阿拉伯石油出口国及其雇员,由阿拉伯石油组织的基础国家的政府根据1968年1月9日在贝鲁特签订的协议,公元9月9日在贝鲁特订立的协议,与萨特阿拉伯王国的杰克·扎克(Saudi Arabia of Sheik and sheik ahmed sheik sheik sheik and sheik ahmed sheik and ahmed shey ahmed ahmed ahmed ahmed ahmed ahmed sheik and shawwal 1387 AH)相对应。利比亚王国的政府代表石油事务部长代表易卜拉欣·汉加里先生。科威特州政府,由他的阁下阿卜杜勒·拉赫曼·萨利姆·阿蒂奇(Abd al-Rahman Salim al-Atiqi),财政和石油部长。试图在他们之间建立关于外交特权和豁免权的协议,而阿拉伯石油出口国及其在组织成员国中的雇员享有的协议已同意以下规则:
@misc{bari2024allamlargelanguagemodels, title={ALLaM: Large Language Models for Arabic and English}, author={M Saiful Bari and Yazeed Alnumay and Norah A. Alzahrani and Nouf M. Alotaibi and Hisham A. Alyahya and Sultan AlRashed and Faisal A. Mirza and Shaykhah Z. Alsubaie and Hassan A. Alahmed and Ghadah Alabduljabbar and Raghad Alkhathran and Yousef Almushayqih and Raneem Alnajim and Salman Alsubaihi and Maryam Al Mansour and Majed Alrubaian and Ali Alammari and Zaki Alawami and Abdulmohsen Al-Thubaity and Ahmed Abdelali and Jeril Kuriakose和Abdalghani Abujabal和Nora al-Twairesh和Areeb Alowisheq和Haidar Khan},年= {2024},Eprint = {2407.15390} url = {https://arxiv.org/abs/2407.15390},}
摘要 为了减少海上风电场的运营和维护 (O&M) 支出(其中 80% 的成本与部署人员有关),海上风电行业希望通过机器人和人工智能 (RAI) 的进步来寻求解决方案。由于在动态环境中处理已知和未知风险的复杂性,住宅超视距 (BVLOS) 自主服务的障碍包括运行时安全合规性、可靠性和弹性方面的运营挑战。在本文中,我们采用了共生系统方法 (SSOSA),该方法使用共生数字架构 (SDA) 来提供支持技术的网络物理编排。实施 SSOSA 可以实现合作、协作和确证 (C 3 ),以解决自主任务期间的安全性、可靠性和弹性的运行时验证。我们的 SDA 提供了一种同步机器人、环境和基础设施的分布式数字模型的方法。通过 SDA 的协调双向通信网络,远程操作员可以提高对任务概况的可见性和理解。我们在受限操作环境中的资产检查任务中评估了我们的 SSOSA。展示了我们的 SSOSA 克服安全性、可靠性和弹性挑战的能力。SDA 支持生命周期学习和共同进化,并在互连系统之间共享知识。我们的结果评估了可能危及自主任务的突发和渐进故障以及未知事件。使用分布式和协调决策,SSOSA 增强了对任务状态的分析,其中包括对驻留机器人内关键子系统的诊断。此次评估表明,SSOSA 为 BVLOS 自主任务提供了增强的运行时操作弹性和安全合规性。SSOSA 有可能成为一种高度可转移到其他任务场景和技术的方法,为实现可扩展的自主服务提供了途径。
特约作者:Abhishek Gupta、Agnis Stibe、Alex Guilbault、Alex Wang、Alf Rehn、Anand Ranganathan、Angeliki Dedopoulou、Anthony Mills、Arathi Sethumadhavan、Aruna Kolluru、Aruna Pattam、Badr Boussabat、Boyka Simeonova、Christian Rudin、Cynthia Rudin , 大卫·佩雷拉,迪玛·图尔钦、爱德华·皮泽-纳普、埃莉诺·沃森、艾玛·达克沃斯、恩里科·帕奈、伊娃·阿加帕基、乔治·帕努、古勒斯坦·拉德万、格特扬·博莱特、哈里·马曼加基斯、希曼什·阿拉哈巴迪、贾尔·里贝罗、雅罗斯拉夫·布拉哈、詹妮弗·维多利亚·斯库雷尔、若昂·阿泽维罗、约翰·阿布鲁多汤普森、乔恩·斯基尼尔·阿古斯特森、 Jordi Guitart、Joseph Yun、Jyotirmay Gadewadikar、Kashyap Kompella、Luca Sambucci、Marly Nika、Mathew Hughes、Mayte Hidalgo、Michael Wu、Mike Tamir、Nazar Zaki、Netanel Eliav、Prakash Natarajan、Andy Pardoe 教授、Eleni Mangina 教授、Raj Madan、理查德·本杰明斯、萨米兰·高什、谢林·马修、Siddha Ganju、Simon Greenman、Steve Shwartz、Sunil Kumar、Therese Svensson、Tirthajyoti Sarkar、Veena Calambur、Yannis Kalfoglou、Yasen Dimitrov 概念、制作和编辑:George Krasadakis 制作协助:Lucy Woodhead 原创视觉设计:Coy Chen
摘要 目的 比较两个执行规范性脑容量分析的人工智能软件包,并探索它们是否会在临床背景下对痴呆症诊断产生不同的影响。方法 回顾性地纳入了 60 名患者(20 名阿尔茨海默病、20 名额颞叶痴呆、20 名轻度认知障碍)和 20 名对照。每个受试者使用两家专有制造商的软件包处理一次 MRI,为每个受试者生成两份定量报告。两名神经放射科医生仅使用这些报告中的规范容量分析数据分配强制选择诊断。他们将体积分布分类为“正常”或“异常”,如果“异常”,他们会指定最可能的痴呆亚型。通过比较(1)基于软件输出的诊断之间的一致性;(2)诊断准确性、敏感性和特异性;来评估软件包之间的临床影响差异;和 (3) 诊断信心。还比较了定量输出,以提供任何诊断差异的背景。结果 软件包之间的诊断一致性为中等,用于区分正常和异常体积(K = .41– .43)和特定诊断(K = .36–.38)。但是,每个软件包在区分正常和异常概况时都产生了较高的观察者间一致性(K = .73–.82)。软件包之间的准确度、灵敏度和特异性没有差异。对于一个评估者来说,不同软件包之间的诊断信心是不同的。软件包之间的全脑颅内容积输出不同(10.73%,p < .001),用于诊断的规范区域数据相关性弱至中等(r s = .12–.80)。结论 用于脑 MRI 定量规范评估的不同人工智能软件包可以在临床解释层面产生不同的效果。诊所不应假设不同的软件包可以互换,因此建议在采用之前对软件包进行内部评估。
本期的第一章是由Sara Alnashar(MTI高级经济学家),Fatma El-Ashmawy(MTI顾问)和Jala Youssef(MTI顾问)编写的。第二章以“数字政府转型”为重点主题的第二章由萨拉·阿尔纳沙(Sara Alnashar),Yosra Bedair(Yosra Bedair)(顾问,治理和MTI顾问)和Fatma El-Ashmawy和Fatma El-Ashmawy编写,并借鉴了由世界银行团队编写的数字经济评估(DECA)报告(DECA),包括Eric Digital Develient,Nightical Dectording,Newertial Sceert,MAHA SUSSEIN,MAHA SUSTERIND,MIDAHAS SASSEIN,包括Eric Decortion finalist,MAHA SUSTERING,MIDAHAS AHAS AUSHAS,公司-IFC),Carlo Maria Rossotto(全球基础架构首席投资官),Tim Kelly(DD的主要数字开发专家,DD),Jerome Bezzina(高级数字发展专家,DD),Zaki B. Khoury(高级数字发展专家,DD)经济学家,DD),Fausto Patino(年轻专业人士),Oya Pinar Ardic Alper(高级金融部门专家,财务,竞争力和创新-FCI),Harriet Nannyonjo(高级教育专家,教育专家),Aun Ali Rahman,Ali Ali Rahman(金融部门专家) Fatma Ibrahim(法律顾问)。关于“国际贸易流程数字化转型”的盒子是由Marwa Mahgoub(IFC运营官)和Lazar Ristic(FCI顾问)撰写的。
Mohamed Ait Babram,Cadi Ayyad大学,摩洛哥Abdelhadi AIT DADS,CADI AYYAD大学,摩洛哥Mohamed Amouch,Chouaib Doukkali大学,摩洛哥Chaouki Aouiti,迦太基大学,突尼斯·皮埃尔·奥格尔(Pierre Augre) div>Aziz-Aalaoui,勒阿弗尔大学诺曼底大学,法国Aicha Bounaim,Schlumberger,Norvege,Norvege Hamid Boundit,Ibn Zohr University,Moocco Jamal Bouyaghroumeni,哈桑二世卡萨布兰卡大学,摩洛哥Zaki Chibani,Cadi Ayyad University,摩洛哥Mohamed El Alaoui Talibi,Cadi Ayyad University,摩洛哥Hassan El El Amri,哈桑二世卡萨布兰卡大学,摩洛哥Abdelhaq El Jai,法国佩皮根扬大学,法国萨米拉·埃尔·亚科比,法国佩皮尼大学,法国哈利尔·埃兹尼比,摩洛哥的卡迪·艾雅德大学(Cadi Ayyad University)说,摩洛哥的伊本·佐尔大学(Ibn Zohr University),我的Lhassan Hbid,卡迪·艾雅德大学(Cadi Ayyad University),摩洛哥穆罕默德·卡迪(Mohamed Khadi) El Haj Laamri,法国洛林大学,法国Lahceen Maniar,Cadi Ayyad University,Morocco Olivier Monga,IRD,法国Ali Moussaoui,Tlemceen,Algeria,Algeria Youssef Ouknine,Cadi Ayyad University,摩洛哥Mostafa Rachik,Hassan II Casablanca大学,摩洛哥Abdelaziz Rhandi,Cadi Ayyad University,Morocco Hassan Riahi,Cadi Ayyad大学,摩洛哥Mohamed Aziz Taoudi,Cadi Ayyad University,摩洛哥Cemil Tunc,Van Yuzunku Yil University,Turkey Noura Yousfi,Hassan II卡萨布兰卡大学,摩洛哥Mehdi Zahid,卡迪·艾雅德大学,摩洛哥 div>
1。Pigou,L。; Dieleman,s。; Kindermans,P.-J。 ; Schrauwen,B。 使用卷积神经网络的手语识别。 在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会; Agapito,L.,Bronstein,M.M.,Rother,C。,编辑。 ; Springer International Publishing:CHAN,2015年;卷。 8925,pp。 572–578 ISBN 9783319161778。 2。 Zaki,M.M。 ; Shaheen,S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011,32,572–577,doi:10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai,n。; Harada,n。; Chang,Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International(NICOINT)的会议记录中; IEEE:日本京都,2017年6月; pp。 19–24。 4。 bhat,a。; Yadav,V。;达根(Dargan) Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集(INCET); IEEE:印度Belgaum,2022年5月27日; pp。 1-7。 5。 Gupta,Nikhil。 “字符语言转换。” Github,2023年10月29日,github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会(ICME)会议录中; IEEE:意大利都灵,2015年6月; pp。 1-6。 7。 Liang,Z。; Liao,s。;胡,B。 8。 1-4。 9。Pigou,L。; Dieleman,s。; Kindermans,P.-J。; Schrauwen,B。使用卷积神经网络的手语识别。在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会; Agapito,L.,Bronstein,M.M.,Rother,C。,编辑。; Springer International Publishing:CHAN,2015年;卷。8925,pp。572–578 ISBN 9783319161778。2。Zaki,M.M。 ; Shaheen,S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011,32,572–577,doi:10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai,n。; Harada,n。; Chang,Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International(NICOINT)的会议记录中; IEEE:日本京都,2017年6月; pp。 19–24。 4。 bhat,a。; Yadav,V。;达根(Dargan) Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集(INCET); IEEE:印度Belgaum,2022年5月27日; pp。 1-7。 5。 Gupta,Nikhil。 “字符语言转换。” Github,2023年10月29日,github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会(ICME)会议录中; IEEE:意大利都灵,2015年6月; pp。 1-6。 7。 Liang,Z。; Liao,s。;胡,B。 8。 1-4。 9。Zaki,M.M。; Shaheen,S.I。使用基于新视觉的功能组合的手语识别。模式识别信2011,32,572–577,doi:10.1016/j.patrec.2010.11.013。3。Mukai,n。; Harada,n。; Chang,Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International(NICOINT)的会议记录中; IEEE:日本京都,2017年6月; pp。 19–24。 4。 bhat,a。; Yadav,V。;达根(Dargan) Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集(INCET); IEEE:印度Belgaum,2022年5月27日; pp。 1-7。 5。 Gupta,Nikhil。 “字符语言转换。” Github,2023年10月29日,github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会(ICME)会议录中; IEEE:意大利都灵,2015年6月; pp。 1-6。 7。 Liang,Z。; Liao,s。;胡,B。 8。 1-4。 9。Mukai,n。; Harada,n。; Chang,Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。在2017年NICograph International(NICOINT)的会议记录中; IEEE:日本京都,2017年6月; pp。19–24。4。bhat,a。; Yadav,V。;达根(Dargan) Yash手语使用深度学习进行文本转换。在2022年第三届国际新兴技术会议论文集(INCET); IEEE:印度Belgaum,2022年5月27日; pp。1-7。5。Gupta,Nikhil。 “字符语言转换。” Github,2023年10月29日,github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会(ICME)会议录中; IEEE:意大利都灵,2015年6月; pp。 1-6。 7。 Liang,Z。; Liao,s。;胡,B。 8。 1-4。 9。Gupta,Nikhil。“字符语言转换。” Github,2023年10月29日,github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。6。jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。在2015年IEEE国际多媒体和博览会(ICME)会议录中; IEEE:意大利都灵,2015年6月; pp。1-6。7。Liang,Z。; Liao,s。;胡,B。 8。 1-4。 9。Liang,Z。; Liao,s。;胡,B。8。1-4。9。3D卷积神经网络,用于动态手语识别。计算机期刊2018,61,1724–1736,doi:10.1093/comjnl/bxy049。Kanavos,A。; Papadimitriou,O。; mylonas,p。; Maragoudakis,M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。 在第2023届第14届国际信息,情报,系统与应用程序(IISA)会议录中; IEEE:沃尔斯,希腊,2023年7月10日; pp。 张,p。; Wang,D。; Lu,H。多模式视觉跟踪:审查和实验比较。 comp。 Visual Media 2024,10,193–214,doi:10.1007/s41095-023-0345-5。Kanavos,A。; Papadimitriou,O。; mylonas,p。; Maragoudakis,M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。在第2023届第14届国际信息,情报,系统与应用程序(IISA)会议录中; IEEE:沃尔斯,希腊,2023年7月10日; pp。张,p。; Wang,D。; Lu,H。多模式视觉跟踪:审查和实验比较。comp。Visual Media 2024,10,193–214,doi:10.1007/s41095-023-0345-5。
Camille Engel 1, Stéphanie Valence ², Geoffroy DelPlancq 1, Reza Maroofian 3, Andrea Accogli 4, Emanuele Agolini 5, Fowzan Sami Alkuraya 6, Valentina Baglioni 7, Irene Bagnasco 8, Mathilde Becmeur- Lefebvre 9, Enrico Silvio Bertini 10, Ingo Borggräfe11,Elise Brischoux-Boucher 1,Ange-Line Bruel 12,Alfredo Brusco 13,Dalal K. Bubshait 14,Christelle Cabrol 1,Christelle Cabrol 1,Maria Roberta Cilio 15 Carmela di Giacomo 20,Martine Doco-Fenzy 21,Harmut Engels 22,MarionGérard23,Joseph Gleeson 24,Joanna Goffeney 25,Anne Guimier 26,Anne Guimier 26,Frederike L. Harms 27,Henry Hounden 3,Michele Iacomino 28,Michele Iacomino 28,Rauan Kaiyrzanov 29 Karimiani 31,Dror Kraus 32,Paul Kuentz 12; 33,Kerstin Kutsche 34,Damien Lederer 35,Lauren Massingham 36,Cyril Mignot 37,DéborahMorris-Rosndahl 38,Lakshmi Nagarajan 39,Sylvie Odent 40,Sylvie Odent 40,CotthildeVomières26,Jennifer Neil Neil Neil Neil Neil。 Partlow 41,Laurent Pasquier 40,Lynette Penney 42,Christophe Philippe 43,Gianluca Piccolo 44,Cathryn Poulton 45,Audrey Putoux 46,MarlèneRio26,Christelle Rougeot 47,Vincenzo Salpietro 44; 48,Ingrid Scheffer 49,Amy Schneider 49,Siddharth Srivasta 50,Rachel Straussberg 51,Pasquale Striano 44; 48,Enza Maria Valente 52,Perrine Venot 53,Laurent Villard 54,Antonio Vitobello 12,Johanna Wagner 55,Matias Wagner 56,Maha S. Zaki 57,Federizo Zara 44; 48,莱昂内尔·范·马尔德格姆(Lionel Van Maldergem)1,莉迪·伯格伦(Lydie Burglen)58,朱丽叶·皮亚特(Juliette Piard)1,12Camille Engel 1, Stéphanie Valence ², Geoffroy DelPlancq 1, Reza Maroofian 3, Andrea Accogli 4, Emanuele Agolini 5, Fowzan Sami Alkuraya 6, Valentina Baglioni 7, Irene Bagnasco 8, Mathilde Becmeur- Lefebvre 9, Enrico Silvio Bertini 10, Ingo Borggräfe11,Elise Brischoux-Boucher 1,Ange-Line Bruel 12,Alfredo Brusco 13,Dalal K. Bubshait 14,Christelle Cabrol 1,Christelle Cabrol 1,Maria Roberta Cilio 15 Carmela di Giacomo 20,Martine Doco-Fenzy 21,Harmut Engels 22,MarionGérard23,Joseph Gleeson 24,Joanna Goffeney 25,Anne Guimier 26,Anne Guimier 26,Frederike L. Harms 27,Henry Hounden 3,Michele Iacomino 28,Michele Iacomino 28,Rauan Kaiyrzanov 29 Karimiani 31,Dror Kraus 32,Paul Kuentz 12; 33,Kerstin Kutsche 34,Damien Lederer 35,Lauren Massingham 36,Cyril Mignot 37,DéborahMorris-Rosndahl 38,Lakshmi Nagarajan 39,Sylvie Odent 40,Sylvie Odent 40,CotthildeVomières26,Jennifer Neil Neil Neil Neil Neil。 Partlow 41,Laurent Pasquier 40,Lynette Penney 42,Christophe Philippe 43,Gianluca Piccolo 44,Cathryn Poulton 45,Audrey Putoux 46,MarlèneRio26,Christelle Rougeot 47,Vincenzo Salpietro 44; 48,Ingrid Scheffer 49,Amy Schneider 49,Siddharth Srivasta 50,Rachel Straussberg 51,Pasquale Striano 44; 48,Enza Maria Valente 52,Perrine Venot 53,Laurent Villard 54,Antonio Vitobello 12,Johanna Wagner 55,Matias Wagner 56,Maha S. Zaki 57,Federizo Zara 44; 48,莱昂内尔·范·马尔德格姆(Lionel Van Maldergem)1,莉迪·伯格伦(Lydie Burglen)58,朱丽叶·皮亚特(Juliette Piard)1,12
I am 1 , Vincent Francis 1 , Sheng-Jia Lin 2 , Flare Kharfallah 1 , Vladimir Forv 1 1 , Maximamir Fun 1 , Chanshua Han 1 , Chanshua Han 1 , the Marine 1 , the Marine 1 , the Marine 1 , the Marine 1 , the Macink 1 , Armin Bally 1 , Armin Bayi 1 , Armin Bayi 1 , Armin Bayi 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally. Al-Chater 3,Fowzan S. Alkuraa 4,Argyriu 5的Loukhas,Meisam Babaho 6,7,Beahlo,Bakhshood Bakhshood 8,Basshodeh 9,Basshodeh 9,Laura Bar 9,Laura Bar 9,Laura Bar 9,Laura Bar 9,Laura Bar 9,Bastus 12 ,Dominique Braun 14,Rebecca Buchett 13,Maura Buttta 15,Marima Cadieux-Dion 16,Daniel Calame 17-19,Daniel 17-19,Daniel 20,Daniel 20,Donna Cugan 20,Stephany Eflonee 21,Stephany Eflone,Stephany Eflon 24,Tawfiq Froukh 25,Harnder K. Gill 26,约瑟夫27,28,Laura Gongel 14,Elaca Gogott 14,Elaciah S.-Y.goh 21,Vykuntarau K Gowda 29,Tobias B. Haack 13,5月O. Hashem 4,Stefan Hauser 30:31,Trevor L. Hoffman 2,26,Ehsan G 42,44,Ehsan g 42,44,David Murphy 22,David Nyais Nyaga 22,Denis Nyaga tros torsenter torsenter torse tories 17:19,lynetter tor av av av av av av。 1,Sear Alves 53,Varshney 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2,David A. Rudko 1,Peter S. McPherson