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未来银行- AI整体赋能
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未来已来，AI如何赋能传媒行业
p 2019年，微软与OpenAI达成合作，由Azure为OpenAI提供训练及使用所需的算力。 p 研究显示，模型表现会随着规模的扩大而增长，且存在涌现能力(emergent abilities)。基于模型效果需求等因素，
脑机接口赋能医疗大健康 - myqcloud.com
脑机接口（ brain-computer interface ， BCI ）是在大脑与外部设备之间建立直 接交互的通信和控制通道。行业起步最早可追溯至 1924 年，经历了前期 的理论探索期、科学论证期，目前已进入成果落地时期。脑机接口最早在 20 世纪未提出，目的是帮助残疾人重新行走或支配上肢，技术发展至今已 更能应用于正常人的生活和生产。随着脑机接口、人工智能、生物医学工 程、神经工程与康复工程、认知神经科学与心理科学等的发展， BCI 的内 涵和外延在不断丰富。近年来，脑机接口技术在医疗领域不断取得新成果， 尤其在临床康复领域，目前以脑功能评估为目的的脑机交互检测，以解码 交流与设备控制为目的的脑机接口应用，以功能重塑康复为目的的脑机训 练反馈等领域的探索及应用越来越深入。随着技术的应用领域不断拓宽， 未来将逐步应用于游戏娱乐、学习教育、智能家居和军事领域。
赋能 赋能
本演示文稿包含根据美国 1995 年私人证券诉讼改革法案（“法案”）做出的前瞻性陈述。Cytokinetics 不承担更新这些前瞻性陈述的任何意图或义务，并主张前瞻性陈述受到该法案安全港的保护。此类陈述的示例包括但不限于明示或暗示的与 Cytokinetics 研发和商业准备活动相关的陈述，包括临床试验的启动、实施、设计、招募、进展、继续、完成、时间和结果，关于心力衰竭、肥厚性心肌病 (HCM) 或射血分数保留的心力衰竭 (HFpEF) 患病率上升、存活率低和市场机会的预测；关于 aficamten、omecamtiv mecarbil、CK-586 或我们任何其他候选药物的可寻址患者群体规模的预测；Cytokinetics 对 aficamten 或 omecamtiv mecarbil 的商业准备情况；我们在 2024 年第三季度向 FDA 提交 aficamten 的新药申请或在 2024 年第四季度向 EMA 提交营销授权申请的能力，我们计划的 aficamten、omecamtiv mecarbil 的新药申请或我们任何其他候选药物的未来新药申请获得监管部门批准的可能性和/或时间，或与 FDA、EMA 或任何其他监管机构就此进行互动的预期时间；我们开始 omecamtiv mecarbil 的新的第 3 期临床试验的时间，MAPLE-HCM、ACACIA-HCM、CEDAR-HCM 或我们任何其他临床试验的完成时间，aficamten、omecamtiv mecarbil、CK-586 或我们任何其他候选药物的有效性或安全性，我们在任何特定日期之前完全招募或公布任何临床试验结果的能力； aficamten 、 omecamtiv mecarbil 、 CK-586 或 Cytokinetics 任何其他候选药物的特性、潜在益处和商业潜力，我们根据与 Royalty Pharma 达成的协议满足额外资本/贷款支付条件的能力，或 Royalty Pharma 决定选择加入 CK-586 的进一步开发以获得额外资金。此类声明基于管理层当前的预期；但实际结果可能因各种风险和不确定性而存在重大差异，包括但不限于 Cytokinetics 候选药物的开发、测试、试验开始、进展或产品销售或制造的监管批准或生产中可能遇到的困难或延迟，这些可能会减缓或阻止临床开发或产品批准，包括当前和过去的临床试验或临床前研究结果可能无法代表未来的临床试验结果，患者入组或进行临床试验可能困难或延迟，Cytokinetics 的候选药物可能有不良副作用或治疗效果不足，FDA 或外国监管机构可能会延迟或限制 Cytokinetics 进行临床试验的能力，并且 Cytokinetics 可能无法获得或维持对其知识产权的专利或商业秘密保护；Cytokinetics 可能会产生意料之外的研究、开发和其他成本，或无法获得进行其产品开发所需的融资；护理标准可能会发生变化，导致 Cytokinetics 的候选药物过时；其他人可能会开发竞争产品或替代疗法来治疗 Cytokinetics 的候选药物和潜在候选药物可能针对的适应症。这些前瞻性陈述仅代表截至作出之日的情况，Cytokinetics 不承担随后更新任何此类陈述的义务，除非法律要求。有关这些风险和其他与 Cytokinetics 业务相关的风险的更多信息，投资者应查阅 Cytokinetics 向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的文件。本报告涉及正在进行临床研究且尚未获得美国食品和药物管理局批准的候选药物。目前，联邦法律限制这些产品仅用于研究用途，并且没有对其研究目的的安全性或有效性作出任何陈述。
赋能边缘
S. Clinton Hinote 是退役空军中将，也是空军未来计划的首位领导者。在他的整个职业生涯中，他一直处于变革的前沿——开发新战术、修改过时的作战计划、重塑古板的组织、领导复杂的联盟并打破过时的理论。在担任空军副参谋长期间，他领导一个 400 人的组织成为“空军未来计划”，负责未来空军的规划和整合。他的智慧领导力促使人们从根本上重新考虑国防部如何在与中国的竞争中取得成功，将军事力量与政治目标联系起来。这位将军拥有丰富的外交经验，曾担任北约和韩国的指挥官，还曾在美国驻巴格达大使馆的国家团队任职，大使任命他担任大使不在时的副团长。退休后，他转而为政府、商业、金融和非营利部门的国家安全变革型领导者提供建议、指导和鼓励。 Hinote 将军是特别竞争研究项目的高级国防顾问、Dcode 的现场专家和 Pallas Advisors 的负责人。Hinote 将军以全班第一名的成绩毕业于空军学院和空军指挥参谋学院。他拥有哈佛大学肯尼迪学院公共政策硕士学位和空军大学军事战略博士学位。退役少将 Mick Ryan 澳大利亚陆军
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
人工智能赋能领导力
摘要：人工智能的发展及其在各种组织环境中增强领导力的潜力代表了本系统综述中一个新兴的研究领域，其重点是人工智能应用在增强和提高领导实践方面的积极影响和潜力。根据 PRISMA 指南，本综述旨在确定大多数文献都是过去 10 年内以英文出版的期刊文章、研究报告和任何其他相关出版物，高度重视实证研究和人工智能在领导角色中实施的记录案例。关键主题将是人工智能如何帮助推动决策以及人工智能工具如何分析组织数据和市场趋势以指导战略选择。本文介绍了人工智能在个性化领导力发展中的适用性；特别是，如何采用人工智能来根据终身成长背景下的个人领导者要求定制学习体验。接下来，它提出了人工智能增强工具可以通过沟通、工作流程效率和团队协作来提高团队绩效。本文确定并分析了人工智能密集型环境中领导者角色的变化，这种环境仍然需要以人为本的领导特质，以确保以道德的方式处理技术潜力并由人来监督。本文试图从正在进行的举措中得出适用于学校组织领导、政策制定者和人工智能开发人员的指导和最佳实践，旨在更好地理解人工智能在支持领导方面的潜力，从而打造更有效、更合乎道德、以人为本的组织。