最高法院拒绝于2023年4月24日授予证书。8同样,在英国,英国最高法院于2023年12月20日驳回了史蒂芬·塔勒(Stephen Thaler)博士的上诉。9这些判断认为,基于对专利法的解释,只有自然人应被视为专利申请中的发明者,这与日本目前的法院判决一致。在中国,挑战拒绝Dabus申请的行政诉讼正在北京知识产权法院审理。10然而,《中国国家知识产权》的“专利审查指南”,自2024年1月20日生效,明确指出,发明家必须是自然人,并且不能将AI列为发明家。因此,在专利申请中无法将AI视为发明家的立场已成为全球流行的观点。
维生素 E 是一种脂溶性抗氧化剂,在维持鱼类健康和福祉方面起着至关重要的作用。本综述探讨了维生素 E 对鱼类的多方面益处,重点介绍了其在促进生长、增强免疫系统和改善肉质方面的作用。维生素 E 是一种强效抗氧化剂,可保护细胞和组织免受活性氧 (ROS) 引起的氧化损伤。通过中和这些有害的自由基,维生素 E 有助于维持细胞完整性并预防氧化应激引起的疾病。维生素 E 在鱼类中的促生长特性归因于其参与各种生理过程。首先,它增强了营养的吸收和利用,从而提高了饲料转化效率和总体增长率。其次,维生素 E 支持蛋白质、脂质和核酸的生物合成,这些是组织生长和修复的关键成分。此外,据观察,补充维生素 E 对骨骼结构的发育有积极影响,并促进肌肉生长,从而改善肉质。除了促进生长外,维生素 E 在增强鱼类的免疫系统方面也起着关键作用。它通过增强免疫细胞(如淋巴细胞和吞噬细胞)的产生和活性来增强鱼的防御机制。此外,维生素 E 可增强抗体反应、提高疫苗效力并降低感染疾病的易感性。通过减少炎症和调节免疫反应,维生素 E 有助于保持鱼的最佳健康和抗病能力。鱼肉的质量是水产养殖和海鲜业的关键因素。维生素 E 补充剂已被证明可以提高鱼肉的感官属性和营养价值。它可以抑制脂质氧化,从而保持新鲜度并防止储存鱼产生异味。此外,维生素 E 可以改善鱼肉的质地、颜色和多汁性,提高其市场价值和消费者接受度。
摘要。大多数有关归纳学习的研究一直关注定性学习,这些学习从给定的事实引起了概念性的逻辑式描述。相比之下,定量学习涉及发现表征经验数据的数值定律。这项研究试图通过结合新开发的启发式方法将方程与先前开发的概念学习方法相结合,以整合两种类型的学习,而归纳学习计划AQ11则体现了这两种学习。结果系统,算法,制定了绑定观察到的数据的子集的方程,并得出了明确的逻辑样式描述,以说明这些方程的适用性条件,此外,还引入了几种新的定量ICARNing技术。单位分析通过检查变量的兼容性“单位”。apportionali o'图搜索解决了识别应输入方程的相关变量的问题。暂停搜索通过启发式评估重点关注搜索空间。物理和化学的几个例子证明了算盘的能力。
本文介绍了一种新型的高质量深层检测方法,称为局部伪影注意网(LAA-NET)。现有的高质量深伪检测方法主要基于有监督的二进制分类器与隐式注意机制。因此,它们并不能很好地概括到看不见的射精。为了解决这个问题,做出了两个主要贡献。首先,提出了多任务学习框架内的明确注意机制。通过结合基于热图的和自矛盾的关注策略,LAA-NET被迫专注于一些小伪像易受攻击的区域。第二,提出了一个增强的特征金字塔网络(E-FPN),作为一种简单而有效的机制,用于将歧视性低级特征扩展到最终特征输出中,具有限制冗余的优势。在基准基准上进行的实验表明,在曲线下(AUC)和平均精度(AP)方面,我们方法的优越性。该代码可在https:// github上找到。com/10ring/laa-net。
在有限的预算下,获得固定的分类任务集的高质量结果是众包中的一个关键问题。应探索引入人工智能模型来补充该过程。然而,现有的方法很少直接解决这个问题;现有的方法是在如何使用嘈杂的众包数据训练人工智能模型的背景下提出的。本文提出了一种更直接的方法来解决在有限的预算下引入人工智能来提高人类工作者在固定数量任务中的结果的问题;我们将人工智能模型视为同事,并汇总人类和人工智能工作者的结果。提出的“人机协同 EM”(HAEM)算法扩展了 Dawid-Skene 模型,将 AI 模型视为同事,并明确计算它们的混淆矩阵以得出更高质量的聚合结果。我们进行了大量的实验,并将 HAEM 与两种方法(MBEM 和 Dawid-Skene 模型)进行了比较。我们发现,在大多数情况下,基于 AI 的 HAEM 比 Dawid-Skene 模型表现出更好的性能,并且当 AI 模型性能不佳时,它表现出比 MBEM 更好的性能。
Primary Healthcare System Enhancing Project (2024 to 2028) in Sri Lanka, supported by the World Bank ......................................................................................................................................... 20
报告分为三个部分。在第一部分中,我们回顾了现有的软件质量保证措施和技术——那些为传统软件开发并应用于传统软件的措施和技术。这部分对软件可靠性和指标、静态和动态测试以及正式规范和验证进行了相当全面的概述,可能会引起那些不关心人工智能软件的人的兴趣。在第二部分中,我们考虑了基于人工智能的软件的特征、第一部分中确定的措施和技术的适用性和潜在效用,并回顾了专门为基于人工智能的软件开发的少数方法。在本报告的第三部分中,我们提出了对这一重要领域的进一步探索的评估和建议。提供了包含 194 个条目的详尽参考书目。
蛋白质结构和遗传变异建模生物信息学软件开发人员(2 个岗位) 0 FOG00792 09/05/2023 暑假接待组长 0 MED03589 20/05/2023 项目经理 0 ENG02397 28/07/2023 项目经理 2 ENG02307 21/06/2023 研究助理 75 MED03612 07/06/2023 患者安全研究助理 1 ENG02379 14/06/2023 研究助理 24 ENG02509 04/06/2023 研究助理 1 MED03753 21/06/2023 研究助理 1 PRO00879 01/10/2023 员工关系管理员 10 ENG02434 16/06/2023 研究助理 10 MED03749 10/08/2023 Julia Anderson Helix 中心实习生 0 ENG02524 03/10/2023 研究助理 13 PRO00662 27/06/2023 员工关系管理员 0 ENG02477 14/06/2023 研究助理 1 NAT01392 11/09/2023 格兰瑟姆研究所联合主任 – 气候变化与环境 2