人工智力现在存在于我们日常生活的许多领域中。它有望领导新的和有效的业务模型,以在私营和公共部门中有效和以用户为中心的服务。在深度学习,(深度)增强学习和神经进化技术方面的AI进步可以为人工通用智能(AGI)铺平道路。但是,AI的开发和使用也带来了挑战。数据语料库中普遍存在用于训练AI和机器学习系统的固有偏见归因于大多数这些挑战。此外,多个实例强调了在基于动力的决策中需要隐私,公平性和透明度的必要性。本书系列将为研究人员,领导者,决策者和决策者提供一条途径,以分享AI最前沿的研究和见解,包括其在道德,可解释的,可解释的,隐私的,可信赖的,可信赖的和可持续的方式中的使用。
第二,我们讨论法律,技术和行为因素如何提供有关在哪种背景下使用我们的法律-XAI分类法的解释的指导。以信用评分为例,我们演示了法律如何规定可以将哪种类型的解释方法用于特定算法决策系统。我们展示了法律,计算机科学和行为原则的结合如何指导决策者,法律学者和计算机科学家为特定法律领域选择正确的解释方法。第三,我们证明了如何将我们的法律-XAI分类法应用于包括医疗补助,高等教育和自动决策在内的各个领域。我们认为,在创建解释权时,决策者应该更具体。自动化的决定通常可以用大量的解释方法来解释,决策者应指定哪些解释应必须提高决策者的政策目标。我们的法律-XAI分类法可以帮助决策者根据其政策目标确定正确的解释方法。
这项以利润为驱动的倡议请愿书得到了大笔资金,富裕的精英和公司捐助者的支持,而不是基层的利益。总部位于华盛顿特区的新方法PAC已投资超过2600万美元,以使过去十年中的战略性,协调的全国性竞选活动合法化,其中包括针对马萨诸塞州选民的800万美元的资金。[3],[4],[5],[6],[7],俄勒冈州和科罗拉多州领导了将医用大麻合法化的道路,随后是休闲大麻。马萨诸塞州随后效仿。现在正在使用同一本剧本进行迷幻。新方法为使俄勒冈州的迷幻药合法化的努力(2020年)和科罗拉多州(2022)引用了医疗用途,现在试图使马萨诸塞州的迷幻药合法化,这项运动为这项运动筹集了超过400万美元。[3]
急性髓样白血病(AML)是一种复杂而异质的血液系统恶性肿瘤,其特征在于各种遗传异常。FMS样酪氨酸激酶3突变(FLT3M)被认为是由于高复发率和生存率较低而赋予预后不良的。flt3突变,在近膜膜域中具有内部串联重复(ITD)是最常见的FLT3M。对FLT3抑制剂(FLT3I)(例如Midostorin与标准化疗相关的)的一线常规处理被认为是金标准(1)。 与同种异体干细胞移植(Allo-SCT)合并经常在FLT3M患者中进行,以降低疾病复发的风险(2)。 尽管Allo-SCT的治疗性进步取得了进步,但疾病复发的风险仍然存在,促使探索其他治疗策略。 索拉非尼是第一代II型FLT3I,已被发现有效阻止多个途径。 在各种回顾性和随机相2和3试验中,它已被证明可以有效地减少Allo-SCT后的复发率(3-6)。 在这些研究中,大多数患者在诱导和巩固阶段没有接受FLT3I。 在我们的分析中,我们特别关注在常规治疗阶段接受中肠龙治疗的患者,随后在Allo-SCT后接受了索拉非尼的维持疗法。对FLT3抑制剂(FLT3I)(例如Midostorin与标准化疗相关的)的一线常规处理被认为是金标准(1)。与同种异体干细胞移植(Allo-SCT)合并经常在FLT3M患者中进行,以降低疾病复发的风险(2)。尽管Allo-SCT的治疗性进步取得了进步,但疾病复发的风险仍然存在,促使探索其他治疗策略。索拉非尼是第一代II型FLT3I,已被发现有效阻止多个途径。在各种回顾性和随机相2和3试验中,它已被证明可以有效地减少Allo-SCT后的复发率(3-6)。在这些研究中,大多数患者在诱导和巩固阶段没有接受FLT3I。在我们的分析中,我们特别关注在常规治疗阶段接受中肠龙治疗的患者,随后在Allo-SCT后接受了索拉非尼的维持疗法。
摘要andrographolide是一组二萜的内酯,是从andrographis paniculata中分离出来的(伯姆f。)nees。类似物之一是具有抗癌活性的19-O-Triphenylmethylandrographolide(RSPP050)。试图利用最后一个财产,我们研究了体外肿瘤靶向能力和肝细胞癌的MRI成像。在这项研究中,我们设计了由聚(乙二醇)-b- poly(Lactide)组成的半乳糖量和非靶向胶束,将RSPP050作为抗癌剂和超帕磁铁氧化铁(SPIO)作为对比剂。通过使用MTT分析,荧光显微镜,普鲁士蓝色染色和体外MRI检查细胞摄取,从而努力靶向能力。作为T2对比剂的靶向SPIO胶束降低了3小时时的相对T2 MRI强度。结果表明,半乳糖胶束显示10.91±0.19%的药物载荷含量,37.17±0.63 mV Zeta电位,并且这些胶束的浓度为0.5 m g/ml的细胞毒性比非靶向的胶束和无靶的胶束和自由RSPP050在孵化后均高24小时。 3小时,荧光显微镜和普鲁士蓝色染色表现出HEPG2细胞的明显细胞摄取。因此,使用半乳糖作为靶向配体可以改善RSPP050的抗癌活性,并使用SPIO实现了疗法功能。
关于FDP:有关人工智能(AI)的教师发展计划(FDP),用于计算机视觉,医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念,专注于使用AI进行医学成像,这有助于诊断,医疗保健,农业,零售和监视系统。AI通过基于面部识别,虹膜识别,指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法,在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例,与会者将获得实用技能,可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时,参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中,提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容:针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识,使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法,SVM分类,神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉,生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像,基于CT扫描/MRI的图像分析,眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法(例如Yolo等),诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现,例如Jetson Nano,TX2和Pynq等。主持此计划的教师:该计划将由Nit Warangal的教职员工进行;邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
需要在多年生果实和坚果作物中控制害虫的新型策略,因为由于对少数活性成分和调节性问题的过度依赖,目标害虫通常表现出对化学控制的敏感性降低。作为化学控制的替代方法,可以将昆虫病作用真菌用作生物控制剂来管理害虫群体。但是,缺乏基本知识会阻碍现有产品的开发。现成的产品的开发需要收集,筛查和表征更多潜在的昆虫病变真菌和菌株。创建一个标准化的研究框架来研究昆虫病变真菌,将有助于确定真菌可能具有的生物控制活性的潜在机制,包括抗生素代谢物的产生;最适合在不同气候和农业生态系统中生存的菌株和物种;并优化了昆虫病作用真菌和新型制剂的组合。因此,这项迷你综述讨论了收集和表征新的昆虫病毒菌株,测试生物防治活性的不同潜在机制,检查不同物种和菌株耐受不同气候的能力的策略,最后如何利用这些信息将这些信息开发为种植者的产品。
急性髓样白血病(AML)是一种复杂而异质的血液系统恶性肿瘤,其特征在于各种遗传异常。FMS样酪氨酸激酶3突变(FLT3M)被认为是由于高复发率和生存率较低而赋予预后不良的。flt3突变,在近膜膜域中具有内部串联重复(ITD)是最常见的FLT3M。对FLT3抑制剂(FLT3I)(例如Midostorin与标准化疗相关的)的一线常规处理被认为是金标准(1)。 与同种异体干细胞移植(Allo-SCT)合并经常在FLT3M患者中进行,以降低疾病复发的风险(2)。 尽管Allo-SCT的治疗性进步取得了进步,但疾病复发的风险仍然存在,促使探索其他治疗策略。 索拉非尼是第一代II型FLT3I,已被发现有效阻止多个途径。 在各种回顾性和随机相2和3试验中,它已被证明可以有效地减少Allo-SCT后的复发率(3-6)。 在这些研究中,大多数患者在诱导和巩固阶段没有接受FLT3I。 在我们的分析中,我们特别关注在常规治疗阶段接受中肠龙治疗的患者,随后在Allo-SCT后接受了索拉非尼的维持疗法。对FLT3抑制剂(FLT3I)(例如Midostorin与标准化疗相关的)的一线常规处理被认为是金标准(1)。与同种异体干细胞移植(Allo-SCT)合并经常在FLT3M患者中进行,以降低疾病复发的风险(2)。尽管Allo-SCT的治疗性进步取得了进步,但疾病复发的风险仍然存在,促使探索其他治疗策略。索拉非尼是第一代II型FLT3I,已被发现有效阻止多个途径。在各种回顾性和随机相2和3试验中,它已被证明可以有效地减少Allo-SCT后的复发率(3-6)。在这些研究中,大多数患者在诱导和巩固阶段没有接受FLT3I。在我们的分析中,我们特别关注在常规治疗阶段接受中肠龙治疗的患者,随后在Allo-SCT后接受了索拉非尼的维持疗法。
组织主席:Kalpana Divekar博士:ppl-pharmacy@dsu.edu.idu.in召集人:Sonal Dubey博士:dsu-pharmacon@dsu.edu.in.in | +91 9035500090共同征收:Prashant Tiwari博士:dsu-pharmacon@dsu.edu.in | +91 7828865022
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