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World File Search System基础性
《交通基础设施和材料故障分析中的人工智能》简介
交通基础设施包括道路、桥梁、隧道、车站、机场和地铁，在现代社会中发挥着基础性作用。交通基础设施的工程故障可能给公众带来重大损失。传统的方法是采用基于力学、基于材料和基于统计学的方法对基础设施和材料设计、测试、施工、数值模拟、评估、运营、维护和保存过程中的信息进行监测、存储和分析。近几十年来，人工智能（AI）引起了许多研究人员的关注，并已成为理解和分析交通基础设施和材料工程故障的有力工具。人工智能具有可以方便地在多尺度上表征基础设施材料、从图像和云点中提取故障信息、从传感器信号中评估性能、基于大数据预测基础设施的长期性能以及优化基础设施维护策略等优势。
什么是 JADC2？它与训练有何关系？
虽然跨域作战的概念并不新鲜，但随着战争的变化，新的支持概念必须得到很好的定义和明确。陆海军事行动的协调已持续了数千年，虽然最近扩展到空中、太空和网络等其他领域，扩大了范围，但总体前提是基础性的。话虽如此，在过去十年中，跨域作战在理论和实践上都变得更加复杂。这不仅是因为相关领域的数量增加了，也是因为新兴技术为连接、控制、提高速度和整合这些领域的行动提供了新的机会。每个军种和整个美国国防部 (DoD) 都在努力为多域战描绘出一种新的指挥与控制 (C2) 概念——现在称为联合全域指挥与控制 (JADC2)。虽然偶尔会讨论一些较新的术语，如联合 JADC2，尽管有些人将 JADC2 与
什么是 JADC2，它与训练有何关系？
虽然跨域战争的概念并不新鲜，但随着战争的变化，新的支持概念必须定义明确。陆海军事行动的协调已持续数千年，虽然最近扩展到空中、太空和网络等其他领域，扩大了范围，但总体前提是基础性的。话虽如此，在过去十年中，跨域战争在理论和实践上都变得更加复杂。这不仅是因为相关领域的数量增加，也是新兴技术的结果，这些技术为连接、控制、提高速度和整合这些领域的行动提供了新的机会。各军种和整个美国国防部 (DoD) 都在努力为多域战勾勒出一种新的指挥与控制 (C2) 概念——现在称为联合全域指挥与控制 (JADC2)。虽然偶尔会讨论联合 JADC2 等较新的术语，尽管有些人将 JADC2 与
混合量子图像匹配算法
摘要：图像匹配是计算机视觉与图像处理中的重要研究课题，但现有的量子算法主要关注模板像素间的精确匹配，对图像位置和尺度的变化不具有鲁棒性，另外匹配过程的相似度计算是一个基础性重要问题。因此，该文提出一种混合量子算法，利用SIFT（尺度不变特征变换）的鲁棒性提取图像特征，并结合量子指数存储和并行计算的优势来表示数据和计算特征相似度，最后利用量子振幅估计提取测量结果，实现计算的二次加速。实验结果表明，该算法的匹配效果优于现有的经典架构，拓宽了量子计算在图像处理中的应用范围和领域。
2023 年研究与创新报告
无论身处何方、处于人生哪个阶段或医疗保健需求如何，人们都有机会参与临床研究并从创新治疗中受益。这还不是唯一的好处：吸引研究和创新投资到该省可以加强和多样化当地经济，并在艾伯塔省创造和保留高技能工作岗位。然而，患者仍然是我们一切工作的核心。我们的使命是为所有艾伯塔人提供以患者为中心的优质医疗体系，让他们能够获得并持续享受医疗服务。我们目前的重点是减少急诊室等候时间、缩短紧急医疗服务响应时间、增加手术机会和改善患者流量——研究和创新在所有这些领域都具有重要的基础性贡献。通过提出问题，然后收集证据来回答这些问题，我们可以产生专业知识，从而改善医疗保健。这对艾伯塔省和艾伯塔人民都有好处。n
细菌中的合成空间模式 - 螺旋
设计多细胞模式可能有助于理解一些模式形成的基本规律，从而可能对发育生物学领域做出贡献。此外，通过类器官或组织工程，对基因表达的高级空间控制可能会彻底改变医学等领域。到目前为止，空间合成生物学的基础性进展通常是在原核生物中使用人工基因回路取得的。在本综述中，工程模式被分为四个复杂程度不断增加的级别，从没有可扩散信号的空间系统到具有复杂多扩散器相互作用的系统。这种分类强调了该领域的发展是如何因缺乏可扩散成分而受到阻碍的。因此，我们总结了以前表征的和一些新的潜在候选小分子信号，这些信号可以调节大肠杆菌中的基因表达。这些扩散信号将帮助合成生物学家成功设计出日益复杂、稳健和可调的空间结构。
Trans-AI/DS：变革性、跨学科和转化人工智能与数据科学
摘要 经过人工智能70年和数据科学50年的跌宕起伏，人工智能/数据科学进入了新时代。新一代人工智能/数据科学建立在科学、技术和工程的一致性和宇宙学的基础上。特别是，它协同人工智能和数据科学，启发了Trans-AI/DS（即Trans-AI、Trans-DS及其混合）的思维、愿景、范式、方法和实践。Trans-AI/DS在思维、范式、方法、技术、工程和实践方面具有变革性（或转型性）、跨学科和转化性人工智能/数据科学的特点。本文，我们讨论了这些重要的范式转变和方向。 Trans-AI/DS 鼓励超越传统人工智能、数据驱动、基于模型、统计、浅层和深度学习假设、方法和发展的宏观和跳出框框的思维。他们从人类、自然、社会及其创造物固有的智能和复杂性的本质出发，追求基础性和原创性的 AI/DS 思维、理论和实践。
使用卷积网络学习条件可变形模板
我们开发了一个用于构建可变形模板的学习框架，该模板在许多图像分析和计算解剖学任务中起着基础性作用。用于模板创建和图像与模板对齐的传统方法经历了数十年的丰富技术发展。在这些框架中，模板是使用模板估计和对齐的迭代过程构建的，这通常在计算上非常昂贵。部分由于这一缺点，大多数方法为整个图像群体计算单个模板，或为数据的特定子组计算几个模板。在这项工作中，我们提出了一个概率模型和有效的学习策略，该模型和有效的学习策略可以产生通用或条件模板，并与一个神经网络联合使用，该神经网络可以有效地将图像与这些模板对齐。我们展示了该方法在各种领域的实用性，特别关注神经成像。这对于不存在预先存在的模板的临床应用特别有用，或者使用传统方法创建新模板的成本可能过高。我们的代码和地图集可作为 VoxelMorph 库的一部分在线获取，网址为 http://voxelmorph.csail.mit.edu 。
加强气候技术转让的网络安全
摘要：气候变化公约与发达国家和发展中国家一道，正在利用现代方法和创新手段采取措施更有效地应对气候变化。然而，技术机制已经启动了一系列举措，旨在探索人工智能在缓解和适应气候变化方面加速和扩大突破性气候解决方案的潜力。为了解决研究问题，本文进行了全面的文献综述，以确定现有的差距并对气候技术转让的法律和网络安全状况建立基础性了解。不同的国家和组织可能采用不同的网络安全措施，这使得确保采取统一和标准化的方法来保护与气候相关的技术变得具有挑战性。这种分散可能导致效率低下、混乱和缺乏互操作性。在环境法和数字安全的交汇处，迫切需要采取全面和适应性的方法，法律框架的演变，网络安全措施的强化，以及技术转让的道德层面，这些都是为气候技术交流的可持续和安全的未来奠定坚实基础的组成部分。
美国参议院
在数百万人难以获得药物的同时，制药行业继续大肆敛财。去年，美国十大制药公司共获利超过 1120 亿美元。3 当年，这十家制药公司的 50 位高管获得了超过 15 亿美元的薪酬和股票奖励。4 这 50 位制药公司高管在离开各自公司时还将获得价值超过 28 亿美元的“金色降落伞”。5 制药行业表示，需要天价的价格和利润来保护创新。但从 1999 年到 2018 年，顶级制药公司每年在销售和营销上的支出都比研发 (R&D) 上的支出多。6 在过去十年中，14 家大型制药公司用于回购股票和派发股息的支出比用于开发新药的投资多 870 亿美元。7 最重要的是，制药行业并不是独自开发药物的。联邦政府在寻找新疗法和治愈方法方面发挥着基础性作用。