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激光微加工是一种灵活、高精度的制造工艺
虽然激光可能是微加工系统的核心，但成功的加工过程依赖于机器各个方面的协调配合。需要精心挑选的光学元件和光机械元件来将光束传送到工件上。高精度、顶级的运动控制系统和平台必须与机器视觉协同工作，以精确、可重复地移动工件。此外，集成的机械臂、管式装载机和传送带必须自主工作（或与操作员协同工作），以安全地处理零件，支持大批量生产。
躯体神经假体应用中的神经信号记录和处理。综述
图 2) ENG 分类信号处理的示意图；a) 记录的 ENG 数据集分为训练集和测试集；b) 预处理块应用信号分割和去噪；c) 从运行观察窗口提取和选择特征；d) 数据驱动的分类模型训练；e) 使用从训练中校准的模型对从测试集中提取的特征进行验证以进行类别预测；f) 根据分类器结果驱动设备的决策规则。
关于在人工智能模型背景下处理个人数据的某些数据保护问题的第 28/2024 号意见
在此背景下，考虑到这些技术引发的数据保护问题，爱尔兰监管机构要求 EDPB 根据 GDPR 第 64(2) 条就一般适用事项发表意见。该请求涉及在人工智能（“AI”）模型的开发和部署阶段处理个人数据。该请求更详细地询问：（1）何时以及如何将 AI 模型视为“匿名”；（2）控制者如何证明合法利益作为开发和（3）部署阶段的法律依据的适当性；（4）在 AI 模型的开发阶段非法处理个人数据会对 AI 模型的后续处理或运行产生什么影响。
真菌对磷酸盐的溶解是陆地生态系统养分循环的重要过程，尤其是对于
真菌对磷酸盐的溶解是陆地生态系统养分循环的重要过程，尤其对于植物生长发育必需的元素磷的可用性而言。磷通常以不溶性形式存在于土壤中，例如铁、铝和钙的无机磷酸盐，这限制了植物根部对其的吸收。然而，磷酸盐溶解真菌能够通过分泌有机酸和磷酸酶将可用的磷酸盐释放到环境中，将这些不溶性形式转化为植物可利用的磷酸根离子。该机制不仅在植物营养方面发挥着关键作用，而且在陆地生态系统的可持续性方面也发挥着关键作用，有助于有效的磷循环和提高农业生产力。本研究的目的是通过巴西亚马逊西部微生物收集中心的三种具有散生菌目形态特征的真菌菌株，对不同磷酸盐源的溶解能力进行分子鉴定和表征。首先，重新激活这些细胞系，并使用 2% CTAB 方法进行 DNA 提取。接下来，进行 CaM（钙调蛋白）区域的扩增，作为物种鉴定的分子标记，然后进行测序和系统发育分析。为了确保分析的稳健性，基于相关物种序列的比对，采用了最大似然法，并进行了 1000 次重复。为了评估无机磷酸盐的溶解潜力，在含有三种不同形式的不溶性磷酸盐的培养基中对分离物进行体外定性测试：磷酸铁（FePO₄）、磷酸铝（AlPO₄）和磷酸钙（Ca₃(PO₄)₂）。将真菌在28°C的恒温下培养四天。磷酸盐的溶解度通过溶解指数来量化，该指数是一个参数，表示真菌在培养基中在其菌落周围产生溶解晕的能力。该指数是根据溶解晕的直径与真菌菌落直径的比率计算得出的。系统发育分析证实，所研究的三种菌株属于 Talaromyces sayulitensis 种。在进行的测试中，Talaromyces sayulitensis 菌株表现出溶解不同来源的无机磷酸盐的高潜力，在所有测试介质中呈现溶解晕。在含有磷酸铝（AlPO₄）的培养基中观察到最高的溶解率。这些结果表明，Talaromyces sayulitensis 具有显著的溶解各种形式磷酸盐的能力，作为一种有前途的生物技术工具，它可以提高贫瘠土壤中磷的利用率，促进植物生长，并有助于可持续农业实践。
FITAI：用于 GNSS 后拟合残差和位置联合分析的人工智能。Jason 插件，Rokubun 云 GNSS 处理服务
● 模型训练：在训练模型之前，读取 (2) 生成的特征并进行预处理。例如，如果需要，对数据进行归一化，并根据可用数据量按比例拆分为训练、验证和测试数据集。模型训练完成后，将与 model.json 文件一起存储 (3)，该文件包含有关训练模型的相关信息，例如每个隐藏层的神经元数量、隐藏层数量、使用的变量（后拟合残差、SNR 等）等。● 批量推理：模型训练完成后，可以通过加载保存的模型 (3) 并对新的 GNSS 数据执行推理过程将其部署到生产中。
药物研发过程和新冠肺炎疫情
传统药物开发是一个繁琐的过程，涉及巨大的成本和高流失率。将药物开发服务外包给合同研究组织 (CRO) 已成为降低成本和风险、能力建设和数据生成的重要策略。这些 CRO 的治疗和运营专业知识使制药行业能够减少内部基础设施和研究能力。与专业的 CRO 合作不仅提高了成功率，而且加快了药物发现过程的速度。拥有有前途的分子但资源有限的小公司和有意实现规模多元化的大公司都在利用高效的 CRO 的服务。在全球范围内，目前约有三分之一的药物开发过程正在外包，独立第三方生成的数据在监管提交过程中受到高度赞赏。在本文中，我们讨论了国际和国内趋势、外包服务和模式、选择 CRO 时的关键考虑因素以及外包的好处和挑战。此外，我们还讨论了当传统的临床试验方式因 COVID-19 大流行而中断时，如何利用有能力的 CRO 的技术专长。综合来看，不断增长的医疗保健需求、COVID-19 大流行或任何其他此类即将爆发的健康危机，以及先进技术（机器学习和人工智能等）的最新进展，可能会在未来几年推动全球 CRO 市场的发展。
调查机器学习和自然语言处理技术用于检测饮食失调：系统文献评论
自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域的最新发展已显示自动文本处理的显着改进。同时，人类语言的表达在发现心理健康问题中起着核心作用。虽然口语在接受患者的访谈中被隐式评估，但书面语言也可以为临床专业人员提供有趣的见解。现有的工作中经常研究心理健康问题，例如抑郁或焦虑。然而，还在研究饮食失调的诊断如何从这些新技术中受益。在本文中，我们介绍了该领域最新研究的系统概述。Our investigation encompasses four key areas: (a) an analysis of the metadata from published papers, (b) an examination of the sizes and speci fi c topics of the datasets employed, (c) a review of the application of machine learning techniques in detecting eating disorders from text, and fi nally (d) an evaluation of the models used, focusing on their performance, limitations, and the potential risks associated with current methodologies.
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
业务流程再造 - DTIC
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