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太空中的“黑洞”从太空发现正电子
)> 太空中可能布满“黑洞”。这是在克利夫兰举行的美国科学促进会会议上，天文学家和物理学家提出的，他们是所谓退化恒星方面的专家。退化恒星不是道德低下的好莱坞类型。它们是垂死的恒星，或白矮星，占天空中所有恒星的 10% 左右。它们发出的微弱光线来自生命最后阶段留下的少量热量。目前尚不清楚恒星是如何悄然衰落成为白矮星的。退化恒星由密集的电子和原子核或原子核组成。它们的密度如此之大，以至于一小撮物质就重达一吨。理论上预测，一些这样的恒星的密度为每小撮一百万吨。当这种情况发生时，恒星基本上是由中子和奇异粒子组成的。由于退化恒星的密度如此之大，其引力场非常强。根据爱因斯坦的广义相对论，当一颗退化恒星的质量增加时，它会突然坍缩，恒星强大的引力场会向自身收缩，从而形成宇宙中的“黑洞”。
比较使用一致框架来限制未来欧洲气候预测的方法水仍然是气候变化政策的盲点
1个国家中心，我的道路，大学，de toulouse，Me´te´o-France，CNRS，CNRS，Toulouse，法国，法国，2气象学系和国家雷丁大学的世界地球观察中心，英国雷丁大学，英国，3个Grupo de grupo de grupo deIngenierı” De Antioquia大学，梅德利大学，哥伦比亚，4大都会办公室，哈德利中心，埃克塞特，英国，5个全球系统研究所，埃克塞特大学，埃克塞特大学，英国埃克塞特大学，英国6号，伦敦大学，隆德大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，瑞典7个国家研究委员会，意大利国家研究委员会，大气科学和cnria duvi efi nazia vusia duviia duviia duviia duviria duviia duviiia duviia duvitutia duviiia duviia duvitutiatia duvitutia和（INGV），意大利博洛尼亚，印度新德里8号国际水管理学院/CGIAR，印度9印度热带气象学院，浦那，马哈拉施特拉邦，印度马哈拉施特拉
人工智能图像：人工智能伦理的盲点
摘要 本文认为人工智能伦理通常忽视了与人工智能科学传播相关的问题。特别是，本文关注的是人工智能的视觉传播，更具体地说，关注的是人工智能科学传播中某些库存图片的使用——特别是那些以过度使用蓝色和反复出现的主题为特征的图像，例如雌雄同体的面孔、半肉半电路的大脑，以及米开朗基罗的《创造亚当》的变种。在第一部分中，作者引用了“指称主义”科学传播伦理来对这些图像进行伦理评估。从这个角度来看，这些图像是不道德的。虽然科学传播伦理通常提倡谦虚和谦逊等美德，但类似的图像却是傲慢和过度自信的。在第二部分中，作者使用了法国哲学家雅克·朗西埃的“感性分布”、“分歧”和“沉思形象”的概念。朗西埃的思想为对这些人工智能形象的更深入批判铺平了道路。类似形象的问题不在于它们缺乏对“事物本身”的参考。而是在于它们扼杀了任何可能对人工智能产生分歧的形式。然而，作者认为，库存图像和其他流行的人工智能图像本身并不是问题，它们也可以是一种资源。这取决于这些图像是否真正有可能支持各种形式的沉思。在结论中，问题在于本文提出的人工智能图像伦理或政治是否可以直接应用于人工智能伦理。
投资制药行业：如何发现领先的候选药物
脚注 1. PhRMA。（2022 年）。2021 年概况：生物制药研究行业。 2. JAMA。（2020 年 3 月 3 日）。2009 年至 2018 年将新药推向市场所需的研发投资估计。 3. NIH。（2019 年 6 月）。药物开发和自适应试验设计的 II 期试验。 4. PhRMA。（2023 年）。2022 年 PhRMA 年度会员调查。 5. Evaluate Pharma。（nd）。竞争对手分析仪 | 按适应症划分的销售额。访问于 2024 年 4 月 2 日。 6. 食品药品监督管理局。（nd）。新分子实体 (NME) 药物和新生物制剂批准。访问于 2024 年 1 月 1 日。 7. Drugs.com。（2022 年 8 月 25 日）。Humira FDA 批准历史。 8. Evaluate Pharma.（nd）。Evaluate Omnium：风险与回报概述。访问日期：2024 年 4 月 2 日。9. Evaluate Pharma.（nd）。孤儿药：概述。访问日期：2024 年 4 月 2 日。10. 同上。11. Evaluate Pharma.（nd）。传统：技术概述。访问日期：2024 年 4 月 2 日 12. Evaluate Pharma.（nd）。生物技术：技术概述。访问日期：2024 年 4 月 2 日 13. Evaluate Pharma.（nd）。细胞疗法：技术概述。访问日期：2024 年 4 月 2 日
AG 30. 基于机器视觉的除草点喷洒
甘蔗产业的自动精准除草点喷洒技术有望提高产量，同时减少除草剂的使用。然而，基于杂草光学特性感知的商用技术通常仅限于检测土壤背景下的杂草（即检测棕色上的绿色），不适合检测生长中的作物中的杂草。机器视觉和图像分析技术可能使叶子的颜色、形状和纹理能够区分植物种类。国家农业工程中心 (NCEA) 开发了一种基于机器视觉的除草点喷洒演示装置，以甘蔗作物中的杂草 Panicum spp. (几内亚草) 为目标，这需要区分绿草杂草和绿草作物。该系统在夜间对成熟的几内亚草有效运行，但需要进一步研究使系统在更广泛的条件下运行（例如一天中的不同时间和作物生长阶段）。可能需要多光谱成像和形状分析等技术来实现更强大的杂草识别。考虑了机器视觉检测甘蔗作物中的几内亚草和其他杂草物种的影响。简介甘蔗作物中的杂草竞争会显著降低产量（Hogarth 和 Allsopp，2000 年），并可能缩短作物周期（即宿根数量）。自动化、有针对性的喷雾
2022 ACSC Cercospora叶斑杀菌剂程序
水量 - CLS杀菌剂需要出色的覆盖范围来保护糖叶表面。要实现这一目标，需要每英亩15至20加仑的水。使用将产生250-350µm（微米）中等液滴尺寸的喷嘴最适合杀菌剂应用。利用喷嘴制造商的建议申请压力，以最大程度地覆盖叶子。喷雾间隔 - 在您所在地区发现CL后，提早开始并保持正轨。应用之间的时间间隔不得超过12天，在不利天气条件（雨，风，冰雹）周围尽可能最好地计划。仅EBDC的效果遵循7-8天的喷雾间隔。草甘膦罐混合物 - 不建议使用CLS杀菌剂应用，因为草甘膦和CLS杀菌剂应用的最佳水量需求不同，因为目标害虫不相同。三唑
全职自我赞助 - 赛点II
临时选择的候选人清单可满足M Tech的其他基本要求（全职赞助），而无需在2024-2025学年（7月至2024年7月至2024年）的学年08.08.2024通过现场II。以下候选人已被临时选择，但要满足M Tech（全职赞助）计划的其他基本要求，该计划于2024 - 2025年学年（7月至2024年7月至2024年），于08.08.2023通过现场II。他们必须通过Institute Feage付款链接在Institute网站上可用的费用付款链接存入直到12.08.2024的费用，但未能自动取消其候选人资格。入院将是临时的，直到验证资格条件和必要文件后，研究所的学术部分确认了注册（12.08.2024）。候选人必须与各自部门的亲自报告进行注册。候选人必须在研究所报告时将其所有原始证书/文件带到研究所网站上的日期：
M.Tech 现场录取空缺座位表 (...
学院 部门 项目组 OC OB SC ST OCPWD OBPWD SCPWD STPWD 总计 莫蒂拉尔尼赫鲁国立科技学院 阿拉哈巴德 - (AL)
表 1-4 REV 1 FY-22 符合晋升条件的职位
少尉指挥官驻地 (O-4) 编号 UIC 指挥官驻地 BSC 1 21345 CG 52 BUNKER HIL SHP ENG GASTBN 02870 2 21346 CG 53 MOBILE BAY SHP302 ENG 2814N ENG GASTBN 02870 4 21388 CG 55 莱特湾 SHP ENG GASTBN 02870 5 21389 CG 56 圣哈辛特 SHP ENG GASTBN 02870 6 21428 CG 57 莱克尚普 SHP ENG GASTBN 02870 7 214729 SHP ENG CG G8EA 58 7 CG 59 普林斯顿 SHP ENG GASTBN 02870 9 21449 CG 60 诺曼底 SHP ENG GASTBN 02870 10 21450 CG 61 蒙特利 SHP ENG GASTBN 02870 11 21451 CG 62 CHANCELVIL SHP ENG GASTBN 02870 12 21623 CG TB17 SHP23 E GASTBAN 64 GETTYSBURG SHP ENG GASTBN 02870 14 21625 CG 65 CHOSIN SHP ENG GASTBN 02870 15 21656 CG 66 顺化市 SHP ENG GASTBN 02870 16 21657 CG 67 希洛 SHP ENG GASTBN 02870 17 21658 CG 68 安西奥 SHP ENG GASTBN 02870 18 ENGUR216890 19 21827 CG 70 伊利湖 SHP ENG GASTBN 02870 20 21828 CG 71 CP ST GORG SHP ENG GASTBN 02870 21 21829 CG 72 维拉湾 SHP ENG GASTBN 02870 22 21830 CG 73 PT 皇家 SHP ENG GASTBN 02870 23 N3NTLHP24 03368 CVN 68 NIMITZ SHP REACT/INST ENG 26350 25 03368 CVN 68 NIMITZ SHPENGN MNPROP 26360 26 03369 CVN 69 EISENHOWE SHP REACT CTL/REA 26320
发现差异：ChatGPT4-Vision 可以改变放射学人工智能吗？
标题：找不同：ChatGPT4-Vision 能否改变放射学人工智能？Brendan S Kelly1-4（通讯作者）、Sophie Duignan2、Prateek Mathur2、Henry Dillon1、Edward H Lee5、Kristen W Yeom5、Pearse Keane6、Aonghus Lawlor2、Ronan P Killeen 1. 附属机构 1. 爱尔兰都柏林圣文森特大学医院 2. 爱尔兰都柏林 UCD 数据分析洞察中心 3. 爱尔兰都柏林威康信托基金 - HRB，爱尔兰临床学术培训 4. 爱尔兰都柏林大学学院医学院 5. 斯坦福大学露西尔帕卡德儿童医院，美国加利福尼亚州斯坦福 6. 伦敦大学学院人工智能教授 摘要：OpenAI 的旗舰大型语言模型 ChatGPT 现在可以接受图像输入（GPT4V）。“找不同”和“医疗”被认为是新兴应用。医学图像的解释是一个动态过程，而不是静态任务。多发性硬化症的诊断和治疗取决于对放射学变化的识别。我们旨在比较 GPT4V 与训练有素的 U-Net 和 Vision Transformer (ViT) 的零样本性能，以识别 MRI 上的 MS 进展。纳入 170 名患者。随机使用 100 张未见过的配对图像进行测试。U-Net 和 ViT 的准确率均为 94%，而 GPT4V 的准确率仅为 85%。GPT4V 在 6 种情况下给出了过于谨慎的非答案。GPT4V 的准确率、召回率和 F1 分数分别为 0.896、0.915、0.905，而 U-Net 分别为 1.0、0.88 和 0.936，ViT 分别为 0.94、0.94、0.94。与经过训练的模型相比，GPT4V 的出色性能和无代码拖放界面表明，GPT4V 有可能颠覆 AI 放射学研究。然而，错误分类的病例、幻觉和过于谨慎的不回答证实，它尚未准备好用于临床。GPT4V 的广泛可用性和相对较高的错误率凸显了对非专业用户的谨慎和教育的必要性，尤其是那些无法获得专家医疗保健的用户。关键词：计算机视觉、变化检测、ChatGPT、大型语言模型、MRI、多发性硬化症。要点：