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保护、准备和改造欧洲
欧盟委员会文件的重复使用政策是根据欧盟委员会 2011 年 12 月 12 日关于重复使用委员会文件的决定 2011/833/EU（OJ L 330，2011 年 12 月 14 日，第 39 页）实施的。除非另有说明，否则本文件的重复使用均根据知识共享署名 4.0 国际 (CC-BY 4.0) 许可证授权（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。这意味着，只要给予适当的授权并指明任何更改，就可以重复使用。对于任何不属于欧盟的元素的使用或复制，可能需要直接从相应的权利人处获得许可。[或] 对于任何不属于欧盟的元素的使用或复制，可能需要直接从相应的权利人处获得许可。欧盟不拥有以下元素的版权：封面：© DG Research & Innovation，2020 年。
捉迷藏和buff变换的不可分割性
摘要。由于Cremers等人，Buff转换。（S＆P'21），是数字签名方案的通用转换，目的是获得超出义务的额外安全保证：独家所有权，消息结合的签名和不可辨认性。非可分离性（本质上挑战了对手重新签署一个未知的信息，它仅获得了signalth的信息），这是一个微妙的问题，就像最近的Don等人一样。（加密24）表明，最初的定义基本上是无法实现的。特别是，它不是通过buff变换来实现的。这导致引入了新的，削弱的非可分辨率，这些版本（可能是）可实现的。，结果表明，Buff变换的盐变体确实达到了一些弱化的可分离性。但是，盐需要额外的随机性，并且会导致稍大的特征。原始的Buff转换是否也实现了一些有意义的非可分辨率概念，这是一个自然的开放问题。在这项工作中，我们肯定地回答了这个问题。我们表明，面对已知的不可能结果，Buff转换满足了人们所希望的（几乎）最强的不可分辨率的概念。我们的结果涵盖了统计和计算情况，以及经典和量子设置。我们分析的核心是一个新的安全性游戏，用于我们称之为捉迷藏的随机门。乍看之下似乎是无辜的，但严格的分析却令人惊讶地具有挑战性。
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由于Worlton [1]使用羔羊波来非破坏性测试板，因此对NDT中的板波的应用引起了极大的兴趣。羔羊波可在局部化中使用。详细的NDT应用程序。可以通过在适当的频率厚度产品中选择最合适的模式来优化给定缺陷的可检测性。同样，由于它们本质上是二维，因此羔羊波的衰减速度低于3维散装波。，因此可以在相当长的距离内传播。因此。lat-rib波可在远程NDT应用中使用。可以将大型板状结构进行粗略检查。但是。始终存在多个传播羔羊波，并且速度分散通常很明显。因此，耀斑对施加的兴奋剂的响应的时间历史只能用于大约测量羔羊波幅度和ve弹性。因为响应信号的形状将在沿板表面的不同位置处有不同的位置。也是如此。如果羔羊模式的组速度相似，则需要在可以在时域中解析之前，需要坚持的繁殖距离。
利用网络 AI 转变网络运营
对 AIOps 的需求“传统的 NMS 系统基于正则表达式匹配或某些规则系统，大量噪音涌入警报控制台，”eBay 网络与数据中心工程副总裁 Parantap Lahiri，ONUG 2021，网络 AI 执行圆桌会议“在多供应商和软件堆栈环境中，不再可能对网络进行故障排除，甚至无法了解可见性，”戴尔科技高级副总裁兼首席技术官 Ihab Tarazi，ONUG 2021，网络 AI 执行圆桌会议“我们坚信人工智能将系统地改进和改变我们的网络管理，”Orange 国际网络副执行副总裁 Jean-Louis Le Roux，ONUG 2021，网络 AI 执行圆桌会议 AIOps 的影响“如果交换机死机，我们会得到 100 张工单。通过拓扑感知和事件层次结构感知的自关联，我们得到一张工单。只有一个真正的事件需要解决。对于 RTP [维护] 活动，我们从 100 张工单减少到 0 张，”eBAY 网络软件工程与运营技术总监 Rick Casarez，ONUG 2022
用于嗜睡的离散小波变换系数...
摘要 — 本文提出了一种使用离散小波变换 (DWT) 系数作为特征从脑电信号中检测困倦的有效方法。大多数困倦检测系统使用 FFT 计算功率谱密度或使用 DWT 计算脑电子带的熵来提取特征。虽然这些技术擅长在频域中捕捉有价值的特征，但它们忽略了分析脑电信号所必需的时间细节。这些细节被整合到表示小波函数和不同时间的脑电信号之间相关性的系数中。在我们的工作中，我们使用 DWT 系数对脑电信号进行时频分析以保留这种时间背景。此外，该研究探讨了时间段大小对系统性能的影响。随后，我们确定了最合适的技术来最小化输入特征冗余。我们的方法只使用两个脑电电极 C3 和 C4，与检测清醒和困倦的常见设置相似。评估了四个分类器：决策树、随机森林、多层感知器和支持向量机。研究结果表明，DWT 系数提高了困倦检测的性能，超越了以前的方法。
人工智能真的会改变法律实践吗？
远程工作）✓ 易于访问（对许多人来说，但不是全部）✓ 使用方便且熟悉（问答）✓ 具有多种媒体功能（多模式）✓ 反应灵敏且速度快✓ 富有创意（结束空白页）✓ 有效（适用于很多事情，但不是所有事情）✓ 这是我们从未有过的助手（或者也许
利用人工智能驱动的企业变革医疗保健网络
AI 驱动型企业产品组合基于通用微服务云架构构建，并与通用 AI 引擎相连，可实时洞察患者、员工和操作员的体验，并确保有线、无线和 WAN 网络的服务水平。这包括 AI 驱动的 SD-WAN、交换、Wi-Fi、室内定位和增强的安全性 — 全部由瞻博网络 Mist 云提供。无隧道会话智能路由和 Mist AI 相结合，可提供更高的应用程序性能、简化的操作和安全的分支。会话智能路由通过零信任安全性和无隧道会话层路由以及内置防火墙功能（如入侵检测和防御 (IDP) 和 URL 过滤）进一步确保最佳体验。
颠覆性技术：将改变生活的进步...
从定义上讲，这种做法是不完整的——技术和创新总是让人惊喜。我们考虑的潜在应用反映了麦肯锡专家以及协助我们研究的业界和学术界的知名领袖的看法，这些观点可以说明未来十年或二十年新兴应用的前景，并很好地表明了这些应用可能产生的影响的规模和形式。到 2025 年，我们评估的 12 种技术的应用所产生的综合潜在经济影响可能达到每年数十万亿美元。这些经济潜力的一部分最终会成为消费者剩余；而这些经济潜力的很大一部分将转化为公司将获得的新收入，并有助于 GDP 增长。其他影响可能包括公司和行业之间利润池的转移。
生成的AI有望改变医疗保健
本文包含的信息具有一般性质，并不是要解决任何特定个人或实体的情况。尽管我们努力提供准确，及时的信息，但不能保证此类信息在收到之日起准确，或者将来它将继续保持准确。在对特定情况进行彻底检查后，没有任何适当的专业建议在没有适当的专业建议的情况下采取行动。此处表达的观点和观点是受访者和受访者的观点，不一定代表毕马威有限责任公司的观点和观点。MGT 9170 2024年5月
人工智能将改变...
临床内分泌学领域以及医疗保健，正面临着新技术的变革性变化，尤其是人工智能（AI）。AI有望大大改善我们筛选，诊断，治疗，监测和教练患者的方式（1，2）。AI工具不仅会使内分泌决策的流程更快，更可靠，因此AI的使用为针对个人患者特征量身定制的个性化治疗计划开辟了道路（3，4）。AI是涵盖机器学习（ML）的计算机科学领域。ml使用旨在做出预测或分类的数学算法。这些模型通常在已知的，标记的数据集上进行训练，并迭代地增强，以获得对看不见的数据进行准确预测的能力（5）。深度学习（DL）是ML的一个子集，使用模仿人类中枢神经系统的复杂模型。dl需要使用人工神经网络（ANN）。ANN由互连层组成，这些图层通过最小化误差（6）来传递信息并优化预测。一旦受过培训，ANN可以处理庞大而复杂的数据集，以执行预测，分类，甚至更高级的应用程序等任务，例如大型语言模型（LLMS），计算机视觉和多媒体生成，从文本输入（7-9）中生成。我们预计AI会造成临床内分泌学的前所未有的破坏。尽管如此，大多数临床医生一方面缺乏对临床AI潜力的正确理解，另一方面，缺点和警告。对AI基础的平衡理解必须最大化其利益。因此，医疗保健提供者必须熟悉这项新技术，但也必须了解其局限性。表1概述了基于AI的工具与临床内分泌学中常规方法之间的差异。本文的目的是概述AI在临床内分泌学和糖尿病领域中的潜在和未来方向。