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人工智能（AI）教学指导
1.0 什么是人工智能？ 1.1 人工智能 (AI) 是机器执行通常与人类智能相关的任务的能力，例如学习和解决问题。人工智能应用包括生成或创作工具（例如 ChatGPT 和 AI art ）、高级网络搜索引擎（例如 Google Search ）、推荐系统（YouTube、Amazon 和 Netflix 使用）、理解人类语音（例如 Siri 和 Alexa ）、自动驾驶汽车（例如 Waymo ）以及参加国际象棋和围棋等战略游戏。 1 1.2 生成式人工智能 (GenAI) 是指“旨在创建未由人类明确编程或提供的新内容、数据或信息的人工智能系统和算法。相反，这些人工智能系统根据它们在训练期间从大型数据集中学习到的模式、规则和示例自主生成内容。这些系统可以创建文本、图像、音乐、代码等，通常在生成过程中表现出类似人类的创造能力。” 2 大型语言模型 (LLM) 是一种 GenAI 系统，它经过大量文本数据的训练，可以对用自然语言编写的提示生成合理的文本响应。1.3 人工智能与其他技术之间的界限很模糊，人工智能越来越多地以用户不可见或不明显的方式融入数字系统。
与认知的共同模型桥接生成网络
引言智能系统通过拥有良好的老式人工智能（即Gofai或“象征性”）推理和连接主义统计学学习（例如Hitzler等。2022）;但是，如何整合两者尚无共识。较少的方法之一是将生成的AI模型和认知体系结构整合到单个混合系统中。对人类认知结构进行建模的主要候选者是认知的常见模型，以前是心灵的标准模型（Laird，Lebiere和Rosen-Bloom 2017），但是目前它缺乏使低级连接因素在认知水平上可以解释的方法。认知的通用模型（CMC）概述了人类认知如何在计算机上运作的说明，并通过大规模的神经科学数据进行了验证（Stocco等人。2021）。相比之下，大多数生成神经网络不受与生物学的对应关系的约束，而是采用务实的方法来产生不知知的输出。认知建模和人工智能具有不明显的目标，即一方面解释和预测人类和动物的行为，并解决问题并执行任务而没有人类指导。然而，认知模型可以从当前深度学习方法的整体中受益，因为生成网络解决的许多任务都是认知建模缺乏详细过程模型的任务，例如受到启示，想象力和自然语言处理。为
fisheyebevseg：环境视图，基于鱼眼摄像机的鸟类视图分段用于自动驾驶
语义细分是执行场景理解的有效方法。最近，3D鸟视图（BEV）空间中的细分已被驱动策略直接使用。但是，在商用车中使用的环绕式鱼眼摄像机的BEV细分工作有限。由于此任务没有现实世界的公共数据集，并且现有的合成数据集由于遮挡而无法处理Amodal区域，因此我们使用Cognata Simulator创建一个合成数据集，其中包括各种道路类型，天气和照明条件。我们将BEV细分概括为使用任何凸轮模型；这对于混合不同的相机很有用。我们通过在Fisheye图像上应用圆柱整流并使用基于标准LSS的BEV分割模型来实现基线。我们证明，我们可以在没有不明显的情况下实现更好的性能，这具有增加的运行时效应，这是由于预处理，视野和重新采样的伪像而导致的。此外，我们引入了一种可学习的bev池层策略，对鱼眼摄像机更有效。我们以遮挡推理模块来探讨该模型，这对于估计BEV空间至关重要。fisheyebevseg的定性 - 在视频中展示了https://youtu.be/hftpwmabgs0。
如何（以及为什么）认为大脑实际上是一台计算机
优先于其他。大多数科学家可能同意，他们宁愿花时间做科学研究，也不愿担心词语含义的争论。然而，计算和神经科学的哲学家们更乐意担心词语的含义；不是因为它本身很有趣，而是因为它可以阐明我们在仔细思考和有效交流大脑时提出的假设。这在认知科学、计算机科学、神经科学等跨学科领域尤其重要，在这些领域，审问我们的概念可以成为一种富有成效的方式，让来自不同领域的研究人员走到一起，避免各说各话。这里将论证大脑可能是字面意义上的计算机，而不仅仅是比喻意义上的计算机。这需要经验标准来确定什么使物理系统成为计算系统。这些标准超越了理论计算机科学的概念和数学资源；这里将开发一组候选标准。有了这些标准，我们将看到大脑如何成为一台真正的计算机，尽管可能不是一台数字计算机。这里概述的物理计算说明既显示了不同类型的计算（例如数字、模拟和其他类型）的不同之处，也显示了它们都算作真正的计算类型的原因。综合起来，这些考虑表明大脑可以真正地进行计算，而它是否这样做则是一个经验性的说法。此外，虽然模拟计算是一种真正的计算类型，但它与数字计算在神经科学家、认知科学家和理论计算机科学家看来存在一些不明显的不同。我们将讨论其中一些差异。
新闻 - 释放 - chevron-工程和创新中心。 ...
本新闻稿包含与雪佛龙公司的运营和较低碳战略有关的前瞻性陈述，这些陈述基于管理层对石油，化学品和其他与能源相关的行业的当前期望，估计和预测。Words or phrases such as “anticipates,” “expects,” “intends,” “plans,” “targets,” “advances,” “commits,” “drives,” “aims,” “forecasts,” “projects,” “believes,” “approaches,” “seeks,” “schedules,” “estimates,” “positions,” “pursues,” “progress,” “may,” “can,” “could,” “应该，“应”，“预算”，“前景”，“趋势”，“指导”，“焦点”，“轨道”，“目标”，“目标”，“目标”，“策略”，“机会”，“机会”，“潜在”，“野心”，“野心”，“野心”，“愿望”和类似的表达方式，以及这些词语的陈述，以这些词语的陈述，而既定的”，而这些词则是前瞻性的，而这些词则不愿意，但不愿意进行这些陈述，但不愿意进行陈述，但却是不明显的，但要列入这些词。这些陈述不能保证未来的绩效，并且受到许多风险，不确定性和其他因素的影响，其中许多因素超出了公司的控制范围，而且难以预测。因此，实际结果和结果可能与在这种前瞻性陈述中所表达的或预测的结果实质性差异。读者不应对这些前瞻性陈述不依赖，这些陈述仅在本新闻发布之日起说。除非法律要求，否则雪佛龙公司没有义务公开更新任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。
引言案例描述学习点结论
一名48岁的印度男性以前健康，表现出发烧，头痛和干咳嗽，持续4天的持续时间为1天的持续时间为4天。他发热，用GCS 12 x 15改变了感觉。CT扫描没有对比度是不明显的。根据CSF分析，CSF培养和血液培养，他被诊断为肺炎球菌性脑膜炎。静脉注射头孢曲松每12小时开始使用高剂量地塞米松。最初他表现出临床反应。地塞米松在3天后停止了，并继续头孢曲松。他开始发育以低级发烧发展改变的传感器。MRI大脑和重复LP是为排除疾病的任何并发症的。MRI脑（图1）显示脑膜脑炎，血管炎和内部液体收集。乳突腔中没有骨骼的液体。重复的CSF分析显示了趋势的白细胞计数和蛋白质以及CSF阴性的培养。地塞米松通过持续的静脉头孢曲松酮重新开始，总共6周，因为肺炎球菌性脑膜炎因感染性血管炎，乳突炎和硬膜外收集而复杂。重复MRI脑（图3）显示硬膜外收集的瘦脑增强和分辨率有显着改善。但是，有一个新的交流脑积水。他的IV头孢曲松完成后，病人被遣返了他的祖国。尽管他的病情在上述治疗方面有所改善，但他因时间和人的轻度迷失方向而出院。
支持精神病心理健康护士从业者准备在怀孕期间对心理健康问题的准备：扎根理论的结果
背景和目标：与产前和产后期间，怀孕期间和焦虑症的抑郁和焦虑症的可能性较小，尽管在怀孕期间与未经治疗的心理健康问题相关，但怀孕期间和焦虑症的可能性较小。患者报告说，孕产妇和心理健康提供者似乎无法或不愿意在怀孕期间与心理药理学讨论治疗。有关这种模式的文献尚未包括精神病精神健康护士从业者（PMHNP）的观点。这项研究的目的是确定PMHNP在怀孕期间对心理健康问题的治疗的障碍和需求。方法：在这项建构主义扎根的理论研究中，数据是在2023年2月至2024年2月之间通过深入访谈收集的。合格的参与者是PMHNP或PMHNP学生，与可能在门诊环境中怀孕的患者一起工作。结果：17个PMHNP或学生参加了这项研究。许多人认为他们没有准备好治疗怀孕的患者，并描述了阻碍他们舒适和愿意治疗怀孕者的障碍和需求。这些包括培训不足，有限的研究以及对法律责任的担忧。PMHNP要求将有关围产期心理健康及其治疗的更多信息纳入培训计划和临床经验。结论：许多PMHNP在怀孕期间没有意识到或不明显的资源和最佳治疗方法。除了治疗怀孕者的最佳实践外，PMHNP计划还应考虑为实践的情绪后果做准备，以及有关渎职和责任风险的清晰准确的信息。
LC-PLM：长篇文化蛋白质语言模型
对语言模型（LMS）的自我监督培训（LMS）在学习有意义的表述和生成药物设计方面已经取得了巨大的成功。大多数蛋白质LMS都基于对具有短上下文长度的独立蛋白质训练的变压器结构。这种蛋白质LMS不能很好地推断出更长的蛋白质和蛋白质复合物。他们也无法说明生物分子相互作用和动力学所实现的不明显的生物学机制，即蛋白经常与复杂生物系统中其他蛋白质，分子和途径相互作用。在这项工作中，我们提出了基于选择性的结构化状态空间模型的替代蛋白LM体系结构Bimamba-S的LC-PLM，以使用掩盖的语言模型来学习氨基酸级的高质量通用蛋白质表示。我们还介绍了其图形上下文变体LC-PLM-G，该变体将蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）图上下文进行了训练的第二阶段。LC-PLM表现出比较有利的神经缩放定律，更好的外推能力，而下游蛋白质任务的提高了7％至34％。LC-PLM-G在PPI图的背景下进一步训练了蛋白质结构和功能预测任务的有希望的结果。我们的研究证明了通过计算有效的LM体系结构增加上下文大小的好处（例如结构化状态空间模型）在学习通用蛋白质表示并结合了生物图中包含的分子相互作用环境中。
多变量量子信号处理（M-QSP）
最近的研究表明，量子信号处理 (QSP) 及其多量子比特提升版本量子奇异值变换 (QSVT) 统一并改进了大多数量子算法的表示。QSP/QSVT 通过交替分析，用多项式函数无意识地变换酉矩阵子系统的奇异值的能力来表征；这些算法在数值上是稳定的，在分析上很容易理解。也就是说，QSP/QSVT 需要对单个 oracle 进行一致访问，更不用说计算两个或多个 oracle 的联合属性；如果能够将 oracle 连贯地相互对立，那么确定这些属性的成本就会低得多。这项工作引入了多变量 QSP 的相应理论：M-QSP。令人惊讶的是，尽管多元多项式的代数基本定理并不存在，但存在必要和充分条件，在这些条件下，理想的稳定多元多项式变换是可能的。此外，QSP 协议使用的经典子程序由于不明显的原因在多变量设置中仍然存在，并且保持数值稳定和高效。根据一个明确定义的猜想，我们证明可实现的多变量变换系列的约束尽可能松散。M-QSP 的独特能力是无意识地近似多个变量的联合函数，从而带来了与其他量子算法不相称的新型加速，并提供了从量子算法到代数几何的桥梁。
标题 1 罕见癌症靶点发现框架 2 ...
虽然大规模功能性基因筛选已经发现了许多癌症依赖性，但罕见癌症在这些努力中表现不佳，而且许多罕见癌症的依赖性状况仍然不清楚。我们对一种典型的罕见癌症——TFE3- 易位肾细胞癌 (tRCC) 进行了基因组规模的 CRISPR 敲除筛选，揭示了与线粒体生物合成、氧化代谢和肾脏谱系特化相关的途径中以前未知的 tRCC 选择性依赖性。为了推广到其他可能不易获得实验模型的罕见癌症，我们采用机器学习根据肿瘤或细胞系的转录谱推断其基因依赖性。通过将依赖性预测应用于肺泡软组织肉瘤 (ASPS)，一种也是由 TFE3 易位驱动的独特罕见癌症，我们发现并验证了 MCL1 代表 ASPS 中的依赖性，但不代表 tRCC。 24 最后，我们应用我们的模型预测了 TCGA 中的肿瘤（11,373 个肿瘤；28 25 个谱系）和多种其他罕见癌症（16 种类型的 958 个肿瘤，包括 26 种肾癌的 13 种不同亚型）中的基因依赖性，从而确定了几种特征不明显的癌症类型中可能存在的潜在可操作漏洞。27 我们的研究结果将无偏功能性基因筛查与预测模型结合起来，建立了 28 种癌症候选漏洞的概况，包括几种目前缺乏潜在靶点的罕见癌症。29