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您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
CONTINUUM CONTINUUM GREEN ENERGY PRIVATE LIMITED / N（前身为 Continuum Green Energy (India) Private Limited）
致力于通过印度的可再生能源发电资产组合向商业和工业消费者提供绿色能源。其充满活力的团队由 275 名全职员工组成，致力于通过建设高效的公用事业规模风能太阳能混合能源项目并在未来增加能源存储容量，为其大约 200 名客户提供高商业和绿色价值。Continuum 附属公司发行的美元计价高级绿色债券在印度国际交易所和新加坡证券交易所上市。如需更多信息，请
Yatharth医院和创伤护理服务有限公司
与第一个报价有关的风险这是我们公司的第一个公开报价，股票股票没有正式市场。股票股票的面值分别为5卢比。根据我们公司与BRLMS协商确定的平价，价格和要约价格，根据账面建设过程对公平股份的市场需求进行评估，并按照SEBI ICDR法规在第107页的“基础上”中所述，不应被认为是公平股票均等的公平股份，不应被认为是公平股票的列表。对于股票股票的积极或持续交易，也无法就股票股票在上市后交易的价格提供任何保证。
使用ARI机器人学习未知对象。
本本学论文研究了使Ari人形机器人能够使用机器学习和计算机视觉中的基本概念来学习和识别新对象的任务。该研究围绕着开发和实施直接向前的3D对象检测和分类管道，目的是使机器人能够识别以前尚未遇到的对象。该方法整合了开放式识别和增量学习的基本方面，重点是使用ARI机器人在实用环境中应用这些技术。通过一系列元素实验评估了实施系统的有效性，重点关注其检测和分类新的观察的能力。这些初始测试提供了有关系统在受控环境中的基本功能及其潜在效用的见解。本文在介绍性层面上有助于掌握机器人技术，并在实用机器人背景下对机器学习和计算机视觉的使用进行了初步探索。它为在机器人对象识别领域的未来研究奠定了基础。
人工智能：好的、坏的、未知的
然而，十年后，由于计算机科学研究的进步和摩尔定律，人工智能重新兴起。根据 Investopedia 的说法，摩尔定律“意味着随着集成电路上的晶体管效率的提高，计算机、在计算机上运行的机器和计算能力都会随着时间的推移变得更小、更快、更便宜”（Tardi 2021）。³ 简而言之，学者们可以预期计算机的速度和能力会随着时间的推移而提高。此外，Yann LeCun 和 Jürgen Schmidhuber 等关键研究人员开发了深度学习等先进算法，推动了 21 世纪人工智能的持续进步。⁴ Mathworks 将深度学习描述为“一种机器学习技术，它教计算机做人类自然而然的事情：通过示例学习”（“什么是深度学习？” 2019）。深度学习
鳞状细胞癌表型的未知主要癌症作为分离的腋质量
一名71岁的女性从未吸烟，患有乳腺癌的家族史（60年代初的母亲和妹妹），向她的初级保健医生出现，左臂和乳房疼痛。她在两周前在左臂上咬了一口，并接受了预防性强力霉素。体格检查显示2厘米温和嫩，左腋窝中没有皮肤病变，皮疹或乳房肿块。没有其他肿胀的腺体，其余的身体检查是正常的。她的初级保健医师考虑了莱姆病的诊断，并下令进行胸部X射线，完全的血液计数和莱姆抗体滴度，以进一步评估其他淋巴结肿大的原因。患者的病史对于大约一年前的右上臂0.4 cm x 0.7 cm原发基底细胞癌很重要，她进行了莫尔斯手术，具有阴性的表面和深层手术缘，没有复发的证据。她没有任何免疫抑制，暴露于过度紫外线辐射的病史或职业暴露会增加她患癌症的风险。她没有抽烟或喝酒。她的家族史对包括卵巢癌和结肠癌在内的其他癌症以及对母亲或妹妹的BRCA（乳腺癌基因）测试的结果是否定的。
精确肿瘤学可以使未知主要癌症患者受益吗？
在半个世纪的进步之后，癌症研究已从简单化的方法发展为多维方法，涵盖了癌细胞自身及其周围肿瘤微环境中癌细胞变化之间复杂而动态的相互作用。1癌细胞内的改变，无论是基因组，转录组或表观遗传学，在癌变中都起着重要作用。该过程的复杂性解释了发生在同一器官部位或不同的微环境中的转移内和之间的实质生物异质性。2此外，这些复杂性进一步由室内异质性宿主/微生物群相互作用和药物分布更加复杂。3，尽管靶向疗法的最新进展以及新型治疗方法的发展，但传统的一定程度的方法无法实现预期的结果。朝精度肿瘤学的战略转变为整合患者和肿瘤的分子数据以实现更全面的特征 - 对肿瘤的特征，并为每个患者的特定需求量身定制治疗方法，以确保正确的治疗，以正确的剂量和正确的时间来定制治疗方法。4，5
朝两极分化纠缠的宣传分布
随着医学肿瘤学的出现，未知初级（杯）癌症的概念已经发展。杯子可能很难诊断，并且代表2％至5％的新癌症，因此并非异常罕见。可以在杯子内识别出有利的预后肿瘤的一部分，但是绝大多数杯子患者属于不良的预后组。杯子具有重大的肿瘤学挑战，例如揭开生物学和横向问题，最重要的是改善患者的结果。在这方面，杯赛患者的结局令人遗憾地表现出数十年来的最小改善，而杯子仍然是预后非常差的癌症组。杯子的生物学有两个主要的假设。一个是杯子是给定原发性癌症的一个亚组，其中主要存在，但由于其尺寸很小而无法看到。另一个是“真”杯子假设，指出杯子共享的特征使它们成为特定的实体，无论其起源组织如何。尚未描述一个真正的生物学特征，但是染色体不稳定性是预后杯组不良的标志。精确的肿瘤学，尽管达到了识别杯子的推定起源，但到目前为止，未能在全球范围内改善患者的预后。正在研究基于分子分析的分子途径正在研究中。迄今为止，免疫疗法尚未显示出突破性的结果。应计是杯赛试验中的关键问题。在这里，我们回顾杯赛的历史，生物学特征和杯子生物学中的剩余问题，这是杯赛管理中分子肿瘤学的两种主要方法，以便在改善杯子患者预后的巨大挑战中提出观点。
未知主要起源癌的全面基因组分析：考虑库比斯科研究设计的回顾性分子分类
背景。未知原始起源（CUP）的癌占新诊断的晚期恶性肿瘤的2％ - 5％，并以化学疗法作为护理标准。Cupisco（NCT03498521）是一项正在进行的随机试验，该试验使用全面的基因组亲膜（CGP），将杯赛患者分配给基于基因组亲实现的靶向或免疫疗法治疗臂。，我们对CGP的杯子病例进行了重新观察分析，以确定有多少有资格进入实验性杯状臂的可能有资格。材料和方法。使用基于混合捕获的基础CDX分析（平均覆盖范围，> 600倍）分析了基础库数据库中基础科目数据库中的腺癌和未分化的杯子标本。确定了基因组改变，微卫星不稳定性（MSI），肿瘤突变负担（TMB），杂合性（GLOH）的基因组丧失（GLOH）和程序性死亡 - 结构1（PD-L1）阳性。
