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利用人工智能实现有效领导
20-28。[16] Bakeer, HMS 和 SS Abu-Naser (2019)。“一种用于学习托福的智能辅导系统。”《国际学术教学研究杂志》（IJAPR）2(12): 9-15。[17] Bakr, MAHA 等人 (2020)。“使用 JNN 预测乳腺癌。”《国际学术信息系统研究杂志》（IJAISR）4(10): 1-8。[18] Baraka, RF 和 SS Abu-Naser (2023)。“使用 Just 神经网络预测书籍评分。”《国际工程与信息系统杂志》（IJEAIS）7(9): 14-19。[19] Barhoom, AM 和 SS Abu-Naser (2018)。“黑胡椒专家系统。”《国际学术信息系统研究杂志》（IJAISR）2(8): 9-16。 [20] Barhoom, AM 和 SS Abu-Naser (2022)。“使用深度学习诊断肺炎。”《国际学术工程研究杂志 (IJAER)》6(2): 48-68。[21] Barhoom, AM 等人 (2019)。“使用人工神经网络预测泰坦尼克号幸存者。”《国际学术工程研究杂志 (IJAER)》3(9): 8-12。[22] Barhoom, AM 等人 (2022)。“使用深度学习-vgg16 算法检测和分类骨骼异常。”《理论与应用信息技术杂志》100(20): 6173-6184。[23] Barhoom, AM 等人 (2022)。“用于上骨异常分类的深度学习-Xception 算法。” 《理论与应用信息技术杂志》100(23)：6986-6997。[24] Barhoom, AM 等人 (2022)。“使用一组机器和深度学习算法预测心脏病。”《国际工程与信息系统杂志》(IJEAIS) 6(4)：1-
航空母舰——任务、生存能力、规模、成本、数量
自从 1918 年 9 月 16 日 HMS Argus 服役于皇家海军以来，美国和其他国家使用的航空母舰就一直备受争议。1 从那时起，航空母舰就一直受到竞争对手和政治对手的强烈批评。在整个时间里，争论的焦点没有改变。批评者认为航空母舰过于昂贵且过于脆弱。这些争论在和平时期被重新提出——然后在每场战争中，航空母舰在战斗中的决定性使用都会结束未来十年左右的讨论。1949 年，杜鲁门政府下令海军除七艘航空母舰外所有航空母舰退役，并拆除当时正在建造的第一艘超级航空母舰 USS United States。海军部长约翰·沙利文（John L. Sullivan）甚至没有征求他的意见，愤然辞职以示抗议。2 在随后发生的“海军上将起义”中，许多海军上将和上校游说并作证反对政府，许多人因此被解雇。在未来海军作战部长（CNO）海军上将阿利·伯克（Arleigh A. Burke）的带领下，海军反对国防部长路易斯·约翰逊（Louis A. Johnson）和空军部长斯图尔特·西明顿（W. Stuart Symington）更进一步的努力：将所有海军和海军陆战队的航空兵交给空军。伯克顶住了要求他退休的上校职位的企图，但海军未来的航母计划在 20 世纪 40 年代末似乎最多只能在浅水区航行。3
杰克·PK·布拉沃博士
2023 年 5 月受邀在瑞士洛桑大学举办研讨会 2023 年 2 月受邀在澳大利亚墨尔本莫纳什大学举办研讨会 2023 年 2 月在以色列魏茨曼科学研究所举行的 EMBO 研讨会：细菌的免疫系统上进行口头报告 2023 年 2 月受邀在奥地利维也纳举行的奥地利科学技术研究所举办研讨会 2022 年 9 月在哈佛医学院 (HMS) 举行的基因组工程研讨会系列 (GESS) 上进行口头报告（线上活动） 2022 年 9 月在多伦多 RNA 俱乐部进行口头报告（线上活动） 2022 年 6 月在西班牙巴塞罗那举行的三维电子显微镜戈登研究会议上进行海报展示。 2022 2022 年 3 月受邀在美国圣路易斯大学生物化学系参加研讨会 2021 年 12 月在英国生物物理学早期职业研究研讨会（线上活动）进行口头报告 2021 年 5 月在美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学分子生物科学系年度务虚会上进行口头报告 2021 年 3 月在美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学系 DNA & RNA 俱乐部进行口头报告 2019 年 12 月在英国剑桥大学 RNA 小组进行口头报告 2019 年 7 月在英国伦敦核酸论坛进行口头报告 2019 年 7 月在英国曼彻斯特显微科学显微镜大会进行海报展示 2019 年 6 月在波兰克拉科夫 RNA 学会会议上进行口头报告
凯阿拉凯库亚湾州立历史公园总体规划改进
AD 公元，即当前常用的历史纪元 ADA 美国残疾人法案 ADAAG 建筑与设施无障碍指南 AMAC ‘Aha Moku 咨询委员会 BLNR 夏威夷州土地与自然资源委员会 BP 现在之前 CAP 社区行动计划 CCD 人口普查县分部 CDUA 保护区使用申请 CDUP 保护区使用许可证 CIA 文化影响评估 适合游泳和娱乐的 A 类海水 AA 类原始荒野海水 CORAL 珊瑚礁联盟 CZM 沿海区管理局 DAR DLNR 水生资源部 DBEDT 夏威夷州商业、经济发展和旅游部 DLNR 夏威夷州土地与自然资源部 DOBOR DNLR 划船与海洋娱乐部 DOCARE DLNR 自然保护与资源执法部 DSP DLNR 州立公园部 EIS 环境影响声明 EISPN 环境影响声明准备通知 FEMA 联邦紧急事务管理局FIRM 洪水保险费率图 FMA 渔业管理区 GET 一般消费税 HIGP 夏威夷县总体规划 HMS 陛下之船 HRS 夏威夷修订法规 KBSHP 凯阿拉凯库亚湾州立历史公园 KCDP 科纳社区发展计划 LUC 夏威夷州土地使用委员会 LOS 服务水平 MLCD 海洋生物保护区 MMA 海洋管理区 NHT 阿拉卡哈卡伊国家历史步道 NOAA 国家海洋和大气管理局 NPS 美国国家公园管理局 OCCL 保护和沿海土地办公室，DLNR
探索三种葫芦科植物在体内糖尿病筛查中的治疗潜力
糖尿病被认为是一种慢性代谢紊乱，其特征是高血糖（空腹和餐后血糖升高）和碳水化合物、脂肪和蛋白质代谢失衡，并因胰岛素抵抗而导致多种并发症 [1] 。自古以来，草药 (HM) 在全球医疗保健系统中发挥着关键作用。为确保功效和安全性，对其多种化学成分的质量和控制进行彻底检查至关重要。植物营养素或植物化学物质通常存在于蔬菜中，在健康管理领域一直是较少探索的领域。它们帮助植物抵抗致病细菌、真菌、昆虫和其他环境压力源 [2] 。此外，由于其结构中存在不同的化学变化，它们也是有效的蛋白质调节剂、细胞内信号级联系统激活剂和插入剂 [3] 。多年来，天然产物一直是用于药物配制和健康改善的生物活性化合物的主要来源。通过民族药理学方法，人们更深入地研究了传统和民间医学知识，为药物发现和开发提供了有益的见解。这导致了几种植物源植物药的发现。这些包括紫杉醇、长春花碱、长春新碱、吗啡、利血平和地高辛 [4] 。由于饮食不当，肥胖、心血管疾病、癌症、糖尿病和其他慢性疾病的发病率增加，这对人群的发病率和死亡率产生了巨大的流行病学影响 [5] 。微量成分被称为抗氧化剂，参与清除自由基和抑制脂质过氧化，从而防止氧化链式反应的发生或进展 [6] 。
MICHELE DE LUCA 2024 简历
MICHELE DE LUCA 个人简历 ORCID ID orcid.org/0000-0002-0850-8445 ResearcherID N-5883-2014 Scopus 作者 ID 56082113500 H-INDEX (Scopus): 54 引用次数 (Scopus): 13,341 现任职位 摩德纳和雷焦艾米利亚大学生命科学系生物化学教授。摩德纳和雷焦艾米利亚大学生命科学系再生医学中心“Stefano Ferrari”(CMR) 主任。摩德纳和雷焦艾米利亚大学跨部门干细胞和再生医学中心（CIDSTEM）主任。摩德纳和雷焦艾米利亚大学分子与再生医学博士课程协调员教育 1980 年：卡塔尼亚大学医学与外科学位，最优等成绩。 1984 年：以优异成绩毕业于罗马大学内分泌学专业。专业经历 1982 年至 1985 年：美国马里兰州贝塞斯达市国立卫生研究院 (NIH) 国立关节炎、糖尿病、消化和肾脏疾病研究所 (NIADDK) 生化药理学实验室细胞调节生物化学科 Fogarty 研究员。 1985年：美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院（HMS）细胞生物学系客座科学家。 1986年至1992年：热那亚国家癌症研究所细胞分化实验室助理。 1992年至1995年：热那亚国家癌症研究所细胞分化实验室助理。 1996年至2002年：罗马圣母无玷始胎皮肤病研究所组织工程实验室主任。 2002年至2007年：威尼斯地区上皮干细胞研究中心威尼托眼库基金会科学主任。 2004 年至今：摩德纳和雷焦艾米利亚大学生物化学教授。 2008 年至 2023 年：QP 科学总监兼 Holostem Therapies Advanced srl 联合创始人，该公司是摩德纳和雷焦艾米利亚大学的衍生公司
第4届IEEE国际人机系统会议（ICHMS 2024）在2024年5月15日至17日在加拿大多伦多举行，主题为“ TRU
第4届IEEE国际人机系统会议（ICHMS 2024）在2024年5月15日至17日在加拿大多伦多举行，主题是“值得信赖的人类自治团队”。iChms 2024与2024年IEEE国际防御卓越和安全（Ideas）研讨会共同举行，并遵循与213位与会者的混合人面对面和虚拟格式。联合ICHMS/IDEAS 2024技术活动由Jaspinder Komal博士（加拿大国防研究与发展副部长）和MGEN KARSTEN Stoye（Eurocontrol民事军事合作负责人）开放。双重事件包括在三天期间的八个主题演讲，五个面板和106个纸张演示文稿。The keynotes were delivered by Mr. Pete Saunders, Mr. Siegfried Usal, Dr. Edward Tunstel, Prof. Saeid Nahavandi, LCol David Dunwoody, LCdr Joseph Geeseman, Prof. Ljiljana Trajković, and Prof. Missy Cummings with topics including NORAD Modernization, Interfaces for Space Exploration, Cognitive Superiority, Trust in Human-AI Teaming,人为因素考虑自治，冲突时期的互联网中断以及自动驾驶汽车的坏事，坏事和丑陋的。常规论文被组织为18个会议日的18个常规和特别会议。技术会议涵盖了涵盖人类机器系统设计，开发和应用的大量HMS主题，以及涵盖与可信赖的人类自治和人类AE团队相关的主题（例如，人类互动和信任；在车辆和运输方面的自主权）。这些论文是由500多名IEEE地区的500多名研究人员合着的（1-10）。特别感谢计划合作主席（请参阅最后一页中的列表），以促进提交审查过程和决策。在2024年，基于由200多名审阅者和20位副编辑执行的多阶段审核过程，总共有177份提交的常规论文接受率，常规论文的接受率为45％。Ichms系列继续吸引高质量的研究贡献。我们还感谢颁奖委员会，该委员会监督了六个入围最佳（学生）纸奖候选人的评审。所有六篇论文均具有出色的质量。奖项。获奖者包括：
人工智能资源
人工智能资源 麻省总医院的人工智能：该网站旨在提供有关麻省总医院如何应用人工智能 (AI) 来解决战略重点并改善护理团队、员工、患者和员工体验的最新信息。 通过哈佛医学院、哈佛大学和其他机构提供的课程 医学人工智能课程 由 Schepens 眼科研究所提供 本课程介绍人工智能 (AI)，重点介绍其在医学中的应用。该课程将从经典的线性和非线性回归模型开始，然后转向经典的机器学习模型，包括矩阵分解方法、随机森林、支持向量机和基于多层感知器的传统神经网络，最后深入研究最新的深度神经网络，如卷积神经网络和 Transformer。 医疗保健中的人工智能：概念和应用 由哈佛大学陈曾熙公共卫生学院提供 在杰出的哈佛大学教师的指导下，医疗保健中的人工智能：概念和应用提供了从传统医疗保健模式过渡到数据驱动和人工智能增强方法的渠道。本课程采用“从零到 AI”的策略，旨在为医疗保健专业人员提供基础概念，并针对医疗保健应用进行微调。课程内容涵盖现实世界的医疗保健动态，探索 AI 改变医患关系的潜力，并为医疗保健领域道德部署 AI 奠定基础。 哈佛医学院开设的“医疗保健中的 AI：从战略到实施”课程探讨了在医疗保健独特的文化、经济和商业环境中应用 AI 的机会和复杂性。AI 彻底改变医疗保健和生命科学行业的潜力巨大，但鉴于风险高昂，必须负责任地考虑和处理挑战和风险。在课程期间，您将了解如何将 AI 用于医疗目的，包括 AI 开发流程中的所有重要步骤。无论您是 AI 开发人员、医疗保健专业人员还是生命科学或数字健康领域的领导者，本课程都将帮助您做出明智的决策，将 AI 的创新引入医疗保健领域。医疗保健中的人工智能（在线短期课程）由麻省理工学院斯隆管理学院提供在为期 6 周的课程中，参与者将了解人工智能如何改变医疗保健，并探索案例研究，揭示如何部署这些技术来克服挑战和优化流程。
AI联盟：挑战，风险和未来方向
AI联盟：挑战，风险和未来的方向，世界面临着前所未有的灾难性风险，这是由于致命的大流行病和流行病以及指数技术的交汇处引起的。AI和机器人技术作为第四次工业革命的两种代表性技术，继续迅速发展，以多种方式越来越多地在整个领域中被剥削。虽然AI和机器人可以为各种能力差距和挑战提供解决方案，但世界数字化并不是要完全取代人类的参与。鉴于这些技术的局限性，趋势提出了有关与安全关键社会技术系统自主权增加相关的收益，并发症，负债和风险的重要问题。AI和自主权的使用涉及复杂的法律，道德，道德，社会和文化问题，这些问题可能阻碍其人类伴侣作为一个合作的人类与人类共生联盟的发展，评估和应用。但是，目前在这方面没有政府政策，没有协调的方法，没有有组织的社区反应，也没有国际研究计划寻求答案，以应对理解和减轻与操作这些启用AI-ai-abable自主系统相关的风险的挑战。此外，缺乏支持这些安全至关重要的社会技术系统的设计的指导，同时要牢记潜在的收益以及局限性和潜在的伤害。本讲座将为理解和减轻与采用AI支持的社会技术系统相关的潜在风险提供指导。。必须进行适当且经过验证的流程，以确保这些系统可以安全，负责任地使用，然后再将它们更广泛地集成到我们的系统，活动，运营和社会中。本讲座旨在满足系统设计人员，开发人员，项目经理，研究人员以及所有有兴趣使用21世纪人类AI共生技术的从业人员的需求。演讲将讨论AI面临的技术挑战，与人与AI合作伙伴之间的相互作用相关的风险，以及通过引入智能自适应系统（IAS）框架（IAS）框架和相关方法来解决这些挑战和风险的潜在解决方案。IAS是人机共生技术，通过基于其共同能力，优势和局限性来实现共同目标，通过优化人机相互作用来表现集体智能。将审查自1950年以来的70年以来，系统设计策略和方法的进化性质将被审查。将详细讨论以技术为中心设计（TCD），以人为中心的设计（HCD）和以互动为中心的设计（ICD）范式的哲学和原理。分析方法对于IAS，设计方法，实施策略和评估方法的功能需求的分析方法，将在考虑技术，人类能力和限制以及系统应实现的技术，人类能力和局限性以及功能的上下文限制时，将详细说明设计和开发AI支持自主系统的现实示例。
4.1.1. 建模工具和软件
与其他编程语言的集成。第 4.1.1 节讨论了建模工具和其他编程语言的选择。第 4.1.3 节和 4.1.4 节分别讨论了众包数据的整合和关键位置的识别。最后的建议和结论在第 8 章中。 4.1.1. 建模工具和软件 用于开发模型、对数据进行地理处理和实施为整合土地覆盖变化和堵塞数据而开发的方法的研究中使用的建模工具或软件产品如下所示。 HEC-HMS 和 HEC-RAS 美国陆军工程兵团 (USACE) 的水利工程中心 (HEC) 开发了用于集水区水文建模的水文建模系统 (HMS) 软件和用于河流网络和洪泛区水动力学建模的河流分析系统 (RAS) 软件。这两种软件产品都是免费软件，可以下载。友好的用户界面和对复杂集水区和河流进行建模的能力使得这些软件产品在水建模者群体中广受欢迎。HEC-HMS 是一个概念模型，具有不同的组件，代表集水区中的过程，并相互关联以保持系统中的水平衡。它提供了许多不同的方法来计算损失、变换水文图和通过河流路由水文图。该软件还有一个扩展（HEC-GEO-HMS），用于处理盆地模型，该模型描述了 HEC-HMS 中集水区的物理特性。研究区域的水文建模是在 HEC-HMS 上完成的。HEC-RAS 是一个数值模型。其 5.0.3 版本具有求解 1D、耦合 1D/2D 和完整 2D 的能力。在 2D 中，有两个选项：使用浅水方程的完整解或使用浅水方程的扩散波近似。用户友好的界面以及标记结构化或非结构化网格和子网格测深的可能性使其成为复杂网络建模的宝贵选择。使用全动量方程在 HEC-RAS 上对研究区域进行了水动力学建模。HEC-RAS 和 HEC-HMS 有一个通用的程序，即将输出结果存储在称为 HEC-DSS 的数据库中。这些软件还可以从 DSS 文件中读取输入数据。它们之间的集成是通过将 HEC-HMS 的输出存储在 DSS 中并从 DSS 读取数据以输入 HEC-RAS 来完成的。详细信息请参见第 5.3 节。MATLAB 和 Python 编程语言使用一种编程语言来探索 HEC-HMS 和 HEC-RAS 中的文件，以便将数据从一个软件传输到另一个软件，并将众包数据合并到 HEC-RAS 和 HEC-HMS 中。为了整合土地覆盖数据，需要对土地覆盖图进行地理处理。处理是在 ArcGIS 中完成的。为了实施关于土地覆盖数据整合的方法，ArcGIS 中的流程已实现自动化。ArcGIS 基于 Python 编程语言，可以完成以下流程