“有了这些见解,我们可以看到,这不是一个已定义的结论,即一个行业的扩张总是会对环境产生按比例负面影响。”卡特说。“因此,下一部分是让决策者和社区相互互动,以````''求出我们如何实际实施这些想法以减少这些影响并确定海洋生物多样性的优先级。”
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在本文中,我认为混合仿生系统的人工组成部分不起直接的解释作用,即,在模拟的术语中,在它们嵌入的系统的总体上。更准确地说,我声称确定这种人工设备的输出,替换生物组织并与其他生物组织相关的内部程序不能直接解释它们代替它们的生物组分的相应机制(因此,无法用来解释该本地机制来解释该生物学或认知的局部机制,以确定这种总体或认识性的模型。i对使用最小认知网格(MCG)的分析进行了这种分析,这是一个在Lieto中提出的新框架(人工思维的认知设计,2021年),以对生物学上和认知上平淡的人工系统的认识论和解释性状态进行排名。尽管缺乏人工组件的直接机械解释,但是我还认为,混合仿生系统可以具有与使用整体结构设计方法构建的AI系统相似的间接解释作用(但包括部分功能组件)。尤其是,生物系统部分的人工置换可以为i)在混合生物学 - 人工系统的整体功能和ii)全球洞察力的整体功能中提供该部分的局部功能说明,以实现与此类艺术元素相关的生物学元素的结构机制。
摘要。冰川撤退提出了重要的环境和社会挑战。了解旋转驱动器对冰川进化的局部影响至关重要,大规模平衡是一个核心概念。这项研究介绍了最小的机器学习模型Miniml-MB,该模型旨在针对非常小的数据集实现年度点表面质量平衡(PMB)。基于极端的梯度提升(XGBoost)体系结构,将最小MB应用于瑞士阿尔卑斯山中各个地点的PMB建模,强调需要适当的训练框架和降低降低技术。最小值MB的实质性附加值是其数据驱动的局部质量平衡关键驱动因素的识别。使用两个预测指标实现了最佳的PMB预测性能:平均空气温度(5月至8月)和总降水量(10月至2月)。最小MB模型PMB准确,平均绝对误差(MAE)为0.417 m W.E.在所有站点上。值得注意的是,Miniml-MB证明了相似的,并且在大多数情况下,具有出色的预测能力(PDD)模型(MAE为0.541 M W.E.)。与PDD模型相比,最小值MB在重现极端质量平衡阀方面的有效性较小(例如,2022)属于其训练范围。因此,只要缺少一年的气候条件在训练范围内,最小值MB作为一个不完整的PMB测量站点的空隙填充工具显示出希望。这个
最终指导草案 - 尿布瘤和化学疗法的固结治疗费城 - 染色体阴性CD19阳性最小残留疾病阴性B-cell前体急性淋巴细胞淋巴细胞白血病Page 10 of 20
这项研究探讨了机器学习指导设计在优化纳米化剂中的重要潜力,重点是减少机械系统中的摩擦和磨损。利用神经网络和遗传算法,研究表明了高级计算技术如何准确预测和增强纳米求的摩擦学特性。研究结果表明,与传统的矿物基油基润滑剂相比,纳米化剂,尤其是含石墨烯和碳纳米管的纳米化剂,在降低摩擦系数和磨损速率方面表现出明显改善。此外,这些纳米求的增强的热稳定性和载荷能力有助于大量的能源节省和提高的操作效率。这项研究强调了采用纳米化剂的经济和环境益处,强调了它们改变润滑技术并支持可持续工业实践的潜力。
摘要本文重点介绍了两个副词函数的b-di efient的描述和计算。这个问题是在最小c功能的线性互补问题的重新重新制作中出现的。这个问题具有许多等效的伪造,我们在线性代数,凸分析和离散几何形状中识别其中的一些。这些公式用于陈述B差异的某些属性,例如其对称性,其完整性,连接性,其基数界限等。要指定的集合具有有限数量的元素,这些元素可能会在函数的范围空间维度上成倍增长,因此其描述通常是算法。与以前的几种方法不同,我们首先提出了一种避免解决任何优化子问题的增量回收方法。它基于Matroid电路的概念和相关的STEM载体概念。接下来,我们提出了适应Rada andčerný在2018年引入的算法的修改,以适应问题所在的问题,以确定超平面平面空间中具有共同点的排列细胞。在考虑到的测试问题上以CPU时间测量,相对于Rada和聚摄氏度之一,所提出的算法的平均加速度比率在15..31范围内,并且根据问题,接近和所选的线性优化和Matroid ofvers,这种加速可能会超过100。
背景:人工智能(AI)正在成为医疗保健中的变革力量,特别是在代谢减肥手术(MBS)和微创手术(MIS)中。本文献综述探讨了这些领域中AI的应用,优势,挑战和未来潜力。方法:进行了30项研究的叙事评论,包括随机对照试验,观察性研究,文献综述和荟萃分析。对AI对手术精度,工作流程效率,并发症和患者结局的影响的关键发现已合成。结果:支持AI的技术可显着提高手术精度,降低并发症发生率和优化的工作流程。AI在术前计划,术中援助和术后监测中的应用显示出一致的优势。但是,道德问题,数据隐私和标准化问题持续存在。结论:MBS和MIS中的AI整合有可能彻底改变手术结果,提高精度并提高效率。解决互操作性,数据安全性和监管障碍对于广泛采用至关重要。关键字:代谢减肥手术,微创手术,人工智能,机器人手术,精密医学,手术效率
在过去的几十年里,人工智能、机器人和其他形式的自动化等新技术发展迅速。这些新技术可能会对经济产生重大影响。特别是,劳动力市场将在未来发生根本性变化(例如,Brynjolfsson & McAfee,2014;Ford,2015)。Frey 和 Osborne(2017)探讨了工作与自动化之间的敏感性,并估计美国目前约 47% 的工作可能会在一到二十年内实现自动化。实证研究表明,自动化对常规任务产生了重大影响,导致劳动力两极分化,并加剧了经济不平等(例如,Acemoglu & Restrepo,2020a;Autor,2015;Autor & Dorn,2013;Autor 等,2003、2015;Goos & Manning,2007;Graetz & Michaels,2018)。此外,Goos 等人(2019)强调,自动化对失业求职者造成的调整成本在低技能工人和高技能工人之间分配不均。为了减少新出现的不平等,人们讨论了各种政策手段,例如对机器人征税、基本全民收入或最低工资(例如,Acemoglu 等人,2020 年;Costinot 和 Werning,2018 年;Freeman,2015 年;Furman,2019 年;Guerreiro 等人,2017 年;McAfee 和 Brynjolfsson,2016 年;Thuemmel,2018 年)。然而,人们对最低工资与自动化相结合的影响知之甚少。在现有的少数研究之一中,Lordan 和 Neumark(2018 年)通过实证表明,较高的最低工资会减少可自动化工作的就业。此外,他们强调,在有关最低工资影响的实证文献中,有一些工人群体经常被忽视,例如老年人和低技能工人。然而,似乎几乎没有任何理论研究过基于任务的框架中的最低工资的影响,在该框架中,任务越来越多地由机器取代低技能工人。一个例外是 Aaronson 和 Phelan ( 2019 ) 的研究,他们开发了一个基于任务的理论框架来检验最低工资对劳动力市场的影响。本文旨在探讨具有约束力的最低工资对自动化经济中总产出、就业、要素价格和各种收入分配指标的影响。为了分析最低工资与自动化相结合对劳动力市场的影响,我们以 Acemoglu 和 Restrepo ( 2018a 、 2018b 、 2018d ) 以及 Acemoglu 和 Autor ( 2011 ) 的研究为基础,这两项研究是相互关联的,并且基于 Zeira ( 1998 ) 和 Acemoglu 和 Zilibotti ( 2001 )。基于任务的框架采用了劳动力市场的概念,该市场可以通过工作任务内容进行实证表征(例如,Goos 等人,2019 年)。从理论上讲,基于任务的框架使我们能够沿着密集和广泛的边界对自动化进行建模(Acemoglu & Restrepo,2018c),还要考虑引入最低工资后可能产生的影响。在我们基于任务的框架中,单位间隔内的任务由机器、低技能和高技能工人完成。机器和低技能工人可以生产的任务范围受外生阈值的限制。假设每种生产要素在部分任务上都有比较优势,这会导致要素的简单分配。因此,我们的任务间隔被划分为三个复杂度不断增加的间隔,其中机器在第一个间隔生产任务,低技能工人在中间间隔生产任务,高技能工人在最后一个间隔生产任务。通过假设机器、低技能和高技能工人的供给固定且无弹性,我们实施高于均衡低技能工资的最低工资并确定新的均衡。
•过敏反应,哮喘和急救训练的教育者始终在该处。•所有教育者都可以使用医疗管理计划,风险最小化计划和药物。•讨论以解释保留这些物品的何处是与父母,教育者和志愿者一起举行的。•孩子和服务药物被存储在房间和服务的规定位置。•将检查儿童的药物,以确保其最新,并且没有由管理人员过期。•在前门厅中显示出具有过敏反应风险的孩子,并带有其他规定的信息。•协调员将向所有有特定医疗保健需求,过敏或诊断出医疗状况的儿童确定所有新的教育者,员工,志愿者和学生,并确保他们知道儿童医疗管理计划的位置,风险最小化计划和药物。•父母必须授权在药物记录上进行药物治疗,每当提供药物治疗时,教育工作者将完成药物记录。•父母授权进行药物授权的副本附加到医疗管理计划,并在子档案中提交的原件。•协调员将与父母讨论对孩子构成风险的任何过敏原。•该服务将显示孩子的图片,名字,持有的药物和位置,并在所有儿童房间的海报/时间表中简要说明医疗状况,并提醒所有员工,志愿者。