XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcollaborative
VFS Global 与负责任的人工智能研究所建立合作伙伴关系，倡导合乎道德的人工智能发展 公司将在其位于孟买、迪拜和柏林的先进开发中心内开发所有人工智能解决方案 VFS Global 是全球政府和外交使团的领先外包和技术服务专家，现自豪地宣布与负责任的人工智能研究所 (RAI Institute) 建立合作伙伴关系。RAI 研究所是一家总部位于美国的著名非营利组织，致力于在组织内部培养负责任的人工智能实践。通过此次合作，VFS Global 将利用 RAI 研究所在人工智能伦理和数据隐私方面的专业知识，确保开发的人工智能解决方案安全、合乎道德，并符合签证处理的运营需求。此次合作将实现持续的技术创新，确保 VFS Global 为客户提供更多便利，同时为世界各国政府提供安全负责任的签证和公民服务。这项创新将增强 VFS Global 在安全连接人民和国家、支持全球贸易、旅游、教育和技能方面所发挥的作用。VFS Global 将严格按照其客户政府的需求和法规开发其人工智能解决方案。此次合作将确保所有开发工作透明、规范，并根据客户的具体需求量身定制。VFS Global 将在其位于孟买、迪拜和柏林的先进开发中心内独家开发所有人工智能解决方案。这些中心将作为协作平台，公司将与客户政府密切合作，量身定制解决方案，以提高签证处理效率、安全性和用户体验。这种方法确保 VFS Global 保留完全所有权和控制权，使其能够实施最高的安全标准。每个解决方案都将经过精心设计，采用严格的人工智能安全和安全护栏，确保符合当地和国际监管框架。任何额外的开发都将按照客户政府的步伐和准备情况进行，确保每一步都符合他们的具体要求和时间表。 VFS Global 创始人兼首席执行官 Zubin Karkaria 强调：“我们与负责任人工智能研究所的联盟加强了我们对道德人工智能发展的奉献精神。我们一直走在技术创新的前沿，致力于确保安全性、完整性和严格遵守客户政府的监管框架。此次合作凸显了我们以负责任的方式引领人工智能发展的决心。”
VFS Global 与负责任的人工智能研究所合作，倡导合乎道德的人工智能发展 公司将在其位于孟买、迪拜和柏林的先进开发中心内开发所有人工智能解决方案 VFS Global 是全球政府和外交使团的领先外包和技术服务专家，现自豪地宣布与负责任的人工智能研究所 (RAI Institute) 合作。RAI 研究所是一家总部位于美国的著名非营利组织，致力于在组织内培养负责任的人工智能实践。通过此次合作，VFS Global 将利用 RAI 研究所在人工智能伦理和数据隐私方面的专业知识，确保开发的人工智能解决方案安全、合乎道德，并符合签证处理的运营需求。此次合作将实现持续的技术创新，确保 VFS Global 为客户提供更多便利，同时为世界各国政府提供安全负责任的签证和公民服务。这项创新将增强 VFS Global 在安全连接人民和国家、支持全球贸易、旅游、教育和技能方面所发挥的作用。VFS Global 将严格按照其客户政府的需求和法规开发其人工智能解决方案。此次合作将确保所有开发工作透明、规范，并根据客户的具体需求量身定制。VFS Global 将在其位于孟买、迪拜和柏林的先进开发中心内独家开发所有人工智能解决方案。这些中心将作为协作平台，公司将与客户政府密切合作，量身定制解决方案，以提高签证处理效率、安全性和用户体验。这种方法确保 VFS Global 保留完全所有权和控制权，使其能够实施最高的安全标准。每个解决方案都将经过精心设计，采用严格的人工智能安全和安全护栏，确保符合当地和国际监管框架。任何额外的开发都将按照客户政府的步伐和准备情况进行，确保每一步都符合他们的具体要求和时间表。 VFS Global 创始人兼首席执行官 Zubin Karkaria 强调：“我们与负责任人工智能研究所的联盟加强了我们对道德人工智能发展的奉献精神。我们一直走在技术创新的前沿，致力于确保安全性、完整性和严格遵守客户政府的监管框架。此次合作凸显了我们以负责任的方式引领人工智能发展的决心。”
“我们现在通过我们的协作优势创造未来...
关于该报告IMI致力于以核心目的驱动的可持续未来：设计和制造技术和产品解决方案，从而产生积极的影响。超过43年，我们与全球组织合作开发了挽救生命，节省能源并改善生活质量的解决方案。对人民和地球的关注是IMI所代表的 - 通过可持续的方法共享繁荣。本报告在2023年瞥见了公司的旅程，突出了我们当前的成就和未来的目标。在我们承认未来的工作时，我们对将碳足迹的承诺保持充满信心，到2030年。员工福祉和健康的工作环境也是我们战略的核心。我们不断监视最佳实践，以确保我们的运营保持相关性并为更美好的世界做出贡献。通过与合作伙伴，供应商，行业和社区合作，我们努力实现可持续性目标并产生持久的积极影响。在旅途继续前进时，每一步都使我们更接近可持续的未来。
Theolodlab™（TLC）协作飞行员赠款
•治疗美国癌症协会支持开发新的癌症治疗，靶标和系统，以监测和治疗抗性疾病并增加免疫疗法和精密医学的机会。为了加速癌症治疗的进展，该优先领域支持研究，以改善预防，肿瘤休眠，复发，耐药性和转移的模型和测试干预措施。该优先领域将通过资助有关肿瘤微环境，异质性，微生物组和免疫逃生的研究来简化组合或多模态疗法的临床测试的预测临床前模型。在此优先级的研究可能旨在提高及时获得治疗，增加临床试验中不同人群的参与率，并提高我们对接收及时和高质量治疗的障碍的理解。在此优先领域的研究可能包括：
智能再制造中的人类 - 机器人协作拆卸计划的基于本体和规则的方法
拆卸是重新制造过程（EOL）产品的再制造过程中的决定性步骤。作为一种新兴的半自动拆卸范式，人类 - 机器人协作拆卸（HRCD）提供了多种灾难性方法，可提高灵活性和效率。但是，HRCD增加了计划的复杂性和确定最佳拆卸序列和方案。当前，启发式方法的优化过程很难解释，并且不能保证结果在全球范围内。因此，本文引入了HRCD的一般本体模型以及基于规则的推理方法，以自动生成最佳的拆卸序列和方案。首先，HRCD本体学模型以标准化方法为EOL产品建立了与拆卸相关的信息。然后，提出了定制的与拆卸相关的规则，以调节EOL产品的每个拆卸任务的优先限制和可选的拆卸方法。最佳拆卸序列和方案是通过将支持规则与本体模型相结合的。最后，将变速箱的人类 - 机器人协作拆卸计划作为案例研究提出，以验证所提出的方法的可行性。我们的方法与其他启发式算法相比，我们的方法生成了最佳的拆卸方案，从而达到了308个单位的最短过程和最少数量的拆卸方向变化3次。另外，推理过程可以轻松跟踪和修改。所提出的方法既通用又易于再现，从而将其扩展以支持整个再制造过程。
基于前景理论
为了深入研究动态的演变过程，并影响了供应链协作中利益相关者之间信息共享决策的因素，本研究结构了与供应商和零售商作为主要实体的进化游戏模型。在此模型中，采用了游戏理论和前景理论的组合方法，将前景价值功能和权重功能整合在一起，以创建信息共享的前景价值矩阵。考虑了信息共享的心理感知，对实体的战略选择和好处进行了全面分析，并通过使用Matlab的数值模拟来探索影响信息共享进化结果稳定性的批评因素。这项研究的主要发现如下：首先，从供应链协作的角度来看，实体发展为信息共享的可能性与信息共享的成本负相关，并与信息协调产生的收益相关。其次，研究供应链协作，实体在面对利润时表现出较低的风险规避水平，表明较高的合理性时，更有可能从事信息共享行为；相反，面对损失，当他们表现出更高的风险偏好程度（表明合理性）时，他们更有可能参与信息共享。此外，供应商和零售商对损失的较小敏感性更有可能将系统推向信息共享状态。根据上述主要发现，本研究提供了提高信任，构建信息交换平台和调整心理意识的建议。这些建议有助于改善供应链中实体之间的信息共享，从而提高供应链的整体效率和协作。
心脏健康预测和分类：IOMT和AI协作模型
摘要。物联网（IoT）技术已被用作医学互联网（IOMT）来收集传感器数据以诊断和预测心脏病。IOMT允许用户使用机器学习（ML）算法访问实时跟踪信息，并手动估计该人的健康状况。研究建议的主要目标是使用健康信息和医学图像对数据和预测心脏病进行分类。建议的基于IOMT的心脏健康预测和分类（IOMT-HHPC）模型是两个阶段的医学数据分类和预测框架。如果第一阶段的结果有效地预测了心脏病，则第二步是图像分类。最初从附属于该人体的医疗设备收集的数据最初被分类。超声心动图（ECG）图像进行了分析以预测心脏问题。本文使用许多ML技术来预测心脏病。具有ANN的IOMT-HHPC模型的精度为99.02％，超过了其他ML算法的性能。
如何引用本文：Su M，Pu R，Wang Y，YuM。基于重新执行学习的多个无人车辆的协作攻城方法。 inte
提出了一种基于多机构增强学习的方法，以应对捕获无人接地车辆（UGV）的逃避焦油的挑战。最初，本研究介绍了针对合作UGV捕获的环境和运动模型，以及明确定义的直接捕获成功标准。将注意力集成到软演员批评（SAC）中的注意机制已杠杆化，将注意力集中在与任务有关的关键状态特征上，同时有效地管理较少相关的方面。这使捕获代理可以专注于目标代理的范围和活动，从而增强追求期间的协调和协作。关注目标代理的重点有助于完善捕获过程，并确保对价值功能的精确估计。多余的活动和不产生的场景的重新产生会增强效率和鲁棒性。此外，注意力加权动态适应环境变化。要解决在iOS中引起的有限激励措施 - iOS带有多个车辆捕获目标的动力，该研究引入了改进的奖励系统。它将奖励功能分为个人和合作组成部分，从而优化了全球和本地化的激励措施。通过Fa-Div>捕获UGV之间的合作协作，这种方法削弱了目标UGV的动作空间，从而成功地捕获了结果。与以前的SAC算法相比，提出的技术表明捕获成功增强。模拟试验和与替代学习方法的比较验证了算法的有效性和奖励函数的设计方法。
药剂师领导的协作护理对2型糖尿病临床结果的影响：多中心随机对照试验
有效的糖尿病和血糖控制的治疗非常依赖于医师遵守规定的指南，患者的依从性和对药物治疗方案的依从性和遵守性起着至关重要的作用（6）。根据最近的研究，2型糖尿病患者的药物不合规会导致多种并发症（7）。因此，药物依从性，适当的方案依从性以及正确的胰岛素和相关设备的使用和使用被认为是糖尿病管理的关键因素。医疗保健提供者通过提供有效的咨询和教育对不受控制的疾病的潜在后果，在改善患者依从性方面发挥着关键作用（6）。在全球范围内，多项研究表明，药剂师在患者咨询中的作用在显着改善糖尿病的临床结局中的作用。此外，内分泌学家与药剂师在糖尿病管理方面的合作已被确定为在患者中获得更好的血糖控制方面的显着性（8-10）。
合作质量改进网络的股权，多样性和包容委员会的发展：儿科心脏重症监护联盟（PC4）权益，多样性和包容性（EDI）委员会：白皮书2023
在医学上的种族和种族差异一直在几种专业和疾病中报道，包括哮喘，研究资助，疼痛管理和癌症结果。1 - 4在儿科心脏病学和心脏重症监护中，这些差异在一系列结果中很明显，包括未能营救，术后死亡率和移植后结果。5 - 7尽管认识到这些差异，但小儿心脏重症监护和相关专业领域仍在努力理解许多可修改的因素，这些因素导致差异和减轻当前社会和医疗环境中这些因素的方法。类似于医学领域的其他领域，小儿心脏重症监护官员对少数种族和族裔的代表性较差，这可能是导致患者结果不同的另一个因素。8 - 10个广泛的系统性变化对于消除医学制度所固有的结构性种族主义是必要的，尤其是随着非白人人口的不断增长。根据美国人口普查局的说法，白人非西班牙裔种族占美国人口的57.8％，而2010年为63.7％。11所需的本地和多中心研究以及质量改进工作，以帮助中心识别和解决差异。成立于2009年，儿科心脏重症监护联盟（PC 4）旨在通过支持科学研究和质量改善的协作学习模型来改善北美的关键小儿获得和冠心病护理。PC 4的核心是有目的收集临床数据和协作学习的坚定承诺。通过其在患者级数据收集，分析，研究和质量改进方面的优势，PC 4提供了一个框架和基础设施，以实现为少数种族和民族人口提供卫生公平的倡议。因此，PC 4成立了PC 4权益，多样性和包容性（EDI）委员会，以解决小儿危害心脏病的健康差异。本文概述了PC 4 EDI委员会的发展，任务，目标和结构，以进一步改善患者护理和成果的目标。此外，我们描述了在已发表的PC 4研究中对种族和种族整合的分析。
