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一个支持AI的政府的综合框架
随着人工智能改变公共部门的运营，政府努力将技术创新整合到连贯的系统中，以进行有效的服务提供。本文介绍了算法状态体系结构（ASA），这是一个新颖的四层框架，概念化了数字公共基础架构，数据 - 实体，算法，政府/治理的方式以及GovTech在AI-na-abled州中作为一个集成系统的相互作用。与将这些的方法视为平行发展不同，ASA将它们定位为具有特定启示关系和反馈机制的相互依赖层。通过对爱沙尼亚，新加坡，印度和英国实施的比较分析，我们演示了基础数字基础架构如何实现系统数据收集，从而为算法决策过程提供动力，最终在面向用户的服务中表现出来。我们的分析表明，成功的实施需要在所有层次上平衡发展，特别关注它们之间的集成机制。该框架通过弥合数字政府研究的先前断开的领域，确定影响实施成功的关键依赖性，并提供一种结构化方法来分析支持AI-ai-ai-abable政府系统的成熟度和发展途径。关键字：算法状态体系结构（ASA），数字公共基础设施（DPI），政策数据（DFP），算法政府 /治理（AG），Govtech，AI-NI-Spair Mappend Goildment，公共部门转型< / div> < / div>
公共启用云的深度学习框架...
gwalior，国会议员摘要：在本评论文章中研究了将深度学习方法纳入公共安全视频调查系统，并特别注意其改善实时监视和预防犯罪的转型能力。随着机器学习和计算机视觉的快速发展，包括卷积神经网络在内的深度学习模型以及经常性的神经网络（RNN）表明，在自动化视频监视任务（包括查找对象，活动识别和异常检测）的自动化能力方面表现出惊人的能力。这些模型对公共安全行动非常有用，因为它们可以使人群管理，可疑行为的识别以及盗窃或殴打等特定的行动。在研究这些系统的技术架构时，本文强调了零件边缘计算和云计算的效果，以允许可扩展性和实时数据处理。Edge Computing提供局部处理以降低延迟并增加响应时间，但基于云的解决方案保证了大量视频信息的完美集成和存储。此外，该研究解决了在公共安全中应用深度学习的困难，包括隐私问题，数据安全，道德问题以及法律的必要性。尽管存在这些困难，但该研究强调了这些技术如何帮助增强安全操作，降低人为错误并提高运营效率。未来的研究方向（例如改善模型的鲁棒性，结合多模式数据源，创建更符合道德和透明的人工智能系统）也来自审查。最后，本文提供了公共安全视频调查系统中深度学习的当前情况和未来可能性的详细概述，从而阐明了他们改变公共安全现场的能力。关键字：深度学习，公共安全，视频监视，异常检测，云计算
ai-nibable-drug-develoverment test-practices for Matigating ...
我们的律师讨论了生成AI如何革新药物发现，临床前测试和临床试验。他们概述了知识产权，产品责任和数据隐私领域的关键相关风险，同时共享可行的策略以减轻这些风险并确保强大的AI治理。
启用技术的杂种心脏康复
冠心病（CHD）是英国死亡的主要原因。临床指南建议心脏康复（CR），包括健康教育，降低心血管风险建议，体育活动和压力管理组件。但是，基于组的CR的吸收仅约50％。混合心脏康复（CR），合并面对面和远程服务交付，可以改善CR的吸收并减少服务访问的不平等现象。本研究使用焦点小组和半结构化访谈来探索使用Active + Me Remote Hybrid CR App的员工和患者经验，该平台可访问教育模块，行为改变支持，实时运动课程，体育锻炼课程，体育锻炼，体育活动和健康监测，包括英格兰以东的三个地点。十二名员工和六名患者参加了会议。主题指南探讨了参与者在与混合CR通路相关的交付或接收混合CR，障碍和辅助因子方面的经验，以及对未来Active + Me遥控的实施的影响。定性数据远程收集，音频记录并独立转录。使用合并实施研究框架（CFIR）对员工数据进行了演绎分析。使用主题分析对患者数据进行归纳分析。尽管有一些技术问题和治理延迟，但Active + Me Remote被认为是可接受，方便和允许裁缝以满足患者的需求和情况。必须允许足够的时间进行员工培训并支持患者入学混合服务。来自可穿戴设备（血液肯定监测器）的数据上传，使员工可以监视患者的进度，并授权患者指导他们的康复。员工最初认为他们应该筛选患者，以确保提供混合CR来数字识字，身体活跃的人，尽管随着员工对应用程序的熟悉程度的增加，筛查变得不太常见。的发现表明，混合CR的有效培训需要系统级资源，以促进治理批准，并作为标准护理嵌入混合CR交付。该研究于3/7/2023（ISRCTN320764）进行了注册。
AI启用的IT系统可改善牙科实践管理
人工智能（AI）正在迅速改变各个部门，牙科实践管理也不例外。本文探讨了AI支持的IT系统的潜力，可以革新牙科操作，提高效率，患者护理和整体实践结果。通过自动执行常规任务，例如预约时间表，患者沟通和计费，AI使员工的时间增加了更复杂和以患者为中心的活动。此外，AI算法可以分析患者数据，包括X光片和临床记录，以提供有价值的诊断，治疗计划和个性化护理的见解。本文研究了AI在牙科实践管理中的关键应用，包括患者关系管理（PRM），临床决策支持，操作优化和欺诈检测。它还讨论了AI采用的好处，例如提高效率，降低成本，增强的患者满意度和数据驱动的决策。最后，本文解决了与实施AI系统相关的挑战和考虑因素，包括数据隐私，与现有系统集成以及道德含义。调查结果表明，AI启用的IT系统为改善牙科实践管理并为更好的患者结果做出贡献提供了巨大的潜力。
乌克兰的未来愿景和当前发动AI-abable自主战争的能力
作为第一步，乌克兰军队专注于将其指挥和控制和将无人系统与常规武器系统相结合到单个杀戮链中，例如炮兵。Kateryna Mykhalko，UA的Tech Force，UA是乌克兰国防制造商协会，与CSIS共享，该协会设想单一杀戮链合并了侦察，并在统一的命令系统中与炮兵合并了无人驾驶飞机（UAV）。，乌克兰部队并没有直接取代传统的炮兵，而是采用较小的罢工无人机来对较小的目标进行精确攻击，侦察无人机识别和追踪。这些小型攻击耗尽了更大，更重要的目标的防御能力，使它们没有受到保护，以进行进一步的决定性炮击。
Robodexvlm：视觉语言模型模型的任务计划和灵活机器人操纵的运动控制
摘要 - 本文介绍了Robodexvlm，这是一个用于机器人任务计划的创新框架，并掌握了配备灵敏手的协作操纵器的检测。以前的方法着眼于简化且有限的操纵任务，这些任务通常忽略了以长期培训方式抓住各种对象相关的复杂性。相比之下，我们提出的框架利用灵巧的手能够抓住不同形状和大小的对象，同时根据自然语言命令执行任务。所提出的方法具有以下核心组件：首先，设计了一个具有任务级恢复机制的稳健任务计划器，该机制设计了视觉语言模型（VLMS），这使系统能够解释和执行长序列任务。第二，基于机器人运动学和正式方法提出了语言引导的灵活掌握感知算法，该方法是针对带有多种物体和命令的零摄像的灵巧操作量身定制的。全面的实验结果验证了Robodexvlm在处理长层场景和执行灵巧抓握方面的有效性，适应性和鲁棒性。这些结果突出了该框架在复杂环境中运行的能力，展示了其进行开放式灵巧操作的潜力。我们的开源项目页面可以在https://henryhcliu.github.io/robodexvlm上找到。
通过调节DGAT2
噬菌体（噬菌体）构成了地球上最丰富和遗传多样的实体。细菌与估计全球总数10³为病毒体的相互作用显着塑造了人类健康和环境生态系统（1）。噬菌体与其细菌宿主之间的生态相互作用的规模驱动了一种遗传武器种族，从而不断改变分子水平的微生物寿命（2）。在大型时间尺度上快速发展而产生的多样性为人类健康创新（例如噬菌体疗法）提供了基础，以及生物技术创新的基础，例如群集定期散布的短期短滴定重复序列（CRISPR）和CRISPR与CRISPPR相关（CAS）蛋白质系统（3-5）。然而，具有巨大的遗传多样性是伟大的未知数 - 对绝大多数噬菌体中的基因含量已知。与细菌对应物相比，噬菌体基因组编码具有已知或预测功能的基因的小部分，这构成了生物圈中最大的遗传暗物质（未知功能基因）之一（6）。尽管有可能使用经典的遗传技术将一些暗物质带到光线下，但仍需要更高的实验方法来简化和加快噬菌体基因组的遗传遗传含量的表征和加快表征。
标题是大理石小蛾的基因组序列oligia strigilis（Linnaeus，1758）
背景寡核心（大理石小核心）是英国非常相似的寡寡头物种的三人之一。应安全地识别O. strigilis，O。Latruncula或O. versicolor，应检查生殖器。大理石小的小趋势尤其是用白色和棕色/黑色标记的，但与其他物种的外观有很多重叠，而在这三种物种中均经常出现黑色素形式。雄性生殖器是独特的，在O. strigilis中具有长而薄的竖琴（或“ clasper”），而女性则由bursae和antrum的尖锐的交界处鉴定出来（参见Townsend等人，2010年）。基因组组装来自雄性，并通过生殖器检查以及通过DNA条形码确认了鉴定。南（南部，1907年），在他对英国飞蛾的影响力很大（Grb在开始捕获时，它在开始捕获时很广泛，尽管他还不太老），将这三个物种视为一个物种，大理石大小，并且它们经常被混合在一起以录制，作为一种物种，是一种物种。南（南部，1907年），在他对英国飞蛾的影响力很大（Grb在开始捕获时，它在开始捕获时很广泛，尽管他还不太老），将这三个物种视为一个物种，大理石大小，并且它们经常被混合在一起以录制，作为一种物种，是一种物种。
安全的IOT启用MPPT控制的太阳能光伏系统，具有智能制造，以优化能量收获
摘要太阳能光伏（PV）系统中的增加整合到可再生能源景观中需要进步能量优化和网络安全。传统的最大功率跟踪（MPPT）算法通常很难适应迅速波动的环境条件，从而导致功率收获效率低下。同时，采用物联网（IoT） - ） - 启用PV系统引入了重大的网络安全脆弱性，损害了操作可靠性。本研究提出了一个与安全的IoT框架和高级制造技术集成的AI驱动的MPPT控制系统，以增强太阳能PV安装的性能，安全性和寿命。基于AI的MPPT算法动态优化能量提取，利用机器学习模型以实时适应环境变化。区块链加密的IoT通信协议确保安全数据传输，减轻网络威胁并增强系统弹性。此外，定制制造技术，包括3D打印的热管理解决方案，提高了PV系统组件的耐用性和效率。实验验证证明了拟议系统在能源效率，网络安全鲁棒性和成本效益方面的优势。这些发现有助于开发网格连接和离网应用的智能，自主和网络弹性太阳能解决方案。关键字：AI驱动的MPPT，安全的IoT，区块链网络安全，智能制造，太阳能PV，能量优化