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从6月21日，14:00 pm Cest
测试案例管理，用于有效验证Adas E. Karabiyik，U。erersoz，E。Ozkaya，O。Cetin，Cetin，AVL研究与工程（土耳其）模型的开发环境，用于验证和批准自主驾驶功能，以AVL HighwayPilot K. Fuchs，T。knorr，T。knorr，t. Simkin, NVIDIA Simulation Environment Independent LIDAR Modeling Approach With Modern Graphics Pipelines M. Kirchengast, AVL List GmbH Virtual Validation of Objective and Subjective Safety Adas Features in a Cloud Environment P. Nitsche, J. Schlager, AVL List GmbH Personal Driving Simulator: Multi-Domain Simulation With Photorealistic Visualization S. Gimpel, M. Strobel, aSR advanced Simulated Reality GmbH Scenario-Based ADAS/AD测试：OpensCenario 1.0-检查，现在怎么办？S. Terres，D。stracabosko，M。Bulaja，AVL列表GmbH，AVL-AST D.O.O. 克罗地亚S. Terres，D。stracabosko，M。Bulaja，AVL列表GmbH，AVL-AST D.O.O.克罗地亚
核心事务 - Generali Investments
一个人可以区分四种类型的AI技术。首先，LLM（大型语言模型）的设计旨在了解和生成人类语言。这些模型经过大量文本数据的培训，以学习统计数据，语义关系和对语言的上下文理解，并专注于产生模仿人类语音的响应（即聊天机器人）。第二，ML/PA（Ma-Chine学习/预测分析）是定量的，涉及算法的统计模型，这些算法可以从输入数据，实时更新和从客观功能中从反馈中提高绩效，从而对进行预测或进行学习。第三，其他自然语言处理与LLM的处理与人类产生的自然语言的处理不同，以从文本中提取意义。第四，语音识别也称为ASR（自动语音识别），将口语转换为书面文本或命令。它涉及将口语或短语转录为可以通过计算机或应用程序处理，分析或采取的文本形式的过程。
2024-08935.pdf
缩写/首字母缩略词 含义 3P510k 审查机构 根据 FDA 第三方审查计划认可的第三方审查机构 510(k) 上市前通知 AABB 血液与生物疗法促进协会 ACGME 研究生医学教育认可委员会 ACLA 美国临床实验室协会 ADLT 高级诊断实验室测试 ACHC 医疗保健认可委员会 AMC 学术医疗中心 AML 急性髓细胞白血病 AMP 分子病理学协会 ANI 平均核苷酸同一性 APA 行政程序法 ASHI 美国组织相容性和免疫遗传学学会 ASR 分析物特异性试剂 AST 抗菌药敏试验 BLA 生物制品许可证申请 CAP 美国病理学家学院 CAPA 纠正和预防措施 CBRN 化学、生物、放射或核 CDER 药物评估和研究中心
Zacks小型研究
在2024年6月3日的ASCP年度会议上进行了多次演讲，Tonix宣布了TNX-102 SL阶段3阶段的新数据在美国临床心理药理学学会（ASCP）年度会议上介绍。可以在此处找到演示文稿的副本。提出的数据表明TNX-102 SL可能会改善抑郁症状。在参加弹性试验的入学人数后，大约47％的参与者在过去六个月内经历了抑郁症，大约25％的意向性治疗人群经历了终生的重大抑郁发作。使用Beck Distion库存-II（BDI-II）研究了在弹性试验期间的抑郁症状。安慰剂的基线平均值（标准偏差）BDI-II得分为10.0（6.72）和TNX-102 SL 9.6（6.32）。BDI-II分数在第2周分离，名义p值<0.01。到第14周，TNX-102 SL组的BDI-II得分超过了安慰剂，名义p值为0.005，效应大小为0.27。抑郁症的改善很有趣，因为参与者进入试验的平均得分为10，这表明抑郁症轻度。很难在轻度抑郁症中表现出传统抗抑郁药的功效，因此在中度或严重抑郁的患者中研究了许多抗抑郁药，并且已经推断出这些药物对轻度抑郁症患者的益处。总共有63例患者将1：1随机分配给TNX-102 SL 2.8 mg 2周，然后为5.6 mg，持续12周（n = 32）或匹配安慰剂14周（n = 31）。Tonix also presented two posters at the ASCP Annual Meeting regarding the Phase 2 study of TNX-102 SL in fibromyalgia-like Long Covid and the Phase 2 OASIS trial of TNX-102 SL in treating Acute Stress Disorder (ASD) after motor vehicle collision: Effect of Bedtime Sublingual Cyclobenzaprine (TNX-102 SL) on Pain, Sleep, Fatigue, and Cognition in纤维肌痛型长期相连：一项双盲概念验证2阶段研究的结果（Harris等，2024），这是一个第二阶段，多中心，随机安慰剂控制的，14周的概念证明试验在美国试验中的19个地点进行了长时间的痛苦，并确定了次要疼痛的长期痛苦，至少是7个体内的疼痛。入学前至少三个月感染。主要终点是每周日记最差的长相交数值评分量表（NRS）疼痛评分的每周平均值的基线变化。的结果表明，该试验在第14周不符合多站点疼痛的主要终点，但是TNX-102 SL在改善疲劳时显示出0.5的鲁棒效应大小，并且在睡眠质量的次级测量中表现出一致的活性（ES = 0.23），认知功能（ES = 0.21），以及患者全球变化的印象。这些结果提供了TNX-102 SL在慢性疼痛指示中产生积极影响症状的能力的其他证据。优化用TNX-102 SL*（舌下环苯二卫on hcl）优化急性应力反应（ASR）干预措施 - OASIS试验：通过降低ASR和预防ASD/PTSD来维持创伤后平民绩效（HSU等人（HSU等）（HSU等）（HSU等人，2024年）。主要结局指标是在MVC后7天和21天评估的急性应激障碍量表。该海报提供了研究者引起的TNX-102 SL阶段2临床试验的概述。在MVC后24小时内，共有180名参与者将以1：1的方式招募到急诊室（ED），以1：1的方式到睡前两周的治疗，并以5.6 mg TNX-102 SL或安慰剂或安慰剂进行治疗。安全评估将在药物管理后长达12周进行。
人工智能已经达到人类水平了吗？语音识别案例研究
和许多人一样，我在一家员工遍布全球的公司远程工作。这种工作环境需要每天与同事进行视频通话，其中许多人都不是英语母语人士（在语言学领域，母语人士称为 L1，非母语人士称为 L2）。我们经常使用自动转录来记录通话期间讨论的内容。这些通话记录的范围从非常好到无法使用，具体取决于说话者、术语和各种环境因素。虽然这种行为对于使用自动语音识别 (ASR) 引擎的人来说并不奇怪，但考虑到该领域最近的许多进展以及一些备受瞩目的声称人类在这项任务上的表现相当，其他人对普遍存在的错误感到惊讶。确实，在过去十年中，语音领域取得了许多突破，并且有许多领域依赖于高质量的语音识别，例如对话式人工智能、智能扬声器和自动驾驶汽车；所有这些都在继续推动语音识别领域的研究。
QBTEST和QBCHECK的临床文档
一项研究评估了在测试期间测量的多动症是否不仅存在于儿童中，而且在患有多动症的成年人中也存在。包括20名被诊断为ADHD（平均年龄37.3岁）和20个健康对照（平均年龄37.5岁）的成年患者，并比较了QBTEST结果（Lis等，2010）。研究表明，通过QBTEST衡量的不集中和多动症，在统计学上，ADHD中的显着突出性要比对照组更为突出，随着测试持续时间的增加，并且仅与ADHD受试者的认知表现相交。在正常对照组（r = 0.56）中，自我评估的多动症（成人ADHD自我报告量表（ASR））与客观测量的多动症之间存在相关性（r = 0.56），但在ADHD组中没有（r = 0.07）（r = 0.07），这表明具有ADHD组的自动对照组有很难评估其症状（LIS等人（LIS等）。
火星氧气 ISRU 实验总结报告 (...
• 事实证明，MOXIE 设计可以从实验室转移到火星，性能不会下降。• MOXIE 超出了生产的开发要求 2 倍，并实现了不可测量的低氧杂质水平。• MOXIE 展示了品质因数，特别是 iASR 和简单的纯度测量，它们将成为未来系统的基准。• MOXIE 通过表征鲜为人知的属性（包括引线和串联电阻、堆栈 ASR 和交叉泄漏）来消除风险。• MOXIE 验证了更安全的操作模式，包括固定电压、阴极压力反馈和电压前馈。• MOXIE 团队开发了准确的性能预测模型。• MOXIE 学生模拟了一个全尺寸、高度节能的系统设计。 • MOXIE 团队证明，在一个完整的系统中，灰尘并不是什么大问题。• 通过专业和公众宣传，MOXIE 向工程界和公众证明了 ISRU 是一种安全、可靠、有效的方法，可以降低载人探索的成本和复杂性。
人工智能技术及其在语言学习和教学中的应用
摘要：人工智能 (AI) 正在改变教育的诸多方面，并逐渐被引入语言教育。本文回顾了相关文献，以探讨人工智能技术及其在第二语言和外语学习与教学中的应用的主要趋势和共同发现。本文特别参考了计算机辅助语言学习 (CALL)，探讨了自然语言处理 (NLP)、数据驱动学习 (DDL)、自动写作评估 (AWE)、计算机动态评估 (CDA)、智能辅导系统 (ITS)、自动语音识别 (ASR) 和聊天机器人。它有助于理解和使用人工智能支持的语言学习和教学的讨论。它表明人工智能将不断融入语言教育，人工智能技术和应用将对语言学习和教学产生深远的影响。语言教育者需要确保人工智能有效地用于支持人工智能驱动环境中的语言学习和教学。建议对人工智能支持的语言学习和教学进行更严格的研究，以最大限度地利用人工智能进行第二语言和外语的学习和教学。
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对假新闻的识别...
可以帮助创建系统来学习和执行多种操作 (Ahmed 等人，2021)。通常，机器学习用于各种预测或检测欺诈。机器学习算法用于变化，必须使用数据集进行训练。训练结果的模型可用于对假新闻进行分类或检测。为了检测假新闻，一些研究人员创建了算法或系统，根据新闻文章、博客和社交媒体中包含的内容、文本和语言风格来检测假新闻。根据作者或作者使用语言的方式识别和分类假新闻。 (Torabi Asr & Taboada, 2019) 发现假新闻经常使用与丑闻、死亡和恐怖有关的词语。此外，误导性新闻中的许多语言风格都是故意夸大或过于戏剧化的，第二人称代词的使用与假新闻直接相关 (Hancock 等人，2007；Rashkin 等人，2017)。利用AI技术克服虚假新闻的频繁和快速出现。
高性能微固体氧化物燃料电池的途径......
就降低电解质的 ASR 而言，通过控制织构化 YSZ 膜中的晶界和孔隙率，可在 500°C 时分别获得 1.04 eV 和 0.02 S/m 的活化能和离子电导率。这些值低于块体材料，据报道块体材料的活化能和离子电导率分别为 1.18 eV 和 0.1 S/m [19]。此外，Si 上的外延 YSZ 膜在 500°C 时显示出 0.79 eV 的活化能和 ~0.003 S/m 的离子电导率，与织构化膜相比，性能进一步提高[20]。使用垂直排列纳米复合材料 (VAN) 系统也实现了电解质性能的显著改善。几种薄膜 VAN 体系 (YSZ、SrZO 3 和 Sm 掺杂的 CeO 2 ) 显示出超过一个数量级的离子电导率 [21-23]，这指向了近期的室温电解质概念 [24]。然而，到目前为止，VAN 薄膜的优异性能仅在单晶基底上得到证实。