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AI繁殖时代的艺术作品
摘要从本杰明尼亚人的角度来看，AI生成的艺术与“传统”艺术和技术启用的复制品不同，例如摄影和电影。AI生成的艺术涉及数据模式的识别和创造性表示，而不是单纯的世界机械表示，而是将其呈现给设备。这种基于数据的发电的特定模式超出了表面水平的模仿，并具有更深层次的含义，即对社会集体无意识的见解。以这种方式，从未与社会和主要的社会条件脱离艺术，同时也反映了当今社会不断发展的技术引起的转变。因此，可以看出AI生成的艺术能够部分逆转通过机械繁殖随之而来的手动丧失的损失。仍然，作为连续性，AI生成的作品能够最大程度地提高展览价值和观众享受的能力，从而使AI生成的艺术非常适合分散注意力的年龄。
复发性肺癌靶向治疗新进展
急性髓系白血病（AML）是一种临床和生物学异质性疾病，以髓系前体细胞的克隆性增殖为特征。在造血干细胞和祖细胞中积累的获得性体细胞突变是AML的主要发病机制[1]。临床上，R/R AML仍然是最具挑战性的疾病，预后极差。据报道，R/R AML患者复发后的中位总生存期（mOS）约为6个月，5年OS为10%[2]。除进入临床试验外，R/R AML尚无普遍接受的标准治疗方法。传统的治疗选择包括以阿糖胞苷为基础的挽救性化疗、造血干细胞移植、小剂量阿糖胞苷或去甲基化药物、以及单纯的最佳支持治疗（BSC）。最常用的挽救性化疗包括FLAG-IDA（氟达拉滨、阿糖胞苷、
为量子安全的未来做好准备
虽然传统计算机无法模拟具有几十个量子比特的量子计算机，但如今已经有具有 1,000 多个量子比特的量子处理器，并且计划到 2030 年达到数千个量子比特。2 我们已经达到了量子实用性的境界，在量子计算发展中，量子计算机可以作为一种科学工具，探索传统方法无法解决的新规模问题。这种规模与算法的进步相结合，是实现量子优势的基础；量子计算机可以忠实地运行一个或多个任务，与单纯的传统计算相比，具有更高的准确性、效率或成本效益，从而提供商业或科学价值。展望未来，我们可以期待进一步的进步，因为人工智能、云计算、分布式账本技术和量子计算等主要技术趋势在一定程度上相互依存、相互促进。
成本效益型维护的良好做法
需要进行长期和中期规划，以通过在适当的停机期间安排需要较长实施时间的维护和修改活动来最大限度地减少生产损失（累计停机时间）。为了实现长期高可用性，重要的是以这样的方式组织停机，即需要比加油所需时间更多的活动集中在指定的年份。通过这种方式集中，除了偶尔的长时间停机外，可以实现非常短的停机。为此，长期调度应考虑可能影响停机时间的所有活动和组件。例如，一家德国工厂已安排了主要测试，例如反应堆容器压力测试和综合泄漏率测试，以便它们与主发电机大修同时进行。从长期概念来看，芬兰工厂在纯加油停机和维护停机之间交替进行。使用这些方法，每 8 到 10 年才需要停运一次，这比单纯的加油需求要长。
传感器 - 语义学者
摘要：由于四旋翼飞行器具有欠驱动、强耦合等特点，传统的轨迹跟踪方法控制精度低，抗干扰能力差。针对四旋翼无人机，设计了一种新的模糊比例-交互式微分（PID）型迭代学习控制（ILC）。该控制方法将PID-ILC控制与模糊控制相结合，继承了ILC控制对干扰和系统模型不确定性的鲁棒性。针对单纯的ILC控制容易受到外界干扰而产生抖动的问题，提出了一种基于PID-ILC算法的新型控制律。采用模糊控制对三个学习增益矩阵的PID参数进行设置，以抑制不确定因素对系统的影响，提高控制精度。利用Lyapunov稳定性理论验证了新设计的系统稳定性。Gazebo仿真表明，所提出的设计方法为四旋翼飞行器设计了有效的ILC控制器。
基于细胞的生物传感简评
目前，基于细胞的生物传感器已从单纯的分子生物受体替代品发展成为将分子机制和基因电路与微电子连接起来并开发突破性传感和诊断平台的工具。本文回顾了有关全细胞生物传感器的最新文献，重点介绍了哺乳动物细胞，以及通过新型生物传感概念和合成生物学工具箱为生物医学分析带来的挑战和突破。这些最新创新使得基于细胞的生物传感平台的开发成为可能，这些平台具有量身定制的性能，能够达到适合高分析/医学相关性的灵敏度、动态范围和稳定性水平。它们还为构建灵活的生物传感平台铺平了道路，这些平台可用于生物研究和临床应用。这项工作旨在激发人们对基于细胞的生物传感器生成的兴趣，并提高其接受度和利用率。
2021-25 年经济增长战略
疫情进一步加速了我们城镇的底层结构变化。在新冠疫情之前，全国各地的城镇中心已经从单纯的零售中心转变为为顾客提供更多休闲和体验机会，以应对日益增长的在线购物偏好。我们很早就意识到了这一趋势，自 2018 年以来，我们一直在成功扩大休闲服务，这得益于 Atria Watford 购物中心扩建项目的推动和大力支持，该项目为市中心带来了电影院和保龄球馆以及新的目的地餐厅。这扩大了它的吸引力，标志着向休闲和娱乐转变的开始，其他城镇中心现在认识到这对未来的繁荣至关重要。然而，新冠疫情导致许多企业离开英国城镇中心并转向线上，预示着许多知名高街品牌和百货商店的终结。沃特福德需要做出回应。
迈向 6G 网络中的原生人工智能
摘要 — 移动通信系统已转变为支持所有行业部门数字化需求的基本基础设施，而 6G 的设想将远远超出单纯的通信用途。人们逐渐达成共识，6G 将以人工智能 (AI) 为基石，并具有提供“智能包容”的潜在能力，这意味着任何人都可以随时随地访问人工智能服务。显然，智能包容愿景对 6G 中相应的网络架构设计产生了深远的影响，值得重新思考。在本文中，我们提出了 6G 的端到端系统架构设计范围，并讨论了整合独立数据平面和新型智能平面的必要性，特别强调端到端人工智能工作流编排、管理和操作。我们还强调了在网络功能平面上提供融合连接和计算服务的优势。我们相信，受益于这些方法，6G 将转向“一切即服务”（XaaS）平台，商业价值将显著增强。
虚拟社区 - 公共数字图书馆
“当你想给一本书起名字时，你不得不想一些简短而有启发性的东西，比如‘虚拟社区’，尽管更准确的书名可能是：‘使用电脑交流的人们建立友谊，有时友谊构成了社区的基础，但你必须小心，不要把工具误认为任务，不要认为在屏幕上写字就是真正的社区。’”– HLR 我们知道社区的规则；我们知道社区对个人生活的治愈作用。如果我们能以某种方式找到一条跨越知识之桥的方法，这些规则难道不会对我们的世界产生治愈作用吗？我们人类经常被称为社会动物。但我们还不是社区生物。为了生存，我们被迫相互联系。但我们还没有与真正的社区的包容性、现实主义、自我意识、脆弱性、承诺、开放、自由、平等和爱联系起来。显然，仅仅成为社会动物已经不够了，在鸡尾酒会上一起闲聊，在生意和边界上互相争吵。我们的任务——我们的基本、核心、关键任务——是将我们自己从单纯的社会生物转变为社区生物。这是人类进化能够继续下去的唯一途径。
法律研究中的开放获取人工智能和机器学习：
摘要：本文深入研究了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 对法律诉讼和司法系统的深远影响。它评估了这些技术如何通过从根本上改变司法实践来重塑现有的法律结构和原则。展望未来，本文预测人工智能和机器学习在法律研究中将有光明的发展轨迹，阐明它们的发展路径并介绍新的研究领域。它强调了跨学科方法的必要性，提倡法律专业人士、数据科学家和伦理学家之间的合作，以有效应对人工智能与法律融合所固有的道德和实践挑战。这种协同作用对于应对人工智能与法律领域交叉产生的道德和实践复杂性至关重要。此外，该研究强调了人工智能、机器学习和相关技术所发挥的关键作用，并断言它们超越了单纯的工具功能，成为法律研究方法全面转变的催化剂。通过拥抱这些技术，法律领域正处于重大转型的边缘，预示着传统实践的终结和以数字时代法律研究范式为特征的新时代的到来。