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World File Search System前沿
中枢神经系统治疗发展的前沿
2019-2024 年有 63 项许可交易/并购，2019-2023 年风险融资额达 25 亿美元。我们分析了临床开发前景、近期交易和融资活动，以更好地了解哪些技术正在进入临床并获得关注。穿梭技术（尤其是针对转铁蛋白受体 (TfR) 的技术）是最先进的技术之一，被广泛预期将在利基市场获得批准。生物制药公司和投资者对 BBB 技术表现出浓厚兴趣，过去六年进行了 63 项战略交易（许可/收购），2019 年至 2023 年期间风险融资总额达 25 亿美元。病毒载体和受体介导的运输技术最受战略合作伙伴和风险投资家的关注。
前沿人工智能安全政策的共同要素
Google DeepMind 的 Frontier Safety Framework，第 5 页：生物安全：协助开发、准备和/或执行生物攻击的模型的风险。生物业余支持级别 1：能够显著地使非专家开发已知的生物威胁，与其他手段相比，这些威胁可能会增加其造成严重伤害的能力。许多能够造成大量伤害的生物威胁目前超出了非专家的能力范围，因为非专家对其危害潜力以及获取和滥用方法缺乏了解。帮助克服这些知识差距的 LLM，例如通过提出合理的攻击策略或提供开发生物制剂的详细说明，可能会显著增加社会受到恶意业余爱好者致命攻击的脆弱性。生物专家支持级别 1：能够显著地使专家（即博士或以上）开发可能导致高度严重事件的新型生物威胁。极少数生物制剂有可能造成异常程度的伤害。发现这些药剂的增强体或具有同等危害性的药剂，可能会增加发生非常严重的生物袭击或事故的可能性。
探索信息学和……的前沿
TEM 样品架边缘的 1 厘米 × 2 厘米空间内装有 Naoyuki Kawamoto 开发的纳米热电偶（即微型温度计）。该装置的边缘有一个显眼的水母形铜部件，一对探针从该部件延伸而出。探针（附在铜部件底部的球上）可以在三个维度上移动，精度为十亿分之一米。Kawamoto 将探针尖端与样品表面的纳米级区域接触，并通过施加从 TEM 源发射的电子束对其进行加热。利用该技术，他在 2018 年首次成功直接观察了复合材料内的导热路径。随后，他在 2023 年开发了一种将脉冲电子束应用于样本的技术，从而能够定期加热并成功测量样本内热波传播的幅度和速度。*其中一个探针由铬镍合金（镍铬合金）制成，而另一个探针由康铜（铜镍合金）制成，其尖端经过电解抛光，直径细至 8 纳米。纳米热电偶的温度分辨率为 10 -2 K。（实际尺寸）
数字资产：不断发展的前沿
本文所含信息为一般信息，并非针对任何特定个人或实体的情况。尽管我们努力提供准确及时的信息，但无法保证此类信息在收到之日是准确的，或将来仍将准确。任何人都不应在未彻底检查具体情况并征求适当的专业建议的情况下根据此类信息采取行动。
先进人工智能的伦理前沿：应对未来技术的挑战
随着 ChatGPT-4、Gemini 和 Meta AI 等人工智能 (AI) 技术变得越来越复杂，它们所带来的道德挑战也变得越来越复杂和紧迫。本文探讨了与高级 AI 相关的关键道德问题，从数据隐私到生存风险，并提出了负责任地解决这些问题的策略，确保 AI 造福社会，同时将危害降至最低。AI 技术的快速发展有望为各个领域带来变革性变化。然而，这些发展带来了一系列道德挑战，必须解决这些挑战才能负责任地利用 AI 的潜力。本文概述了部署高级 AI 系统时的关键道德考虑因素，并提供了有效解决这些问题的框架。
GIS和遥感的机器学习的进步和前景：对应用和研究前沿的全面审查
摘要：机器学习（ML）已成为地理信息系统（GIS）和遥感领域（RS）领域中的一种变革性工具，从而更准确，有效地分析了空间数据。本文提供了对各种类型的机器学习算法的深入探索，包括受监督，无监督和强化学习及其在GIS和RS中的特定应用。在这些领域中，ML的集成在诸如土地覆盖分类，作物制图和环境监测等任务方面具有显着增强的功能。尽管具有潜力，但在GIS和RS中实施ML仍面临一些挑战，包括数据质量问题，计算复杂性以及对领域特定知识的需求。本文还研究了GIS和RS中ML使用的当前状态，从而确定了关键趋势和创新。最后，它概述了未来的研究方向，强调了开发更强大的算法，改善数据集成并解决ML应用在空间科学中的道德含义的重要性。
Agentic AI – GenAI 的新前沿Agentic AI – GenAI 的新前沿
生成式人工智能 (GenAI) 被公认为该地区创新的游戏规则改变者，它通过自动化日常任务、增强客户体验和协助关键决策过程来增强企业能力。我们第 27 次年度 CEO 调查：中东调查结果显示，73% 的中东 CEO 认为 GenAI 将在未来三年内显著改变其公司创造、交付和获取价值的方式 1 。GenAI 有望产生重大的经济影响，据估计，到 2030 年，它每年可为各个行业的全球 GDP 贡献 2.6 万亿至 4.4 万亿美元。在能源等特定领域，对 GenAI 的投资预计将增加两倍，从 2023 年的 400 亿美元增加到本世纪末的 1400 多亿美元。投资激增反映了 GenAI 的变革潜力，特别是在提高生产力、简化业务流程和重塑跨行业价值链方面 2 。
俄亥俄州第三前沿技术验证和启动基金
• 加速俄亥俄州初创公司的技术商业化，这些公司在公司早期阶段授权合格机构开发的技术。 • 生成将技术推向可以商业化或可以筹集额外商业化资金的程度所需的证据。鼓励主要申请人（定义见第 2.3.1 节）明确确定后续融资机会的途径，如果可能，直接与潜在投资者合作，以确定投资公司所需的证据。 • 资助活动可能包括但不限于 beta 原型开发和部署给潜在客户进行测试和评估以及市场研究/业务开发，以生成所需的证据。
引用本文：Shubhi Jain (2024) 使用深度学习技术的智能可穿戴心脏健康监测系统。健康信息学前沿
摘要 每年，患心血管疾病 (CVD) 的人口比例急剧上升。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，这种疾病每年导致数百万人死亡，这令人心碎。可穿戴技术的显著进步为提供许多有效应对这一疾病的智能方法创造了机会。此外，早期发现 CVD 可以改善药物治疗并加快临床专业人员的治疗过程。这个问题的严重性促使我们提出了一款集成深度学习 (DL) 和物联网 (IoT) 技术的可穿戴智能手表。DL 模型采用变压器编码器设计，用于预测心脏健康状况。为此，使用了来自 MIT-BIH 数据库的心电图 (ECG) 数据。从准确性和执行时间方面评估模型的有效性。此外，将模型的输出与卷积神经网络 (CNN) 模型进行了比较。所提出的模型在 2500 个测试样本上实现了 98.04% 的最高准确率。所提出的模型部署在云端。 ECG 传感器固定在手表上，用于收集人体 ECG 信号并将其发送到云端。云端使用部署的 DL 模型分析数据并预测心脏健康状况。如果心脏健康异常，云端会立即向注册的手机号码发送警报。所提出的智能可穿戴手表可以帮助个人监测健康状况并改善生活质量。