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管理涉及专有人工智能系统的交易中的关键风险
私募股权公司和企业认识到人工智能的优势，正在逐步收购利用人工智能能力的公司。根据 Drake Star Partners 发布的《全球人工智能市场报告》，自 2015 年以来，人工智能领域的并购活动增长了 6 倍，2022 年披露的交易总额达到 123 亿美元。虽然 IT 服务在投资资本量方面处于领先地位，但网络安全的交易数量增长最快，2016 年至 2021 年期间的复合年增长率 (CAGR) 高达 135%。此外，毕马威国际 (KPMG International) 的一项全球调查显示，加拿大私营和公共部门组织中 95% 的技术领导者计划投资 Web3，70% 计划投资 5G 和边缘计算，67% 计划利用量子计算，54% 计划在同一时期投资元宇宙。所有这些技术都依赖人工智能来支持各自的用例。
![b'genation 的 C3 和 C2 位尚未开发。在此，我们报道了一种无催化剂获取 1-芳基 2,3-二碘咔唑 [7,8] 的方法，其中涉及碘转位（方案 1D）。值得注意的是，我们的方案允许在三个连续位置 [9] 即 C1、C2 和 C3 对咔唑核心进行可控官能化。环化前体 (碘吲哚基)炔醇 1a \xe2\x80\x93 n 是使用已知程序由适当的吲哚-2-甲醛制备的。[5] 我们的旅程始于研究苯基取代炔醇 1a 作为模型底物的反应（表 1）。 [10] 我们研究了 1a 与几种碘化试剂（如 I 2 、NIS、ICl 和 Ipy 2 BF 4 ）的反应。在碳酸钠存在下，在异丙醇中，在 15 °C 下使用 ICl [11] 可有效实现串联碘环化-碘移位。使用 1.1 倍过量的 ICl 可得到三环 2a ，产率为 50%（表 1，条目 5），而使用 2.5 倍过量的 ICl 可得到所需的杂环，产率为 60%（表 1，条目 3）。通过对粗反应混合物进行 TLC 和 1 H NMR 分析观察到总转化率，未检测到副产物或聚合反应。然而，在柱层析纯化 2,3-二碘-咔唑 2a 的过程中观察到一些分解，这可能是导致分离产率适中的原因。值得注意的是，重排的 1-苯基-2,3-二碘-咔唑 2a 是唯一的区域异构体。使用有机碱代替 K 2 CO 3 或不同的溶剂'](/simg/8/855f3c9598aa8a034e402cab16971aa1920b4ee4.webp)
b'genation 的 C3 和 C2 位尚未开发。在此，我们报道了一种无催化剂获取 1-芳基 2,3-二碘咔唑 [7,8] 的方法，其中涉及碘转位（方案 1D）。值得注意的是，我们的方案允许在三个连续位置 [9] 即 C1、C2 和 C3 对咔唑核心进行可控官能化。环化前体 (碘吲哚基)炔醇 1a \xe2\x80\x93 n 是使用已知程序由适当的吲哚-2-甲醛制备的。[5] 我们的旅程始于研究苯基取代炔醇 1a 作为模型底物的反应（表 1）。 [10] 我们研究了 1a 与几种碘化试剂（如 I 2 、NIS、ICl 和 Ipy 2 BF 4 ）的反应。在碳酸钠存在下，在异丙醇中，在 15 °C 下使用 ICl [11] 可有效实现串联碘环化-碘移位。使用 1.1 倍过量的 ICl 可得到三环 2a ，产率为 50%（表 1，条目 5），而使用 2.5 倍过量的 ICl 可得到所需的杂环，产率为 60%（表 1，条目 3）。通过对粗反应混合物进行 TLC 和 1 H NMR 分析观察到总转化率，未检测到副产物或聚合反应。然而，在柱层析纯化 2,3-二碘-咔唑 2a 的过程中观察到一些分解，这可能是导致分离产率适中的原因。值得注意的是，重排的 1-苯基-2,3-二碘-咔唑 2a 是唯一的区域异构体。使用有机碱代替 K 2 CO 3 或不同的溶剂'
b'genation 的 C3 和 C2 位尚未开发。在此，我们报道了一种无催化剂获取 1-芳基 2,3-二碘咔唑 [7,8] 的方法，其中涉及碘转位（方案 1D）。值得注意的是，我们的方案允许在三个连续位置 [9] 即 C1、C2 和 C3 对咔唑核心进行可控官能化。环化前体 (碘吲哚基)炔醇 1a \xe2\x80\x93 n 是使用已知程序由适当的吲哚-2-甲醛制备的。[5] 我们的旅程始于研究苯基取代炔醇 1a 作为模型底物的反应（表 1）。 [10] 我们研究了 1a 与几种碘化试剂（如 I 2 、NIS、ICl 和 Ipy 2 BF 4 ）的反应。在碳酸钠存在下，在异丙醇中，在 15 °C 下使用 ICl [11] 可有效实现串联碘环化-碘移位。使用 1.1 倍过量的 ICl 可得到三环 2a ，产率为 50%（表 1，条目 5），而使用 2.5 倍过量的 ICl 可得到所需的杂环，产率为 60%（表 1，条目 3）。通过对粗反应混合物进行 TLC 和 1 H NMR 分析观察到总转化率，未检测到副产物或聚合反应。然而，在柱层析纯化 2,3-二碘-咔唑 2a 的过程中观察到一些分解，这可能是导致分离产率适中的原因。值得注意的是，重排的 1-苯基-2,3-二碘-咔唑 2a 是唯一的区域异构体。使用有机碱代替 K 2 CO 3 或不同的溶剂'
伊莎贝尔·古德女士 网络空间方法论和任务保证部门负责人 伊莎贝尔·古德女士目前担任 DEVCOM 分析中心网络实验和分析部门的四位部门负责人之一。1990 年，她在漏洞分析实验室开始了她的公务员生涯，该实验室后来重组为陆军研究实验室 (ARL) 的一部分。古德女士领导了多个地雷/反地雷项目，此外还负责一个涉及红外诱饵的特殊项目。她的工作成果发表在 NDIA 地面战车生存能力研讨会、老乌鸦协会联合电子战会议和国际光学和光子学学会的论文集上。 1998 年，Goode 女士接受了横向任务，担任位于亚利桑那州尤马市尤马试验场的 ATEC 测试官，在那里她为弹药和武器部门开展了高知名度项目，到 2000 年，她被提升为炮兵和特殊项目部门负责人，例如 M777 轻型榴弹炮、M109 圣骑士和 M982 圣剑制导炮弹。2016 年，Goode 女士重返 ARL，担任网络电子保护部门部门负责人，至今她在 DEVCOM 分析中心担任该职务。除了部门负责人职责外，Goode 女士还领导其部门的人才管理计划和网络分析与评估中心（与 UTEP 合作），该中心为高需求的网络安全专业人员提供人才渠道。Goode 女士还担任与 UTEP、新墨西哥州立大学物理科学实验室和 SUGPIAT 国防集团签订的 3 份数百万美元合同的合同官代表。 Goode 女士获得的奖项包括西班牙裔工程师国家军事/专业成就奖（2004 年）、民事服务指挥官奖（2008 年）和民事服务成就奖章（2010 年）。Goode 女士获得了德克萨斯大学埃尔帕索分校电气和电子工程理学学士学位。她是陆军采购部队的成员，拥有测试和评估三级认证。她和孩子 James（22 岁）和 Jocelyn（16 岁）住在埃尔帕索。
伊莎贝尔·古德女士 网络空间方法论和任务保证部门负责人 伊莎贝尔·古德女士目前担任 DEVCOM 分析中心网络实验和分析部门的四位部门负责人之一。1990 年，她在漏洞分析实验室开始了她的公务员生涯，该实验室后来重组为陆军研究实验室 (ARL) 的一部分。古德女士领导了多个地雷/反地雷项目，此外还负责一个涉及红外诱饵的特殊项目。她的工作成果发表在 NDIA 地面战车生存能力研讨会、老乌鸦协会联合电子战会议和国际光学和光子学学会的论文集上。 1998 年，Goode 女士接受了横向任务，担任位于亚利桑那州尤马市尤马试验场的 ATEC 测试官，在那里她为弹药和武器部门开展了高知名度项目，到 2000 年，她被提升为炮兵和特殊项目部门负责人，例如 M777 轻型榴弹炮、M109 圣骑士和 M982 圣剑制导炮弹。2016 年，Goode 女士重返 ARL，担任网络电子保护部门部门负责人，至今她在 DEVCOM 分析中心担任该职务。除了部门负责人职责外，Goode 女士还领导其部门的人才管理计划和网络分析与评估中心（与 UTEP 合作），该中心为高需求的网络安全专业人员提供人才渠道。Goode 女士还担任与 UTEP、新墨西哥州立大学物理科学实验室和 SUGPIAT 国防集团签订的 3 份数百万美元合同的合同官代表。 Goode 女士获得的奖项包括西班牙裔工程师国家军事/专业成就奖（2004 年）、民事服务指挥官奖（2008 年）和民事服务成就奖章（2010 年）。Goode 女士获得了德克萨斯大学埃尔帕索分校电气和电子工程理学学士学位。她是陆军采购部队的成员，拥有测试和评估三级认证。她和孩子 James（22 岁）和 Jocelyn（16 岁）住在埃尔帕索。
引用：Cole AC，Adapa K，Khasawneh A等。涉及老年人开发电子保健工具的代码签名方法：Syste
摘要目的的主要目的是审查和综合当前老年人如何参与代码签名方法开发电子保健工具（EHTS）的证据。次要目的是确定代码设计方法如何使用相互学习技术使老年人受益。设计系统的审查以下是系统评论的首选报告项目2020 Checklist。数据源PubMed，Embase和Scopus数据库从2010年1月至2021年3月进行了研究。资格标准纳入标准是采用代码法进行开发EHT的研究，研究人群年龄在60岁以上。提取数据提取和合成数据以分析和偏见风险。我们使用医疗保健研究机构和质量循证实践中心方法评估了研究质量。结果25个研究符合本综述的纳入标准。所有研究使用至少两个参与过程，采访和原型最常使用。通过交叉分类，我们发现在达到“授权”参与水平的研究中，功能原型的利用率增加了，发现受益于相互学习的研究具有更高的利用，即对特定参与过程（例如焦点组和功能原型）的利用更高。结论我们发现，在与老年人进行代码时，应采用参与过程，参与水平和学习模型的差距。Prospero注册号CRD42021240013。这很重要，因为较高的参与水平可能会增加用户对技术的了解，增强学习并增强参与者的能力。为了确保研究在开发EHT时优化老年人的参与和学习，需要更加重视促进相互学习的方法。
未来教师对人工智能技术的接受度
技术长期以来一直用于学习。如今，人工智能 (AI) 的使用正在发展，但其在未来教师中的接受度仍需调查。此外，由于小学教师和中学教师的角色与涉及 AI 的技术的角色之间的比较，他们之间可能会出现差异。本研究旨在评估未来教师对涉及 AI 的技术的接受度，使用一个众所周知的模型，更具体地说是针对几项任务。结果表明，小学教师对涉及 AI 的技术有更高的期望，但主要用于内容生成（例如课程内容、练习）。中学教师更愿意接受涉及 AI 的技术，用于更多高附加值任务，例如帮助写作学习或诊断学习困难。未来的研究应侧重于确定行动杠杆，以促进更高的接受度和实际使用。
涉及尿路上皮癌的检查点抑制剂的组合疗法：叙事评论
毫无疑问，这些CPI彻底改变了MUC的治疗，其中一组患者表现出持续的治疗反应。然而，大多数接受CPI疗法的患者中发生进展和复发。肿瘤内异质性和达尔文式抗药性肿瘤亚克隆的选择，暴露于CPI的肿瘤细胞的适应性变化以及免疫逃避的替代机制是导致CPI单疗法失败的原因（12,13）。CPI与其他疗法的合理组合可以通过同时利用不同的作用模式和靶分子来克服抗药性。与CPI的严重不良事件的率相对较低，以及在肾细胞癌和黑色素瘤中批准CPI组合的批准，已推动临床试验测试BC中CPI组合治疗的临床试验（14,15）。在这篇综述中，我们将讨论可用的初步数据，并突出肌肉侵入性，局部先进和转移性BC的几种CPI组合的重要期III期试验。我们根据叙述性审查报告清单介绍以下文章（可在http://dx.doi.org/10.21037/tau-20-1177获取）。
响应涉及有机磷神经事件...
作者：S Duncan · 2021 — 急救人员请参阅 CAN/CGSB/CSA-Z1610-11《保护急救人员免受化学、生物、放射和核 (CBRN) 事件的影响》，了解...
空客 A330-343X、9M-XXM 数据输入和导航问题，新南威尔士州悉尼机场，2015 年 3 月 10 日
2015 年 3 月 10 日，一架空客 A330 客机（注册号 9M-XXM，由马来西亚航空公司亚洲航空 X 运营）正在执行从新南威尔士州悉尼飞往马来西亚吉隆坡的定期客运服务。飞机从 16R 跑道起飞时，空中交通管制发现飞机进入平行跑道 16L 的起飞航道。根据空中交通管制的建议，机组人员发现机载导航系统存在问题。尝试排除故障并纠正问题导致导航系统以及飞机的飞行引导和飞行控制系统进一步恶化。机组人员选择停止飞行，但无法返回悉尼，因为悉尼地区的天气恶化，可用的系统限制了飞行只能在目视条件下进近。飞机改为通过雷达引导飞往维多利亚州墨尔本，并在目视条件下完成了飞行。
光影响涉及时钟基因周期1
晚上的光对哺乳动物的生理和行为具有很强的影响。它会影响人类的情绪，该情绪被用作光治疗，并已被证明可以重置昼夜节律时钟（SCN）。此重置对于将生理和生化时机排列到环境光线周期至关重要。在这里我们提供了证据表明，Zeitgeber时间（ZT）22的光也通过激活侧向Habenula（LHB）中的时钟基因周期1（PER1）来影响小鼠的情绪相关行为，这是一个已知调节情绪相关行为的大脑区域。我们表明，在小鼠中完全缺失PER1导致抑郁症的行为和光对这种行为的有益影响的丧失。相比之下，LHB区域中PER1的特定缺失不会影响与情绪相关的行为，而是支持光的有益作用。RNA序列分析在中唇型多巴形系统中揭示了在ZT22处光脉冲后的基因表达的深刻变化。在伏隔核（NAC）中，气味和G蛋白偶联受体signaling的感觉感知最大。有趣的是，这些基因中的大多数在PER1敲除动物中不受影响，表明光诱导PER1是大脑中光中含有基因表达的过滤器。共同表明，光线至少部分通过LHB中的PER1诱导而影响小鼠的情绪相关行为，并影响中溶胶多巴胺能系统中与情绪相关的行为和信号机制的影响。
涉及人工智能的个人数据处理活动的审计要求
A. 人工智能组件的识别和透明度 13 控制目标：已审计人工智能组件的清单 13 控制目标：确定责任 13 控制目标：透明度 14 B. 人工智能组件的目的 15 控制目标：确定预期目的和用途 15 控制目标：定义人工智能组件的预期环境 15 控制目标：比例性和必要性分析 16 控制目标：定义数据的潜在接收者 16 控制目标：数据存储的限制 17 控制目标：数据主体类别分析 18 C. 人工智能组件的基础 18 控制目标：确定人工智能组件的开发政策 18 控制目标：数据保护专员的参与 19 控制目标：调整基本理论模型 19 控制目标：方法框架的适当性 20 控制目标：确定人工智能组件的基本架构 20 D. 数据管理 21 控制目标：数据质量保证21 控制目标：定义数据源的来源 22 控制目标：个人数据的预处理 23 控制目标：偏差控制 24 E. 验证和确认 24 控制目标：调整基于人工智能组件的验证和确认过程 24 控制目标：基于人工智能组件的验证和确认 25 控制目标：性能 26 控制目标：一致性 27 控制目标：稳定性和稳健性 27 控制目标：可追溯性 28 控制目标：安全性 29