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一种脑启发式人工智能的伦理分析方法
摘要 尽管人工智能取得了成功，但迄今为止，它在不同的应用领域和目标方面仍然存在许多缺点。这些限制可以说是概念上的（例如，与底层理论模型有关，如符号与联结主义），也是操作上的（例如，与鲁棒性和泛化能力有关）。受生物启发的人工智能，更具体地说是受大脑启发的人工智能，有望提供超出传统人工智能的生物学方面，从而有可能评估并可能克服其目前的一些缺点。本文探讨了受大脑启发的人工智能的开发和使用所引起的一些概念、技术和伦理问题。在此背景下，本文探讨了受大脑启发的人工智能在伦理上是否有任何独特之处。本文的目的是介绍一种具有启发性的方法，可用于识别和解决受大脑启发的人工智能（以及更广泛的人工智能）引起的伦理问题。应用该方法得出的结论是，与传统人工智能相比，类脑人工智能提出了新的基础伦理问题和一些新的实际伦理问题，并加剧了传统人工智能提出的一些问题。
用于微电子应用的 ALD Al2O3 涂层铜局部腐蚀机理的电化学表征
目前，微电子设备中用于芯片到封装连接的最常用材料是铝（Al）焊盘和铜（Cu）线。然而，用于连接这些组件的引线键合工艺可能导致金属间化合物的形成，从而导致电化学腐蚀 [1 – 3] ，以及产生柯肯达尔空洞 [4,5] 。这些问题严重限制了微电子封装的长期可靠性。为了解决半导体行业对材料的成本效益、性能和可靠性的担忧。自 21 世纪初以来，人们定期评估铜焊盘上的铜线键合（Cu-to-Cu 键合）方法，但从未发展成为工业应用。2018 年的综述 [6] 总结了挑战和局限性。铜是一种很有前途的微电子材料，因为它的电导率与铝的电导率之比为 5:3，而且熔点高，大大降低了电迁移 [7]。电沉积铜的固有特性，例如与发芽/生长类型相关的杂质和微观结构演变，会使其对腐蚀敏感。虽然铜的氧化膜提供了一定的防腐蚀保护，但它不像不锈钢等其他金属上形成的钝化膜那样稳定、致密或均匀 [8,9]。铜焊盘的集成对半导体行业提出了重大挑战。实现铜的受控表面状态对于实现与封装的可靠连接至关重要。
标题 n 研究、开发、测试和评估
指示国防部长继续遵循众议院版本的 2008 财政年度国防部拨款法案（众议院报告 110-279）随附报告中规定的重新规划指导。具体而言，重新规划资金的美元门槛应为 10,000,000 美元，用于采购和研究、开发、测试和评估。此外，指示国防部副部长（审计长）继续向国会国防委员会提供本法案第 III 和 N 章中各军种和国防范围账户的季度电子表格 DD 表格 1416 报告。第 III 和 N 章的报告应遵守 2006 年国防部拨款法案随附的解释性声明中规定的指导。国防部应继续遵循以下限制：事先批准的重新规划应设定为指定的美元门槛或采购或研究、开发、测试和评估线的 20%，以较低者为准。这些阈值是根据重新编程价值的基数累积起来的，并根据任何调整进行修改。因此，如果采购（P-1）或研究、开发、测试和评估（R-1）线的转入或转出总价值超过确定的阈值，国防部长必须向国会国防委员会提交重新编程的事先批准。此外，有关事先批准重新编程应用的指导方针
使用动态教学模型来教授合成步骤
摘要本文报告了一种教学 - 学习经验，从动态，互动和低成本的教学模型的构建和应用中，用于教学学习第三学生蛋白质合成的过程。高中系列。这项活动是在巴西科学进步学会（SBPC/GO）促进的Devent范围中开发的。证明了这种教学资源的效率和局限性以及作为复杂和抽象内容教学学习的促进者所进行的动态。关键字：教学资源。SBPC上学。 学校科学。 摘要我们报告了一种教学学习经验，该体验基于第三级学生高中蛋白质合成过程的动态，互动和低成本教学模型的构建和应用。 这项活动是在巴西科学进步学会（SBPC/GO）促进的事件范围内开发的。 证明了这种教学资源的效率和限制，并作为复杂和抽象内容的教学学习过程的促进者进行了动力。 关键字：教学资源。 SBPC上学。 学校中的科学简介SBPC上学。学校科学。摘要我们报告了一种教学学习经验，该体验基于第三级学生高中蛋白质合成过程的动态，互动和低成本教学模型的构建和应用。这项活动是在巴西科学进步学会（SBPC/GO）促进的事件范围内开发的。证明了这种教学资源的效率和限制，并作为复杂和抽象内容的教学学习过程的促进者进行了动力。关键字：教学资源。SBPC上学。 学校中的科学简介SBPC上学。学校中的科学简介
研究周2024
背景：二维体外细胞培养和动物模型具有限制性，可以解决与人类健康和疾病有关的问题。在三维器官培养中的进步提供了可靠的技术，可以弥合一侧2D单层细胞培养物与另一侧动物模型或人类受试者之间的差距。类器官是体外微型化器官的模型系统，它们概括了与体内相似的ɵSsue特征的复杂组织和函数。重要的是，与原代或永生细胞的培养物相反，类器官是三维的构造，可以在体外自我更新，从而允许膨胀能力，差异和损害修复。类器官技术已经对研究intesintesɵStemnetem aacɵvies，用于建模intesɵnalɵSsue发育和疾病以及个性化医学，药物筛查和重生体外治疗。我们已经开始在含有表皮生长因子/ r-spondin 1/ noggin的器官培养基中使用Matrigelò从小鼠intesɵne建立一个intesɵnal的器官培养系统，并模仿intesɵnal上皮。在这种情况下，我们有兴趣建立intesɵnal类器官，这些器官将用于探索在暴露于阿片类药物，环境毒素或特异性微生物之后，将用于探索intesɵnalCrypt干细胞增殖和差异标记。
Cosaúde初步报告-Portal Gov.br
•考虑到巴西临床肿瘤学会SBOC的地位的巴西医学协会（AMB），该协会在技术分析和案例中进行了更多的内部讨论，AMB不利于纳入UAT技术148。此外，与SBOC和其他医学社会一起，可以在肿瘤学优先级的分析和讨论中进行分析和讨论； •对于全国集团医学公司联合会（Sinamge/Abramge），关键研究中有重要的局限性，当提供的治疗是FOLFOX时，使用的比较器，安慰剂。必须考虑有关生活质量的不确定性和效果的幅度：SLP的1.3个月和2.8个月的SG增长（与安慰剂相比），AVAG为120万雷亚尔。由于这些原因，我们目前不利地定位了融合； •未染色的巴西氏症是初步定位的，反对将伊沃西替尼掺入晚期或转移性康普抗癌的治疗中，被视为
房颤预测的创新方法
抽象的心房颤动（AF）预测和筛查具有重要的临床兴趣，因为有可能预防严重的不良事件。能够检测短暂发作的心律不齐的设备现已广泛使用。最近有人提出，在抗植入式设备上检测到的一些高危患者可能会受益于抗凝剂，但长期管理在低风险患者中仍然具有挑战性，并且在监测器或可穿戴设备上检测到的AF的患者是该组中临床上有意义的心律失常负担的发展，这是尚不清楚的。对临床相关的AF的识别和预测对心脏病界至关重要。家族史和谎言遗传标记是AF的重要危险因素。最近的研究表明，多基因风险评分具有良好的预测能力，对临床AF预测评分的添加价值可能。人工智能是由指数置于计算能力和数字数据集中的指数启用的，在过去的十年中已获得了吸引力，并且使用单个或多个铅窦节律心电图对AF预测产生了越来越多的兴趣。整合这些新型方法可以帮助预测AF底物的严重程度，从而有可能提高AF筛查和个性化患者的管理有效性，这些患者呈现出诸如未确定源或亚临床AF的栓塞性疾病。本评论在预测AF的预测中介绍了有关深度学习和多基因风险评分的当前证据，并为将这些方式实施到临床实践中的可能方式提供了未来派的前景，同时考虑了当前的限制和所需的改进领域。
革命性心脏诊断：人工智能对心电图解释的功效RaíssaCorrêaTorres²，Victor Gabbr
人工智能（AI）彻底改变了心脏病学，尤其是通过与心电图（ECG）的整合。本研究旨在评估AI在解释心脏疾病诊断心脏病的有效性。叙事书目审查涵盖了2020年至2024年之间发表的文章，重点介绍了在ECG分析中应用和机器学习（ML）的研究。结果表明，AI可以将ECG转换为有效的筛选和预测工具，从而识别出常见的亚临床模式。强调了对有效临床实施的AI/ML素养的必要性。增强了AI改善心电图，将其变成强大的生物标志物的潜力，并指出AI辅助分析可以克服经典方法的局限性，从而扩大ECG功能。尽管ECG中的I AI面临与验证，数据隐私和对算法的理解有关的挑战，但它继续在早期发现和预防性干预心脏病方面有了重大改善。关键字：人工智能；心电图；心脏诊断。
在治疗神经退行性疾病的创新方法
本文研究了神经退行性疾病治疗的创新方法，并详细介绍了基因疗法和干细胞使用。阿尔茨海默氏症和帕金森等疾病由于其复杂性和缺乏有效的治疗方法而继续挑战医学。基因治疗是最新的创新之一，它提供了纠正有助于这些疾病发展的潜在遗传异常的潜力。这种方法包括基于病毒载体的基因版和基因治疗等技术。同时，通过提供受损的神经元再生和促进神经可塑性来脱颖而出。本文分析了基因疗法和干细胞的当前进展和临床试验，突出了功效，道德和技术挑战以及未来的观点。这项研究表明，这些创新方法的结合可以为神经退行性疾病的患者提供新的希望，从而强调了在研发中投资的重要性，以克服传统治疗的局限性。
人工智能和机器人的生存风险和全球治理问题
执行摘要 _______________ 1 介绍：全球人工智能治理的现实政策 _____________ 2 人工智能政策预防原则的问题 _____________ 4 定义和优先考虑现有风险 __________________ 5 与全球监管制度相关的挑战 ______________ 7 控制“杀手机器人”的使用 ___________________ 9 控制“计算”的挑战 ____________________ 10 大规模监视解决方案的问题 ___________ 12 国际条约和协议的局限性 _____________ 14 不遵守防止扩散的要求 ____ 15 一厢情愿、抽象价值观和模棱两可的建议的危险 _____________________ 17 双边或单边行动的令人不安的前景 _____________________ 20 确保持续对话与协调的建议 ___________________ 22 优先考虑持续沟通 _ 22 吸取互联网治理的经验教训：多中心方法可以帮助 ____________ 23 拥抱社会法，帮助建立国际规范 _____________ 24 改善半官方机构之间的协调 _______________ 25 用小多边方法填补空白 ___________________ 28 征募人工智能开发者的“认知共同体”以帮助 _________ 29 结论：在讨论全球人工智能风险时拒绝宿命论和狂热主义 _______________________ 30 关键要点 __________________ 31 关于作者 _______________ 31