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基于AI的癌症患者的个性化治疗建议
人工智能（AI）与个性化癌症治疗的结合通过改变我们解决这种复杂疾病的复杂性的方式彻底改变了肿瘤学。研究描述了针对癌症患者的基于AL的个性化治疗建议。这项研究探讨了个性化癌症护理中人工智能的潜在用途，后果和光明的未来。个性化癌症治疗处于最前沿，因为AI能够分析大型数据集，包括遗传概况，医学图片和治疗结果。人工智能（AI）为医生提供了对每个患者健康的全面掌握，从早期诊断到图像分析到解释肿瘤的独特遗传标记。它用于精确医学来加快诊断，帮助选择治疗并预测可能的反应。在这项研究中，基因组分析变得至关重要，因为AI解释了肿瘤的遗传复杂性，以帮助选择定制的治疗方法。隐私和道德问题是前阶段的，强调了负责任的数据处理的必要性以及创新与患者信息保护之间的仔细平衡行为。研究通过Smart PLS软件确定了结果，并在它们之间运行Smart PLS算法模型。强调医疗保健专业人员在决策过程中必不可少的作用的支柱是AI与人类知识之间的合作。最终目标仍然很明显，因为我们谈判了这一革命性的地形：提高治疗的标准，增强患者的结局，并在癌症带来的挑战中增强赋权感。AI和个性化的癌症护理创造了一个完美的未来，为每个患者的旅程提供了定制的解决方案，并带来了弹性，康复和希望的新时代。ai在同情和技术之间的这种共生舞蹈中成为一个强大的朋友，将我们晋升为准确性和同理心将团结起来重写癌症护理史的一天。
基于AI的癌症患者的个性化治疗建议
人工智能（AI）与个性化癌症治疗的结合通过改变我们解决这种复杂疾病的复杂性的方式彻底改变了肿瘤学。研究描述了针对癌症患者的基于AL的个性化治疗建议。这项研究探讨了个性化癌症护理中人工智能的潜在用途，后果和光明的未来。个性化癌症治疗处于最前沿，因为AI能够分析大型数据集，包括遗传概况，医学图片和治疗结果。人工智能（AI）为医生提供了对每个患者健康的全面掌握，从早期诊断到图像分析到解释肿瘤的独特遗传标记。它用于精确医学来加快诊断，帮助选择治疗并预测可能的反应。在这项研究中，基因组分析变得至关重要，因为AI解释了肿瘤的遗传复杂性，以帮助选择定制的治疗方法。隐私和道德问题是前阶段的，强调了负责任的数据处理的必要性以及创新与患者信息保护之间的仔细平衡行为。研究通过Smart PLS软件确定了结果，并在它们之间运行Smart PLS算法模型。强调医疗保健专业人员在决策过程中必不可少的作用的支柱是AI与人类知识之间的合作。最终目标仍然很明显，因为我们谈判了这一革命性的地形：提高治疗的标准，增强患者的结局，并在癌症带来的挑战中增强赋权感。AI和个性化的癌症护理创造了一个完美的未来，为每个患者的旅程提供了定制的解决方案，并带来了弹性，康复和希望的新时代。ai在同情和技术之间的这种共生舞蹈中成为一个强大的朋友，将我们晋升为准确性和同理心将团结起来重写癌症护理史的一天。
国防工业安全手册
由于日本周边的安全环境因武力单方面改变现状等企图而变得日益严峻，日本需要从根本上加强其国防能力。日本政府于2022年底就《国家安全战略》等三大战略文件作出了内阁决定。鉴于国防生产和技术基础涉及设备的整个生命周期，并且设备和国防工业密不可分，这些文件将日本的国防工业定义为国防能力的几乎不可或缺的一部分。2023年6月，日本国会颁布了《国防生产和技术基础加强法》，其中包含了对国防工业的多种支持措施。与此同时，国防工业正面临包括网络攻击在内的外国情报活动的风险。在此情况下，国防工业需要在妥善保护我国国防机密信息的同时，开发、生产和维护国防装备，并在保护盟国和志同道合国家机密信息的同时，参与国际装备和技术合作。国防工业妥善保护机密信息，即所谓的“国防产业安全”，是国防生产和国际装备合作的前提。此外，随着日本进一步参与从盟国引进的先进装备的生产和维护，以及国防装备的联合研发和转让，日本国防工业的国际化程度正在不断提高。国防工业的这种国际合作需要机密信息的顺利共享，而“以国际标准为基础加强日本的产业安全”是前提。此外，日本于2023年作为第一个加入多国工业安全工作组（MISWG）的亚洲国家加入了该工作组。MISWG旨在规范成员国之间的工业安全程序，并为国际合作的顺利实施做出贡献。ATLA现已制定了国防工业安全手册（DISM），相当于其他国家的工业安全计划和操作手册。DISM是一份根据法律、法规、规则等统一国防工业实施的信息保护措施的文件。关于国防工业适用的机密信息保护。ATLA 将 DISM 分发给日本的国防工业，并与盟国和志同道合国家的政府和国防工业共享，以加强国防生产和技术基础，包括国际设备和技术合作。ATLA 专员 土本英树
技术军士
第 4 章 — 军事组织与指挥 TSgt 第 4A 节 — 美国武装部队 B 第 4B 节 — 军事部门 B 第 4C 节 — 军事指挥结构 B 第 6 章 — 入伍部队发展 TSgt 第 6A 节 — 领导层级 B 第 6B 节 — 入伍部队结构 B 第 6E 节 — 训练职责 B 第 7 章 — 评估与认可 TSgt 第 7A 节 — 飞行员综合评估 C 第 7B 节 — 绩效评估 C 第 7C 节 — 重新入伍和延续 B 第 8 章 — 入伍晋升 TSgt 第 8A 节 — 晋升制度和计划 B 第 8B 节 — 晋升周期 B 第 8C 节 — 准备与职责 B 第 8D 节 — 晋升测试 B 第 12 章 — 发展组织 TSgt 第第 12A 节 — 战略思维与结果导向 B 第 12B 节 — 资源与组织结构 B 第 12C 节 — 变革与问题解决 B 第 13 章 — 培养他人 TSgt 第 13A 节 — 团队合作 B 第 13C 节 — 服务思维 B 第 13D 节 — 领导力 B 第 13E 节 — 促进包容性 B 第 14 章 — 培养自我 TSgt 第 14B 节 — 军事通信 B 第 14C 节 — 准备通信 B 第 14E 节 — 口头通信 B 第 15 章 — 培养创意 TSgt 第 15A 节 — 我们所知道的 B 第 15B 节 — 认知过程 B 第 15C 节 — 知情决策 B 第 15D 节 — 我们不知道的 B 第 17 章 — 安全 TSgt 第 17B 节 — 行动安全 B 第 17C 节 — 信息保护 B 第 17D 节 — 信息访问、网络安全和移动性 B 第 17E 节 — 反恐怖主义 B 第 18 章 — 行为标准 TSgt 第 18A 节 — 生活方式 B 第 18B 节 — 战争法 B 第 18C 节 — 行为准则 B 第 19 章 — 执行军事标准 TSgt 第 19A 节 — 空军检查系统 B 第 19B 节 — 个人问责制 B 第 19C 节 — 适当的工作关系 C 第 19D 节 — 处理不当行为 C
技术中士考试学习指南 2022 年 11 月 1 日
第 4 章 — 军事组织与指挥 TSgt 第 4A 节 — 美国武装部队 B 第 4C 节 — 军事指挥结构 B 第 4E 节 — 空军结构 B 第 6 章 — 入伍部队发展 TSgt 第 6A 节 — 领导层级 B 第 6B 节 — 入伍部队结构 B 第 6E 节 — 训练职责 B 第 7 章 — 评估与表彰 TSgt 第 7A 节 — 飞行员综合评估 C 第 7B 节 — 绩效评估 C 第 7C 节 — 重新入伍与延续 B 第 8 章 — 入伍晋升 TSgt 第 8A 节 — 晋升制度与计划 B 第 8B 节 — 晋升周期 B 第 8C 节 — 准备与职责 B 第 8D 节 — 晋升测试 B 第 12 章 — 发展中组织 TSgt 第12A — 战略思维和结果关注 B 第 12B 节 — 资源和组织结构 B 第 12C 节 — 变革和问题解决 B 第 13 章 — 培养他人 TSgt 第 13A 节 — 团队合作 B 第 13B 节 — 培养人才 C 第 13C 节 — 服务心态 B 第 13D 节 — 领导力 B 第 13E 节 — 促进包容性 B 第 14 章 — 培养自我 TSgt 第 14A 节 — 问责制和自我管理 B 第 14B 节 — 军事通信 B 第 14C 节 — 准备通信 B 第 14D 节 — 书面通信 B 第 14E 节 — 口头通信 B 第 15 章 — 培养思想 TSgt 第 15A 节 — 我们所知道的 B 第 15B 节 — 认知过程 B 第 15C 节 — 知情决策 B 第 15D 节 — 什么我们不知道 B 第 17 章 — 安全 TSgt 第 17B 节 — 运营安全 B 第 17C 节 — 信息保护 B 第 17D 节 — 信息访问、网络安全和移动性 B 第 17E 节 — 反恐怖主义 B 第 18 章 — 行为标准 TSgt 第 18A 节 — 生活方式 B 第 18B 节 — 战争法 B 第 18C 节 — 行为准则 B 第 19 章 — 执行军事标准 TSgt 第 19B 节 — 个人责任 B 第 19C 节 — 适当的工作关系 C 第 19D 节 — 处理不当行为 C
信息的物理理论vs。交流的数学理论
伊朗德黑兰Tandis医院泌尿外科系的泌尿外科介绍了与量子力学的基础知识兼容的一般物理信息信息的一般概念，并将香农熵作为特例。这种物理信息的概念导致了二进制数据矩阵模型（BDM），该模型预测了量子力学，一般相对论和黑洞热力学的基本结果。研究了模型与全息，信息保护和Landauer原则的兼容性。由于BDM得出了“位信息原理”后，得出了普朗克，de Broglie，Bekenstein和质量能量等价的基本方程。k eywords信息的物理理论，二进制数据矩阵模型，香农信息理论，位信息原理1。构造信息意味着一系列不可衡量的概念或可测量数量的数据。物理学中可测量信息的通常概念调用了香农熵和信息的主题。克劳德·香农（Claude Shannon）在他的开创性论文[1]中发展了信号传递的数学理论[2]。他否认了交流和相关信息理论的语义方面。根据他的理论，该信息是指减少不确定性并等于传达信息的熵的机会。他从第二种热力学定律[2]，[3]中得出了熵的想法，并得出结论，信息的信息可以通过其可预测性来衡量，其可预测性越小，其携带的信息越多[2]，[3]。很明显，香农对信息的定义不是唯一的，仅适合其工程要求[2]，[3]。在这个信息概念中，数据的来源，渠道和接收器是通信工程的关键组成部分。香农熵（信息）仅与给定系统的统计属性有关，与系统状态的含义和语义内容无关[5]。正如他在开创性文章中强调的那样，沟通和相关信息内容的含义与工程问题无关[1]。随后，围绕着身体和生物学信息的香农概念出现了一些批评[3]。信息独立于其含义的概念是Mackay和其他人宣布的主要批评的主题[3]，[4]。随后尝试为形式的信息理论增加语义维度，尤其是对香农理论[5] - [7]。香农的理论与单个信息无关，而是源消息的平均值[8]。尽管物理信息基本上与物理可测量的数量有关，但当前的物理信息概念仍然是香农引入的相同定义，并且似乎不足以用于物理系统。在Bruckner和Zeilinger的最新作品中提醒了这[9]。他们的主张主要原因是量子力学中的测量问题。换句话说，没有确定的真实
软件开发中的生成AI：现代编码的概述和评估
昌迪加尔大学APEX技术-CSE助理教授摘要生成AI通过利用高级机器学习模型来自动化编码任务，生成代码并提高生产率，从而显着改变了软件开发。本文提供了现代AI驱动的编码工具的概述和评估，包括GitHub Copilot，OpenAI Codex，DeepCode，Amazon Codeguru，Tabnine，Kite和Intellicode，这些工具使用大型语言模型（LLMS）提供实时代码建议，自动错误检测和智能代码。尽管有好处，这些工具仍面临与准确性，上下文理解，安全性，隐私和道德考虑有关的挑战，因此需要对开发人员进行彻底审查和测试AI生成的代码。AI在编码中的集成也引起了人们对专有信息保护和诸如工作流离失所等道德含义的担忧。本文探讨了当前生成AI工具的功能，应用和局限性，突出了它们对软件开发的影响并讨论未来的方向。重点是对改进模型培训，增强上下文理解，安全AI培训方法和道德AI使用的需求。通过解决这些挑战，该行业可以最大程度地发挥生成AI的潜力，创造更准确，可靠和道德上的声音工具，以支持协作和创新的软件开发环境。关键字：生成AI，软件开发，大语言模型，道德AI，上下文理解，人类协作。1。引言生成AI的出现通过使用AI驱动的工具来补充传统的编码实践，以生成代码，自动化任务并提高生产率，从而显着改变了软件开发。利用高级机器学习模型，尤其是大型语言模型（LLMS），这些工具，例如Github Copilot，OpenAI Codex和Tabnine，可以提供智能的代码建议，完整的片段，并从自然语言描述中生成整个程序。这项创新减少了编码时间和精力，有助于错误检测，并作为新手程序员的教育工具。但是，关于代码质量，安全性，知识产权和持续AI模型适应需求的挑战仍然存在。本文提供了当前生成AI工具的概述和评估，研究了其功能，应用和局限性，以突出其对软件开发和未来潜力的影响。
信息作战功能区 - 美国陆军
信息作战职能领域 1. 简介 a. 目的。陆军信息作战 (IO) 的目的是在信息环境 (IE) 内同步效果，以支持指定作战区域内的军事行动。信息作战军官支持指挥官在信息环境中采取果断行动的能力，以便在与敌军或敌军对抗陆军指挥官目标时取得决定性优势。信息作战支持任务指挥作战职能指挥官向组织内外的受众提供信息和影响，包括统一行动伙伴和部队作战区域或利益范围内的所有相关受众，涵盖军事行动范围和所有准备阶段。它还支持参谋同步信息相关能力 (IRC) 的任务。信息作战军官了解信息作战并阐明其对作战的影响，同时整合和同步 IRC 以支持陆军指挥官的目标。 b. 支持者信息。陆军信息作战的支持者是 CG、联合兵种中心 (CAC)，位于堪萨斯州利文沃思堡。 CG CAC 的行动机构是信息作战提议办公室，地址为 950 Bluntville Avenue, Building 391, Fort Leavenworth, KS 66027–2100。电话联系信息是 913–684–9432（DSN 552）。c. 职能。IO 的职能是通过规划、准备、执行和评估 IRC 的同步来提供整体信息环境效应。IO 为指挥官提供参谋人员无法获得的低密度专业知识。IO 军官是军事信息环境影响、军事欺骗、作战安全、信息保护、社交媒体互动以及以信息为中心的军事和民事参与方面的参谋专家。IO 的规划和协调还支持网络空间作战和电子战、存在、态势和概况、物理破坏和对外国目标受众的蓄意影响，以支持在指定作战区域内开展的作战。2. 军官所需特征 a. 所有军官所需特征。所有军官都应具备基本特质，使他们能够发展成为敏捷和适应性强的领导者。这些领导者必须体现陆军价值观和战士精神，精通核心技能，并拥有在各种冲突中作战的广泛经验。他们必须能够与统一的行动伙伴合作，并利用陆军以外的能力来实现目标。军官必须具有文化敏锐性，能够利用他们的意识和理解以创新和勇敢的方式开展行动，以利用作战环境的挑战和复杂性中的机会。b. 信息作战军官的独特知识和技能。IO 官员 -
国防工业中的边缘人工智能技术通过……
摘要 边缘人工智能（Edge AI）技术有助于避免漏洞，同时受益于当今广泛使用的云技术的优势，尤其是人工智能和大数据。在将系统转移到云的情况下，云方法中出现了敏感信息保护和高带宽等需求。边缘AI在满足该领域需求的同时，为敏感数据安全性和减少系统流量等问题提供了解决方案，当与数字孪生和自主系统技术一起使用时，可以为军事领域的项目提供新的视角。在本研究中，我们从技术上评估了使用边缘AI技术的“虚拟环境中的部队机器学习（FIVE-ML）”仿真系统，并分析了使用该技术获得的结果。已经确定当前的工作处于边缘AI调平系统的第2级，并且使用边缘AI时，性能（在时间和准确性方面）提高了54％。此外，模拟系统的击中准确率也有所提高，达到34%。关键词：航空航天仿真、人工智能、数字孪生、边缘人工智能、边缘计算 Öz Edge AI 技术、günümüzde özellikle yapay zekâ ve büyük veri ile yaygın olarak kullanılan bulut teknolojilerinin avantajlarından yararlanırken güvenlik açıklarının önlenmesine deyardımcı olmaktadır。Sistemlerin buluta taşınması durumunda, hassas bilgilerin korunması ve yüksek bant genişliği gibi ihtiyaçlar ortaya çıkmaktadır.Bu alandaki ihtiyaçları karşılarken hassas verilerin güvenliği ve sistem trafiğinin azaltılması gibi konulara çözüm sunan Edge AI, dijital ikiz ve otonom sistem ile birlikte kullanıldığında özellikle Askeri alandaki projelere Yeni bir bakış açısı sunabilmektedir。Bu çalışmada edge AI 技术模拟系统的技术。但技术是可以分析的。Edge AI 系统已完成 2. 旧版测试，Edge AI 已完成 %54 表演艺术。Ayrıca simülasyon sisteminde hedefi vurma isabet oranı da %34 oranında artırılmıştır。Anahtar kelimeler : Havacılık simülasyonu、Yapay zekâ、Dijital ikiz、Uç yapay zeka、Uç hesaplama
人工智能时代的数据访问和隐私
2021 年 2 月 人工智能 (AI) 在医疗实践中的应用代表着医疗数据收集和使用的根本性转变。人工智能的引入不同于新诊断设备或技术的引入。因此，监管机构将现有的数据隐私和保护政策扩展到人工智能技术是不够的，因为它具有新的属性和安全风险。相反，监管应植根于对人工智能独特风险及其潜在健康益处的认识。 人工智能的知情同意和隐私 加拿大现行的健康隐私立法，包括联邦的 PIPEDA (个人信息保护和电子文件法)、安大略省的 PHIPA (个人健康信息保护法) 和不列颠哥伦比亚省的 FIPPA (信息自由和隐私保护法)，都是在人工智能出现之前为保护患者数据而制定的。因此，在某些领域，健康隐私立法不足以为使用人工智能的医疗从业者提供指导。在这些领域，立法应辅以 MRA (医疗监管机构) 的指导。例如，关于收集、使用和披露健康数据的同意政策需要修改。具体来说，应更新确保同意是“知情的”或“知情的”的规定，以确保患者在选择分享其数据时完全了解其用途和所涉及的风险。目前，安大略省的主要健康隐私立法《PHIPA》将知情同意定义为患者被告知其使用、收集或披露的目的，以及他们知道可以拒绝或撤回同意。1 除了这些规定之外，医疗监管机构还应努力确保患者了解在涉及人工智能时其数据的各种潜在用途。如果医生的数据将被输入用于训练人工智能的数据库，即使这些数据是假名或去识别的，医生也应该被告知谁可以访问这些数据（例如，只有医疗保健从业者，或者只有研究人员，或者任何请求访问的人）以及如何访问这些数据（例如，研究人员和人工智能软件是否能够访问所有可用数据，或者他们是否仅限于特定和有限查询的结果）。总体而言，通过确保患者了解隐私风险和特定数据用途，医生可以确保他们获得真正知情的同意。此外，医生应该告知患者收集和使用其数据所涉及的隐私风险。现有立法的一个漏洞是排除了数据重新识别的风险。根据 PIPEDA，“个人信息”被定义为“关于可识别个人的信息”。2 因此，去识别数据不受联邦立法的相同保护。然而，这种缺乏保护的做法忽视了数据被重新识别的风险。例如，2018 年的一项研究对去识别化的身体活动（加速度计）数据集进行了研究，能够重新识别 80% 的儿童和 95% 的成年人的人口统计和身体活动水平。3 鉴于这些风险，即使是去识别化的数据也应该受到某些保护，例如限制访问。此外，人工智能和机器学习可能能够从曾经被认为是良性的个人数据中重新识别个人信息。例如，皮肤