在新墨西哥大学机器人与自动化国家重点实验室 (ACE),学生和教职研究人员正在使用软计算技术创建自主控制范例,为机器人提供“智能”。美国国家航空航天局机器人与自动化国家重点实验室当前的研究课题之一是使用多个自主机器人协作执行任务。这些机器人与石器机器人方法相比,具有多种优势,例如通过数量冗余实现的稳健性、减小的尺寸和重量,以及降低生产成本。模糊逻辑和模糊控制、传感器融合和规则层次方法使这些复杂系统能够运行。最后,通过进化方法优化的分层模糊系统作为控制器,与算法相结合,被两支对立的机器人队伍用来进行足球比赛。在本系列文章的第一部分中,我们将讨论模糊逻辑和模糊控制。第二部分将探讨机器人足球的模糊控制和模糊行为。
背景:当前通过多重聚合酶链反应(M-PCR)在怀疑的UTI病例中鉴定出许多新兴的尿道病。标准尿培养(SUC)的检测率明显较低,引发了有关这些生物是否与尿路感染并真正引起炎症的问题。目的:确定通过M-PCR检测到的微生物是否可能通过测量有症状患者尿液中的炎症生物标志物来引起UTI。设计,设置和参与者:中游无效的尿液是从≥60岁的受试者收集到泌尿科诊所的,在01/2023至05/2023之间,泌尿科症状(n = 1132)(n = 1132)。微生物检测是通过炎症相关的生物标志物(中性粒细胞明胶相关的脂肪蛋白,白介素8和白介素1β)是通过酶联免疫吸收测定的。生物标志物阳性是针对个体和生物体,大肠杆菌和非大肠杆菌病例,新出现的尿道病,单粒细胞和多菌病例测量的。结果测量和统计分析:使用2个样本Wilcoxon等级总测试比较分布,而2尾p值<0.05被认为具有统计学意义。结果和局限性:在823(72.7%)样品中,M-PCR为阳性,其中28个(93%)的微生物/组被检测到。28个检测到的微生物/组的26个(93%)在> 66%的病例中≥2个生物标志物阳性。非大肠杆菌病例和大肠杆菌病例均具有显着的生物标志物阳性(p <0.05)。的局限性是,一些生物的患病率较低,从而推断出他们的个人意义很困难。结论:M-PCR鉴定出的大多数微生物与通过生物标志物阳性测量的主动炎症有关,表明它们在有症状的患者中可能是UTI的原因。这包括经常未被标准尿培养物检测到的新兴尿道病。
PASUC 咨询第 104 号,s。2024 致:所有 SUC 主席/主管 来自:主席 Tirso A. Ronquillo 博士 主题:第 26 届 SPVM 全国物理会议 日期:2024 年 8 月 12 日 谨此批准由棉兰老岛维萨亚斯大学 (SPVM) 与棉兰老岛国立大学伊利甘理工学院 (MSU-IIT) 和圣托马斯大学 (UST) 合作举办的第 26 届 SPVM 全国物理会议。SPVM 全国会议将于 2024 年 10 月 17 日至 19 日在马尼拉桑帕洛克的 UST 举行。今年的会议将包括各种全体会议和平行会议,并辅以海报展示,展示材料科学、空间科学、纳米技术、医学物理学、光子学、计算物理学、理论物理学和复杂系统软物理学领域的相关研究成果。此外,会议还将深入探讨具有重要意义的实际领域,例如功能物理教育计划和物理教学中的教学进步。一年一度的 SPVM 聚会始终为物理研究人员、专家、教育工作者、学生和国际物理学家提供一个活跃的交流平台,培养一个充满活力的知识共享社区。今年的会议计划与 2024 年先进功能材料和纳米技术国际会议 (ICAFMN)、2024 年复杂系统国际会议 (IMCS) 和国际粒子与辐射会议 (ICPR) 同时举行。演讲者和感兴趣的参与者可以通过访问会议网站 https://spvm.org.ph/ 预先注册并了解有关此活动的更多信息。附件是活动海报,供您参考。您的办公室可以通过电子邮件 spvmsecretariat@gmail.com 或电话号码 (063) 221-4050 转 55 本地 414 联系 SPVM 秘书处 MSU-IIT,以进行进一步咨询。TIRSO A. RONQUILLO,东盟工程总裁
像每年一样,我们想回顾过去的一年,在2022年的TucReport中,就像上一年一样,这被Covid -19 -19的大流行所掩盖。但是,我相信作为一个大学家庭,我们将这一挑战很好地解决了。,尽管大流行,但我们再次能够在2022年在大学的所有领域中取得重大成功。这些包括:hzwo e的成功。 V.-与我们的大学相关联,并得到了我们的支持 - 在全国性的国家氢中心的竞争中,获得杰出教授的收购,包括实现莱布尼斯奖得主奥利弗·G·施密特(Oliver G. Schmidt)的举动,奥利弗·G·施密特(Oliver G. application as an associa ted supporter of the German House of Science and Innova tion in San Francisco, the achievement of an excellent result in the Stifterverband's "Gründungsradar 2020," the receipt of a funding notification by the BMBF, which provides 15 milli on euros for the development of the Refrigeration and Energy Technology Research Platform in Reichenbach and the BMVI funding decision of 10 million euros for Annaberg -Buchholz的智能铁路连接校园的进一步发展,以及授予DHV批准的公正和透明任命谈判的批准 - 作为萨克森州的第一所和唯一的大学,以及全国17所大学之一。当然,这些只是几个事件和糟糕的事件 - 在一年中,由于Covid -19的大流行,大学再次承受着极高的压力。尤其是在这种背景下,我要衷心感谢我们的大学的所有成员,其杰出的承诺,其INS的作品,身体和代表!
他为Sta rtup s,c e le b ritie s,c e le b ritie s and com an nd com and com nd com nd com nd com nd oi a s oi a s oi a s oi a s oi a s o nd com nd com nd com an nd com nd com nd com n n n na n na n na n na n na ge r努力lle ry(美国医学博士)他的la te p roje c t a tha m e s inte rna tiona l usine ss s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s a preg a proga ra m e a a ge r a s s s s s s s s s s s s s s s s a grop ra m e a n g e r s s in nd tive creve tive nd tive nd tive rp上升的进步阶段的进步率很高nd socia l affa irs。他为ulke d a s n ind ind ind in n d o nd conconconconconconconconconconconconcy>
钛(Ti)植入物以其机械可靠性和化学稳定性而闻名,这对于肉体再生至关重要。已经开发了各种形状控制和表面修饰技术,以增强生物学活性。尽管胶原蛋白/磷灰石骨微结构对机械功能,抗菌特性以及生物相容性,精确和多功能模式控制对重生微结构至关重要。在这里,我们开发了一种新型的成骨裁缝条纹 - 微图案MPC-TI底物,可诱导对定向骨基质组织的遗传水平控制。这种生物材料是通过微观图2-甲基丙酰氧甲基乙基磷酸胆碱(MPC)聚合物通过选择性光反应到钛(Ti)表面上产生的。Stripe-Micropatened MPC-TI底物建立了一个独特的细胞粘附界面,可通过肌动蛋白细胞骨架比对来稳健地诱导成骨细胞细胞骨架对准,并促进形成骨骼模拟骨骼的骨骼与方向的胶原蛋白/apatite consue。更多,我们的研究表明,通过激活Wnt/β -catenin信号传导途径,促进了这种骨比对过程,该途径是由强烈的细胞比对引导引起的核变形引起的。这种创新的材料对于个性化的下一代医疗设备至关重要,提供了高可定制性和骨微结构的积极恢复。调节细胞粘附和细胞骨架比对的创新方法激活了Wnt/β -catenin信号传导途径,对于骨分化和方向至关重要。的意义陈述:这项研究表明了一种新型的成骨剪裁条纹 - 微调Micropatened MPC-TI底物,该基材基于遗传机制诱导成骨细胞比对和骨基质方向。通过采用光反应性MPC聚合物,我们成功地微孔钛表面,创建了一种生物材料,从而刺激单向成骨细胞排列,并增强了天然骨模拟于天然骨模拟各向异性微观结构的形成。这项研究提出了第一种生物材料,该生物材料人为地诱导机械上各向异性骨组织的构建,并有望通过增强骨骼不同的诱导和方向来促进功能性骨骼再生 - 靶向骨组织的数量和质量。
前瞻性陈述 本报告包含经修订的 1995 年私人证券诉讼改革法所定义的前瞻性陈述。前瞻性陈述是非历史事实的陈述。这些陈述包括预测和估计及其基本假设、关于未来财务结果、事件、运营、服务、产品开发和潜力的计划、目标、意图和期望的陈述,以及关于未来业绩的陈述。前瞻性陈述通常用“预期”、“预计”、“相信”、“打算”、“估计”、“计划”等词语和类似表述来表示。尽管赛诺菲管理层认为此类前瞻性陈述所反映的预期是合理的,但投资者仍需注意,前瞻性信息和陈述受各种风险和不确定性的影响,其中许多风险和不确定性难以预测且通常超出赛诺菲的控制范围,可能导致实际结果和发展与前瞻性信息和陈述中表达、暗示或预测的结果和发展存在重大差异。这些风险和不确定性包括但不限于:研发固有的不确定性、未来临床数据和分析(包括上市后数据和分析)、FDA 或 EMA 等监管机构关于是否以及何时批准可能为此类候选产品提交的任何药物、设备或生物申请的决定以及它们关于标签和其他可能影响此类候选产品的可用性或商业潜力的事项的决定、候选产品即使获得批准也可能无法获得商业成功、治疗替代品的未来批准和商业成功、赛诺菲从外部增长机会中获益的能力、完成相关交易和/或获得监管批准的能力、与知识产权相关的风险以及任何相关的未决或未来诉讼以及此类诉讼的最终结果、汇率趋势和现行利率、不稳定的经济和市场条件、成本控制举措及其后续变化,以及 COVID-19 对我们、我们的客户、供应商、供应商和其他业务合作伙伴以及他们中任何一个的财务状况以及我们的员工的影响以及对全球经济整体的影响。COVID-19 对上述任何一项产生的任何重大影响也可能对我们产生不利影响。这种情况正在迅速变化,可能会产生我们目前尚不了解的其他影响,并可能加剧其他先前确定的风险。风险和不确定性还包括赛诺菲向美国证券交易委员会和法国金融市场管理局提交的公开文件中讨论或确定的不确定性,包括赛诺菲截至 2020 年 12 月 31 日的 20-F 表年度报告中“风险因素”和“前瞻性陈述警示声明”下列出的不确定性。除适用法律要求外,赛诺菲不承担更新或修改任何前瞻性信息或声明的义务。
生成AI(AI)的广泛采用正在转变业务,有65%的受访者在最新的麦肯锡全球AI调查中报告了常规使用情况。十个月前的这一重大增长表明,组织现在真正利用这项技术来推动业务价值。该调查强调了与AI一代相关的收益和风险,以及最佳表现者的最佳实践。关键发现包括: * Gen AI的采用率在全球范围内激增,有72%的受访者的组织使用了AI功能。*对AI代的兴趣导致采用了更广泛的AI功能,并具有真正的全球范围。*专业服务和公司现在在业务的更多部分中使用AI,其中一半的受访者说他们的组织已在两个或多个业务职能中采用了AI。* Gen AI的采用率在可以创造最有价值的功能中最常见,例如营销和销售,产品和服务开发等。*与2023年相比,在营销和销售中发现了最大的增长,据报道采用率翻了一番。该调查还提供了有关AI代和分析AI的不同行业如何预算的见解。随着行业适应AI投资,响应表明,在生成(Gen)AI和非生成分析-AI解决方案上花费的数字预算大致相同。但是,与Gen AI相比,较大的片段在分析AI上花费了20%以上。Gen AI使用产生有意义的收入,供应链和库存管理。展望未来,大多数受访者预计在未来三年内,AI投资增加,人力资源的股份报告成本最大。AI Gen创造的价值在业务职能之间各不相同,受访者援引成本降低和收入增长。Analytical AI投资在服务运营和营销和销售中的收入增长中产生了成本收益。认识到与Gen AI使用相关的风险,企业正在承认数据管理,模型管理和安全风险。一个值得注意的问题是产出或缺乏解释性的不准确。许多组织由于AI使用而导致负面后果,有44%的报道至少有一个后果。该调查还探讨了组织如何部署AI代功能,揭示三种原型:使用现成解决方案的接受者;使用专有数据和系统定制工具;制造商开发了自己的基础模型。结果表明,许多组织都发现适用于其业务需求的现成产品,但也正在追求定制或开发机会。实施AI所需的时间在企业之间有所不同,一些组织在不到一个月的时间内实现了生产准备就绪。但是,自定义或专有模型通常需要更长的实施期限,需要五个月或更长时间才能部署。高性能组织仍在成功利用AI。数据在捕获价值中起着至关重要的作用,有70%的高性能者遇到了与数据相关的困难。这些开创性的公司将其EBIT的很大一部分归因于AI代的部署,其中46位受访者报告了有意义的贡献。高性能者在多个业务职能中使用AI,平均申请区域为三个领域,而其他组织则为两个。他们更有可能在风险管理,战略和公司融资,供应链和库存管理中实施AI Gen Solutions。高性能的公司还优先考虑与Gen-AI相关的风险,其中一半以上报告了负面后果,例如网络安全漏洞和IP侵权。因此,在利用AI代时,他们更加重视监管合规,环境影响和政治稳定。他们更有可能遵循与风险相关的最佳实践,包括在解决方案开发的早期涉及法律功能(图11)。AI采用中的高性能者面临的挑战超出了风险,例如数据管理困难,培训数据不足和操作模型问题。 他们还努力实施敏捷的工作方式和有效的冲刺绩效管理。 麦肯锡最近进行的一项在线调查涉及来自各个地区,行业,公司规模,功能专业和任期的1,363名参与者。 调查发现,有72%的组织在至少一个业务职能中使用AI,从2023年的55%大幅增加。 生成的AI采用也飙升,有65%的组织将其整合到他们的运营中,高于上一年的33%。AI采用中的高性能者面临的挑战超出了风险,例如数据管理困难,培训数据不足和操作模型问题。他们还努力实施敏捷的工作方式和有效的冲刺绩效管理。麦肯锡最近进行的一项在线调查涉及来自各个地区,行业,公司规模,功能专业和任期的1,363名参与者。调查发现,有72%的组织在至少一个业务职能中使用AI,从2023年的55%大幅增加。生成的AI采用也飙升,有65%的组织将其整合到他们的运营中,高于上一年的33%。生成AI采用的激增是由其多功能应用程序驱动的,包括内容创建,IT支持等。关键业务领域,例如营销,销售,产品开发以及生成AI的转化。但是,许多公司对其AI投资保持谨慎,将其数字预算的不到5%分配给了生成AI。AI生成的价值可以带来可观的成本节省和收入增长,高性能组织利用多个功能的AI来驱动回报。但是,这些好处的另一面是裁员的必然性,只有少数族裔积极努力减轻相关风险。利用AI值的挑战包括数据管理,降低风险和AI的扩展,而与生成AI相关的风险包括不准确性,网络安全威胁和知识产权问题。成功的AI集成的最佳实践涉及定期审核,偏见检查,治理框架以及与业务需求相符的自定义AI模型。在实施AI功能可能会迅速,而扩展AI仍然是一个挑战,尤其是在操作模型和技术基础架构方面。智能策略将是释放AI真正潜力的关键,尤其是在应对当前挑战时。掌握创新和运营效率之间这种平衡的公司将在明天的景观中蓬勃发展。您现在可以在线访问McKinsey报告的更多见解。
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