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在巴黎举行的“ AI行动峰会”之际，圣父弗朗西斯向法兰西共和国总统发出的信息
In my Message for the 2024 World Day of Peace, which was devoted to artificial intelligence, I insisted that “in debates about the regulation of artificial intelligence, the voices of all stakeholders should be taken into account, including the poor, the powerless and others who often go unheard in global decision-making processes” (cf.LVII世界和平日的信息，2024年1月1日，8）。在这方面，我相信巴黎峰会将为建立人工智能的公共利益平台而努力，以便每个国家都能在人工智能中找到其发展的工具及其对贫困的斗争，也可以保护其当地文化和语言。只有这样，地球上的每个人都能为人工智能所采用的数据做出贡献，以便后者反映出我们人类家庭标志的真正多样性和丰富性。
通过PIX违反测量保护性，不证明保持预防性
卡拉·拉哈尔（Carla Rahal）提供了释放许可证，并保持了其他预防措施。“我了解《刑事诉讼法》第319条第319条（第三项，V和IX）中规定的替代措施的应用，即：禁止与受害者保持联系；在夜间和时间下休假；以及电子监控，在不合适的情况下进行电子监控，受益于非责任，福利和福利和不公正。鉴于上述，我为撤销逮捕而辩护。 ”
系统评价和剂量分析：高压氧疗法在治疗创伤后应激障碍
结果：包括八项研究，全部<75个受试者/研究，总计393名受试者：七个随机试验和一项成像病例对照研究。六项研究是关于军事臣民的研究，一项是关于平民和军事臣民的研究，另一项是对平民的研究。受试者是创伤后3-450个月。在从1.3到2.0 ATA的范围内，用40-60 HBOTS治疗的患者实现了40-60 HBOTS治疗的患者，并具有可靠的症状改善以及可靠的变化或临床上的显着变化。有一个线性剂量反应关系，可增加症状改善，累积氧气剂量从1002到11,400毫米的氧气氧气增加。更大的症状反应伴随着30-39％的受试者的氧气剂量最高的情绪症状的更大和严重的可逆性加重。其他副作用是短暂的和次要的。在三项研究中，有症状的改善与功能和解剖学大脑成像变化有关。 通过佩德罗量表评分，所有7项随机试验都质量最高。在三项研究中，有症状的改善与功能和解剖学大脑成像变化有关。通过佩德罗量表评分，所有7项随机试验都质量最高。
材料科学与工程学博士论文是AI驱动的整体系统，用于优化钢铁废料在钢生产中的使用
钢铁行业目前正在转型过程中，以便将来能够以更环保的方式生产。Sec-Ondary原材料钢废料在这种转变中起着至关重要的作用，因为制造过程中的回收废料在环保和可持续性上。但是，钢铁行业中钢铁废料的使用增加涉及新的挑战。必须更改过程，必须保持产品质量，并且必须管理吞吐量的增加和需求。数字化和AI技术的使用可以帮助优化和自动化新过程。在工业环境中使用AI时，通常会有一个挑战，即没有足够的质量数据。为了缩小这一差距，是通过应用一种新颖的耕作技术创建和使用了新的欧洲废料类别的新数据集。创建，甚至更多此类域数据集的注释需要大量的时间和专家知识。出于这个原因，使用不同类型的增强物来实施一种自我监督的方法，以提取诸如钢废料等内在无序物体的典型细粒结构。这些结果用于控制废料输入以及废料使用情况，从而自动化过程。钢生产过程中使用的废料通常在原点和组成方面有所不同，这使得编译更加困难。编译废料混合物时，钢生产商通常依靠经验或必须进行复杂的试验。实施了一种机器学习方法，可用于模拟和优化不同的废料组合。基于这些模型，开发了一种新的方法来估算不使用其他传感器的标准过程参数中使用的输入材料的化学含量。在异质工业环境中AI模型的整合是一个主要挑战。需要根据需要对环境基础架构进行调整或创建。为了嵌入各种解决方案，合并了不同的Machine学习技术，根据需要建立所需的基础架构，并实施了在线模型和接口供生产性使用。总而言之，本文提出了一个由AI驱动的整体系统，该系统可以融合各种技术，优化钢废料工艺，并自动化废料工作流程，从废料进入到基本氧气炉的结束。
参加育儿计划所需的儿童所需的疫苗类型和剂量
说明：在标有“孩子当前年龄”的列中找到孩子的年龄。在每行读取每种必需的疫苗。框中的数量是根据儿童的当前年龄或年级水平所需的剂量数。列中的年龄范围并不意味着孩子直到该范围内的最高年龄才能达到合规性。任何年龄属于该范围内的孩子都必须根据他/她当前的年龄符合COMAR的年龄接受所需的剂量。
AI（热-AI）的高等教育法：一个规范高等教育机构AI使用的框架
将人工智能（AI）引入教育机构是该技术能力所塑造的全球趋势的一部分。但是，由于AI技术的破坏性，它极大地影响了教学方式。因此，必须建立明确的准则，即不仅要确保课程所要求的所有能力仍然有效地讲授，还可以使学生能够以有效的方式使用新技术。为新兴和动态技术制定此类准则是一项非常具有挑战性的任务，因为规则通常很难跟上快速发展的进步。欧盟通过引入基于风险的方法来规范组织的AI应用程序，找到了解决此问题的好方法。取决于风险水平，可能禁止申请，需要进行广泛的分析和保障措施，具有透明义务，或者不需要进一步的行动。本文适应了AI ACT法规的核心结构，以使教育部门为教师和学生提供与AI打交道的结构化框架。基于教学生活周期的各种用例，以说明AI在教学和学习过程中的多功能性。通过建立这样的框架，我们不仅促进了与AI打交道的能力发展，而且还有助于创建AI在教育中的道德和负责任。
对肿瘤淋巴瘤激酶（ALK）的药理抑制剂（ALK）通过靶向效应诱导免疫原性细胞死亡
分子表示学习（MRL）长期以来在药物发现和材料科学领域至关重要，并且由于自然语言处理（NLP）和图形神经网络（GNN）的发展，它取得了重大进展。nlp将分子视为一维顺序令牌，而GNN则将它们视为二维拓扑图。基于通过不同的消息传递算法，GNN在检测化学环境和预测分子特性方面具有各种性能。在此，我们提出了定向的图形注意力网络（D-GAT）：具有定向键的表达性GNN。我们策略成功的关键是按照指示图处理分子图，并通过缩放的点 - 产物注意机制来更新键状态和原子状态。这使模型可以更好地捕获分子图的子结构，即官能团。与其他GNN或消息传递神经网络（MPNN）相比，D-Gats的表现优于15个重要分子属性预测基准中的13个。
在改善医院质量的数据分析用法...
摘要本研究探讨了数据分析如何增强医院的医疗保健管理。本研究中评估的数据来自医院内部的各种来源，包括电子健康记录，行政数据库和患者调查。此外，这项研究还进入了数据分析工具和技术，这些工具和技术可用于挖掘有价值的见解的大规模数据集。这项定性研究包括焦点小组和半结构化访谈。结果证明了数据分析在协助几种医疗保健增强方面的重要性。参与者讨论了数据分析如何通过允许更多个性化的治疗计划来改善护理质量。有关患者输入和情绪分析工具的数据收集可能有助于确定患者的需求以及如何使他们开心。关键字：数据分析，医院质量，医疗保健管理，公立医院。引言有效的医疗保健管理对于维持患者安全和最大化医院资源至关重要。鉴于对高质量医疗的需求不断增长，增强和完善医疗保健提供是最重要的。对于医疗保健提供者，数据分析已成为改善决策，定位发展前景并提高他们为患者提供的治疗质量的有效工具。数据分析是检查大规模数据集的可行模式和见解的过程。医院有机会充分利用这些知识的机会是一生中一次（Yu等，2020）。电子健康记录，管理数据库和患者反馈系统都为医疗保健专业人员和研究人员访问的大量数据做出了贡献。使用医疗保健行业中的数据分析可以提高医院运营的有效性。医院可以通过分析现实世界数据（包括患者流，人员配备和资源消耗）来更好地发现问题。这为他们做出由数据支持的决策铺平了道路，这些方法简化了流程，减少患者的等待时间，并更好地利用医院的资源。选择医师时应考虑数据挖掘（Benzidia等，2021）。医生可能会学习重要信息
使用人工智能来个性化最近出院的患者的关怀联系消息：混合方法可行性研究
此预印本版的版权持有人于2025年2月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.12.12.25322159 doi：medrxiv preprint