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2022 年第三季度海湾合作委员会地区的 SpaceTech
目前，在所有海湾合作委员会国家中，只有沙特阿拉伯、阿联酋、巴林和卡塔尔拥有自己成熟且运作良好的航天机构。这些国家在政府举措方面最为先进，这使它们成为中东地区（包括波斯湾地区）航天工业的火车头。鉴于所有机构中最古老的机构（即卡塔尔航空航天局）成立于 2010 年，我们可以自信地预测，该机构将立即实现与整个行业增长相称的增长，以及相对年轻的机构的潜力。
气候科技指数 2024_禁发版本
过去几年中，我们一次又一次地听说，气候科技公司在 A 轮融资之后获得资金确实面临挑战。虽然各个行业、地区和技术领域的公司面临的挑战并不相同，但公司从验证概念到进入商业市场的转变点几乎是一个普遍存在的障碍。气候科技指数的数据证明了这一挑战。首先，该指数中种子轮（24%）和 A 轮（52%）以及后期 B 轮（11%）和 C+ 轮（13%）的公司份额之间存在巨大的差距。A 轮是该指数中失败公司最多的阶段（47%），并且从一个融资阶段进展到下一个融资阶段的公司份额在 A 轮和 B 轮之间最低——只有三分之一进入 A 轮融资的公司进展到 B 轮融资。
LLM医疗保健计算精度RARETECH预印本。 ...
抽象的大语言模型（LLM）已成为医疗保健领域的变革性工具，在自然语言理解和产生中表现出了显着的能力。然而，它们在数值推理方面的熟练程度，尤其是在临床应用中的高风险领域，仍然没有得到充实的态度。数值推理在医疗保健应用中至关重要，影响患者的结果，治疗计划和资源分配。本研究研究了在医疗保健环境中数值推理任务中LLM的计算准确性。使用1,000个数值问题的策划数据集，包括诸如剂量计算和实验室结果解释之类的现实世界情景，根据GPT-3体系结构进行了精制LLM的性能。该方法包括及时的工程，事实检查管道的集成以及正规化技术以增强模型的准确性和泛化。关键指标（例如精度，回忆和F1得分）用于评估模型的功效。结果表明总体准确性为84.10％，在多步推理中直接的数值任务和挑战方面的性能提高了。事实检查管道的整合提高了准确性11％，强调了验证机制的重要性。这项研究强调了LLM在医疗保健数值推理中的潜力，并确定了进一步完善的途径，以支持临床环境中的关键决策。当它们成为这些发现旨在为医疗保健的可靠，可解释和上下文相关的AI工具做出贡献。关键字大语言模型（LLMS）·变压器架构·及时工程·精确度·精确·回忆·F1-SCORE 1简介大语言模型（LLMS）已成为人工智能领域的重大进步，证明了在处理和生成人类语言中的显着能力。这些模型由深度学习技术提供支持，在广泛的数据集上进行了培训，并有可能了解语言，细微差别和语言的复杂性。
海湾合作委员会地区 2022/Q3 的太空技术
● GCC 地区的太空技术具有巨大的经济潜力，并且已经催生出一些公司和计划，有望为该地区带来数十亿美元的投资。尽管 GCC 地区积累了大量资金，但其潜力还远未发挥出来。● 太空一直是中东国家的兴趣点。据说，9 世纪在巴格达建造的天文台是世界上第一座天文台之一。然而，今天 GCC 国家才刚刚开始他们的星空之旅。虽然他们的机构相对年轻（与 NASA 和 ESA 相比），但这并不意味着这些国家缺乏进步——远非如此。海湾国家，尤其是阿拉伯联合酋长国，已经显示出惊人的增长率。● 在过去十年中，这六个国家都一直在开展与太空相关的努力。阿联酋、沙特阿拉伯、巴林和卡塔尔已经建立了自己的航天局，第一个是 2010 年成立的卡塔尔航空航天局 (QASA)。他们的太空计划主要集中在国内解决方案上，例如天气和大气成分监测。这些机构还寻求从太空任务中获取利润和科学成果。● 目前，在所有海湾合作委员会国家中，只有沙特阿拉伯、阿联酋、巴林和卡塔尔拥有自己功能齐全、运作良好的航天局。这些国家在政府举措方面最为进步，这使它们成为中东和波斯湾地区航天工业的火车头。鉴于 QASA 是所有机构中历史最悠久的机构，成立于 2010 年，我们可以有信心预测，它将立即实现与整个行业增长相称的增长，以及相对年轻的组织的潜力。
对寻求庇护者进行证券化第三方案例... - eTD
1 David Campbell，《安全写作：美国外交政策与身份政治》（明尼苏达州明尼阿波利斯：明尼苏达大学出版社，2008 年）：1。2 Philippe Bourbeau，“共同前进：证券化进程的逻辑”，《千年：国际研究杂志》第 43 期。1（2014 年）：，doi：10.1177/0305829814541504.：187。3 Barry Buzan、Ole Waever 和 Jaap De Wilde，《安全：一种新的分析框架》。Lynne Rienner Publishers (1998): 21.4 Buzan, Waever , De Wilde “安全：一种新的分析框架。”“: 25.5 同上。6 同上。: 31.7 同上。: 32-33.
arxiv_censoring-awaretree基于基于估算多阶段动态治疗方案的增强措施
动态治疗方案（DTRS）提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策，尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习（CA-TRL）是一个新的框架，可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法，具有增强的反可能性加权（AIPW）和审查感知的修改，CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性，在该数据集中，它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法，例如受限的平均生存时间（RMST）和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。
FaceTec US-Treasury 2024年8月AI RFI响应
六大大洲的超过10亿人通过使用智能手机，平板电脑和笔记本电脑的FaceTec AI驱动软件远程证明了他们的LINEVES。此外，在2024年，FaceTec将在全球范围内实现超过26亿个不同的3D LIVENICE检查。FaceTec的用户界面是直观且易于访问的，只需要3秒的“视频自拍”。 FaceTec Biotitric Data Collection SDK旨在有效地在具有低相机分辨率的低成本设备上工作。他们没有可观察到的年龄，性别或肤色偏见，正如数十亿个面对匹配对测试的那样。FaceTec提供了由AI驱动的软件，可在其客户的应用程序内部和防火墙后面运行。FaceTec永远不会收到任何最终用户PII或生物识别数据。此体系结构确保FaceTec系统与GDPR，CCPA和BIPA等隐私框架固有地兼容。FaceTec的神经网络模型（AI的一种形式）包括种族，性别和经济状况，并且在全球范围内经常使用。
SpaceTech行业2021 / Q2景观概述< / div>
依靠各种研究方法和分析技术，该报告提供了空间行业的全面概述。这种方法有一定的局限性，尤其是在利用公开可用的数据源和中级研究方面。SpaceTech Analytics对本文介绍的二级数据的质量概不负责；但是，我们会尽力通过使用不同的分析技术和交叉检查数据来消除上述风险。请注意，我们没有故意将某些公司排除在分析之外。也不是由于遇到的数据过滤方法或遇到的困难而引起的。实际上，其不包含的主要原因是可用来源中的不完整或丢失的信息。