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理解人工智能：外行人的概述
本文探讨人工智能 (AI) 的发展和应用，强调其试图复制人类智能。它还区分了客观功能（如算术计算）和主观功能（如决策），说明了人工智能系统如何设计为自主学习和适应。讨论概述了人工智能发展的三个阶段：符号人工智能、机器学习和预期出现的超级人工智能。医疗、金融和教育等各个领域被重点列为人工智能应用的关键领域。现有的人工智能系统虽然不能完全取代公司秘书的职能，但仍可协助其提高专业水平。随着人工智能的不断发展，其对社会的影响变得越来越重要和复杂。
数据可用性和与Ariel太空任务和其他系外行星氛围相关的要求
a b s t r a c t这本白皮书的目的是提供数据可用性的快照，并且主要用于Ariel空间任务的数据需求，还提供有关系外行星和酷星的相关大气研究。It co v ers the following data-related topics: molecular and atomic line lists, line profiles, computed cross-sections and opacities, collision-induced absorption and other continuum data, optical properties of aerosols and surfaces, atmospheric chemistry, UV photodissociation and photoabsorption cross-sections, and standards in the description and format of such data.根据“数据支持者”和“数据用户”社区的经验来讨论每个主题的以下问题：（1）当前可用数据的类型和来源是什么，（2）当前正在进行的工作以及（3）当前和预期的数据需要什么。我们提供了一个用于ARIEL相关数据的GitHub平台，其目标是为数据使用者和数据支持者提供一个首选，以便用户向其数据需求以及数据支持者提出请求，以链接到其可用数据。我们的目的是在数据库，理论或文献来源中提供有关现有数据源的实用信息。
2024 年系外行星探索计划技术差距清单
2024 年系外行星探索计划技术差距列表由加州理工学院喷气推进实验室 NASA 系外行星探索计划副项目首席技术专家 Brendan Crill 博士编制 © 2024 加州理工学院。感谢政府赞助。感谢 Eduardo Bendek、Matt Bolcar、Michael Bottom、Jenn Burt、Pin Chen、Juan Estrada、Erika Hamden、Marie Levine、Doug Lisman、Alice Liu、Eric Mamajek、Ben Mazin、Bertrand Mennessen、Patrick Morrisey、Bijan Nemati、Laurent Pueyo、Bernie Rauscher、Jack Seidleir、Stuart Shaklan、Matt Shaw 和 Johannes Staguhn。该研究由加州理工学院喷气推进实验室根据与美国国家航空航天局 (80NM0018D0004) 签订的合同进行。
使用机器学习的系外行驶信号处理
摘要本教程提供了针对系外行星的过境方法的全面介绍，重点介绍了机器学习技术的应用。我们将涵盖光曲线分析的基础知识，传统的一种方法的限制以及使用基于机器学习的方法的优势。通过动手练习，Parthcipant将学习如何将这些技术应用于现实世界数据，从而获得iDen的候选候选者系外行星的pracɵcal经验并了解其适当的经验。
有关德国外行复苏的信息
，如果有人遭受心脏骤停，就可以开始在德国挽救10,000多个人类的生命。这是因为心脏按摩是非常有效的，如果执行正确。凭借其信息运动，BZGA以及其国家复苏行动小组（NAWIB）的联盟合作伙伴旨在帮助确保所有公民都知道必要的复苏措施以及如何将其应用于紧急情况。作为一名医疗专业人员，对我来说，鼓励您特别重要：请在紧急情况下采取行动！
未来系外行星直接成像太空任务的日冕仪设计调查
美国宇航局正在着手一项雄心勃勃的计划，以开发宜居世界天文台 (HWO) 旗舰项目，以执行转换天体物理学，以及直接拍摄大约 25 颗可能与地球相似的行星的图像并通过光谱分析它们是否存在生命迹象。这项任务由 Astro2020 推荐，它还推荐了一种新的旗舰制定方法，该方法基于增加早期、前阶段 A 交易和技术成熟的范围和深度。HWO 任务的一项关键能力是抑制星光。为了为未来的架构交易提供信息，有必要调查广泛的候选技术，从相对成熟的技术（例如 LUVOIR 和 HabEx 报告中描述的技术）到相对较新的和新兴的技术，这些技术可能会带来突破性的性能。在本文中，我们总结了由美国宇航局的系外行星外显子计划 (ExEP) 资助的一项工作，该工作旨在调查 HWO 的潜在日冕仪选项。具体来说，我们的结果包括：（1）一个来自世界各地日冕仪社区的不同日冕仪设计的数据库，这些设计可能与 HWO 兼容；（2）评估标准，例如预期任务收益和在阶段 A 之前成熟到 TRL 5 的可行性；（3）一个统一的建模管道，用于处理来自 (1) 的设计并输出来自 (2) 的任何机器可计算标准的值；（4）设计成熟度的评估，以及其他机器无法计算的标准；（5）一个表格，展示设计和我们结果的执行摘要。虽然本次调查不负责对不同的日冕仪设计进行筛选或优先排序，但其成果旨在促进未来的 HWO 贸易研究。
自主驾驶处理交通参与者的意外行为的安全和非保守轨迹计划
摘要 - 自主驾驶的轨迹计划是具有挑战性的，因为必须考虑交通参与者的未来未来运动，从而产生巨大的不确定性。随机模型预测控制（SMPC）的计划者提供了非保守计划，但不排除碰撞的（小）概率。我们提出了一种控制方案，该方案在交通情况允许时基于SMPC产生有效的轨迹，如果后者根据预测假设移动，则避免车辆与交通参与者相撞。如果某些交通参与者的行为不预期，则无法提供安全保证。然后，我们的方法产生了一种轨迹，该轨迹使用约束违规概率最小化技术最小化碰撞的概率。我们的算法也可以适应以最大程度地减少碰撞造成的预期伤害。我们对新型控制方案的好处进行了详尽的讨论，并通过CommonRoad数据库的数值模拟将其与先前的方法进行了比较。
Cordlife的海外行动接受重新批准，...
新加坡，2024年7月25日 - Cordlife Group Limited（“ Cordlife”，以及其子公司，“集团”）宣布，其香港和马来西亚的子公司从尊敬的血液和生物疗法（“ AABB”（“ AABB”）的产品和服务范围内的产品和服务的产品和服务量的产品和订阅量的产品和订阅的产品中，该公司的产品和服务的范围都在尊敬的协会中获得了尊敬的协会。Cordlife（香港）Limited（“香港绳索”）和位于马来西亚的瓦斯兰生物Berhad（“ Stemlife”）分别获得了AABB的第七和第四连续重新认证，从而证明了强大的操作，并表现出强大的操作，并致力于维持高质量和优质的最高标准。成立于1947年，AABB是在建立和保留血液库，输血医学，血液管理和细胞疗法的全球尊重的权威。认证过程涉及专家评估人员进行的深入现场检查，以确保遵守AABB严格的标准，其中包括医疗，技术和行政方面。除了获得AABB认证外，Stemlife还成功接受了MS ISO 15189：2022年6月的评估和重新认证。ISO标准是在国际上认可的，可帮助组织满足客户需求，提高产品或服务质量，并符合适用的法规和标准。 STEMLIFE还扩大了其服务范围，超出了脐带血库。 其全资子公司Stestlife Therapeutics Sdn。ISO标准是在国际上认可的，可帮助组织满足客户需求，提高产品或服务质量，并符合适用的法规和标准。STEMLIFE还扩大了其服务范围，超出了脐带血库。其全资子公司Stestlife Therapeutics Sdn。自2023年以来，Stemlife与Loh Guan Lye专家中心达成了一项协议，为癌症或血液疾病患者提供外周血干细胞库服务。bhd，还与MedixCell实验室SDN BHD（“ MedixCell”）合作，从新生儿的脐带收获和库CGMP认证的间充质干细胞（“ MSC”）。越来越多的证据证明了基于MSC的疗法在治疗从骨科和自身免疫性疾病到神经系统疾病的多种医疗状况方面的疗效。与此同时，菲律宾Cordlife还于今年5月在其成长15周年庆祝活动中宣布了其临床诊断实验室，并于2024年获得了从卫生部运营的许可。菲律宾Cordlife正在扩大其服务以包括诊断，提供范围
生成大语言模型与同伴用户的答案质量用于解释外行患者的实验室测试结果：评估研究
背景：尽管患者可以通过患者门户轻松访问其电子健康记录和实验室测试结果数据，但实验室测试结果通常令人困惑，难以理解。许多患者转向基于网络的论坛或问答（Q＆A）网站，以寻求同龄人的建议。与健康相关问题的社交问答站点的答案质量差异很大，并且并非所有答案都是准确或可靠的。大型语言模型（LLM）（例如Chatgpt）为患者开辟了一个有希望的途径，可以回答他们的问题。目标：我们旨在评估使用LLM对患者提出的与实验室测试相关的问题产生相关，准确，帮助和不保障的回答的可行性，并确定可以使用增强方法来减轻的潜在问题。方法：我们从Yahoo!收集了实验室测试结果与相关的问答数据回答本研究的53个问答对。使用Langchain Framework和Chatgpt Web门户网站，我们对53个LLMS的53个问题产生了回答：GPT-4，GPT-3.5，Llama 2，Medalpaca和Orca_mini。我们使用基于标准的问答性相似性评估指标评估了他们的答案的相似性，包括以召回式评估的研究，用于观察评估的研究，双语评估研究，用于用显式排序进行翻译评估的指标以及来自变形金刚得分的双向编码器。我们使用基于LLM的评估者来判断目标模型在相关性，正确性，帮助性和安全性方面是否比基线模型具有更高的质量。，我们与医学专家进行了手动评估，以对相同4个方面的7个选定问题做出所有回答。结果：关于4个LLM的响应的相似性； GPT-4输出用作参考答案，GPT-3.5的答案最相似，其次是Llama 2，Orca_mini和Medalpaca的答案。人类来自Yahoo数据的答案的评分最低，因此与GPT-4生成的答案相似。获胜率和医学专家评估的结果都表明，GPT-4的反应比所有其他四个方面的其他LLM响应和人类反应都更好（相关性，正确性，帮助和安全性）。llm的回应偶尔也遭受了医学背景下缺乏解释，不正确的陈述和缺乏参考的痛苦。结论：通过评估LLM在对患者实验室测试结果相关的问题中产生反应时，我们发现，与Q＆A网站中的其他4个LLM和人类答案相比，GPT-4的答案更准确，帮助，帮助，相关和更安全。在某些情况下，GPT-4响应不准确而不是个性化。我们确定了提高LLM响应质量的多种方法，包括及时的工程，及时的增强，检索增强的生成和响应评估。