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X 系列与 AI 相遇
新款 X 系列摄像机使用人工智能轻松实时检测和分类人、车、人脸、车牌等。这些摄像机的分辨率范围从 2MP 到 4K，可提供地面上发生的事件的高质量视频。摄像机内置的深度学习算法可以可靠地识别物体，忽略不相关的运动，例如摇曳的树木、移动的阴影和动物，当使用标准运动检测技术检测活动时，所有这些通常都可能导致误报。这种将浪费时间和代价高昂的误报降至最低的能力意味着控制室操作员和安全人员能够专注于应对真实事件和紧急情况。
当地质学家遇见人工智能
人工智能（AI）、区块链、虚拟现实和增强现实、（半）自动驾驶汽车、自动调节系统、效率、复制技术和人形机器人——这些技术（以及其他技术）对未来具有更深的预测；它们已经对我们的生活产生了影响，或者即将取得突破。这些先进的技术为人们提供了方向：人类与机器智能、人工智能有何区别？人体应如何被允许承受这些技术所带来的风险？这些问题中的大多数也都针对神学家。例如，关于人类形象、上层社会自我创造、技术身体行为的伦理或机器人的道德地位的问题。神学家对这些技术缺陷有何看法？现在是神学家们将技术化和人工智能应用于制定科学的正确时机。随着技术改变人类生活、社会和我们周围世界的各个领域，神学家们的思想和观点也正在改变着。虽然数字化提出的质疑已经成为这一问题的主题，但对技术和人工智能的神学质疑仍然存在就足够了。亚历克斯·卢姆，你有宗教信仰吗？ eologische Zugänge zu Technik und Künstlicher Intelligenz（Alexa，你对宗教有何感想？技术和人工智能的生态学方法），从技术和人工智能 (AI) 角度进行交易有效的神学著作。如果这样做，它就断言神学家应该反思其理论，并在技术话语中做出相应的反应，并确定技术在具体实践中的具体含义。
Panomics符合种质
逐级基因分型的摘要已经实现了基因组选择的方法，以提高产量，抗压力和营养价值。越来越多的资源研究正在新兴的资源研究提供1000种和更多的基因型和数百万个SNP，用于涵盖迄今无法访问的遗传遗传变异的一种物种。数据库增长越大，可以使用更好的基因组选择统计方法。但是，对统计学有明显的局限性，但也存在生物学部分。遗传内遗传变异能够解释很大比例的表型，但是表型可塑性的很大一部分也源于环境驱动的转录，转录后，翻译，翻译后，表观遗传和代谢调节。此外，对同一基因的调节可以在不同环境中具有不同的表型输出。因此，要根据可用的基因型变异来解释和理解与环境有关的表型可塑性，我们必须整合进一步的分子水平的分析，反映了从基因到代谢到表型的完整信息流。有趣的是，代谢组学平台已经比NGS平台更具成本效益，并且对于预测营养价值或压力抗性的性能是决定性的。在这里，我们建议在绿色系统生物学框架的未来繁殖策略中提出三个基本支柱：（i）将基因组选择与环境依赖性的综合学分析和深度学习相结合，以提高标志性特征性能的预测准确性； （ii）子内，细胞和亚细胞水平的摇元分辨率提供了有关选定标记的基本功能的信息； （iii）将杂种与基因组编辑和速度育种工具相结合，以加速和增强特征精度育种的大规模功能验证。
Database Meets AI: A Survey
摘要 — 数据库和人工智能（AI）可以相互受益。一方面，AI可以使数据库更加智能（AI4DB）。例如，传统的经验数据库优化技术（例如，成本估算、连接顺序选择、旋钮调整、索引和视图选择）无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云端。幸运的是，基于学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB4AI）。例如，AI很难在实际应用中部署，因为它需要开发人员编写复杂的代码并训练复杂的模型。数据库技术可用于降低使用AI模型的复杂性，加速AI算法并在数据库内提供AI功能。因此，DB4AI 和 AI4DB 最近都得到了广泛的研究。在本文中，我们回顾了有关 AI4DB 和 DB4AI 的现有研究。对于 AI4DB，我们回顾了基于学习的配置调整、优化器、索引/视图顾问和安全性方面的技术。对于 DB4AI，我们回顾了面向 AI 的声明性语言、面向 AI 的数据治理、训练加速和推理加速。最后，我们提出了研究挑战和未来方向。
机器学习符合法律
09:10：Ana-Andreea Stoica（MPI-IS）：《数字市场法案中的生成AI》的整合：从本演讲的跨学科角度来看，我们在《欧盟数字市场法案》（DMA）中提出挑战，以涵盖与生成AI有关的公平性和竞争性的挑战。 通过跨学科的分析，我们重点介绍了生成AI可以渗透到看门人空间的新颖方式。 由于欧盟采用了特定于AI的规则，并考虑了DMA的可能修正案，因此我们的论文建议将生成性AI添加到DMA的核心平台服务列表中。 该修正案是解决生成AI行业中根深蒂固且持久职位的第一步。 我们的分析揭示了经济因素（例如第一步优势），计算观点（例如计算能力在决定哪些服务和技术可以蓬勃发展的影响）等。09:10：Ana-Andreea Stoica（MPI-IS）：《数字市场法案中的生成AI》的整合：从本演讲的跨学科角度来看，我们在《欧盟数字市场法案》（DMA）中提出挑战，以涵盖与生成AI有关的公平性和竞争性的挑战。通过跨学科的分析，我们重点介绍了生成AI可以渗透到看门人空间的新颖方式。由于欧盟采用了特定于AI的规则，并考虑了DMA的可能修正案，因此我们的论文建议将生成性AI添加到DMA的核心平台服务列表中。该修正案是解决生成AI行业中根深蒂固且持久职位的第一步。我们的分析揭示了经济因素（例如第一步优势），计算观点（例如计算能力在决定哪些服务和技术可以蓬勃发展的影响）等。
癌症纳米医学与免疫疗法相遇
癌症纳米药物在联合免疫疗法中显示出良好的前景，迄今为止主要处于临床前阶段，但也已进入临床试验阶段。将纳米药物与免疫疗法相结合旨在通过增强免疫反应级联中的关键步骤，即抗原释放、抗原处理、抗原呈递和免疫细胞介导的杀伤，来强化癌症免疫循环。联合纳米免疫疗法可以通过三种靶向策略实现，即靶向癌细胞、靶向肿瘤免疫微环境和靶向外周免疫系统。纳米免疫疗法的临床潜力最近在一项 III 期试验中得到证实，该试验将纳米白蛋白紫杉醇 (Abraxane ® ) 与阿替利珠单抗 (Tecentriq ® ) 联合用于治疗晚期三阴性乳腺癌患者。在本文中，除了策略和初步（前）临床成功案例外，我们还讨论了纳米免疫疗法中的几个关键挑战。总体来看，纳米药物与免疫疗法相结合正受到广泛关注，预计其将在临床癌症治疗中发挥越来越重要的作用。