新的思考旧问题。传统上，放射学领域的工作流都依赖于将大量的原始传感器数据压缩到重建的图像中，以进行人类解释，该过程不可避免地引入了数据丢失和不确定性，即使在当今使用的狭窄方式中。数据之后是处理和过滤的，以创建适合人类观看的蒸馏，而不是在其更丰富，更丰富的环境中使用。通过绕过或增强传统的工作流程过程，AI可以直接从原始传感器数据中提取细微的特征 - 在转换为视觉格式中可能会丢失或遮盖的功能。这些创新不仅挑战了根深蒂固的工作流程，而且还强调了AI如何将感知的局限性变成机会。本报告继续进行了一系列论文，我们探讨了AI，基础模型，对抗性AI，数字内容伪造以及对DHS任务的影响。它反映了与私营部门，学者和DHS运营组件的讨论，以及我们在2024年6月27日与马萨诸塞州理工学院林肯实验室（MIT LL）在“ AI-AI-Nopable Paradigms”范围内与马萨诸塞州理工学院实验室（MIT LL）进行了更深入的研究。2,3在本报告中，我们在抽象层面上回顾了非侵入性安全筛查的技术基础，引入了非侵入性筛选
糖尿病分类的新范式
sglt2is直接靶向SGLT2，这是一种负责吸收肾脏近端综合小管中过滤葡萄糖的蛋白质。抑制SGLT2导致葡萄糖尿，与安慰剂相比，HBA1C水平降低了0.6％至0.9％，禁食葡萄糖降至1.1 mmol/L至1.9 mmol/L。SGLT2也与体重减轻和降低血压有关[24]。此外，它们对心血管死亡，心力衰竭和慢性肾脏疾病的进展有积极影响[25]。几项研究表明，用SGLT2处理可以提高β细胞对葡萄糖的敏感性。例如[26]，报告仅48小时SGLT2后，β细胞葡萄糖敏感性增加了25％，这是治疗或二甲双胍的T2D患者的治疗。另外，SGLT2是可以通过降低血浆葡萄糖水平和体重来增强胰岛素敏感性[24]。
后云计算范式：调查与比较
2016年网络计算营收达到122亿美元[2] 。微软预测，到2018年，其云计算业务营收将达到200亿美元[3] 。近年来，计算机和通信技术的蓬勃发展，促进了云计算的发展。然而，这种发展也暴露出云计算固有的一些缺陷和不足，促使人们去思考和审视后云计算时代的网络计算范式。首先，随着智能设备技术的快速发展，各种新型智能设备应运而生并得到广泛应用。以智能移动设备（如智能手机）为例，自2011年以来，全球智能移动设备的出货量已经超过个人电脑（PC）。2016年，全球移动用户数达到70亿[4]，中国移动互联网用户数达到9亿[5] 。按照摩尔定律，
信息技术研究中的哲学范式
作为一名研究人员，重要的是要考虑什么将构成您研究中的知识，您希望如何获取知识，同时让其他人知道这些知识。您是否希望人们有亲身经历，以便我们同意他们拥有该主题的知识，或者可以从其他来源获取知识？关于知识，我们知道什么，已知和未知之间的关系可能是什么？作为一名研究人员，您如何与已知事物联系起来，您从什么角度看待已知事物？这与研究人员或知情者的观点相同吗？这些问题非常重要，因为它们使研究人员能够将研究正在做的事情与新事物联系起来，并将其与已知事物进行比较。认识论很重要，因为它可以帮助研究人员确定我们对数据的信任或真相。它为我们提供了一条清晰的路径，告诉我们如何在社会世界中发现数据和事实或观点。
Q-Turn：改变量子科学的范式
摘要：量子信息是信息科学、计算机科学、数学、哲学和量子科学交叉学科领域中发展迅速的领域。这一成果丰硕的研究领域是我们发展量子技术的核心，同时拓宽了我们基础知识的边界，并在过去几十年中取得了显著的进步。无论量子信息在科学上取得怎样的成功，它都不能免除科学家是人类和社会成员这一事实所带来的内在特征：我们社会实践的好坏都会渗透到科学活动中。在我们的科学界，由于社会、经济或文化障碍，多样性和平等机会问题尤其难以观察到，往往是看不见的。我们缺乏意识会如何对科学的长期进步产生负面影响？我们的社区如何才能成长为更好的自己？本文反思了研究活动（例如会议）如何促进我们文化的转变。这篇反思文章借鉴了我们从 Q-Turn 中学到的知识：这是一项由博士后研究人员发起的倡议，旨在讨论这些问题，并通过这样做来提高人们对量子科学中多样性问题和平等机会的认识。除了高水平的科学研究外，Q-turn 的主要使命之一是培育一个包容性的社区，并突出那些可能由于系统性偏见而在其他高影响力场所被低估的杰出研究。除了科学计划外，Q-turn 还就影响量子信息社区的问题进行演讲和讨论，从多样性和包容性、健康和心理健康到工人权利。在这篇观点文章中，我们将以 Q-Turn 为例，说明研究社区如何努力解决系统性偏见、回顾成功经验并确定进一步发展的要点。
科学机器学习中的计算范例
科学机器学习（SCIML）已成为解决部分分化方程（PDE）并解决广泛现实世界挑战的强大工具。这种感兴趣的激增导致对传统数值方法的重新评估和重新思考，强调了对更有效和可靠的方法的需求，从而整合了模型驱动和数据驱动的方法。在这种情况下，物理知识的神经网络（PINN）是解决与非线性PDE相关的前进和反问题的新型深度学习框架。尽管PINNS展示了出色的有效作用，但几种新兴的人工智能（AI）方法学值得考虑更复杂和要求的应用程序。在本演讲中，我们将探索与AI迷人世界相关的新理论和应用挑战，因为它与SCIML相交。
定性和定量是数据类型而不是范式
抽象混合方法研究或混合研究是一个对应用语言学有很大希望的领域，尤其是考虑到该领域的各种主题和方法。但是，当混合研究混合定性和定性方法时，这可能是有问题的，因为研究人员认为这意味着混合了相互排斥的“定量”和“定性”范式。本文认为，这些问题是由于将范式识别为定性或定性而引起的。它探讨了如何通过单个范式进行混合研究。最后，它为混合研究提供了一个新颖的框架，可以对混合研究进行更细腻的疾病，较少的问题描述。关键字：混合方法，范式，方法，定性研究，定量研究
FFPE-DNA测序范式上的关键聚光灯
1 Institute of Clinical Molecular Biology, Christian-Albrechts-University and University Medical Center Schleswig-Holstein, Kiel 24105, Germany, 2 Center for Genomic Regulation, Centro Nacional de An ´alisis Gen ´omico, Barcelona 08028, Spain, 3 Department of Gynaecology and Obstetrics, University Medical Center Schleswig-Holstein, Campus Kiel,基尔24105，德国，4勒中心，d'Erence，d'Ennovation，d'Expertance et transpert（crefix），PFMG 2025，´evry 91057，法国5，5中心国家de recherche en g'eng en g·eNomique humaine（Cnrgh）巴黎 - 萨克莱，“法国Evry 91057，6，6诊断与研究中心，分子生物医学中心，诊断与研究研究所，格拉兹医科大学，格拉兹医科大学，格拉斯8010，奥地利7号，奥地利7，大学医疗中心Schleswig-Holstein，Schleswig-Holstein，Kiel Kiel Kiel Kiel，Kiel Kiel 24105，surrying surrying，8 Noregian Pssrant forserpl of Norigian Pss toprant of Norigian Pressurant of Norigian Pressurant of Norigian Pressuration。奥斯陆大学医院Rikshospitalet，奥斯陆0372，挪威9号胃肠病学部分，奥斯陆大学医院Rikshospitalet，Oslo 0372，诺斯洛大学，俄勒冈州司法部，俄勒冈大学，司法部，施用疾病和移植，10372 0372, Norway, 11 Department of Gastroenterology, Hepatology and Endocrinology, Hannover Medical School, Hanover 30625, Germany, 12 Institute of Pathology, University Hospital Heidelberg, Heidelberg 69120, Germany, 13 Institute of Pathology and Neuropathology, RKH Klinikum Ludwigsburg, Ludwigsburg 71640, Germany and 14德国罗斯托克大学医学总外科系罗斯托克，罗斯托克
监督机器学习范式的概述...
为了使智能系统执行复杂的任务，这些任务在历史上需要人类智能，例如识别语音，做出决策和识别模式（员工，2023年），它需要从过去的经验中学习的能力。学习是一个导致变化的过程，这是人类拥有的属性。它是由于经验而发生的，并增加了提高绩效和未来学习的潜力（Ambrose等，2010）。据说机器所证明的智能是人造的，他们的学习能力被称为机器学习（ML）。ml是一种人工智能（AI），专注于构建从数据中学习的计算机系统。它在所有类型的部门中都有应用，包括制造，零售，网络安全，实时聊天机器人，人文学科，农业，社交媒体，医疗保健和生命科学，电子邮件，图像处理，旅行，旅行和旅行，旅行，财务服务，金融服务和能源，预料和能源，预料和实用性（Bansal等人，2019年）。