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中位数人工智能专家表示，从现在起人类灭绝的可能性为 5% ...
AI Impacts 首席研究员 Katja Grace 在评论研究结果时表示：“这些结果表明，人工智能专家认为强大的人工智能可能对人类构成重大风险，而且它可能比预期的来得更快。除此之外，研究人员考虑的其他问题也值得警惕——我们这一代人的任务可能不仅仅是驾驭一种可能毁灭世界的技术，而且还要在公众讨论被扭曲、每个人的信息被泄露、暴君和生物恐怖分子正在掌权、新的不平等和不公正力量正在侵蚀社会的情况下做到这一点。”
托盘池专家CHEP使用轨迹和跟踪以获取更多...
CHEP比世界上任何其他公司都做更多的事情，将更多的商品转移到更多地方。其托盘，板条箱和容器形成了全球供应链的无形骨干。世界上最大的品牌依靠CHEP更有效，可持续和安全地运输其产品。作为共享经济的先驱，Chep通过共享和重用其称为“ Pooling”的负载运营商的模型创建了世界上最可持续的物流公司之一。Chep致力于通过开创性再生供应链为地球和社会做出积极贡献。CHEP为快速移动的消费品提供服务（例如干货，食品，健康和个人护理产品），新鲜农产品和饮料，零售和一般制造业。该公司拥有约11,700名员工，并且通过多样性，包容性和团队合作牢固地基于价值，集体情报的力量是一种价值。大约3.6亿托盘，板条箱和容器归Chep拥有，分布在750多个服务中心网络上。这些为Procter＆Gamble，Sysco和Nestlé等全球品牌提供了超过500,000个客户接触点。CHEP是Brambles集团的一部分，在北美和西欧业务最多的大约60个国家 /地区运营。
负责地采用加拿大量子未来的关键：新专家小组报告
量子电位考虑量子计算，传感和通信，这是在不同水平的三类量子技术。这些技术可能会加强数字基础架构，提高数据安全性并优化各种经济领域的流程，但它们也构成了重大风险，例如被恶意参与者滥用。与量子技术相关的风险涵盖道德，法律，社会和政策领域；没有足够的考虑，它们可能会损害公众对量子技术，限制研究资金和扼杀创新的信任。
为建筑、工程等提供专家证人服务……
无论是通过我们的 Diales 品牌、作为专家，还是通过我们的姊妹品牌 Driver Trett，我们承接的每项任务都由一位总监管理，该总监将对项目负责直至项目结束。总监将定期评估客户的要求，以确保我们集团多学科团队中最合适的成员参与任务，并在必要时成功融入客户团队。这种方法确保我们始终如一地为客户增加价值。我们的多个办事处保证了一支专业团队，他们提供本地知识和支持，并在整个集团内共享国际经验的额外见解。
对2022 ESC心脏肿瘤学指南的实用方法：专家团队的评论 - 心脏病专家和肿瘤学家
癌症患者的心血管毒性风险分层心血管风险分层应在癌症诊断后并行进行。这导致评估个体心血管风险，个性化和对心脏病治疗期间心脏管理的选择，而无需不必要的延迟[3]。A careful clinical history (traditional risk factors, prior history of cardiological diseases, cancer, and its therapy) should be supple- mented with a physical examination, 12-lead electrocardiogram (ECG), cardiac biomarkers for cancer therapy-related cardiovascular toxicity (CTR-CVT) (baseline assessment and follow-up) of natriuretic peptide (NP) and/or cardiac troponin （CTN）在所有未接受心脏毒性疗法的患者中。心血管成像，最好是经胸膜超声心动图形（TTE），可能补充了3D超声心动图或GLS或GLS（全球纵向应变）评估，如果有疑问，应考虑[4]。先前被诊断的病毒性疾病的存在需要单独选择其他测试。预先存在的心血管疾病不能自动成为扣留癌症治疗的原因。在此类患者中，diac护理旨在优化心血管治疗，从而降低癌症治疗前，期间和之后的风险[5]。
Carthera任命Oern Stuge博士为董事会主席医疗设备行业执行官30多年的专业知识带来丰富的经验
Carthera任命Oern Stuge博士为董事会董事会医疗设备行业主管，拥有30多年的专业知识，在产品开发和商业发布方面具有丰富的经验，以支持Carthera的未来增长巴黎，法国，2023年9月18日，Carthera，Carthera，Carthera，来自Sorbonne University的Carthera，由PR PR建立。Alexandre Carpentier兼Sonocloud®的开发商，这是一种基于创新的超声医疗设备，可治疗多种脑部疾病，今天宣布任命Oern Stuge博士为其董事会主席。随着B系列融资的最新结束，Carthera处于强大的地位，可以发起雄心勃勃的III期试验，并以多种临床指示对其声云技术进行评估。在接下来的几年中，该公司的目标是首次批准其Sonocloud-9设备，用于治疗经常性胶质母细胞瘤，并将为商业发布做准备。在这种情况下，卡瑟拉（Carthera）任命了奥恩·斯塔格（Oern Stuge）博士为董事会主席。“我们很高兴欢迎受信任的高级顾问和精通医疗设备专家Stuge博士领导我们的董事会，” Carthera首席执行官Frederic Sottilini说。“我们将使用Sonocloud-9设备开始进行关键试验，以治疗胶质母细胞瘤，并将在近期准备市场。Oern是我们领导团队的重要补充。他参与了几家业务的发展，其中一些业务已成功出售或列出，包括独角兽。他在Abbott Laboratories Inc.担任高级职位，并且是Medinor A/S的首席执行官。他在Abbott Laboratories Inc.担任高级职位，并且是Medinor A/S的首席执行官。他将帮助完善公司的战略，并做出战术决策，使我们能够加速我们的增长。” Stuge博士是一位拥有30多年经验的国际高管，他的职业生涯始于执业医师他拥有瑞士洛桑的IMD（国际管理发展研究所）的MBA学位。然后，他曾在Medtronic，Inc。担任不同职务，为期12年，并且是其执行委员会的成员。在他的领导下，Medtronic建立了其结构性心脏部门，并推出了世界上第一个商业可用的经皮心脏瓣膜。“我很高兴能在公司至关重要的时候加入Carthera，” Stuge博士说。“凭借其有希望的临床结果和最近成功的B系列资金回合，我相信该公司有可能帮助患有严重脑部疾病的患者。我期待成为旅程的一部分，并根据我在医疗设备行业的经验，帮助团队实现其目标，以改善具有明显未满足医疗需求的患者的治疗选择。”关于Sonocloud®Stonocloud是Carthera开发的创新医疗设备它发出超声，以暂时增加大脑中血管的渗透性，以改善治疗分子的递送。PR发明的。Alexandre Carpentier与在法国里昂的超声（LaboratoirethérapieTThérapieet Ultrasonores，Labtau，Inserm）的治疗应用实验室合作开发，Sonocloud是插入Skull的植入物，并在没有治疗剂之前被激活。低强度超声几分钟，可以打开血脑屏障数小时，并增加了大脑中治疗分子的浓度。这种超声引起的血脑屏障的开放是一个世界。它为包括脑肿瘤和阿尔茨海默氏病在内的各种适应症提供了新的治疗选择。
逆约束强化学习（ICRL）旨在以数据驱动的方式恢复专家代理人尊重的基本约束。存在
逆约束强化学习（ICRL）旨在以数据驱动的方式恢复专家代理人尊重的基本约束。现有的ICRL算法通常假定演示数据是由单一类型的专家生成的。在实践中，示范通常包括从尊重不同约束的各种专家代理中收集的轨迹的混合物，这使得用统一约束功能解释专家行为变得具有挑战性。为了解决此问题，我们提出了一种多模式逆约束增强学习（MMICRL）算法，以同时估计与不同类型专家相对应的多个约束。mMICRL构建了一个基于流的否定估计器，该估计量可以从演示中实现无监督的专家识别，从而推断特定于特定的约束。按照这些约束，MMI-CRL模仿了新型多模式约束策略优化目标的专家政策，从而最大程度地减少了代理条件条件的策略熵并最大化无条件的秘诀。为了增强鲁棒性，我们将此目标纳入对比度学习框架中。这种方法使模仿政策能够限制专家代理人的行为多样性。在离散环境和连续环境中进行的广泛实验表明，在约束恢复和控制性能方面，MMICRL优于其他基线。我们的实现可在以下网址获得：https：//github.com/qiaoguanren/multi-modal-inverse-inverse-conconter-enversen-conference-Learning-Learning。
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弥合人工智能与非专业受众之间的差距
机器学习被从业者广泛用于解决复杂挑战。然而，尽管受到 76% 公众的信任，科学家们仍难以解释基于机器学习的决策背后的原理。这令人担忧，因为研究表明，即使系统不可靠或他们有先验知识，人们也经常依赖不准确的机器学习建议。为了解决这些问题，迫切需要提高机器学习决策的透明度和教育水平。在这项工作中，我们提出了一套指导方针和设计含义，以便向普通受众传达可解释的人工智能模型。我们通过对最新的可解释人工智能方法进行文献综述来做到这一点，并通过一项涵盖参与者对可解释人工智能解决方案的解释的用户研究来验证这些见解。结合这项混合方法研究的见解，我们确定了七条主要的沟通准则，以提高对机器学习模型的理解。这项研究有助于更广泛地讨论决策中不透明的机器学习模型的伦理影响。通过制定指南，我们希望弥合机器学习专家和公众之间的差距，从而更好地共同理解它在我们生活中日益增长的重要性。