基因组肾脏病学是一个新兴领域,它将基因组学与肾脏病学相结合,彻底改变了肾脏疾病的诊断、治疗和管理。通过研究影响肾脏功能的遗传因素,研究人员和临床医生旨在发现新的治疗靶点,提高诊断精度,并为肾脏相关疾病患者制定个性化治疗计划。肾脏疾病,包括慢性肾脏病 (CKD)、糖尿病肾病和多囊肾病 (PKD),非常复杂,通常与会影响疾病发作、进展和治疗反应的基因变异有关。基因组肾脏病学利用基因组技术的力量来探索基因突变和变异如何导致这些疾病,为个性化治疗方案提供了光明的未来。人类基因组是生命的蓝图,包含数百万条信息,有助于解释肾脏功能和功能障碍背后的生物过程 [1]。
• 监测和预测健康和健康相关事件:公共卫生监测由本质上异构收集的数据驱动。传统上采用统计技术进行的工作现在正被人工智能驱动的分析和领域知识以及丰富的上下文预测所取代。已经开发了公共卫生监测仪表板,使用来自社交媒体和网络可访问新闻来源的数据在地理和时间上显示健康事件。15 早期和准确识别健康异常和疾病爆发是公共卫生监测的支柱。16 人们设计了一种名为 SENTINEL 的综合监测工具,它使用自然语言处理和神经网络算法。每天处理超过 180 万条推文,以预测疾病的发生并识别潜在的爆发。17 • 汇编和分析大型医疗数据:人工智能需要数据孤岛来构建其智能,大数据使人工智能更加强大。这种协同组合可产生更快、更准确和更直观的输出。18
在基础设施方面,我们与 Glaspoort 一起快速发展的光纤覆盖范围现已覆盖荷兰 57% 的地区。在蓬勃发展的光纤市场中,我们积极与市场新进入者合作,以增强我们的网络基础设施。同时,我们淘汰过时的网络和 IT 系统,以节省能源并减少中断。例如,作为铜线关闭计划的一部分,我们最近淘汰了近 300 万条旧铜线。与市政当局达成的成功协议在 2023 年克服获得光纤使用许可等挑战方面发挥了关键作用。确保移动基站的新位置,特别是在城市地区,引发了对可持续性和当地影响的考虑,因此与政府实体的合作至关重要。我们已经对所有移动网络站点进行了现代化改造,并将重点转移到与其他创新者合作开发利用这种基础设施的解决方案。然而,围绕 3.5 GHz 拍卖的不确定性给电信公司带来了挑战,他们需要明确的长期投资。
供应链催化剂是用于监视和管理供应商风险的专有分析和数据平台。该解决方案可帮助公司和政府通过在财务,运营,合规性,所有权,声誉,地缘政治,可持续性,ESG,ESG和网络风险因素中提供整体供应商来确定其供应链中潜在破坏的结构漏洞。供应链催化剂是第二代解决方案,从我们屡获殊荣的Orbis数据库中整合了超过4.5亿个公共和私人实体的风险数据,并具有行业领先的风险评估能力,这些功能长期以来一直受到客户的评价。此组合可以实现多方面,强大,有效的供应商风险细分,监视和管理过程。我们涵盖了所有类型的实体和企业,包括私营和公共部门,教育,非营利组织,政府,独资经营者。在该数据集中,超过4500万条记录具有详细的财务报表,这是该数据可用的最大全球源。
劳伦正在攻读由美国国立卫生研究院资助的为期七年的神经科学住院医师培训和博士课程,目前已经是第七年了。她在查尔斯布朗夫曼个性化医学研究所攻读博士期间的工作包括提取现实世界中的心理社会、环境和文化数据,这些数据通常被锁定在电子健康记录 (EHR) 的临床笔记中,然后将这些数据与遗传和临床信息配对。这涉及开发、实施和验证 NLP 管道,以从 EHR 中的数百万条笔记中提取与创伤相关的心理社会临床信息。她还以研究员的身份参与了迷幻心理治疗和创伤研究中心的临床试验和治疗师工作。她有超过 16 篇出版物,也是一名精神分析的学生。毕业后,她计划将自然语言处理工具应用于迷幻辅助心理治疗课程的音频和记录,并继续担任迷幻试验的治疗师兼研究员。空闲时间里,她喜欢与家人一起探索纽约市和世界各地的艺术和文化,以及进行高强度间歇训练。
在本研究中,我们研究了 Twitter 上有关俄乌战争的在线对话,并调查了机器人账户和非机器人账户之间的差异。我们使用“俄罗斯”和“乌克兰”作为关键词,使用 Twitter API 收集了 2 月 17 日至 3 月 18 日在 Twitter 上的数据。我们获得了一个大型数据集,其中包含由大约一百万个不同账户生成的超过 370 万条推文。然后,我们使用间隔抽样进行机器人检测,分析了 1% 的数据,发现大约 13.4% 的账户是社交媒体机器人,负责大约 16.7% 的推文。我们通过账户分析、文本分析和交互分析研究了有关俄乌战争的在线对话的机器人和非机器人之间的差异。结果表明,双方都存在机器人,乌克兰方面的机器人发出的声音更大,而俄罗斯方面的机器人表现出更有效的沟通。此外,在线对话行为方面,机器人与非机器人之间存在差异和相似之处,但这种差异似乎比以前的研究发现的差异相对较弱。
英国公司 Arwen AI Limited 使用一种先进的自动化人工智能方法来维护其全球客户的在线环境。他们实时收集来自客户社交媒体账户的所有评论,每条评论都经过 30 种语言的 25 种不同算法的仔细分析,以检测一系列不受欢迎或令人反感的内容。当评论违反了客户的规则时,Arwen 会自动隐藏该评论并进行相应干预。这些版主每天处理超过 20 万条评论,帮助保护全球 4.4 亿粉丝。尽管他们尽了最大努力,但 Arwen 可能难以应对他们需要处理的内容量。案例研究表明,使用基于人工智能的方法可以显着减少随着时间的推移行为的发生。传统的自动版主工作量。至关重要的是,人工智能工具可以通过减少他们的疲劳和最小化他们无法控制的误报数量来帮助保护版主本身,从而减少他们接触露骨的、往往令人痛苦的材料。人工智能可以通过识别、分类和分类大量潜在有害材料来帮助版主
摘要 扩散 MRI 纤维追踪数据集可以包含数百万条 3D 流线,它们的表示可能需要数十 GB 的内存。这些流线集称为纤维追踪图,通常用于临床操作或研究。它们的大小使得它们难以存储、可视化、处理或通过网络交换。我们利用通常的追踪算法获取流线的方式,提出了一种非常适合纤维追踪图的新压缩算法。我们的方法基于单位矢量量化方法与空间变换相结合,可实现较低的压缩和解压缩时间以及较高的压缩比。例如,11.5 GB 的纤维追踪图可以压缩为 1.02 GB 的文件,并在 11.3 秒内解压缩。此外,我们的方法允许压缩和解压缩单个流线,从而无需在处理繁重数据集时使用昂贵的核外算法。最后,我们开辟了一条实时压缩和解压缩的方法,用于处理更大的数据集,而无需大量 RAM(即核心处理)、更快的网络交换和更快的可视化或处理加载时间。
• 近年来,人工智能 (AI) 背后的技术发展迅速,生成式 AI 的发展通过 ChatGPT 等产品获得了主流关注。AI 工具越来越多地被各行各业采用。• 我们采用了主动广告监控系统,该系统每月主动监控超过 300 万条广告,以探索“AI”一词在广告中的使用方式及其对广告监管的影响。• AI 一词的使用现在在英国广告中非常普遍,我们在 2024 年 7 月至 9 月期间发现了大约 16,000 条独特的相关广告。• 许多成熟的消费产品现在都被宣传为具有“AI”功能,尤其是电脑和手机,还有电视和厨房用具等家用电器。• 在声称 AI 功能时,建议广告商记住不要误导消费者,也不要暗示不存在的功能。• 还有新的“AI 原生”产品类别进入市场,尤其是利用生成 AI 最新进展的应用程序和可穿戴设备。• 除了确保任何声明不会误导之外,这些新产品的广告商还应确保其广告保持负责任,并遵守任何适用的法定要求。• 我们将继续监控“AI”一词在未来 6-12 个月的使用情况,并可能发布进一步的指导和/或采取其他适当的行动。
• 速度:计算机可以非常快速地处理数据,每秒可处理数百万条指令。一些原本需要数小时甚至数天才能完成的计算,使用计算机只需几秒钟即可完成。例如,计算和生成组织中数千名员工的工资单,需要分析大量与不同地方的温度、压力和湿度相关的数据的天气预报等。 • 准确性:计算机具有很高的准确性。例如,计算机可以准确地给出任何两个数相除的结果,精确到小数点后 10 位。 • 勤奋:长时间使用计算机时,计算机不会感到疲倦或疲劳。它可以从头到尾以相同的速度和准确性执行长时间的复杂计算。 • 存储能力:计算机可以存储大量数据和信息,并在需要时检索。有限量的数据可以临时存储在主存储器中。软盘和光盘等辅助存储设备可以永久存储大量数据。 • 多功能性:计算机本质上是多功能的。它可以轻松地执行不同类型的任务。一会儿您可以使用计算机准备信件文件,一会儿又可以播放音乐或打印文件。计算机也有几个限制。计算机只能执行已编程的任务。