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PRIMED-AI 外部输入分析
2.基于人工智能的临床决策支持工具 [这包括：最有效地将多模态数据集成到临床应用的连贯模型中的高级机器学习技术；确保人工智能/机器学习模型对临床和/或患者用户可解释、可说明和透明的方法；在精准医疗多模态算法中使用合成数据的风险和好处；在精准医疗算法开发过程中纳入用户输入的策略；偏见识别和缓解技术，以确保人工智能驱动的医疗保健工具遵守道德标准，同时为不同患者群体提供公平的护理；道德考虑，例如患者隐私和数据安全，以及确保患者隐私和数据安全的方法；在临床环境中部署精准医疗多模态算法的潜在监管障碍，以及解决这些障碍的策略]。
低输入/FFPE 样本的选项
福尔马林固定石蜡包埋组织 (FFPE) 中的基因组 DNA 是基因组研究的常见来源，但由于固定损伤、碎片化和提取 DNA 的产量低，文库制备和测序具有挑战性。面对需要评估全基因组体细胞变异调用、正常边缘变异调用和甲基化状态的研究设计，输入的 FFPE DNA 数量和质量变得有限。用于生成全基因组测序和甲基化数据的既定方法（长读测序或标准短读 + 甲基化测序或阵列）需要高输入 DNA 数量和质量。生物模态 evoC 文库制备方法提供了一种替代化学方法，可实现标准全基因组测序，对 DNA 的输入要求低（<80ng），同时提供 5mC（和 5hmC 选项）调用。
NEI 对许可和监督计划改进的意见
众所周知，美国乃至全世界对无碳、可靠能源的需求急剧上升。最近通过的两党立法《先进核能法案》1 将帮助核能在国家实现气候和能源安全目标的努力中发挥关键作用。《先进核能法案》的规定将增强美国的国际竞争力，加速创新先进核技术的国内部署，促进美国核管理委员会 (NRC) 流程的更高效率和及时性，并实现对运行反应堆群的监督和许可的现代化。我们赞赏 NRC 已采取措施响应《先进核能法案》的要求，包括组建内部团队来处理《先进核能法案》的规定，建立网页与利益相关者 2 进行沟通，以及召开公开会议让外部利益相关者参与进来。
英国对 FfD4 要素文件的投入
英国认为第四次发展融资会议 (FfD4) 是确保全球就现代化发展融资格局达成共识的关键时刻，该格局将以综合方式应对发展、气候和自然挑战，并为加快实现可持续发展目标 (SDG) 的全新全球伙伴关系奠定基础。我们生活在一个竞争日益激烈的世界，太多人面临经济困境；富国与穷国之间的差距正在扩大；气候和自然紧急情况的影响以及不断加剧的冲突和脆弱性加剧了迫切的人道主义需求。英国认识到迫切需要为发展、气候和自然提供更多资金，以在保护地球的同时消除贫困，使全球金融体系 (GFS) 更加灵活和应对冲击，并加强体系中最贫穷和最脆弱国家的声音。英国继续倡导建立更好、更公平的国际体系——既能带来更公平的结果，又能带来更公平的代表权。建立在相互信任和尊重基础上的真正伙伴关系必须成为我们实现 FfD4 的核心。英国已签署《巴黎人类与地球公约》（4P），并将该公约与 FfD4 的优先事项联系起来。4P 和布里奇敦倡议等倡议展示了我们齐心协力所能取得的成就，推动了国际体系改革的进步。FfD4 应在这些伙伴关系的基础上继续发展，但我们知道我们需要走得更远、更快。英国随时准备在《亚的斯亚贝巴行动议程》取得的进展的基础上再接再厉，与所有联合国成员国和其他利益攸关方合作应对这些全球挑战，实现我们都需要的共同繁荣和安全。英国将在整个过程中继续参与和倾听我们的合作伙伴的意见，并将随着进程的进展贡献更多想法。除了调动更多资金外，我们还必须确保以国家自主权为中心，注重结果、影响和基于证据的决策。我们应该利用“推动因素”来推动最大、最具成本效益的发展影响，并加快实现可持续发展目标的进程。创新、新技术、科学和研究，包括数据、数字和人工智能，是我们掌握的最重要推动力，应该成为 FfD4 的一项跨领域目标。我们应重点关注如何采取最有针对性的行动，以实现包容性和气候兼容的增长，应对冲突和不稳定，并解决各国面临的不同脆弱性——同时将妇女和女孩置于我们所做的一切的核心，并将不让任何人掉队的原则纳入主流。
战略计划草案的输入hellie bertie c
2024年10月23日至：伯蒂公民来自：Robin Payne，Planning Consultants Re：战略计划草案Hellie Citizens的投入，在过去的16个月中，Bertie County制定了一项战略计划。与部门负责人举行了会议，并与专员举行了众多工作会议，以及两项寻求资产识别结果的调查。战略计划的结构侧重于目标和行动步骤，因此可以进行，衡量和预算的实际变化。附件是草稿部分，详细介绍了特定的目标和行动项目。我们要求提供有关新想法和需求的其他意见。所附的部分是：•指导原则•重点领域•新的管理任务（要采用）•实施•目标卓越目标公民需要增长机会，以吸引人的当前年度活动以黄色强调。2024年12月1日之前与Robin Payne联系。252-588-2318 robin.payne@bertie.nc.gov
使用蒙特卡洛预测编码学习感官输入的概率分布
有人提出，大脑使用概率生成模型来最佳地解释感官信息。这一假设已在不同框架中形式化，重点是解释不同的现象。一方面，经典预测编码理论提出了如何通过采用局部突触可塑性的神经元网络来学习概率模型。另一方面，神经采样理论已经证明了随机动力学如何使神经回路能够表示环境潜在状态的后验分布。这些框架通过变分过滤结合在一起，将神经采样引入预测编码。在这里，我们考虑一种用于静态输入的变分过滤变体，我们将其称为蒙特卡罗预测编码 (MCPC)。我们证明，预测编码与神经采样的结合会产生一个使用局部计算和可塑性学习精确生成模型的神经网络。MCPC 的神经动力学在存在感官输入的情况下推断潜在状态的后验分布，并可以在没有感官输入的情况下生成可能的输入。此外，MCPC 还捕捉了感知任务期间神经活动变化的实验观察结果。通过结合预测编码和神经采样，MCPC 可以解释之前由这些单独框架解释的两组神经数据。
深度内部学习：深度学习来自单个输入
EEP学习通常着重于培训来自大型数据集的神经网络。然而，在许多情况下，从手头的输入中训练网络有价值。这在许多信号和图像处理问题中尤其重要，在许多信号和图像处理问题中，训练数据稀缺，一方面的多样性很大，另一方面，数据中有很多结构可以被阐述。使用此信息是深度内部学习策略的关键，它可能涉及使用单个输入从头开始训练网络，或在推断时间将已经训练的网络调整为提供的输入示例。本调查文章旨在涵盖过去几年为这两个重要方向提出的深层内部学习技术。虽然我们的主要作用是在图像处理问题上，但我们调查的大多数方法都是针对通用信号（具有可以与噪声区分开的反复图案的向量）得出的），因此适用于其他模式。
2025集成资源计划公开输入会议...
•客户和销售部门的分配•按部门进行预测•负载的子部门份额•特定于部门的措施•气候•设备饱和度•坡度率•其他：不同的成本效益要求，衡量采购要求以及按国家按国家
aimIndmaps：通过AI协作和用户输入来增强思维图创建
引言映射是一种使用层次结构和类别来构建思想的强大技术（Tony and Buzan 1993）。思维地图可以在思维过程的任何阶段使用，例如产生个人和小组思想，构造这些想法以及计划如何使用它们（Bouthuner 2006）。思维地图可以在各个领域使用，包括做笔记，做出选择，写作，组织项目，集思广益，会议，制作清单，演示和自我完善（Wycoff 1991； Buzan和Buzan 2006）。的思维映射用作笔记工具，具有召回功能（荷兰，荷兰和戴维斯2004； Brinkmann 2003; Buzan and Buzan 2006），结构和分类思想（Buzan and Buzan和Buzan 2006）（2006年），概念理解的增强（Goodnough and Long Mannough 2006; Brinkmann 2003; Ab-Haho; Ab-Hahao 2003; Ab-ab-abi-ab-ab-ab-ab-ab-ab; El-Khalick 2008），并简化了笔记（Buzan and Buzan 2006）。但是，很明显，构建这种思维图不是一件容易的任务（Erdem 2017）。创建思维地图的用户遇到了与个人化和材料有关的几个挑战。一些用户会遇到认知困难，例如在精神上征税并忘记符号的含义（Erdem 2017）。绘画技巧通常也缺乏（Erdem 2017）。材料约束包括彩色铅笔的无法访问和寻找所需的视觉内容的差异（Erdem 2017）。最近，出现了几种人工智能的思维映射工具，例如Xmind（Xmind，Ltd.