XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemitm
aml通过Notch信号传导改变骨髓基质细胞成骨效应
引言：急性髓细胞性白血病（AML）是由各种遗传改变引起的高度异质性恶性肿瘤，其特征是骨髓中未成熟的髓样爆炸的积累（BM）。AML细胞的这种异常生长破坏了正常的造血并改变BM微环境成分，从而建立了对白血病的利基支持。骨髓基质细胞（BMSC）在产生BM壁ni的基本要素（包括脂肪细胞和成骨细胞）方面起着关键作用。动物模型表明，BM微环境是由AML细胞显着重塑的，AML细胞将BMSC偏向于无效的成骨分化，并积累了骨化剂。然而，对AML细胞影响成骨的机制知之甚少。
EDP 对 2030 年气候转型的承诺......
人类正面临气候紧急情况。如果我们想将全球平均气温上升幅度限制在 1.5ºC 以内，那么在这十年内，我们迫切需要停止向大气中排放温室气体，并与其他社会参与者一起，到 2050 年实现碳中和。这条路虽然艰辛，但并非不可能，而经济电气化，即通过可再生能源生产，被认为是这一转变的最重要贡献之一。加速这一进程至关重要，EDP 希望引领能源转型，以巨大的责任感和承诺抓住这一机遇，将我们的经验和奉献精神用于服务社会，开发能够应对这一前所未有的挑战的解决方案。
依赖于踝关节肌肉的任务依赖性募集以及机械需求之间的肌肉驱动驱动于肌肉收缩的代谢成本
引用Lai，Adrian K M，Dick，Taylor J M，Biewener，Andrew A和Wakeling，JamesM。皇家学会界面杂志18，第1期。174（2021）：20200765。
日期：20-12-2024注意封闭的招聘...
的应用程序被邀请在时间限制的ICAR基因组编辑网络计划下的高级研究员（一个数字）的职位，标题为“精子干细胞中的基因组编辑，并移植具有改善肉类生产特质的羔羊”，收到该应用程序的最后一个日期已扩大到30.1220224。此招聘受到ICAR的有效条款和条件进行此类任命。项目终止后，没有在ICARNIANP/ICAR中提供吸收/重新就业。参与的人的服务将自动被终止项目终止。任命纯粹是临时的，有可能随时终止，而无需分配任何原因。有兴趣的候选人可以通过电子邮件（SoftCopy）将正式填写的申请（softCopy）发送给“ binsilabkrishnan@gmail.com”或30-12-2024或之前。入围候选人将在06-01-2025通知，面试日期将被宣传，并将在班加罗尔Adugodi的Icar-Nianp举行。候选人将不得支付任何TA/DA，必须自己安排旅行，住宿等。参加面试。
XAI 的符号 AI：评估 LFIT 归纳编程以实现公平且可解释的自动招聘
机器学习方法在生物识别和个人信息处理（例如法医、电子医疗、招聘和电子学习）领域的重要性日益增加。在这些领域，基于机器学习方法构建的系统的白盒（人类可读）解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域，旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术，可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论（在特定条件下）。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性，迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步：基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘，用于对包含软生物特征信息（性别和种族）的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力，并提出了一个可应用于其他领域的方案。
黑河公立学校中学课程注册表
Anderson，D。K.（制作人）和Reher，K。（制作人）https://www.youtube.com/watch？ v = kmkc8nfpati＆feature = youtu.be be https://www.firstthingsfirst.org/early-Childhoods-kildhoods-kildhoods/brain-deeferctment/brain brain开发：第一年https https：///wwwwww.cdc。 gov/ncbddd/child Development/早期 - 脑发育。 edu/resources/inbrief-science-of-ecd/早期大脑发展科学哈佛大学行为/大脑开发/2019/the-First-Life-092419生命的头几年脑事实https://www.cliffsnotes.com/study- guides-- Guides- https://www.youtube.com/watch？ v = 4ADEMD1M_QI在中间儿童期https：//pediatrics.aapperications。 org/content/145/6/e20192244中等儿童时期健康和行为的流行病性素材Sarika R. Parasuraman，博士，MPH；Anderson，D。K.（制作人）和Reher，K。（制作人）https://www.youtube.com/watch？v = kmkc8nfpati＆feature = youtu.be be https://www.firstthingsfirst.org/early-Childhoods-kildhoods-kildhoods/brain-deeferctment/brain brain开发：第一年https https：///wwwwww.cdc。gov/ncbddd/child Development/早期 - 脑发育。edu/resources/inbrief-science-of-ecd/早期大脑发展科学哈佛大学行为/大脑开发/2019/the-First-Life-092419生命的头几年脑事实https://www.cliffsnotes.com/study- guides-- Guides- https://www.youtube.com/watch？v = 4ADEMD1M_QI在中间儿童期https：//pediatrics.aapperications。org/content/145/6/e20192244中等儿童时期健康和行为的流行病性素材Sarika R. Parasuraman，博士，MPH；
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
环境条件对英语频道长期鱿鱼（Loligo spp。）招聘强度和空间位置的影响
英国频道是东北大西洋地区最高的长期鱿鱼着陆点，使鱿鱼成为该地区运作的塞尔萨尔遗迹所利用的最有价值的资源之一。该资源由两个短寿命的长鱿鱼物种：loligo forbesii和L. vulgaris组成，它们的外观相似（它们没有被钓鱼者区分开），但在其生命周期的时间上有所不同：在L. forbesii中，在7月，在L. dufgaris招募的招聘峰会出现在L. dufgaris peak in Nevember中。头足类物种（例如Loligo spp。）的丰度和分布取决于有利的环境条件，以支持生长，繁殖和成功募集。This study investigated the role of several environmental variables (bottom temperature, salinity, current velocity, phosphate and chlorophyll concentrations) on recruitment biomass (in July for L. forbesii and November for L. vulgaris ), as based on environmental data for pre-recruitment period from the Copernicus Marine Service and commercial catches of French bottom trawlers during the recruitment period over the years 2000 to 2021.为了说明环境描述符与生物响应之间的非线性关系，将一般添加剂模型（GAM）拟合到数据中。在各自的招聘期内，获得了单独的模型，以预测法拉克利斯和福布西生物量指数。这些模型解释了生物量指数变化的很高比例（L. forbesii为65.8％，而福尔加里（L. vulgaris）的差异为56.7％），并且可能适合预测资源的丰度（以生物量）和空间分布。此类预测是指导经理的理想工具。由于这些模型可以在开始季节开始前不久进行，因此它们的常规实施将在实时填充管理中进行（由与短寿命物种打交道的薄薄的科学家促进）。
多模态人工智能中的偏见：公平自动招聘的试验台
决策算法在社会中的存在感如今正在迅速增加，同时人们也开始担心其透明度以及这些算法可能成为新的歧视来源。事实上，许多相关的自动化系统已被证明会根据敏感信息做出决策或歧视某些社会群体（例如，某些用于人员识别的生物特征识别系统）。为了研究当前基于异构信息源的多模态算法如何受到数据中的敏感元素和内部偏见的影响，我们提出了一个虚构的自动招聘测试平台：FairCVtest。我们使用一组有意识地以性别和种族偏见进行评分的多模态合成档案来训练自动招聘算法。FairCVtest 展示了此类招聘工具背后的人工智能（AI）从非结构化数据中提取敏感信息并以不良（不公平）的方式将其与数据偏见结合起来的能力。最后，我们列出了最近开发能够从深度学习架构的决策过程中删除敏感信息的技术的列表。我们使用其中一种算法（SensitiveNets）来实验歧视感知学习，以消除我们多模态 AI 框架中的敏感信息。我们的方法和结果展示了如何生成更公平的基于 AI 的工具，特别是更公平的自动招聘系统。
沃伦参议员致马蒂·马克里（Marty Makary）博士的信，
1 National Public Radio, “A Look At How The Revolving Door Spins From FDA To Industry,” September 28, 2016, https://www.npr.org/sections/health-shots/2016/09/28/495694559/a-look-at-how-the-revolving-door-spins-from-fda- to-industry; BMJ，“旋转门：董事会会员，对冲基金和负责调节行业的FDA负责人”，彼得·多什（Peter Doshi），2024年5月8日，https：//wwwww.bmj.com/content/385/385/bmj.q975。2参见，例如，美国办公室Senator Elizabeth Warren, In Response to Senator Warren, FDA Commissioner Nominee Dr. Robert Califf Makes Strongest Ethics Commitments of Any Senior Biden Administration Official, January 31, 2022, Press Release, https://www.warren.senate.gov/newsroom/press-releases/-in-response-to-senator-warren-fda-专员提名人 - 罗伯特 - 阿里伯特·马克斯·马克斯 - 斯特朗斯特 - 伦理学 - 官员官员。