XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System专题
专题 2 - 细菌和真菌感染
本演示文稿可能包含前瞻性陈述。前瞻性陈述给出了集团目前对未来事件的期望或预测。投资者可以通过这些陈述与历史或当前事实不严格相关这一事实来识别这些陈述。它们使用诸如“预期”、“估计”、“期望”、“打算”、“将”、“预测”、“计划”、“相信”、“目标”等词语以及与未来运营或财务业绩相关的其他具有类似含义的词语和术语。具体而言，这些陈述包括与未来行动、潜在产品或产品批准、当前和预期产品的未来表现或结果、销售努力、费用、法律诉讼等意外事件的结果、股息支付和财务结果有关的陈述。
JB HI 特别专题“脑信号和神经成像的模糊系统和计算方法：
鉴于处理从神经成像模式获得的脑信号所面临的重大挑战，模糊集和系统已被提出作为分析脑活动的有用且有效的框架，以及实现脑与外部设备（脑机/机接口）之间的直接通信途径。虽然人们对这些问题的兴趣越来越大，但模糊系统的贡献因应用领域而异。一方面，考虑到脑活动的解码，处理不确定性的高级计算智能方法（如模糊集和系统）代表了一种极好的工具，可以克服处理极度嘈杂的信号的挑战，这些信号很可能受到非平稳性、不变量和泛化能力差的影响。另一方面，就神经科学研究而言，可能性和模糊性同样被用于测量突触、神经元和大脑区域或区域之间的平滑整合。在此背景下，拟议的特刊旨在建立一个专门的论坛，作为计算智能研究人员的媒介，他们希望利用模糊系统和模糊逻辑等先进技术来模拟和表达对脑信号和神经成像数据分析的不确定性。任何与神经科学相关的领域，如计算神经科学、脑机接口、神经科学、神经信息学、神经人体工程学、计算认知神经科学、情感神经科学、神经生物学、脑映射、神经工程和神经技术都是合适的。本期特刊重点介绍在不同知识领域研究的模糊系统和应用于脑信号和神经成像的计算方法的最新进展、挑战和未来前景。因此，我们邀请研究人员为本期特刊贡献原创作品，利用脑信号和神经成像中使用计算和数学技术的最新方法，并解决开发用于各种临床应用的专用系统的挑战，同时提出未来发展的新想法和方向。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：
卢森堡金融领域人工智能应用专题回顾
执行摘要 3 简介和目标 6 范围和方法 7 第 1 部分 - 调查人口统计 8 实体类型 8 调查联系人简介 8 第 2 部分 - 数字战略 10 2021 年投资 10 2022-2023 年投资 12 由于采用创新技术而预期的成本节约 13 由于采用创新技术而预期的收入增加 15 第 3 部分 - AI 采用 16 AI 和 ML 的使用 16 优势和挑战 17 组织 18 数据和治理 21 安全性和稳健性 23 机器学习生命周期 24 机器学习技术基础设施 25 第 4 部分 - 用例 27 用例类别 27 一般方面 28 AI 技术 33 ML 问题的类型 35 学习类型 36 ML 算法 36 第 5 部分 - AI 可信度 38 人为因素 38 偏见 39 可审计性 40 可解释性 41 安全测试 41 结论 43 词汇表和缩写 45
刑事司法历程联合专题考察
引言 女王陛下的缓刑监察局是英格兰和威尔士的青少年犯罪和缓刑服务的独立监察机构。该机构报告针对成人和儿童的缓刑和青少年犯罪服务工作的有效性。 英国女王陛下缓刑监察局/司法部将与本报告中提到的卫生和司法机构合作，起草一份有力且及时的行动计划来落实这些建议。行动计划将确认是否同意、部分同意或不同意建议（见下文的分类）。如果某项建议得到同意或部分同意，行动计划将提供具体的步骤和行动来落实这些建议。行动明确、可衡量、可实现且具有相关性，并且每个步骤的责任人和时间表都明确标明。行动计划在女王陛下缓刑监察局网站上公布。女王陛下缓刑监察局/司法部和其他相关卫生和司法机构将监督行动的实施和交付进展，并由女王陛下缓刑监察局每年审查一次。
欧洲通胀差异及其对竞争力的影响专题说明，以支持深入审查
本说明分析了选定的欧盟国家的通货膨胀和竞争力发展情况，作为 2023 年宏观经济失衡程序深入审查的输入。它旨在为捷克、爱沙尼亚、匈牙利、拉脱维亚、立陶宛、罗马尼亚和斯洛伐克与竞争力相关的潜在失衡提供分析基础。1 这些国家是在 2023 年警报机制报告中首次筛选失衡后根据其通货膨胀率、单位劳动力成本和实际有效汇率的变化而选定的。在这些成员国中，只有罗马尼亚在 2022 年的评估中被认为经历了失衡。本说明考虑了影响通胀差异和竞争力的共同因素的影响，特别是大宗商品价格发展的影响，为即将进行的宏观经济失衡程序深入审查提供背景。分析依靠最新数据和可用预测来预测潜在风险的演变，并将最新发展置于大流行期间和之前发生的变化的背景中。 2 所提供的分析并不详尽。在《深入评估》发布时，将提供更多最新数据来为评估提供参考，而是否存在不平衡将考虑各国经济发展情况和其他特定国家因素。
J-B HI专题问题“在药物发现和疾病治疗中应用计算技术”
计算技术已成功应用于药物发现和疾病治疗领域。特别是计算机辅助的药物设计，计算药物重新定位，基于异质生物学数据的预测和协同药物组合预测已成为搜索各种疾病的药物和治疗靶点的关键主题。对这些主题的研究不仅是为了更好地理解疾病进展和药物疗法的机制，而且对于新药的发展和治疗的改善也至关重要。众所周知，即使在当今，药物发现和开发的过程仍然很耗时，昂贵且仅限于小规模研究。随着新的实验技术的发展，现在大量数据集经过药物开发和疾病治疗的不同阶段，并且有主要要求从这些数据集中提取知识并利用它们在所有方面改善这些过程。因此，有强大的动力去开发能够有效挖掘这些数据集的强大计算方法，以便为实验科学家提供新的预测，并缩小候选人的范围以加速药物发现。对于具有较高分数的潜在预测结果，可以实施生物学实验以验证。最近，计算技术的适用性已扩展并广泛应用于药物发现和开发工作流程中的几乎每个阶段。潜在的主题包括但不限于拟议的特刊将重点关注药物发现和疾病治疗中的新计算技术。我们将邀请研究人员撰写研究文章和综述，描述了最新发现，这些发现使用计算技术进行药物发现和疾病治疗研究。
先进电化学储能电极材料的界面和结构设计研究专题社论
电动汽车对移动电源的需求不断增长，这促使人们致力于开发高性能电化学储能 (EES) 设备。然而，目前的 EES 技术无法满足各种应用对提高性能和安全性以及降低成本和环境足迹的要求。先进材料，包括活性阳极和阴极材料、非活性碳和粘合添加剂、金属集电器、隔膜和电解质，在支持电池运行方面发挥着重要作用。特别是，复合电极和电解质中不同相或组分的界面工程，以及每个组分或多组分设备的分层结构设计，可以解决与电荷传输动力学、电化学特性和化学/物理/机械性能相关的许多基本研究课题。因此，通过研究界面和结构可以提高储能性能、可靠性和安全性。本研究主题旨在强调电化学储能界面、材料和结构设计的最新进展和进展。本研究重点是研究和理解电化学储能装置的界面特性、电极和电解质材料以及分层结构设计，包括锂离子电池、锂金属电池、全固态电池、钠离子电池、多价电池、水基电池、液流电池、超级电容器、混合储能和其他创新系统。本研究主题中的两篇论文重点介绍了钾离子电池方面的成就，涵盖了制造高性能阳极材料的新方法。两篇论文报告了锂硫电池的最新进展，重点介绍了准/全固态电解质和多孔碳纳米纤维电极。
专题 2023 - 2024
心理学专题 II 主题：教学与学习心理学 先决条件：PSYCO 104、PSYCO 105、STAT 151 或 161、300 级 PSYCO 课程且所有 PSYCO 课程的 GPA 为 3.0（104/105 除外） 本课程的实践部分涉及学生充当本科学习助理 (ULA) 来领导研讨会或促进真实本科课程的课堂活动。
专题 - IEEE CEDA
标准互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术及其 FinFET 形式的先进技术推动了电子行业取得了非凡的成功。虽然 CMOS 技术可能会继续为下一代计算平台提供其非常强大的性能，但很明显，从长远来看，它在扩展方面面临重大挑战，受到功耗和功率密度限制，可能无法满足新兴应用的新需求。这将需要超越 CMOS 的技术来介入和增强 CMOS。无论是用于逻辑设计的节能可扩展开关设计，还是非易失性存储器，还是用于通用计算机和专用加速器的存储器和逻辑功能的集成，对应用量子材料来实现这些新型微电子设备的需求都激增。为了有效利用新兴技术独特且前景广阔的属性，至关重要的是，它们的实验发现和进步必须得到对基础物理及其在材料、器件、电路和系统层面的影响的理解的良好支持。为了加速和实现这一目标，新型材料和器件的建模有望发挥重要作用。一方面，模型应提供有关材料特性和设备操作和可扩展性的重要物理见解；另一方面，它们应能够高效准确地估计基于新兴技术的电路的性能和能效。因此，在我们应对寻找计算和存储革命性突破的挑战时，需要不同设计抽象级别的模型。
药物输送到大脑-Keystone专题讨论会-IBBS
Holly Kordasiewicz，Ionis Pharmaceuticals，美国，向中枢神经系统提供反义寡核苷酸治疗疗法，以治疗神经退行性疾病米歇尔·MICHELLE M.Boyd，美国脑疗法，美国简短介绍：MALAT1 ASO的生物分配j.美国药品，美国简短谈话：鞘内缀合物到中枢神经系统：ADME特征和PKPD关系Krzysztof bankiewicz，俄亥俄州俄亥俄州立大学，美国CNS药物的神经学方法：佛罗里达州的内部和室内路线延伸佛罗里达大学，佛罗里达州弗洛里达大学，弗洛克斯·弗洛斯·弗洛斯·弗洛克外围神经Matthew D. Cain，华盛顿大学医学院，美国简短讲座：IFNα的鼻内给药抑制委内瑞拉赤道的致命模型的早期复制和神经侵袭，病毒感染