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彻底改变医疗保健的三大人工智能趋势 - Viz.ai
斯坦福大学放射学和生物医学信息学教授 Curt Langlotz 曾提出一个有用的类比来说明 AI 在放射学中可能发挥的作用：支持数十年来在商用喷气式飞机上使用的技术（通常称为“自动驾驶仪”）。正如飞行员欢迎能够自动完成大量重复和单调的飞机驾驶数据处理工作的技术一样，放射科医生很可能会将 AI 算法视为帮助他们更快、更高效地完成工作的不可或缺的工具。
对转录因子剂量逐渐调制的非线性转录响应
与常见特征和疾病相关的基因组基因座通常是非编码的，并且可能影响基因表达，有时与目标基因中罕见的功能丧失变体相吻合。但是，我们对基因剂量逐渐变化如何影响分子，细胞和生物性状的理解是有限的。为了解决这一差距，我们使用CRISPR激活和失活引起了四个基因的基因表达的逐渐变化。使用靶向的单细胞多模式测序检查了三个与血细胞性状（GFI1B，NFE2和MYB）相关的三个主反式调节剂（GFI1B，NFE2和MYB）剂量调节的下游转录后果。我们表明，在TSS周围铺平的指导是调节各种倍数变化范围内CIS基因表达的最有效方法，其染色质可及性和组蛋白标记的进一步影响在抑制和激活系统之间有所不同。我们的单细胞数据使我们能够精确地检测到数十个反式基因的细微基因表达变化，这表明这三个TF的剂量变化的许多反应是非线性的，包括非单调的行为，即使在限制了主调节器对副本数量或损失的折叠时，也是非单调的。我们发现剂量特性与基因约束有关，其中一些非线性反应富含疾病和GWAS基因。总体而言，我们的研究提供了一种直接且可扩展的方法，可以精确调节基因表达并在高分辨率下对其下游后果进行见解。
圣约瑟夫罗马天主教堂
这确实是“一年中最美好的时光”，而贤士来访的故事是圣诞故事的另一个抒情元素。这些来自东方的非犹太人来访者穿着色彩鲜艳的华丽服装，走进单调的马厩洞穴。他们服装上的金子反射着那里的火光。我们还可以听到这些庄严的动物走动时骆驼挽具上的铃铛叮当作响。他们与聚集的当地人形成了鲜明的对比。他们的礼物意义非凡。黄金凸显了耶稣的王权。乳香彰显了他的神性。没药，一种防腐液，代表着基督的救赎苦难。我们可以看到，这个故事远不止眼前所见。
（亲）社会学习和战略披露
我们研究了具有内生反馈的顺序实验模型。代理在安全和冒险行为之间进行选择，后者会产生随机奖励。在做出此选择时，每个代理都受到自私的激励（短视）。但是，代理可以将自己的经历公开记录，这样做时会受到亲社会的激励（前瞻性）。披露既有两极分化（只披露极端信号），也有正向偏差（没有反馈是坏消息）。在先前的不确定性中，披露程度是非单调的。补贴披露成本可能会自相矛盾地导致披露减少，但实验增多。
Omdia Universe：内容服务平台，2024 - 25 年
内容服务平台在为员工提供内容管理和协作功能方面发挥着重要作用。人工智能 (AI) 和自动化已变得更加重要，因为它们可以使单调的手动任务自动化，从而使员工的工作效率更高，流程完成效率更高，客户可以更快地收到查询或应用程序的响应。一些供应商提供业务流程管理 (BPM) 工具，使企业能够构建自动化流程，在选择内容服务平台时应考虑这一点。如果这些手动流程单调且高度重复，则机器人流程自动化 (RPA) 可能是一种选择，一些内容服务平台供应商已将 RPA 添加到其产品组合中。
1关于生成AI基金会竞争的联合声明...
技术拐点可以引入竞争，催化机会，创新和增长的新手段。因此，我们必须努力确保公众从这些时刻获得全部好处。这需要保持警惕和保护可能破坏公平竞争的策略。例如，有些风险可能会试图限制开发AI技术的关键意见。在数字市场中具有现有市场力量的公司可以利用反馈和网络效应来增加或扩展相邻AI市场或整个生态系统的公司，从而增加进入和伤害竞争的障碍；买家中缺乏对内容创作者的选择可以使单调的权力行使。并且可以以损害消费者，企业家或其他市场参与者的方式开发或挥舞AI。
42 | 2023年Afanasy Fet经济的“纯艺术”和...
“纯”诗歌的图像是关联的：它是基于对所见事物的艺术感知，而不是基于其心理重新思考。人在这里作为一个强大的整体的一部分出现，诗人绘制的图片建立在自然和作者的心理波动之上。此外，中央图像的重复 - 春，夜，星星，心脏等- 由于在每首诗中都与其他细节所束缚的事实不会引起单调的感觉，已经熟悉的人物适合全新的景观。因此，FET的主要收藏包括24首关于春季的诗，他总共使用了大约100次（不计算“春季”，“春季”）的同名。但是，在所有情况下，弹簧的图像的播放都不同。另外，持续的押韵：“鲜血 - 爱 - 再次”，“远 - 夜”，“梦 - 眼泪 - 玫瑰”，与非班纳尔人交替：“谦虚的你 - 房间”，“春天 - 樱桃”。
具有异质传播和感知功能的多代理系统的全球稳定性✩
在本简介中，我们通过在代理商的互动中包括传输和感知行为来考虑扩展的意见动态框架：第一个代表代理商如何将自己的意见传递给邻居，而后者的个人特征如何影响外部意见的最终感知。代理的相互作用是通过一般分段线性函数建模的，这些线性函数可能是异构的，不一定是单调的，从而概括了文献中通常考虑的分析框架，尤其是众所周知的间隔共识（Fontanet al。，2020）。在被认为是新型的多代理方案中，我们制定了足够的手术LMI条件，以评估共识或集群平衡的全球网络渐近稳定性，而不必一定需要强大的网络连接。通过说明性示例来验证所提出的方法。©2024 Elsevier Ltd.保留所有权利。
劳动力市场摩擦下的最佳增长
在本文中，我开发了一个具有劳动力市场摩擦的最佳增长模型，其中招聘工作以劳动力而不是产出来衡量。具体来说，我建立了一个拉姆齐式的跨期框架，其中劳动力必须交替用于生产商品或招聘工人。在这种背景下，假设资本是根据其边际生产力支付的，我表明（i）沿其密集边际衡量的资本可能以非单调的方式收敛到其固定值；（ii）集中经济中典型的帕累托最优配置也可以在分散环境中实现，其中普遍工资与劳动力市场紧张程度指标挂钩；（iii）实施有效配置的工资与商品市场竞争力的一致性依赖于贴现率的消失值。
为任意数据维度优化量子卷积神经网络架构
结果：与非糖尿病相比，糖尿病参与者的OAB患病率增加了77％。随着与糖尿病相关标记的四分位数增加，在三种模型中，OAB单调的几率增加（所有趋势<0.001）。Glyemoglobin与OAB表现出线性关联（非线性> 0.05）。白细胞显着介导了与OAB的糖尿病相关标记（Glyemogomoglobin，禁食葡萄糖和胰岛素）之间的关联，而比例分别为7.23％，8.08％和17.74％（所有P <0.0001）。中性粒细胞部分介导了（糖emogoglobin，空腹葡萄糖和胰岛素）和OAB之间的相关性，分别为6.58％，9.64％和17.93％（p <0.0001）。XGBOOST模型的机器学习构建了最佳拟合模型，XGBOOST预测Glyemoglobin是OAB上最重要的指标。