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AI和将军
充满热情，我们提出了这个QuickScan 1，它阐明了人工智能（AI）与药品行业之间的关系。在一个创新和技术进步迅速跟随彼此的时代，了解AI对药物整个生命周期的转变影响至关重要。这种QuickScan旨在首先研究AI在国内外药品行业中应用的趋势，发展和未来。从临床前检查到药物问题，我们从研究人员，医疗保健专业人员和患者的角度强调了AI的新作用。对于研究人员而言，AI是一种强大的工具，可以分析和解释复杂的数据集，从而使药物的开发更快，更有效。我们探讨了AI如何充当开创性发现的催化剂和研究过程的优化。对于医疗保健专业人员而言，AI代表了追求个性化医学的有前途的合作伙伴：我们研究了AI技术如何支持医生或药剂师做出良好思考的决策，在个人层面调整治疗计划并改善患者护理。最后，我们简要关注患者的观点，从而研究了AI对安全，有效和可访问药物的开发的影响。我们研究了技术进步如何改变患者及其医疗保健专业人员之间的相互作用，以一种更具包容性和面向患者的方法的看法。
模型会计惯例的手册
fin 1 - c ommitment c ontrol (b udget) 22 fin 1.1 a nnual or perating b udget /a ppropropions 23 fin 1.2 s pecral, s upple, and d eficiency a ppropropions 26 fin 1.3 a ppropropration a llotments 28 fin 1.4 a ppropropions s chethle 29 fin 1.5 c hages to e稳固的llotments 30鳍1.6 b udget a djustment rco（bar）31 fin 2 -c ash m angaight f Hinding 34 fin 2.1 tyly d Epose c as c ash 35 fin 2.2 p 2.2 p eposito d of of eposito d ocumentation 37 fin 2.3 pin 2.3 p report and d ocument c ash Recepts 38 Extractive and ndorsement of c Hecks 39 Fin 2.5 T imity r ecording of d epositits in share 40 until 2.6 r Eturns and or ther B Ank D eBits /a Djustments 42 FIN 2.7 ACH R EVERSALS 43 FIN 2.8 E Stablishment of Non -SGFIP B ANK A CCOUNTS 44 AT 2.9 A UTHORITY TO I SSUE w artant 46 fin 2.10 o fcd 47 fino 2.11 c Ancelling w arrant 48 fin 2.12 w arrant i ssuire /r Expemption 49 fin 2.13 s这样的date /e and te at te /e n art w arrant 50 fin 2.14 fin 2.14 a fin 2.14 a fin 2.14 Fin 3.1 I NTer -a Gency T Ransations 53 Fin 3.2 a uthorization t Ransfers 59 fin 3.3或S tate a gencies 60 fin 3.4或在Ranser和Nitiatd i nitiatd i nitiatd i nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd i Nitiatd f cd 62 j我们的NELLAN和NTRIMEMENT 63 J Yernal和Ntry C Ompration 65 Fin 3.7 G Eneral A CCUNTING P ROCEDUSRES -f rego y ear e e e nd c丢失68
日记
Advisory Circuit J. Brittenham，磁盘内存部门，博伊西。爱达荷州 • William W. Brawn，集成电路业务部门。加利福尼亚州圣克拉拉 • Frank J. Calyillo，加利福尼亚州存储部门，格里利。科罗拉多州 • Harry Chou，微波技术部门。圣罗莎。加利福尼亚州 • Derek T, Dang，系统支持部门。Mountain Integrated 加利福尼亚州 • Rajesh Desai，商业系统部门，库比蒂诺。加利福尼亚州 • Kevin G. Ewert，集成系统部门。桑尼维尔。加利福尼亚州 • Bernhard 部门。鲍勃林根医疗部，德国鲍勃林根* Douglas Gennetten。格里利硬拷贝部。科罗拉多州格里利 • Gary Gordon，HP 实验室。帕洛分部。仪器 • Matt J Marline，系统技术部。F/oseville。加利福尼亚州 • Bryan Hoog，Lake Stevens 仪器部，华盛顿州埃弗雷特 • Grace Judy，格勒诺布尔网络部，加利福尼亚州库比蒂诺 • Roger L. Jungerman，微波技术部，圣罗莎。加利福尼亚州 • Paula H. Kanarek，InkJet Components Networked，俄勒冈州科瓦利斯 • Thomas F. Kraemer，科罗拉多斯普林斯分部。科罗拉多州科罗拉多斯普林斯 • Ruby B Lee，网络系统集团，加利福尼亚州库比蒂诺 Moore，Lloyd，日本惠普实验室，日本川崎。Alfred Maute，Waldbronn 分析部门。沃尔德布隆。德国 • Michael P. Moore，Wl 系统部门。全球科罗拉多州 • Shelley I. Moore，圣地亚哥打印机部门。圣地亚哥。罗斯维尔。加利福尼亚州 • Raj Oza。加利福尼亚州 • Dona L Morrill，全球客户支持部门。加利福尼亚州山景城 • William M. Mowson，开放系统软件部门，切姆斯福德。马萨诸塞州 • Steven J. Narciso，VXI 系统部门，洛夫兰。科罗拉多州 « Garry Raj 软件技术部门。软件技术部门。加利福尼亚州山景城 • Han Tian Phua。亚洲外设部门。新加坡 • Ken Poulton。HP 实验室。加利福尼亚州帕洛阿尔托' Günter Riebesell，博布林根仪器部门，德国博布林根 Marc Sabatella，软件电路系统部门，科罗拉多州柯林斯堡 • Michael B，桑德斯。集成电路业务部，俄勒冈州科瓦利斯 «Philip Stenton，惠普实验室柯林斯。布里斯托尔。英国 • Beng-Hang Tay。新加坡网络运营部，新加坡 • Stephen R. Undy，系统技术部。柯林斯堡。科罗拉多州 • Jim Willits，约克和系统管理部，柯林斯堡。科罗拉多州 • Koichi Yanagawa，神户仪器部，日本 « Dennis C. York，科瓦利斯分部。科瓦利斯。俄勒冈州 • Barbara Zimmer，企业工程部，加利福尼亚州帕洛阿尔托
白皮书关于南非旅游业的发展和促进2024年
afcftaafriðancontonenta traee traee区RoaeͳAseeůaðŭ ; cks /listri- diStriðteveůoɖŵentdoee f /s f /s f /s byeveryůentfinanðe /nstitƶtions，以及oŵe事务WROEƶT /ws /nteőrateAeveůoɖŵent /kza /kza /niiankðeanziŵsipiationd /cdeetinős͕S͕S͕S͕S͕S͕S͕SIFERINðEndEs。 toƶrisŵ ^eðtor ^trateőljkckrőanizationforgonoŵiohcoͳoɖaneaneeveoɖŵentww' /wƶƶiůiðͳwrivate'roǁttered' ^aewa ^oƶtśrafaneationawarŭs ^atkhzƶtśriðantoƶrisŵoarě ^a ^tatistiðsƶtśriða ^tzsśortͳterͳterŵZentaůpůzt c ^and ttoƶrisŵ traveůtoƶrisŵCoŵɖetivilities /needžtśeTśeTśeTśeeɖartŵtraye͕ /ni niƶstlj zaŵssoƶŭroeðisiontttc to tttc to grass ane toƶrisŵcoƶnðiϰ/zϰtś/neƶstriazevoůƶtion
S PONTAN EI TY 让生活变得有价值。如果我们拥有了
自发性使生命变得有价值。如果我们对每个问题都有答案，并且能够在走向未来的特定道路之前准确地预测我们的行动和选择的结果，人类的生活将会大不相同——有些人甚至可能会说是不同的。我们必须自己努力，犯错误，并向错误中学习，这一事实提供了一定程度的自由，但我们任何人都不应认为这是理所当然的。我们不久前才有机会驾驶一辆可以直达街道的汽车，或者绕着街道跑一圈，第一次尝试一条新路线，而不是直接选择最短的路线，然后依靠这条路线到达目的地。虽然我们都对现在能够如此轻松地环游世界感到欣慰，但这里也存在一个可能的成本增加——自动参数 x。我们现在能够以无摩擦的方式进行交易，从而推动我们无法保持的反应。在发送或接收信息之前，身体动作的消除意味着我们的思考和信息消耗时间减少了。但如果这还不够的话，我们现在还以“自助服务”承诺的性能增益的名义，消除了人机交互，转而支持机器响应。作为我们称之为数字化转型的条件的一部分，人们已经放弃了呼叫中心的人类操作员，转而支持在线聊天机器人。曾经依赖于自己或工作或游戏的同理心人际杀戮现在或成为预测性在线互动的一部分。曾经令人钦佩的表达语言现在已经让位于一些WW或DS。虽然这可能被认为是细胞体效率的新水平，但很少有人会不同意我们已经失去了人类本质的一些东西，尽管我们在交易绩效中感知到了所有的收获。因。为了实现人类的梦想，我们每个人都训练着与云端相连的机器，以相似的心态行动：像我们一样思考，使用我们的语言和言语，而不考虑它的偏见和成见，所有这些都是在按下按钮的推动下进行的。更有趣的是，当算法和大数据引擎使用自动数据收集机来观看手部监听我们的声音时，可能会，甚至间接地。有了位置和条件信息等额外参数，能够看到某人的面部表情，甚至听到他们说话的语气或内容，可能就足以驱动分析引擎来确定某人是快乐还是悲伤，是否真的容易激动，甚至是否处于特定情况的“危险之中”。可以预先假设个人会采取先发制人的行动，而这些个人可能会以自然的倾向进行干预，
基于腔rydberg封锁的光光子之间的量子逻辑门
Thomas Sun Federsen 1，2，∗，I。Abramovic3，1，A。A。Force 1，N。Allen 5，A。A. Alonso 6，G。Anda 7，T。Andreeva 1，C Furnace 9，K。Avradies 10，E。Aymerich 11，S.-G.。 Baek 3 , J. Balden 12 , M. Balden 1 , M. Balden 8 , J C. Beadler 1 , C Border 1 , D. Borodin 17 , J. Boscary 8 , H. Bosch 1 , 18 , T. Bosmann 1 Brunner 1 , St. Busers 1 , R. Bussiahn 1 , B. Butttenschön 1 , A. K. Camacho Mata 1 , I. Campaign 20 , B. Cannas 11 , A. Cappa 6 , A. Cars 1 , F. Carovani Castle 6，N。Chadge1，I。Celes23，A。保持24，J.W。K. Clore 26，G。Ceh 7，B.，A。Destay 13，St.Denk 3，C。Dhard 1，A。Dinkleg 12，T。Dittmar17，M。Dreval14，M。Dravlak1，P。Drews17，D。Dunai7，Edlund 3，F。Endler1，D.A。首字母5，F.J。Escoto 6，T。Strawberry 6，E。13，St.Freunt 1，G。他妈的1，M。Fukuyama 30，Garden Regain 6，I。Garci-Cort是6，J。Gaspar31，D.A。盖茨29，J。Geiger1，B。Geiger13，L Graves 12，J.绿色13，E。Grelier9，H。Greener8 8，St。Grote1，M。Groth34，M.Günter8，V。Haak1，M。M.有1，P。Han 3，J.H。 Harris 38，H。Hartman 1，D。Hartmann 1，D。Hathiramani 1，R。Hatzky 8，8，40，C 全部17，A。Holtz 1，D。Hopf 8，D。Höschen17，M。Houry 9，J。Howard 19，Han 3，J.H。Harris 38，H。Hartman 1，D。Hartmann 1，D。Hathiramani 1，R。Hatzky 8，8，40，C 全部17，A。Holtz 1，D。Hopf 8，D。Höschen17，M。Houry 9，J。Howard 19，Harris 38，H。Hartman 1，D。Hartmann 1，D。Hathiramani 1，R。Hatzky 8，8，40，C全部17，A。Holtz 1，D。Hopf 8，D。Höschen17，M。Houry 9，J。Howard 19，
![ar Xiv:2305.01798v1 [hep-th] 2023 年 5 月 2 日 古典 E ...](/simg/0\04499f365c3126eb4ce7f4c909fb5f414c5e1c8e.webp)
ar Xiv:2305.01798v1 [hep-th] 2023 年 5 月 2 日 古典 E ...
在他的及其配套论文中，我们展示了量子场理论，其具有高对称性，允许比我们假设的更广泛的经典动力学类型。在这篇文章中，我们展示了从模式积分或哈密顿和广义相对论公式中提取的动力学允许不满足爱因斯坦全套方程的经典状态。这个量取决于哈密顿对初始状态施加的动量约束。尽管如此，量子场论仍然允许测量这些状态随时间的变化。这些状态随时间演变，以致在经典层面上，全套爱因斯坦方程似乎成立，而这些状态的物理效应可归因于辅助的、协变的、能量矩张力守恒，或者没有内部自由度。我们推导出这些状态的广义爱因斯坦方程，并表明在均匀和等向性的初始背景基态中，对相同高程分量的扩展有贡献。此状态的非均匀分量可能源于按线性级数线性增长的曲率扰动。这个对爱因斯坦方程的辅助贡献可能会为我们提供一种破坏零能条件的简单方法，从而实现诸如宇宙的引力动力学。弹跳 andw 或 mh oles。
如何高效训练你的人工智能代理？在异构平台上表征和评估深度强化学习
摘要 — 深度强化学习 (Dee p RL) 是自动驾驶汽车、机器人、监控等多个领域的一项关键技术。在深度强化学习中，使用深度神经网络或 KMO 德尔、ANA温柔地学习如何与环境互动以实现特定目标。深度强化学习算法架构的运行效率取决于若干因素，包括：( 1) 硬件架构对深度强化学习的基础内核和计算模式的适应性；( 2) 硬件架构的内存分层在通信层面的最小化能力； (3)硬件架构能够通过深度嵌套的高度不规则计算特性来隐藏深度强化学习算法中的开销引入。GP Us 一直是加速强化学习算法的流行方法，然而它们并不能最好地满足上述要求。最近的一些工作已经为特定的深度强化学习算法开发了高可定制加速器。然而，它们不能推广到所有可用的深度强化学习算法和 DNN 模型选择。在本文中，我们探索了开发现场框架的可能性，该框架可以加速各种深度强化学习算法，包括训练方法或 DNN 模型结构的变量。我们通过定义一个领域内特定的高级抽象或一类广泛使用的深度强化学习算法——基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 来实现这个目标。此外，我们还对 CP U-GPU 和 CP U-FPGA 平台上最先进的基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 算法的性能进行了系统分析。我们针对机器人和游戏这两个应用领域选择了两个代表性算法——PPO 和 A 2 C。我们展示了基于 FPG 的定制加速器，它们分别实现了高达 2.4 倍（PPO）和 8 倍（A 2 C）的训练速度提升，以及 1.7 倍（PPO）和 2.1 倍（A 2 C）的整体吞吐量提升。索引术语——强化学习、FPGA
比较基于规则和基于LLM的方法来启用主动机器人助手对话
[1] Michael Ahn，Anthony Brohan，Noah Brown等。2022。尽我所能，而不是我所说：机器人负担中的基础语言。Arxiv：2204.01691 [2] Christoph Bartneck，Elizabeth Croft和Dana Kulic。2009。拟人化，动画，可爱性，感知的智力和感知机器人安全性的测量工具。国际社会机器人学杂志1，1（2009），71-81。https://doi.org/10.1007/s12369-008-0001-3 [3] Deborah R. Billings，Kristin E. Schaefer，Jessie Y.C. Chen和Peter A. Hancock。 2012。 人类机器人互动：建立对机器人的信任。 in proc。 HRI。 ACM，109–110。 https://doi.org/10.1145/2157689.2157709 [4] Anthony Brohan，Noah Brown，Justice Carbajal，Yevgen Chebotar和evgen Chebotar和等。 2023。 RT-2：视觉语言行动模型将Web知识传递到机器人控制。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.15818 arxiv：2307.15818 [CS] [5] John Brooke。 1995。 sus：快速而肮脏的可用性量表。 可用性评估。 ind。 189（1995）。 [6] L. Clark，N。Pantidi，O。Cooney，P。Doyle，D。Garaiallde，J。Edwards，B。Spillane，C。Murad，C。Munteanu，V。Wade和B. R. Cowan。 2019。 是什么使良好的交谈？ 在设计真正的对话代理方面面临挑战。 in proc。 chi。 1–12。 https://doi.org/10.1145/3290605.3300705 [7] D. A. Dhinagaran，L。Martinengo，M。R. Ho，S。Joty，T。Kowatsch，R。Atun和L. T. Car。 2022。 2023。https://doi.org/10.1007/s12369-008-0001-3 [3] Deborah R. Billings，Kristin E. Schaefer，Jessie Y.C.Chen和Peter A. Hancock。2012。人类机器人互动：建立对机器人的信任。in proc。HRI。 ACM，109–110。 https://doi.org/10.1145/2157689.2157709 [4] Anthony Brohan，Noah Brown，Justice Carbajal，Yevgen Chebotar和evgen Chebotar和等。 2023。 RT-2：视觉语言行动模型将Web知识传递到机器人控制。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.15818 arxiv：2307.15818 [CS] [5] John Brooke。 1995。 sus：快速而肮脏的可用性量表。 可用性评估。 ind。 189（1995）。 [6] L. Clark，N。Pantidi，O。Cooney，P。Doyle，D。Garaiallde，J。Edwards，B。Spillane，C。Murad，C。Munteanu，V。Wade和B. R. Cowan。 2019。 是什么使良好的交谈？ 在设计真正的对话代理方面面临挑战。 in proc。 chi。 1–12。 https://doi.org/10.1145/3290605.3300705 [7] D. A. Dhinagaran，L。Martinengo，M。R. Ho，S。Joty，T。Kowatsch，R。Atun和L. T. Car。 2022。 2023。HRI。ACM，109–110。 https://doi.org/10.1145/2157689.2157709 [4] Anthony Brohan，Noah Brown，Justice Carbajal，Yevgen Chebotar和evgen Chebotar和等。 2023。 RT-2：视觉语言行动模型将Web知识传递到机器人控制。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.15818 arxiv：2307.15818 [CS] [5] John Brooke。 1995。 sus：快速而肮脏的可用性量表。 可用性评估。 ind。 189（1995）。 [6] L. Clark，N。Pantidi，O。Cooney，P。Doyle，D。Garaiallde，J。Edwards，B。Spillane，C。Murad，C。Munteanu，V。Wade和B. R. Cowan。 2019。 是什么使良好的交谈？ 在设计真正的对话代理方面面临挑战。 in proc。 chi。 1–12。 https://doi.org/10.1145/3290605.3300705 [7] D. A. Dhinagaran，L。Martinengo，M。R. Ho，S。Joty，T。Kowatsch，R。Atun和L. T. Car。 2022。 2023。ACM，109–110。https://doi.org/10.1145/2157689.2157709 [4] Anthony Brohan，Noah Brown，Justice Carbajal，Yevgen Chebotar和evgen Chebotar和等。2023。RT-2：视觉语言行动模型将Web知识传递到机器人控制。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.15818 arxiv：2307.15818 [CS] [5] John Brooke。 1995。 sus：快速而肮脏的可用性量表。 可用性评估。 ind。 189（1995）。 [6] L. 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