XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System充其量
绿色效果基金FACTSHEET
从宏观的角度来看，在全球范围内，我们的经济状况比去年这个时候更好。美国的数据特别强大，而欧洲和英国充其量仍然迟钝。亚洲的增长在此中应该有所改善，特别是考虑到近几个月来中国采取的一系列措施。尽管欧洲经济正在改善，但潜在的不利的美国贸易政策是欧洲股票的风险，尤其是在替代能源领域内拥有在美国存在的替代能源部门（Vestas/First Solar）的风险。尽管已经进行了大量投资，并且要求减少对化石燃料的要求，但特朗普政府很可能会重新划分乔·拜登（Joe Biden）政府推动的《反通货膨胀法》的许多赠款和拟议的投资。在中期中，鉴于该市场的持续增长，数据中心领域内的太阳能将有很大的依赖。第一太阳能仍然是该市场中的主要参与者，也是该基金中最大的持股之一。在这个月中，杰罗姆·鲍威尔（Jerome Powell）昨天削减了预期的0.25％，这确实是鹰派的削减。美联储总统重申，他们将会更加谨慎，并且他们仍然致力于达到2％的通货膨胀目标。数字和语言都吓坏了债券和股票。
敏捷性和弹性作为竞争优势的来源，理论和经验研究
今天的过度竞争全球气候使持久的竞争优势不合适。公司由于来自新兴市场，技术突破，不连续的创新以及围绕世界市场中出乎意料的冲击的不确定性（例如Covid-19-19-19-19的流行病）的不确定性而面临越来越复杂的复杂性。在这项研究中，我研究了公司如何建立和应用两种自适应能力（敏捷性和弹性）来应对环境变化和破坏以创造可持续的竞争优势。敏捷组织同时是一个有弹性的组织。尽管敏捷性在学院和从业人员的出版物中的相关性增加，但其认识论和本体论分析充其量是肤浅的。具体来说，在归纳和演绎分析的支持下，我对敏捷性的概念及其边界条件提出了清晰度。因此，我提出了一个敏捷性能过程的先决条件，推动因素和结果的综合多级框架。此外，通过对高管的深入访谈，我探讨了在新兴市场跨国公司（Emnes）中表现出的敏捷性和韧性如何通过在其国际业务中使用两种自适应能力来增强其竞争力。调查结果表明，所有组织都同时拥有一定程度的敏捷性和韧性，就像同一硬币的两个面孔一样。此外，敏捷性和弹性是相互依存的，包括五个公共域。
开放式清洗和欧盟人工智能法案
过去一年，声称开放的生成式人工智能系统急剧增加。但它们到底有多开放？鉴于即将出台的欧盟人工智能法案对开源系统进行了不同的监管，生成式人工智能中什么算作开源的问题将变得尤为重要，迫切需要进行实际的开放性评估。在这里，我们使用了一个基于证据的框架，该框架区分了开放性的 14 个维度，从训练数据集到科学和技术文档，从许可到访问方法。通过调查 45 多个生成式人工智能系统（包括文本和文本到图像），我们发现虽然开源一词被广泛使用，但许多模型充其量只是“开放权重”，许多提供商试图通过隐瞒有关训练和微调数据的信息来逃避科学、法律和监管审查。我们认为，生成式人工智能的开放性必然是复合的（由多个元素组成）和梯度的（以度为单位），并指出依赖访问或许可等单一特征来宣布模型是否开放的风险。基于证据的开放性评估有助于培育生成性人工智能格局，在该格局中，模型可以得到有效监管，模型提供者可以被追究责任，科学家可以仔细审查生成性人工智能，最终用户可以做出明智的决策。
跨境数据流：欧洲的选择
在日益碎片化的数字世界中，欧洲面临着跨境数据流方面的威胁和挑战。威胁来自专制的中国，中国试图在保持与全球数据流联系的同时，维护国家对数据的访问权。挑战来自在数字领域占主导地位的美国，其市场领先地位和先发优势制约了欧洲国内挑战者的增长。在这种背景下，围绕欧洲数字主权的辩论取得了进展，特别是当国家和欧洲政策制定者在自由流动效率和保护其数据不被其他国家行为者侵犯之间取得平衡时。监管跨境数据流的多边努力遭遇挫折，面临执法、相互不信任和系统差异等问题。从欧盟的《通用数据保护条例》到中国的网络安全和数据保护立法、印度的“中立立场”，再到《数据保护法案》等多国协议，各国政府和其他行为者越来越多地选择国家或充其量是多边的解决方案。本政策报告以中国和印度为例，重点研究云计算和基础设施问题，盘点了迅速演变的国际环境。通过分析这场辩论的各个方面以及现有安排，总结了十条关于监管跨境数据流的经验教训。
健康保险行业的关联策略
虽然人们非常关注医疗保健提供商如何使用可穿戴设备、个性化医疗、云基础设施、远程医疗和虚拟护理等新技术和服务，但健康保险公司在通过互联战略实现更好结果和降低成本方面的作用也值得深入研究。一方面，数字健康初创公司已经建立了具有互联战略的业务，旨在通过在护理过程和提供商之间创造统一的体验，并在更大程度上促进和协调患者与医疗保健提供商之间的关系，成为最终消费者值得信赖的合作伙伴。另一方面，传统健康保险公司主要与作为最终付款人的提供商和企业打交道，他们与最终消费者的互动充其量只是偶发性的。由于医疗支出失控，医疗保健领域正在转向更多基于价值的方法。因此，传统保险公司需要并且已经开始建立更具互联性的战略，并提供与其成员更深层次的潜在需求相关的服务，而不仅仅是执行付款报销。尽管一些传统保险公司（例如 Aetna 和 Cigna）正在朝着这一目标迈进，但传统保险公司面临着组织、文化和决策方面的挑战，而 Oscar Health 等数字化初创公司则不会遇到这些挑战。
开放式清洗和欧盟人工智能法案
过去一年，声称开放的生成式人工智能系统急剧增加。但它们到底有多开放？鉴于即将出台的欧盟人工智能法案对开源系统进行了不同的监管，生成式人工智能中什么算作开源的问题将变得尤为重要，迫切需要进行实际的开放性评估。在这里，我们使用了一个基于证据的框架，该框架区分了开放性的 14 个维度，从训练数据集到科学和技术文档，从许可到访问方法。通过调查 45 多个生成式人工智能系统（包括文本和文本到图像），我们发现虽然开源一词被广泛使用，但许多模型充其量只是“开放权重”，许多提供商试图通过隐瞒有关训练和微调数据的信息来逃避科学、法律和监管审查。我们认为，生成式人工智能的开放性必然是复合的（由多个元素组成）和梯度的（以度为单位），并指出依赖访问或许可等单一特征来宣布模型是否开放的风险。基于证据的开放性评估有助于培育生成性人工智能格局，在该格局中，模型可以得到有效监管，模型提供者可以被追究责任，科学家可以仔细审查生成性人工智能，最终用户可以做出明智的决策。
研究文章NAV-003，一种针对独特的间皮表位和CD3ε的双特异性抗体，具有改善对体液免疫蛋白酶的细胞毒性
间皮素（MSLN）是多种癌症类型中过表达的细胞表面蛋白。在临床试验中已经测试了几种抗体和基于细胞的MSLN靶向剂，在临床试验中，其治疗疗效充其量是中等的。先前使用抗体和嵌合抗原受体– T细胞（CAR-T）策略的研究表明，特定MSLN表位的重要性是为最佳的治疗反应，而其他研究发现某些MSLN阳性肿瘤可以产生可以产生与IgG1-Type抗体的子集的蛋白质，并抑制其不受欢迎的效果。In an attempt to develop an improved anti-MSLN targeting agent, we engineered a humanized diva- lent anti-MSLN/anti-CD3 ε bispecific antibody that avoids suppressive factors, can target a MSLN epitope proximal to the tumor cell surface, and is capable of effectively binding, activating, and redirecting T cells to the surface of MSLN-positive tumor cells.NAV-003显示，针对在体外和体内产生免疫蛋白的线的肿瘤细胞杀死可显着改善肿瘤细胞。此外，NAV-003在小鼠中表现出良好的耐受性，并且对与人外周血单核细胞共促成的患者衍生的间皮瘤异种移植物具有良好的耐受性。这些数据共同支持了表达MSLN癌症患者的NAV-003临床发展和概念验证研究的潜力。
AMBRA1水平预测黑色素瘤中对MAPK抑制剂的抗性
微流体设备在文献中越来越广泛地广泛应用于众多令人兴奋的应用，从化学研究到护理设备，通过药物开发和临床方案。但是，设置这些微环境，引入了局部控制所研究现象所涉及的变量的必要性。因此，文献深入探讨了引入感应元素以研究微流体设备内部的物理量和生化浓度的可能性。生物传感器，特别是其高精度，选择性和响应性而闻名。但是，他们的信号可能具有挑战性的解释，必须仔细分析以执行正确的信息。此外，已经证明了适当的数据分析，即使是为了提高生物传感器的质量。在这方面，机器学习算法无疑是从事这项工作的最合适的方法之一，自动从数据中学习并强调生物传感器信号的特性充其量。有趣的是，它也被证明可以使微流体设备本身受益，这是一种新的范式，即文献开始命名“智能的微流体学”，理想情况下可以在这些学科中结束这种有益的互动。本综述旨在证明三合会微流体 - 生物传感器计算学习的优势，该学习仍然很少使用，但具有很好的视角。简要描述了单个实体后，不同的部分将证明双重相互作用的好处，并强调采用了审查的三合会范式的应用。
揭示影响教师敬业度的因素
摘要。尽管已有关于基于人工智能的自适应学习平台影响的证据，但它们在学校的大规模采用充其量也只是缓慢的。此外，学校采用的人工智能工具可能并不总是研究界考虑和研究的产品。因此，人们越来越关注确定影响采用的因素，并研究这些因素在多大程度上可用于预测教师对自适应学习平台的参与度。为了解决这个问题，我们开发了一种可靠的工具来衡量影响教师在学校采用自适应学习平台的更全面的因素。此外，我们展示了从大量国家级人口中抽样的学校教师（n=792）的实施结果，并使用这些数据来预测教师在学校对自适应学习平台的实际参与度。我们的结果表明，虽然教师的知识、信心和产品质量都是重要因素，但它们不一定是影响教师在学校使用人工智能平台的唯一因素，甚至可能不是最重要的因素。不产生任何额外工作量、增加教师的自主权和信任、建立帮助支持机制以及确保将道德问题降至最低，这些对于学校采用人工智能也至关重要，并且可以更好地预测教师对平台的参与度。我们在论文的最后讨论了通过增加预测模型的可变性维度和减少实践中的实施可变性来提高自适应学习平台在现实世界中的采用和有效性的因素的价值。
重新将人工智能作为认知科学的理论工具
人类认知是（或可以理解为）一种计算形式，这一观点是认知科学的一个有用概念工具。这是认知科学作为一门多学科领域诞生时的一个基本假设，人工智能 (AI) 是其贡献领域之一。在此背景下，人工智能的一个概念是作为计算工具（框架、概念、形式主义、模型、证明、模拟等）的提供者，支持认知科学的理论构建。然而，当代人工智能领域已经将解释人类认知作为一种计算形式的理论可能性视为在事实计算系统中实现人类（类人或水平）认知的实际可行性；并且，该领域将这种实现视为短期内的必然性。然而，正如我们在此正式证明的那样，创建具有人类（类人或水平）认知的系统本质上是计算困难的。这意味着在短期内创建的任何事实人工智能系统充其量只是诱饵。当我们认为这些系统捕捉到了我们自身和思维的深层信息时，我们就会对自己和认知产生扭曲和贫乏的印象。换句话说，当前实践中的人工智能正在削弱我们对认知的理论理解，而不是推进和增强它。可以通过放弃当前对人工智能的主流观点并重新将人工智能作为认知科学的理论工具来补救这种情况。然而，在重新认识这种较旧的人工智能观念时，重要的是不要重复过去（和现在）的概念错误，正是这些错误让我们走到了今天。