知情同意是任何涉及人类受试者的研究的基本先决条件,包括在医疗服务中收集的组织/细胞的工作以及相关的数据,并进一步用于研究。类器官是2000年代初出现的生物技术产物,基于数十年来研究人类细胞增殖和更新自己,甚至在体内的潜力。类器官是由健康或病理起源的各种类型的天然或工程干细胞制成的一个家族,就其细胞组成和/或类似的结构而言,它们与器官具有相似之处,它们至少重现了器官的某些功能和功能。类器官研究。知情同意书是一个包括口头和书面信息的过程,以及证明完成信息过程的形式的签名,并且捐赠者已自由同意使用其细胞或组织。仅提供信息是不够的:此信息需要足够清晰才能被每个捐赠者理解,并且该过程也必须简单易懂。这意味着研究人员必须使捐助者能够做出自主和自愿的决定,而无需任何类型的激励措施,并且如果适用,则不会对其医疗后续行动产生任何影响。用于器官研究,这意味着提供有关哪种器官的信息,以及哪个工程程度和应用。知情同意书意味着将研究的最初目的告知捐助者,但也涉及其捐赠的进步/进化。也意味着有关二次使用的可能存储的透明信息,重定向初始研究项目,以实现另一个目的,可能转移到外国,其生物材料和相关数据的未来以及研究团队的身份以及捐助者的权利,并有权行使其独立权利或拒绝参与任何时间。这引发了有关细胞或组织未来未来使用的问题。s ome类器官可能会引起比其他人更多的问题,并且必须充分解释潜在戒断的条件。我们已经确定了复杂的神经组织器官和胚胎模型是可能引发捐助者道德问题的派生的例子。
在渗透测试中使用的大多数道德黑客(EH)工具都是由行业或地下社区内的从业者开发的。同样,学术研究人员也为开发安全工具做出了贡献。但是,从业者对该领域的学术贡献的认识似乎有限,从而在行业和学术界对EH工具的贡献之间存在很大的差距。本研究论文旨在调查EH学术研究的当前状态,主要关注研究知识的安全工具。我们将这些工具分类为基于过程的框架(例如PTES和MITER ATT&CK)以及基于知识的框架(例如CYBOK和ACM CCS)。考虑其功能和应用领域,该分类概述了新颖,研究知识的工具。分析涵盖许可,发布日期,源代码可用性,开发活动和同行评审状态,为该领域的当前研究状态提供了宝贵的见解。
1 Quantum设备中心,Niels Bohr Institute,哥本哈根大学,2100哥本哈根,丹麦2号哥本哈根2洛伦兹研究所和莱顿高级计算机科学研究所,莱顿大学,P.O。Box 9506,2300 Ra Leiden,荷兰3量子旋转中心,物理系,挪威科学与技术大学,NO-7491 Trondheim,挪威4 Qdevil,Qudevil,Qudevil,Quantum Machines,Quantum Machines,2750 Ballerup,Ballerup,Ballerup,Ballerup,丹麦5号工程学系,牛津大学,牛津大学,牛津大学,牛津大学,国王6 3pj and osteric of Actire of Actire of Burd of Accient and Intercoment of Thressicatik印第安纳州拉斐特47907,美国7 Birck纳米技术中心,普渡大学,西拉斐特,印第安纳州47907,美国8 Elmore电气和计算机工程学院,Purdue University,Purdue University,West Lafayette,Indiana 47907Box 9506,2300 Ra Leiden,荷兰3量子旋转中心,物理系,挪威科学与技术大学,NO-7491 Trondheim,挪威4 Qdevil,Qudevil,Qudevil,Quantum Machines,Quantum Machines,2750 Ballerup,Ballerup,Ballerup,Ballerup,丹麦5号工程学系,牛津大学,牛津大学,牛津大学,牛津大学,国王6 3pj and osteric of Actire of Actire of Burd of Accient and Intercoment of Thressicatik印第安纳州拉斐特47907,美国7 Birck纳米技术中心,普渡大学,西拉斐特,印第安纳州47907,美国8 Elmore电气和计算机工程学院,Purdue University,Purdue University,West Lafayette,Indiana 47907
该项目旨在将ML工具专门用于静电相互作用,以便在几种应用中加速计算,从经典分子动力学(MD)到隐式溶剂(IS)模型。尤其重要。可以通过显式溶剂MD或通过IS模型来计算它们,例如Poisson-Boltzmann方程(PBE),椭圆形偏微分方程。pbe很好地描述了复杂几何形状中的静电。在存在离子的情况下,溶剂的行为可以用不同程度的准确性描述,这不可避免地反映了计算成本以及处理大型系统的可行性。如今,由于最现代的实验技术(例如Cryo-Em),这些方法的结构数据量和大小巨大,因此正在经历重大的复兴,这对明确的溶剂造型构成了巨大的挑战。尤其是由于其固有的远距离效应,静电是巨大的计算挑战。在该项目中,我们旨在建立和巩固新的理论和模拟方法,在这些方法中,PIML技术可以提高静电计算,还利用了非平衡统计机制领域的最新数学发展,以及响应理论。
对行业的建议:在医学实践中负责任地使用人工智能对行业的建议:曼尼托巴省医师与外科医师学院 (CPSM) 为行业提供建议,以支持注册人实施 CPSM 的实践标准、实践指示以及道德和专业规范。本建议文件并未定义实践标准,也不应被视为法律建议。一般而言,建议文件是动态的,可能会随时编辑或更新以使其更清晰。请定期参考本文以确保您了解最新的建议。重大变更将通过 CPSM 的新闻通讯传达给注册人;但是,微小的编辑可能只会在文件中注明。序言:注册人必须了解在实践中负责任且合乎道德地使用人工智能 (AI)。本文件主要讨论生成人工智能 (GenAI),但大多数原则可广泛应用于其他形式的 AI。提供的建议主要集中在医疗保健中教育、问责制、透明度、知情同意、保密性和公平性的重要性。还讨论了系统问题。
摘要。大规模对结构的手动检查和评估是劳动密集型的,而且通常是不可行的,而数据驱动的机器学习技术可能无法识别相关的失败机制,并且对以前看不见的条件的概括不佳,尤其是在有限的信息中遇到的。我们提出了一个物理知识的变异自动编码器公式,以在测量中删除混杂源的图表学习,以计算基于物理模型的潜在参数的后验分布,并在有限测量值时预测结构的响应。自动编码器的潜在空间通过一组基于物理的潜在变量进行增强,这些变量可解释,并以先验分布和基于物理模型的形式允许域知识包含在自动编码器公式中。为了防止模型的数据驱动的组件覆盖已知的物理学,训练目标中包括一个正则化项,该术语对潜在空间和生成模型预测施加约束。在合成案例研究中评估了所提出的方法的可行性。
物理知识的机器学习结合了基于数据的方法的表现力和物理模型的解释性。在这种情况下,我们考虑了一个通用回归问题,其中经验风险是通过定量物理不一致的部分微分方程正规化的。我们证明,对于线性差异先验,该问题可以作为内核回归任务提出。利用内核理论,我们得出了正规风险的最小化器ˆ f n的收敛速率,并表明ˆ f n至少以sobolev minimax速率收敛。但是,根据物理错误,可以实现更快的速率。以一维的例子为例,说明了这一原则,支持以物理信息将经验风险正规化可以对估计器的统计绩效有益的说法。关键字:物理知识的机器学习,内核方法,收敛速率,物理正则化
医疗保健组织越来越关注第三方风险管理 (TPRM),即识别、评估和减轻医院供应链中第三方供应商相关风险的策略。为了减轻供应短缺或中断的风险,组织正在开发库存控制塔 - 一个集中式平台,可实时查看组织的库存,包括第三方供应商信息。库存控制塔通过监控整个供应链网络中材料的可用性,充当指挥中心。这种集中式实时供应信息视图使医疗保健组织能够采取主动行动,例如将订单重新路由到替代供应商或将中断的产品订单与可用且已批准的替代选项交换,最终提高医院供应链的弹性和提供无缝患者护理的能力。
世界银行集团(WBG)性别战略(2024-30)“加速性别平等,在宜居星球上消除贫困”借鉴了2016-2023年性别战略的经验教训,并参考了广泛利益相关方的反馈意见。该战略经过了广泛的内部和外部磋商,从为期一年的加速平等运动和非正式对话(第一阶段,2022年1月至2023年7月)开始,并进入正式磋商(第二阶段,2023年7月至11月)。我们听取了来自110多个国家的1000多名外部利益相关方的意见,包括通过28次国内磋商。这些贡献者代表了600多个实体——包括民间社会、政府代表、议员、学术界、私营部门、多边组织、捐助方等。
1 MOE生物信息学的主要实验室,合成与系统生物学中心,北京北京大学生命科学学院,生命科学学院,中国100084,2,北京大学研究所,北京大学,北京大学,北京大学,北京100084,100084 Research Center for Dermatologic and Immunologic Diseases (NCRC-DID), MST State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Diseases, MOE Key Laboratory of Rheumatology and Clinical Immunology, Beijing 100730, China 4 State Key Laboratory of Medical Proteomics, Beijing Proteome Research Center, National Center for Protein Sciences (Beijing), Beijing Institute of Lifeomics, Beijing 102206,中国相应的作者。MoE生物信息学关键实验室,合成与系统生物学中心,北京100084,北京大学生命科学学院,生命科学学院。电子邮件:zhilu@tsinghua.edu.cn(z.j.l.);北京蛋白质科学中心(北京)北京蛋白质组研究中心北京蛋白质组研究中心的国家主要实验室,北京生命学研究所,生命科学园,居民科学园,北京102206,中国。电子邮件:zhuyunping@ncpsb.org.cn(y。Z.);北京联合医学院医学院的风湿病学和临床免疫学系,北京联合医学院,国家皮肤病学和免疫学疾病临床研究中心(NCRC-DID),MST国家主要的严重和稀有疾病的主要国家主要实验室,莫伊,莫伊,临床免疫学关键实验室。†¼等于贡献。电子邮件:编辑助理:Jonathan Wren