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演讲材料_20250203活动_通过人工智能改变商业
本演示稿提供了软银集团公司（“SBG”）及其子公司（与 SBG 合称“公司”）及其附属公司（与公司合称“集团”）的相关信息，并不构成或形成任何投资招揽，包括在任何司法管辖区购买或认购任何证券的要约。本演示稿包含有关集团的前瞻性陈述、信念或意见，例如有关集团未来业务、未来状况和经营业绩的陈述，包括集团的估计、预测、目标和计划。前瞻性陈述通常包括但不限于“目标”、“计划”、“相信”、“希望”、“继续”、“预期”、“目标”、“打算”、“将”、“可能”、“应该”、“会”、“可能”、“预期”、“估计”、“预测”等词语或类似词语或术语或其否定形式。本演示文稿中的任何前瞻性陈述均基于集团根据截至本演示文稿之日当前可用的信息做出的当前假设和信念。此类前瞻性陈述并不代表集团任何成员或其管理层对未来业绩的任何保证，并且涉及已知和未知的风险、不确定性和其他因素，包括但不限于：集团业务模式的成功；集团筹集资金的能力及其融资安排的影响；与 SBG 管理团队有关的关键人物风险；与集团投资活动有关并影响集团投资活动的风险；与 SB Fund（定义如下）、其投资、投资者和被投资方有关的风险；与 SoftBank Corp. 及其业务成功有关的风险；与法律、法规和监管制度有关的风险；与知识产权有关的风险；诉讼；以及其他因素，其中任何一项都可能导致集团的实际业绩、业绩、成就或财务状况与此类前瞻性陈述表达或暗示的任何未来业绩、业绩、成就或财务状况存在重大差异。有关这些因素以及其他可能影响集团业绩、业绩、成就或财务状况的因素的更多信息，请参阅 SBG 网站上的“风险因素”，网址为 https://group.softbank/en/ir/investors/management_policy/risk_factor。集团及其管理层均不保证这些前瞻性陈述中表达的预期将是正确的，实际结果、业绩、成就或财务状况可能与预期存在重大差异。观看本演示文稿的人士不应过分依赖前瞻性陈述。公司不承担更新本演示文稿中包含的任何前瞻性陈述或公司可能做出的任何其他前瞻性陈述的义务。过往业绩并非未来业绩的指标，本报告中的集团业绩可能不代表或并非对集团未来业绩的估计、预测或推测。本公司不保证本报告中有关集团以外公司（包括但不限于 SB 基金投资的公司）的信息的准确性或完整性，这些信息已从公开来源和其他来源引用。
通过技术改变阿联酋的医疗保健
注：1 - 2022 年至 2030 年；2 - 2021 年至 2050 年；3 - 2015 年至 2022 年；4 - 预计 2022 年至 2028 年将达到 2.6 万亿美元；5 - 非传染性疾病死亡率从 2022 年的约 74% 变化到 2030 年的约 80%；6 - 2017 年至 2022 年；7 - 重点关注促进健康公平，因为女性患病年限多于男性（19 年 vs. 15 年）；8 - 从 2015 年的 41% 增长到 2022 年的 62% 来源：Praxis 分析
单细胞 RNA 测序和空间转录组学的进展：改变生物医学研究
近年来，生物化学、材料科学、工程学和计算机辅助测试领域的重大进步推动了用于分析遗传信息的高通量工具的发展。单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 技术已成为在单细胞水平上解剖遗传序列的关键工具。这些技术揭示了细胞多样性，并允许以极高的分辨率探索细胞状态和转变。与提供群体平均数据的批量测序不同，scRNA-seq 可以检测出原本会被忽视的细胞亚型或基因表达变异。然而，scRNA-seq 的一个关键限制是它无法保留有关 RNA 转录组的空间信息，因为该过程需要组织解离和细胞分离。空间转录组学是医学生物技术的一项关键进步，有助于在单细胞水平上在组织切片中的原始空间环境中识别 RNA 等分子。这种能力比传统的单细胞测序技术具有显著的优势。空间转录组学为神经学、胚胎学、癌症研究、免疫学和组织学等广泛的生物医学领域提供了宝贵的见解。本综述重点介绍了单细胞测序方法、最新技术发展、相关挑战、各种表达数据分析技术及其在癌症研究、微生物学、神经科学、生殖生物学和免疫学等学科中的应用。它强调了单细胞测序工具在表征单个细胞动态特性方面的关键作用。
国际计算机应用杂志（0975-8887）第186卷 - 第63号，2025年1月，生成AI：改变创造力的景观
生成的AI代表了人造知识中的变革性范式，使机器能够自主创建具有显着保真度的文本，图像，音乐和其他形式的内容。不像传统的AI系统，旨在分析或预测，生成的AI系统，重点介绍了模拟人类创造力的新型数据的综合。该技术由先进的深度学习体系结构提供支持，例如生成对抗性网（GAN），变压器和扩散模型。生成AI的应用扩展到许多行业，包括促进，医疗保健，教育和金融，在这里重新定义工作流并提高生产力。此外，属性AI有可能应对药物发现和个性化教育等领域的复杂挑战。然而，在其承诺的侧面，它还提出了重要的道德和社会联系，例如偏见，错误信息和知识产权。本手稿探讨了生成AI的基本原理，其主要模型，其深刻的应用以及相关的道德和技术挑战。通过详细的图表和表，这项工作旨在为生成AI及其对未来的变革潜力提供全面的概述。
Kannepalli vs。人工智能在改变新生儿医疗保健方面的作用：创新，挑战和未来的方向。 J Neo Res Pedia Care 2025，7（1）：180053。
人工智能（AI）正在通过应对早期诊断，重症监护监测和个性化治疗等关键挑战来改变新生儿医疗保健。AI驱动的算法被用于预测早产，检测败血症和缺氧等新生儿状况，并通过先进的医学成像技术提高诊断准确性。在新生儿重症监护病房（NICUS）中，AI系统通过为潜在的并发症提供实时警报来优化监视，从而降低死亡率。此外，AI通过针对单个新生儿的遗传和生理特征来调整治疗方法来支持个性化医学，从而改善了结果并最大程度地降低了风险。尽管有这些进步，但挑战仍然存在，包括数据限制，道德问题和对医疗保健系统中的融合的抵制。本文探讨了新生儿护理中AI的应用，利益和挑战，同时介绍了现实世界的实施和未来的方向。通过弥合技术和医学之间的差距，AI有可能彻底改变新生儿医疗保健，从而确保脆弱的新生儿的更好生存和生活质量。
探索转型的多种途径和政策组合......
需要在各个领域采取紧急而大胆的行动，包括制定清晰的愿景和具有法律约束力的目标、加强政策协调、营造有利于健康和可持续饮食的食品环境、将食品生产纳入更广泛的发展视角以及加强创新（Ambikapathi 等人，2022 年；Asquith 等人，2022 年）。其他领域包括改进生产方法以提高环境复原力、减少农药和抗菌素的使用、向更少的动物养殖转型、转向植物性饮食、最大限度地减少粮食损失和浪费、确保公平转型以及支持保障粮食安全和环境的全球转型。欧盟的“从农场到餐桌”（F2F）战略（欧盟委员会，2020a）和欧盟未来农业战略对话（欧盟委员会，2024）等政策与此观点相契合，旨在加速向公平、健康和环境友好的食品体系转型（Schebesta 和 Candel，2020 年）。向可持续粮食体系转型既是经济机遇，也是实现《欧洲绿色协议》目标的基石。这对于提高初级生产者收入和提升欧盟竞争力至关重要。欧盟政策对于推动这一转型至关重要，它能够将粮食从商品的认知转变为公共利益——这一范式转变被称为“粮食大转型”（欧盟研究总司和首席科学顾问组，2020年）。
SN Bose巨大作品的100年
生成的AI：OpenAI的GPT-4和Google Bard之类的模型已彻底改变了内容的生成，实现了类似人类的文本，图像和代码创建。跨越教育，医疗保健和创意产业的应用。多模式AI：Meta的Llama和Openai的Dall·E 3结合了文本，图像和视频处理，使AI系统能够理解和生成多种格式的输出。AI在药物发现中：基于AI的平台，例如DeepMind的Alphafold，已经预测了科学已知的几乎每种蛋白质的结构（截至2023年），加速了医学研究和药物开发。代码的生成AI：Github的Copilot X（2023）和OpenAI的Codex Automate Automate软件开发等工具，从而提高了开发人员的生产率和编码效率。语音中的生成AI：Elevenlabs和Vall-E（Microsoft，2023）启用高质量的语音综合，革新虚拟助手，有声读物和客户服务中的应用程序。自治代理：AI模型（如Autogpt和Babyagi）在没有人类干预的情况下执行多步自主任务，从而超越了单任务重点的AI能力。
致力于通过转化家庭癌症检测来挽救生命
本演讲可能包含《 1933年证券法》第27A条和1934年《证券交易法》第21E条的“前瞻性陈述”，其中包括有关我们的期望，预期，意图，信念或策略的未来。我们打算由1995年《私人证券诉讼改革法》的安全港规定所涵盖的所有前瞻性陈述。这些前瞻性陈述是基于我们从本地日期开始做出的假设，并且受到已知和未知的风险和不确定性的约束，这些风险和不确定性可能导致实际结果，条件和事件与预期的情况有重大差异。因此，您不应过分依赖前瞻性语句。前瞻性陈述的示例包括我们对预期的未来经营结果的陈述；期望开发新的或改进的产品和服务；我们对未来事件或绩效的策略，定位，资源，能力和期望；以及我们收购的预期收益，包括估计的协同作用和其他财务影响。
