XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemgati
调查教师对...的看法的变化
在职教师的远程专业发展。这些教师在两个州（亚利桑那州和佐治亚州）接受了两到三周的培训，重点是图像处理、计算机视觉和使用视觉媒体的机器学习。个人构想理论（K elly，1955）用于通过层次聚类分析绘制思维变化。研究问题是：在职教师在参与强调计算机视觉的远程专业发展后，对人工智能的看法发生了如何变化？树状图和描述性统计数据显示了在职教师在人工智能方面的思维变化。专业前和专业后发展树状图都有四个聚类，但构想在聚类内发生了变化。讨论了对实践和研究的意义。
导航，机器人技术和抓斗
On-On-On-On-Orbit服务（OO）包括一系列服务类型，以增加卫星的寿命及其性能，并确保它不会助长太空碎片的日益增长的问题。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。 在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。 这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。
对抗淀粉样型域的研究是跨血液递送的载体 - 生物技术工程研究中的博士学位论文基于研究的前药，以提高目标癌症疗法的组织选择性
1。重组质粒设计7 2。初始质粒提取7 3。消化和连接7 4。转换8 5。质粒提取，纯化和DNA测序8 6。蛋白质表达8 7。蛋白质纯化9
对能源投诉的独立调查...
Energy & Palma SA 是 HOLDING LA FABRIL SA 的子公司（以下简称“被告”），是 RSPO 成员，有义务遵守其所有关键文件。2023 年 1 月 9 日，一个由其律师代表并得到当地非政府组织支持的社区（“投诉人”）对被告提起了投诉，指控如下：-
为可持续发展提供专利：绿色技术和知识产权
获得专利的绿色技术也可能被证明要比像发展中国家那样巨大需要的绿色技术限制了对急需的技术的访问。也存在专利灌木丛的风险，这是一个密集的重叠的知识产权网络，公司必须闯入它，以便实际将新技术商业化。7这些灌木丛可以使新公司和创新者难以开发和商业化新技术，而无需遇到与现有专利有关的法律问题。，例如，特斯拉和松下拥有与锂离子电池技术相关的几项专利，这可能使新进入者开发和销售新电池技术的挑战，而无需侵犯那些现有专利或考虑增加成本增加，因为需要从现有专利持有人那里获得许可证。
法庭上的大石油 - 针对化石燃料公司气候诉讼的最新趋势
●世界上最大的石油，天然气和煤炭生产公司，包括BP，Chevron，Eni，Exxonmobil，Shell和Totalenergies - 目前面临86起气候诉讼。自2015年达成《巴黎协定》以来，每年针对化石燃料公司提出的案件数量几乎增加了两倍。●近年来，三类诉讼已大大增加：气候损害赔偿的赔偿（占38％的案件）；误导广告主张（16％）；减少排放（12％）。●对气候损害的赔偿：石油和天然气公司及其投资者在气候诉讼中面临着金融风险的增加，因为其在为气候危机贡献的作用方面的作用。，如果赢得了其他案件，受气候变化影响的影响可能会大大受到气候变化的影响。●误导性广告：石油和天然气公司正面临着提出虚假气候和与环境相关的索赔的压力。除了九个结论性案件中，所有被告误导广告的案件中的所有案件都导致对公司或撤回有关索赔的公司做出决定。●减少排放：现在已经针对化石燃料公司未能设置和实施巴黎一致的排放减少而对化石燃料公司提出。最值得注意的是，荷兰法院裁定，到2030年，壳牌必须将排放量减少45％，尽管壳牌已对该决定提出上诉。
Brigatinib治疗患有XPO1-Alk Fusion的晚期NSCLC患者：病例报告
接受ALK酪氨酸激酶抑制剂（ALK TKIS）治疗的ALK重态非小细胞肺癌（NSCLC）患者的预后更好。在本案报告中，我们提供了一种新型的ALK融合，XPO1-ALK（基因间），并通过晚期肺癌患者的下一代DNA测序确定。在5个月进行了Brigatinib靶向治疗后，患者显然会出现肿瘤分解，这种治疗导致部分缓解。迄今为止，该患者在Brigatinib治疗后经历了5个月的无进展生存期。除了报告新型ALK融合，XPO1-ALK（基因间）以及Brigatinib治疗对肺癌的敏感性和安全性外，这项研究还增加了ALK阳性NSCLC中已知的ALK融合伙伴的列表。此病例报告具有显着的临床参考。
为什么网络具有抑制/负连接？
为什么大脑有抑制连接？为什么深度网络有负权重？我们从表示容量的角度提出了一个答案。我们认为表示函数是（i）大脑在自然智能中的主要作用，以及（ii）深度网络在人工智能中的主要作用。我们对为什么有抑制/负权重的答案是：学习更多函数。我们证明，在没有负权重的情况下，具有非递减激活函数的神经网络不是通用近似器。虽然这对某些人来说可能是一个直观的结果，但据我们所知，无论是在机器学习还是神经科学中，都没有正式的理论来证明为什么负权重在表示容量的背景下至关重要。此外，我们还对非负深度网络无法表示的表示空间的几何特性提供了见解。我们期望这些见解将使人们对施加于权重分布的更复杂的归纳先验有更深入的理解，从而实现更高效的生物和机器学习。
使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。