XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System姚洋
IDEA146 2。北极货架生物多样性研究
IDEA146 2。北极货架生物多样性研究生态系统动力学。kongsfjord，Svalbard是新的卓越网络Marbef的欧洲旗舰网站。SAMS科学家正在为北极货架海生物多样性发展的系统研究做出贡献。计划与波兰科学家的霍恩斯德基地的波兰科学家进行了2004 - 5年的讨论。来自极端环境的微生物的生物多样性和生物技术。这项工作将由NERC - 藻类和原生动物的支持文化收藏，以及欧洲海洋生物技术中心，与对北极海洋生物的生理学和天然产物化学的其他国家合作。微生物在极地海洋环境中的生态和生物地球化学作用。北极层生态系统可能对气候变化（极地区域的放大效应）可能更敏感，但我们仍然需要更多地了解它们的基本生态学和生物地球化学，以预测其对变化的反应。具体来说，我们有兴趣检查一些未解决的问题，即微生物在低温（其增长率和活动）中的行为如何，因为这些问题不一定是较高率的线性降低（它们的行为可能差异不同）。对UVB对浮游植物的影响及其与其他因素的相互作用引起了国际兴趣（例如温度）。这与DOM/DMS化合物的紫外线和低温转换有关，以及由此产生的空气/海气交换（北极中的Solas）。Graham Shimmield Sams Dunstaffnage在俄罗斯北极先驱中开放海上车道的潜力是将亚洲血统的异国和有害的藻类开放到欧洲水域。
技术论文摘要 - 车辆显示器
2.2 物联网智能显示技术 周良、张玲玲、周久斌、刘金娥、秦峰，上海天马微电子股份有限公司，上海，中国 2.3 集成多屏驱动器的显示模块 周良、姚璐、张玲玲、周久斌、杜万春、刘金娥、秦峰，天马微电子集团，上海，中国 2.4 自由曲面和曲面显示器的高精度光学贴合 Eugen Bilcai，汉高集团，美国密歇根州麦迪逊高地 2.5 汽车外饰显示器的数字化造型和安全性 Johnathan Weiser、Richard Nguyen、Kimberly Peiler，欧司朗光电半导体公司，美国密歇根州诺维 Ulrich Kizak，欧司朗光电半导体公司，德国雷根斯堡 2.6 传感应用中高质量 SNR 的新方法 Gerald Morrison，SigmaSense，美国德克萨斯州奥斯汀 第三场：平视显示器 联合主席： Ross Maunders，FCA US LLC，美国密歇根州奥本山 Dan Cashen，大陆汽车集团，美国密歇根州奥本山 3.1 用于平视显示器应用的漫射微透镜阵列 Naoki Hanashima、Mitsuo Arima、Yutaka Nakazawa，迪睿合株式会社，日本宫城县多贺城市 Kazuyuki Shibuya，迪睿合株式会社，日本宫城县登米市 Jingting Wu，迪睿合美国公司；美国加利福尼亚州圣何塞 3.2 人类对平视显示器重影的感知研究 Steve Pankratz、William Diepholz、John Vanderlofske，3M 公司，美国明尼苏达州圣保罗 3.3 使用自由曲面光学元件的 3D AR HUD 计算全息显示器 Hakan Urey，CY Vision，美国加利福尼亚州圣何塞
ntu-singapore-researchers-use-ai-chatbots-against- ...
新加坡，2023 年 12 月 28 日 新加坡南洋理工大学的研究人员利用人工智能聊天机器人互相“越狱” 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 的计算机科学家成功入侵了多个人工智能 (AI) 聊天机器人，包括 ChatGPT、Google Bard 和 Microsoft Bing Chat，以生成违反其开发人员指南的内容——这种结果被称为“越狱”。“越狱”是计算机安全领域的一个术语，计算机黑客发现并利用系统软件中的漏洞，使其执行开发人员故意禁止做的事情。此外，通过在已被证明可以成功破解这些聊天机器人的提示数据库上训练大型语言模型 (LLM)，研究人员创建了一个 LLM 聊天机器人，该机器人能够自动生成进一步的提示来越狱其他聊天机器人。LLM 构成了 AI 聊天机器人的大脑，使它们能够处理人类输入并生成几乎与人类无法区分的文本。这包括完成诸如规划旅行行程、讲睡前故事和开发计算机代码等任务。NTU 研究人员的工作现在将“越狱”添加到列表中。他们的发现可能对帮助公司和企业了解其 LLM 聊天机器人的弱点和局限性至关重要，以便他们可以采取措施加强它们以抵御黑客。在对 LLM 进行一系列概念验证测试以证明他们的技术确实对它们构成了明显而现实的威胁后，研究人员在成功发起越狱攻击后立即向相关服务提供商报告了这些问题。领导这项研究的南洋理工大学计算机科学与工程学院的刘洋教授表示：“大型语言模型 (LLM) 之所以迅速普及，是因为
246. 小林忠之, 新 谷 茂, 木村正章
Ⅰ.实验方法与前文报道相同，采用5×40cm东洋纸131号进行纸离子电泳。在新配制的M/20-磷酸盐缓冲液，pH8.0中，250V电泳2.5小时后，将荧光部分和非荧光部分切成5cm以内的碎片，用10cc无热原生理盐水洗脱，按照日本药典描述的方法进行热原试验。用苯胺氢邻苯二甲酸酯和间苯二酚盐酸盐检测糖在所有样品中均为阴性。酿酒酵母（S 7）、枯草芽孢杆菌（Bs 24）、普通变形杆菌（Eb 51）、八叠球菌将Goodsir (Mi 55)、Micrococcus subflavus Cohn (Mi 3)、Cladosporium herbarum Link (Dm 11)、Fusarium roseum (Fu 12) 和Penicillium chrysogenum (P 73) 分别在合成培养基中培养 10 天，细菌为 pH 7.5 和 37°C，酵母和霉菌为 pH 5.5 和 24°C，然后在 15 磅下灭菌 15 分钟，并通过滤纸过滤。将滤液以 5 cc/kg 的剂量喂给兔子。
通过胸部 X 光片测量骨密度
通过胸部 X 光片进行预测：一项多中心研究 主要研究员：佐藤洋一 名古屋大学医学院 共同研究员：山本则夫 宫本整形外科医院 稻垣直哉 慈惠大学柏医院 家崎雄介 国立医院组织 名古屋医疗中心 高原俊介 兵库县立加古川医疗中心 尽管全世界患有骨质疏松症的患者数量正在增加，但目前的诊断和治疗还不够充分。在这项研究中，我们开发了一个深度学习模型来通过胸部 X 光片预测骨矿物质密度 (BMD) 和 T 值，胸部 X 光片是最常见、最容易获得且成本最低的医学影像检查方法之一。本研究中使用的数据集包含 17,899 张图像，这些图像对应于 2010 年至 2021 年期间在六家医院接受双能 X 射线吸收仪 (DXA) 和胸部 X 光检查的 10,102 名患者。对于学习标签，我们使用 (1) 髋部和腰椎的 BMD (g/cm2) 和 (2) 基于髋部或腰椎 T 分数的诊断（正常、骨质减少和骨质疏松症）。然后，我们通过胸部 X 光片、年龄和性别的集成学习来训练深度学习模型，以使用回归和 T 分数进行多类分类来预测 BMD。我们评估了以下两个指标来评估深度学习模型的性能：(1) 预测和真实 BMD 之间的相关性和 (2) 预测类别和真实类别之间 T 分数的一致性。BMD 预测的相关系数为髋部 = 0.75，腰椎 = 0.63。正常、骨质减少和骨质疏松诊断的 T 分数预测曲线下面积分别为 0.89、0.70 和 0.84。这些结果表明，所提出的深度学习模型可能适用于通过预测胸部 X 光片的 BMD 和 T 分数来筛查骨质疏松症患者。
AI x 设计井上光和
1) https://aws.amazon.com/jp/ 2) https://cloud.google.com/products/ai/ 3) https://www.ibm.com/watson/ 4) https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/ 5) https://trends.google.co.jp/trends/ 6) https://colab.research.google.com/ 7) http://jupyter.org/ 8) https://www.anaconda.com/ 9) http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris 10) http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston 11) https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality 12) http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 12) http://megaface.cs.washington.edu/ 14）ReLU（Ramp函数）：激活函数之一。当输入值为0以下时，变为0，当大于1时，则按输入原样输出。 15）Softmax函数：将判断结果以百分比的形式输出到输出层的各个单元。一般取百分比最高者作为答案。 16）铃木隆宏，《工作的消失》，讲谈社，2017，第76页 17）新井纪子，《人工智能与不会读教科书的孩子》，东洋经济，2018年 18）小川宏，《中小学编程教育及其在地区的实践》，日本艺术设计协会期刊第77期，2018年，第50-51页 19）迈克尔·施密特、Hod Lipson，《从实验数据中提炼自由形式的自然法则》，2009年，《科学》第324卷 计算机从摆动的钟摆的运动中推导出运动定律。 20）大脑中的侏儒：脑外科医生彭菲尔德绘制的图表，显示了人类大脑皮层的运动区和体感区与身体各部位之间的对应关系。
公里规模的趋势，可变性和亚得里亚海远处气候的极端（RCP 8.5，2070 - 2100）
由于地形驱动的动力学在（次）公里（例如Bora风）和复杂的海洋测深的测定法上引起的，其中包括许多通道，凹陷和山脊，在半封闭的Adriatic区域内的大气 - 海洋动力学在可用的环境区域模型中无法很好地复制。因此，特定开发了亚得里亚海和海岸（Adrisc）公里大气层模型，以准确评估历史（1987-2017）和远处（2070-2100）条件下的亚得里亚海气候危害。在这项研究中，我们分析了气候变化对预计的亚得利亚趋势，可变性和极端事件的影响。在大气中，我们的结果主要遵循已经发表的文献：强烈的土地对比，干旱增加和极端的降雨事件以及沿海地区的风速下降。在海洋中，表面和中等温度的强度和恒定升高与盐度降低有关，除非夏季盐度在沿海地区上升的表面。在底部和海洋循环中，我们的结果表现出强烈的对比。在沿海地区，底温度上升，底部盐度的速度降低了，而当前速度的变化可以忽略不计。在亚得里亚海最深的部分，负底温度趋势会导致比表面慢2.5°C慢，而底部盐度增加。此外，洋流在表面和中间层中加速，但在底部减速。这些海洋的结果表明，北部亚得里亚海中茂密的水的形成减少，南部亚得里亚海气旋回旋的强化和收缩，以及在代码深处的最深部分的垂直地层加强可能与亚种式水水和亚法利亚水平的变化相关的垂直地层。鉴于这些变化对亚得里亚海沿海社区和海洋生物的潜在影响，这项研究强调了增加亚得里亚海地区正在进行的千年规模建模工作，旨在实施政策和适应计划，以更好地针对该规范区域预测的当地气候变化量身定制。鉴于这些变化对亚得里亚海沿海社区和海洋生物的潜在影响，这项研究强调了增加亚得里亚海地区正在进行的千年规模建模工作，旨在实施政策和适应计划，以更好地针对该规范区域预测的当地气候变化量身定制。
自主/紧急/通用人工智能架构
[Akimoto 20] Taisuke Akimoto：故事记忆的并行分布式组织（2M4-OS-3a-03），2020 年日本人工智能学会全国会议（第 34 届），第1-4 ( 2020 ) [Brooks 87] Brooks, R. A.：规划只是一种避免弄清楚下一步该做什么的方法，技术报告，麻省理工学院人工智能实验室 ( 1987 ) [Fikes 71] Fikes, R. 和 Nilsson, N.：STRIPS：一种将定理证明应用于问题解决的新方法，人工智能，Vol.2，页189-208 (1971) [藤森 20] T. Fujimori、K. Ohno、Y. Kanzaki、S. Kurihara：多智能体交通信号灯自主分布式控制方法提案 (2M5-OS-3b-03)，2020 年日本人工智能学会全国会议（第 34 届），第 1971-198 页。1-4 (2020) [栗原20] 栗原聪、河野洋二：《Phaedon》的剧本是如何创作的？ , 人工智能, 第卷35，号3，页402-409 (2020) [Masui 20] Masui, T., Miyazawa, K., Horii, T., Nagai, T.: 通过因果效应提高不确定环境中主动动作选择的效率 (2M5-OS-3b-01)，2020 年日本人工智能学会年会（第 34 届），页。1-4 (2020) [Nakamura 20] Haruka Nakamura、Yoshimasa Tawatsuji、Tatsunori Matsui：使用脑功能模型解释考虑训练阶段的正念期间的情绪控制机制（2M4-OS-3a-01），2020 年日本人工智能学会年会（第 34 届），第1-4 (2020) [Nanzato 20] Kanta Nanzato、Hirotaka Moriyama、Koichi Nakayama：利用区块链进行自主 AI 的遗传算法研究 (2M4-OS-3a-04)，日本人工智能学会 2020 年年会（第 34 届），第1-4 (2020) [Sagara 20] Rikunari Sagara、Ryo Taguchi：使用混合分布从语音中学习相对位置概念 (2M4-OS-3a-02)，2020 年日本人工智能学会全国会议（第 34 届），页。1-4 ( 2020 )
香港
主编Martin CS Wong黄至生高级编辑LW Chu lw Chu lwChu朱亮荣michaelG Irwin Bonnie Ch Kwan lw Ch kwan lw eric ch lai leun leung leung leung l anthony cf ng regina ws regina ws sit logine wssit薛咏珊ws chow周荣新jacqueline pw chung钟佩桦brian sh ho lian kl hon韩锦伦yclo罗懿之herberthf loong lashid lui雷诺信詹姆斯·K·卢克（James Kh Luk wong hao hao xue薜Eddy KF Lam林国辉Carlos KH Wong黄竞浩名誉顾问David VK Chao cha. Paul bs lai赖宝山
o r i g i n a l r e s a r c h血清铁蛋白水平和其他与糖尿病的相关参数在患有β的成年患者中
摘要：磷脂酰肌醇3-激酶（PI3KS）是一个细胞内信号传感器酶的家族，可以将磷酸组连接到膜上膜的磷脂酰磷脂酰糖脂（PI）的3'-羟基的3'-羟基。PI3KS已显示在细胞增殖，生长，生存，运动和代谢中起重要作用。尽管如此，PI3K途径也已显示在几种肿瘤中，尤其是B细胞恶性肿瘤。近年来，PI3K信号通路已成为大量药物发现和开发工作的主要重点。选择性（PI3K）抑制剂已被批准用于治疗慢性淋巴细胞性白血病（CLL）/小淋巴细胞淋巴瘤（SLL），以及不固定的非霍奇金淋巴瘤（INHL），例如卵形淋巴瘤和山胶瘤和洋麦氮障碍瘤。四种选择性PI3K抑制剂已获得加速FDA批准，用于治疗患有复发/难治性（R/R）CLL和/或INHL的患者，主要基于单臂II期研究：IDELALISIB（PI3K-δ抑制剂），Copanlisib（dual Pi3K-α和Pulual pulual pulual dulual pulual pulual pulual）（pulual pulual）（pulual pulual）（pulual pulual）（pulual）（prevel）（PULUAL）（PISIB）（PILAUM）（PILAUM）（PIS）（PIS）（PULUAL）（PULAUM） PI3K-γ和PI3K-δ抑制剂）和雨伞（双PI3Kδ和CK1ε抑制剂）。相反，与对照组中的患者相比，涉及其中一些药物的随机对照试验（RCT）的最新临时结果（RCT）显示出令人担忧的总生存期（OS）降低（OS）的趋势，致命和严重不良反应的增加。关键字：磷脂酰肌醇-3激酶，血液系统恶性肿瘤，临床试验，安全性，安全性，加速批准Consequently, the class of PI3K inhibitors came under scrutiny, with an FDA expert panel voting on April 21, 2022, recommending that future FDA approvals of PI3K inhibitors be supported by randomized data, rather than single-arm data only, and further discontinuing the use of almost all the PI3K inhibitors in hematologic malignancies.我们认为需要进一步的研究来通过改善其安全性概况来帮助潜在的PI3K抑制剂，因此这种迷你审查旨在重新审视这类药物的临床成功，失败以及有希望的方面，同时提出可能有利于其成功发展的可能方法。