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Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
设计和验证高度准确的原位...
对地球表面海洋的高光谱光学观察到空间的一种手段，可以提高我们对海洋生物学和生物地球化学的理解。NASA的浮游生物，气溶胶，云，海洋生态系统（PACE）卫星任务，其中包括高光谱海洋色仪器（OCI），将提供表面海洋的辐射测量，并在近乎uv to to Nir范围内进行接近连续的光谱分辨率。在卫星海洋彩色任务的一生中保持舒适的准确性需要一个适合系统的替代校准（SVC）和产品验证的程序。系统替代校准过程将卫星传感器数据与原位辐射/光学测量结合在一起，以消除由于卫星辐射传感器校准和大气校正的组合误差而导致的潜在偏差。因此，需要高精度，高光谱分辨率内部辐射测量值，以提供卫星衍生产品的主要真实来源。为满足需求，已经开发了一种新型的原位辐射系统，称为HyperNAV，并经过了严格的特征并测试了领域。HyperNAV的关键属性是耦合到单个光谱仪的双向上升辐射头，光谱分辨率在320 - 900 nm上〜2.2 nm（全宽度，半最大），用于黑暗测量值的集成快门系统，以及集成的倾斜和压力传感器。本文介绍了HyperNAV设计，原位操作模式和验证结果。HyperNAV操作模式包括传统的专业填充和表面模式，以及与自主的专业填充层集成以进行无关紧要的部署，为自主平台网络提供了新的能力，以支持长期的长期需求，以实现高光谱海洋远程远程远程感应。
抽象提出了一种非常简单，准确，精确的重复程序，以估算药物中的抑制剂。评估o
抽象提出了一种非常简单，准确，精确的重复程序，以估算药物中的抑制剂。对先前作品的评估表明，迄今为止，尚未描述尚未描述曲线技术下的紫外线分光光度法方案，以逐渐估算为曲线技术。因此，有必要计划采用不同的方法来分析采用溶剂形式的二甲基胺的药物。这种药物在紫外线范围内20至200 µg/ml的浓度范围内监测啤酒定律，尤其是在320至340 nm之间的区域的弯曲曲线，因为在选定的溶剂中发现最大吸收最大值为330 nm。恢复读数证明了所提供的技术的准确性，结果与国际协调委员会（ICH）参考有关。这些发现被认为是一致且令人愉快的。因此，该可选技术成功地用于在常规分析应用中定量地估算线胺。关键字：诸如曲线下的区域，估计，分析，紫外分光光度法。国际药物输送技术杂志（2024）； doi：10.25258/ijddt.14.2.02如何引用本文：Karajgi SR，Kulkarni RV，Potadar SS，AnandI。在药物形式中对Repamipide的曲线定量UV分光光度分析，经过验证的区域。国际药物输送技术杂志。2024; 14（2）：625-629。支持来源：零。利益冲突：无
人工智能应用，用于在下弗里利亚平原（意大利东北）
地热能作为可持续和清洁能源取决于储层温度的准确估计。理解含水层温度对于优化低率地地热系统开发至关重要。预测算法的进步可以提高地热效率，而间接温度测量的常规方法和地球化学分析中的假设会导致不确定性。作为一种措施，本研究对六种机器学习算法进行了全面评估，包括极端梯度提升（XGBoost），决策树，广义回归神经网络，极端的随机树，径向基础功能和弹性网。我们采用了基本绩效指标，包括确定系数（R 2）得分，均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和差异（VAF）来阐明其预测精度和较低的Friulian Plain（Northerian Plain（Northerian Plain）（Northerev）（easterth）的预测准确性和普遍性作用。在经过审查的Al Gorithm中，XGBoost成为一个预测的示例，在测试数据集中取得了0.9930的显着r 2分数，始终为0.788，MAE为0.587，MAE为0.587，MAPE，MAPE为1.909，MAPE为1.909，高VAF为99.30，其出色的精确度和强大的精确度和强大的精确度。值得注意的是，其他四个模型的性能比XGBoost稍弱，而弹性网显示中等的预测能力，这说明了数据库的复杂性。进行了灵敏度分析，以确定影响温度预测的主要因素。与其他算法相比，Wilcoxon签名的秩检验证实了XGBoost在估计地热温度方面的出色性能，统计证据支持其精度和可靠性。用于不确定性分析的蒙特卡洛模拟强调了模型选择，准确性和不确定性管理在较低弗里利亚平原的地热项目计划中的重要性。在考虑的参数中，碳酸氢盐在0.51时的最高显着性，这对于准确的温度预测至关重要，因为它的缓冲能力直接影响水的热特性。镁和电导率每种都有0.11的贡献，也起着重要作用，因为它们对水的保留和分布能力的影响。水深为0.08，对预测模型中的温度曲线也有很大的影响。总而言之，在下部弗里利亚平原中，碳酸盐储层中XGBoost对含水层温度的准确预测强调了其优化地热资源的价值，并突出了对温度的最重要影响。
使用高分辨率精确质量（HRAM）质量谱
在过去的十年中，抗体 - 药物缀合物（ADC）已演变为有望且有效的治疗剂，用于癌症的靶向化学疗法。截至2023年8月，全球批准了16个ADC用于血液恶性肿瘤和实体瘤，超过100名ADC候选者正在接受临床试验[1]。ADC是通过针对肿瘤细胞的肿瘤相关抗原（TAAS）和高效的细胞毒性药物有效载荷的肿瘤抗原（TAA）的偶联而产生的，该抗原具有高效或不可裂解的化学化学化学连接器。在这里，我们证明了EnherTu®（trastuzumab deruxtecan，t-dxd）的全面表征，由阿斯利康（Astrazeneca）和Daiichi Sankyo开发，这是一种最新代代的同质半胱氨酸共轭 - ADC，与高级DAR，使用A Vanquish Flex flex uhplc uhplc coupled bibipled forbial for Orbitap bosema squeckement squeckement squeckection24000000000。
使用长阅读组装，融合和合并方法，来自人类肠道菌群的高度精确的元基因组组装基因组
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（本版本发布于2024年5月11日。; https：//doi.org/10.1101/2024.05.10.10.593587 doi：biorxiv Preprint
使用不准确的模拟器改善离线增强学习
摘要 - 离线增强学习（RL）提供了一种有希望的方法，以避免与真实环境的昂贵在线互动。但是，离线RL的性能高度取决于数据集的质量，这可能会导致学习过程中的外推错误。在许多机器人范围内，通常可以使用不准确的模拟器。但是，由于众所周知的探索 - 剥削困境以及不准确的模拟和真实环境之间的动态差距，直接从不准确的模拟器收集的数据不能直接用于离线RL中。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的方法，以更好的方式将离线数据集和不准确的仿真数据组合在一起。具体来说，我们预先训练了生成对抗网络（GAN）模型，以适合离线数据集的状态分布。给出了这一点，我们从发电机提供的分布开始，从不准确的模拟器中收集数据，并使用鉴别器重新重量模拟数据。我们在D4RL基准测试中的实验结果和现实世界中的操纵任务确认，我们的方法可以从不准确的模拟器和有限的离线数据集中受益更多，以比先进的方法获得更好的性能。
Cas12a 是快速准确病原体检测的未来吗？
CRISPR-Cas12a 能检测 CMV 吗？巨细胞病毒 (CMV) 是一种常见病毒，很少对健康人造成问题。然而，它会给免疫系统较弱的人带来问题，包括接受移植手术的患者和容易将病毒传染给婴儿的孕妇。感染会导致新生儿听力丧失和发育问题。尽管会造成严重缺陷，但在 80% 的病例中，没有明显的感染迹象。当受感染的婴儿未通过听力或认知测试时，就会怀疑有先天性感染。一种可以筛查每个新生儿的快速、经济有效的测试将使临床医生能够识别受感染的婴儿并提供治疗以减少严重并发症。
细胞NAP：一种用于定量相成像中3D细胞分割的快速，准确算法
1引入细胞形状的调节和协调在生物存在的各个阶段都是天然生理的核心。光学成像的最新进展通过揭示了具有先前未想象的细节的细胞特征和过程，从而为这种现象提供了机械见解。1，2，3对这种复杂的生物过程进行准确分析的中心是细胞图像的精确分割。量化细胞形态，例如形状，面积，循环，纵横比等，首先是在给定视野中首先分割细胞。由于其毫无疑问的意义，已经完成了许多工作来标准化该过程。有发达的开源软件套件，尤其是CellProfiler 4和Cellpose，5，以非常准确地执行此类分割任务。最新对CellProfiler的更新包括三维（3D）图像分割的功能，目前是执行此类任务的最广泛使用的工具。但是，由于当前用于生物成像的主力是荧光显微镜，因此所有标准的分割软件均针对荧光图像进行优化和针对分析。然而，非常需要研究活细胞中各种结构的动力学和生理活性。定量相成像（QPI）使用基于激光的干涉法测量光场图像，并迅速作为可行的成像替代方案出现，因为它提供了无标签方式的形态和动力学的客观度量。这个1除了由常规强度的微拷贝技术提供的振幅图像外，QPI还测量了由样品的折射率（RI）分布控制的光相延迟图。由于内源性RI分布与细胞类型的结构和生化特征密切相关，因此可以分析获得的现场图像，以系统地发现图像中编码的细胞类型特异性形态和生物物理指纹。在过去的二十年中，QPI为各种生物学植物提供了重要的见解，从红细胞的膜动力学6到神经元活性7和细胞纳米粒子相互作用，8、9和细胞 - 滴定相互作用。10最近，还表明QPI图像可以使用深度学习技术映射到荧光图像，这是一种概念，即形成图像到图像的翻译。使用QPI和机器学习的组合的污渍（即，特定的荧光团/污渍将在未标记的标本中结合）的预测，11 - 13及其逐渐添加了更多的污渍。的确，具有计算特异性的相成像可以独立地独立地测量核和细胞质的生长，而不会丧失生存力。中述许多应用和其他紧急应用的中心是QPI在依附和流动的细胞种群中QPI的固有能力，在库中测量单细胞体积和质量非破坏性和超敏感性。1进行此类分析的关键步骤是细胞群体层析成像图像的准确分割。由于QPI成像仍然是细胞生物学领域中相对较新的技术，因此分析管道不像荧光图像那样发达。为荧光图像分割而开发的工具箱与QPI图像无法很好地工作，因为荧光对比度比RI对比度更加清晰。同样，在某些分割程序中，染色的核被用作定义各自的细胞质边界的基准标记，因此，这种算法在QPI成像中不能直接实现。这促使研究人员开发了针对QPI图像量身定制的分割算法，但其适用性仅限于迄今为止的二维图像。用于3D QPI细胞分割的最新方法是一种基于OTSU的3D水置算法15（以下称为这项工作中的OTSU阈值算法）。
speciateit和vspeciateB：每序列16S rRNA基因分类学分类
图1。（a）VspeciatedB V1V3，V3V4和V4模型的十倍交叉验证表明，来自“已知物种”的序列的出色分类，模型中至少存在1个序列。“新物种”的大多数序列在某些分类级别正确分类。（b）“新物种”的查询序列的后验概率往往相对于不正确的分类而正确分类。