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人工智能在药物性肝损伤 (DILI) 预测中的应用前景
药物引起的肝损伤 (DILI) 是药物退出市场的常见原因。早期评估 DILI 风险是药物开发的重要组成部分，但由于导致肝损伤的因素复杂，在临床试验之前进行评估非常困难。人工智能 (AI) 方法，尤其是基于机器学习的方法，包括从随机森林到深度学习等较新的技术，它们提供了可以分析化合物并仅根据其结构准确预测其某些特性的工具。本文回顾了现有的预测 DILI 的 AI 方法，并详细阐述了由于数据可用性有限而带来的挑战。未来的发展方向将重点讨论丰富的数据模式，例如 3D 球体，以及带有 DILI 风险标签的药物数量的缓慢但稳定的增长。
人工智能承包：前景与风险
更有争议的是第三种类型的个人数据，即从数据分析推断出的机器生成的数据，例如从个人在线支付历史得出的信用评分。iv 谁有权控制、访问和重复使用这些数据？例如，车主是否拥有其车辆生成的数据，或者制造商是否可以声称使用和转售这些数据？从经济或法律角度来看，没有单一的答案。实际上，一些制造商（如约翰迪尔和通用汽车）坚持认为他们拥有拖拉机或汽车中嵌入的软件，并进而控制软件生成的数据。v 在物联网环境中，机器生成的数据通常最终处于一方事实上的独家控制之下，因为传感器和机器的设计就是为了实现这一结果。
精神病学中迷幻的脆弱承诺
美国氯胺酮的临床市场估计为2022年的31亿美元，预计每年为10.6％，直到2030年，1仅仅是对使用迷幻治疗精神病疾病的重新兴趣的众多迹象之一。2各种Mindalteringdrugshavealready进入市场，包括Esketamine Nasal Spray，美国食品药品监督管理局于2019年批准。和2022年，澳大利亚治疗货物管理局（TGA）允许psilocybin和3,4-甲基二甲基甲基苯丙胺（MDMA）BeprescrededByAuthoristybyPhysiciansiciansiciansiciansiciansiciansiciansiciansiciansforpsychiatric，例如抑郁症和创伤后压力障碍。尽管TGA提出了一份独立的科学报告，但该决定还是做出的，因为授权的确定性很低或很低，因此提出了反对授权的建议。3
金属 - 大壁 - 玻璃盐太阳能光伏的承诺
HC（NH 2）2 1+）;二价M 2+是Pb 2+，SN 2+或GE 2+； x 1-是Cl 1-，Br 1-或I 1-。[32，33]有机A 1+
使家庭学习和诺言结盟
在家学习和学习•国家改善框架和改进计划•在家学习2018年学习•苏格兰成人学习策略2022-2027•2014年儿童和年轻人（苏格兰）法案•2016年教育（苏格兰）法案•2015年社区授权（苏格兰）（苏格兰）（苏格兰）法案（苏格兰）法案2015年•苏格兰政府挑战（苏格兰政府政策）
领导任务：保守党承诺
Scaturro，如果没有他的不懈努力，您就不会看到这些文字。数据图形服务经理 John Fleming、Web 开发和印刷项目经理 Jay Simon、营销总监 Elizabeth Fender、高级图形设计师 Grace Desandro 和高级设计师 Melissa Bluey 的才华横溢的合作，让这本书栩栩如生。我们还要感谢敬业的初级员工，他们提供了无尽的帮助，特别是 Jordan Embree、Sarah Calvis 和 Jonathan Moy。
实现可再生能源的承诺
美国能源信息署 (EIA) 最近在一份报告中预测，到 2050 年，可再生能源（主要是风能和太阳能）将供应美国 44% 的电力。1 随着商业规模太阳能发电场和屋顶太阳能的增长，预计太阳能将在 2030 年代超过风能成为主要可再生能源。可再生能源普及的增长动力之一在于世界各国政府采取的广泛公共政策行动，例如美国最近通过的《通货膨胀削减法案》(IRA)。IRA 拨出 3690 亿美元用于投资、补助和清洁能源税收抵免。除了支持电气化价值链中各行各业的投资外，太阳能预计将从中受益匪浅。目标是达到 50 千兆瓦 (GW) 的国内制造产能
印度尼西亚人工智能前景展望
印尼正处在十字路口。尽管印尼是东南亚人口、地理和国内生产总值最大的国家，但历史上印尼的国际知名度一直相对较低。然而，印尼蓬勃发展的电子商务市场、快速增长的互联网用户群以及人工智能 (AI) 公司的激增，使该国在多个方面都处于重要关头。印尼群岛横跨太平洋和印度洋，连接亚洲大陆和澳大利亚，已经位于最大的国际贸易走廊之一。2 此外，总统佐科·维多多 (Joko Widodo，又名 Jokowi) 正试图平衡大量投资和发展机会（尤其是来自中国的投资和发展机会）与国内政治（历史上充满保护主义、反殖民主义冲动和反华公众情绪）。在国际舞台上，印尼避免使用“扩音器外交”，以避免挑起中美之间的竞争，因为两国都被视为战略伙伴。3
ESG 中 AI 的危险与前景 23Feb24
目前还没有太多人关注人工智能对环境的影响，因为在采用周期的这个阶段，它的影响仍然有限。然而，人工智能有可能显著扩大技术价值链每个部分的环境足迹。它始于定制芯片所需的稀有元素的开采和提炼。它包括数据中心使用的能源和水，预计到明年，这些能源和水将占温室气体排放量的 3% 以上，到 2040 年将占 15%。训练甚至使用 GenAI 模型比人们想象的更耗能（即使我们相信这个数字可以下降），最后，还有处理越来越多的所谓电子垃圾（估计 2024 年约为 6400 万吨）的问题，事实证明，很难将这些电子垃圾排除在垃圾填埋场之外。