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挑战在恢复和振动 - 对照组合的挑战 -
1）基于地球的天文学：随着分段镜的出现，望远镜技术的范式发生了变化（Keck，1993），这似乎使非常大的望远镜可扩展到无限，尤其是适应性光学的成功，尤其是由于大气湍流而造成的blur show doce night> doce show a doce show> <[Gilmozzi]。几个项目将在这十年中看到第一光：TMT（TMT（30 m的主镜M1）和E-ELT（M1直径最初预见到42 m，最近降低至39 m），图1。请注意，允许良好图像质量的波前误差仅与观察到的波长有关（λ /14），从而使比率ε=精度 /大小明显小于任何现有项目。这些结构的大小使它们对外部干扰越来越敏感，例如由于地球旋转和风而引起的重力矢量的变化；这需要具有较大带宽的控制系统，与固有频率降低和轻度阻尼相冲突。量表效应分析[preumont]表明，这些复杂的光学机能系统的行为受到控制结构相互作用的威胁，控制结构相互作用迄今为止微不足道或至少无法控制[Aubrun]。
人工智能设计挑战赛评分标准
我确定了 AI 如何成为问题的创造性解决方案。我在设计过程中考虑了限制因素。在设计过程中，我预见并解决了解决方案面临的挑战。我从头到尾规划并考虑了用户的体验。我反思了从我的设计经验中获得的见解和成长领域。
头脑风暴 SEEG 挑战赛 2024 - 黑客马拉松和研讨会
这一宝贵的数据集为多项关键挑战提供了机会。其中一项挑战是了解人们在编码新记忆（例如视频内容的记忆）时大脑如何对信息进行优先排序。动物研究的著名理论和发现表明，巩固此类记忆涉及在睡眠和休息期间重播神经模式（参见 Liu 等人，2019 年；van der Meer 等人，2020 年）；然而，几乎没有关于人类这些机制的直接证据。确认人类在睡眠期间的重播对于已知与睡眠障碍有关的精神健康障碍（例如焦虑和抑郁）具有重要意义。因此，这一挑战将使我们能够研究信息在睡眠期间存储和重新激活的基本机制。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
海洋生物多样性热点 - 挑战和弹性
生物多样性热点是由保护专家创造的一个术语，其特征是以高物种丰富或特有的特征或面临严重威胁（Jefferson＆Costello，2020年）的特征，需要优先考虑以保存。在现代时代，生物多样性的巨大丧失与气候变化和其他人类活动有关，科学家敦促立即采取行动。将区域描述为生物多样性热点，将其标记为保护优先事项，并迫使管理当局采取行动。海洋热点开始比陆地晚期定义，目前存在43个这样的区域，从热带珊瑚礁到极地地区（Costello等，2022）。本研究主题的论文集中于各种栖息地的物种丰富性，从人工礁到面临自然和人为威胁的海草草地，其保护是主要的关注。该主题旨在将海洋生物多样性热点置于聚光灯下，并有助于保护这些脆弱的系统。第六次IPCC报告指出，海洋热点受到气候变化的直接和间接影响的威胁（Costello等，2022）；气候变化的影响是物种分布范围的地理改变。Monteiro等。对伊比利亚半岛西北海岸的34种温水，冷水和中性大型大藻类物种的分布限制进行了尺寸评估，该物种被认为是生物多样性热点区域，并且具有较强的纬度热梯度。使用历史数据和非本地大宏观物种分布相比，使用历史数据来识别种群和范围转移。结果表明，伊比利亚西北部的宏观阿尔加尔群落的潜在均质化，这是由于观察到的一些冷水物种的减少，并同时增加了温水物种的同时增加，而非土著物种则变得占主导地位，受到海洋加暖条件的青睐。这种改变可能表明可能影响研究区域生态系统功能的重大生态障碍。
在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
克服CAR-T疗法中遇到的挑战
嵌合抗原受体 (CAR) -T 细胞疗法已进入突破性时代，其特点是治疗机遇与挑战并存。随着基因组编辑技术的整合，CAR-T 细胞将成为消灭肿瘤细胞和攻击各种肿瘤（包括 T 细胞恶性肿瘤和急性髓性白血病）的超级战士。值得注意的是，CAR-T 细胞的优化（包括功效、安全性和制造速度）加上放射治疗、造血干细胞移植、小分子抑制剂和双特异性抗体等其他治疗策略，可能会彻底改变肿瘤的治疗格局。因此，下一代细胞免疫疗法（包括通用 CAR-NK 细胞和协同组合方法）预计将在未来十年对癌症治疗产生重大影响。尽管如此，CAR-T 疗法的失败率仍然很高。挑战在于确定最佳组合策略并识别可靠且强大的生物标记，以有效选择将从 CAR-T 疗法中获得最大益处的患者。在此，我们重点介绍了 2023 年 ASH 年会上提出的 CAR-T 产品、组合策略和反应预测生物标记的最新创新。
人工智能创新大赛获奖者.docx
● AI4SIDS：面向小岛屿发展中国家的人工智能驱动气候适应平台。团队负责人：Letetia Addison，特立尼达和多巴哥（获奖） ● Chameleon AI：人工智能驱动的平台，旨在改变马拉维小农户的灌溉方式。团队负责人：Alinafe Kaliwo，马拉维。● 气候智能灌溉器：智能水-食物-能源食物关系效率灌溉。团队负责人：Edmond Ng'walago，坦桑尼亚。● ACBA Energy 的 EmTrack：用于排放跟踪和碳排放量化的人工智能应用。团队负责人：Nair de Sousa，安哥拉。● RAICE：尼泊尔可持续水稻种植的人工智能驱动精准灌溉。团队负责人：Asbina Baral，尼泊尔。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
人类已经下降了 - 在崩溃的沉默中
声明“人类已经下降了！”不仅是对认知和存在的崩溃的宣布；它也是不可避免的重生的预兆。崩溃是运动的必要阶段；每一次破坏都为创造创造力打开了大门。只要人类无法掌握运动的破坏性本质，就注定要在模拟时代的虚幻自由和技术欺骗中迷失。今天的人类被困在一个自由减少到选择的幻想的循环中，从算法反映中构建了错误的身份，同时忽略了存在的责任。在这个周期中，对浮游乐趣的追求掩盖了所有人。在这里，在沉默的崩溃中，人类落下了 - 没有意识到它已经失去了自由。