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光电光度测定 (PEP) 指南
当完全黑暗来临时，工作就开始了。将望远镜带到第一个目标并进行读数。光度计给出的数字称为计数，表示光强度。计数出现在 LED 显示屏上，并与时间一起记录下来（或者，计算机也可以自动记录数据）。测量一颗变星的过程包括将其亮度与参考星的亮度进行比较，望远镜将在两颗恒星之间来回摆动二十或三十分钟。在此过程中，望远镜实际上会通过特殊的目镜观察恒星，将它们置于视野的中心，这些恒星将在观测季节成为熟悉的朋友。是的，那是 R Lyra，明显是橙色的。还有 Castor，双星。辣椒将与星星产生一种亲密感，而使用相机的观察者则无法察觉。
人工智能在早期诊断和治疗中的潜力
摘要这项研究的成就是基于其学术，科学和社会相关性证明的，基于介绍涉及人工智能的技术进步。因此，这项研究的目的是突出人工智能在医学中的应用和好处。这项研究是通过对文献，探索方法进行的综合综述进行的，其研究所通过已经发表的文章，相关信息归结为研究指导问题。因此，数据调查发生在科学基础上：Scielo和Lilacs。在早期诊断中使用AI的主要优点之一是能够快速，准确地处理大量数据的能力，从而识别人类健康专业人员可能无法察觉的模式和迹象。当治疗更有效并且康复的机会更高时，这可以尽早发现严重的医疗状况，例如癌症和心脏病。此外，AI可以为个性化治疗做出重大贡献，从而根据每个患者的个体特征来调整治疗方法。通过分析遗传数据，病史和对先前疗法的反应，AI算法可以帮助医生发展更有效，更少的副作用。关键字：人工智能；医学教育；健康。因此，这项研究的目的侧重于强调人工智能在医学中的应用和好处。摘要进行这项研究是基于涉及医疗保健中人工智能的技术进步的学术，科学和社会相关性来证明的。这项研究是通过综合文献综述进行的，采用探索性方法进行，其研究所仅限于已经发表的文章，相关信息来研究指导问题。因此，数据收集发生在科学基础上：Scielo和Lilacs。在早期诊断中使用AI的主要优点之一是能够快速，准确地处理大量数据，识别人类医疗保健专业人员可能无法察觉的模式和信号。这使得在治疗最有效并且康复的机会最大时，可以尽早发现严重的医疗状况，例如癌症和心脏病。此外，AI可以显着有助于个性化治疗，并根据每个患者的个体特征来适应治疗方法。通过分析遗传数据，病史和对先前疗法的反应，AI算法可以帮助医生制定更有效且副作用更少的治疗计划。关键字：人工智能；医学教育；健康。恢复easte este es este eastifioa por su susiesciaAcadémica，científicay Social，basada en presantar los avancestecnológicosque Indistran la inteligencia la inteligencia la la salud la salud la salud。por Ello，El objetivo de estarespuctionciónecentraen resaltar las aplicaciones y bensalficios y inteligencia de la inteligencia人工EN Medicina。这项研究是通过对文献进行的综合综述进行的，其研究所仅限于已经发表的文章，相关信息来回答指导问题。 div>因此，数据收集是在科学基础上进行的：Scielo和Lilacs。 div>在早期诊断中使用AI的主要优点之一是能够快速，精确地处理大量数据，从而识别人类卫生专业人员无法察觉的模式和迹象。 div>这使得在治疗更有效并且恢复可能性更大时，可以检测严重的医疗状况，例如癌症和心脏病。 div>此外，AI可以根据每个患者的个体特征来对个性化治疗做出重大贡献。 div>分析遗传数据，病史和对先前治疗的反应时，AI算法可以帮助医生制定更有效且副作用较小的治疗计划。 div>关键字：人工智能；医学教育；健康。 div>
GEN AI：我们将生活在什么样的世界？
还记得人们担心不受监管的算法和媒体泡沫的影响吗？啊……那是一个更简单的时代。2022 年底，当 OpenAI 向公众推出其自然语言处理聊天机器人 ChatGPT 时，一切都变了。我们本来已经在为几乎无法察觉的深度伪造图像的前景做好准备，但现在全世界的人类都可以使用一种人工智能 (AI) 工具，它可以生成用户能想象到的任何东西——文本、图像、音频、视频，甚至代码。在此后的一年半里，市场上出现了源源不断的竞争对手和配套产品，从 Midjourney、Claude、Dall-E2 到 Microsoft Copilot。据估计，每周有超过 1 亿人使用 ChatGPT，预计市场规模将从 2024 年的 209 亿美元增长到 2030 年的 1367 亿美元。
用于检查深度神经网络对抗攻击的可解释人工智能
摘要。深度神经网络 (DNN) 是用于图像分类的最先进的算法。尽管取得了重大成就和前景，但深度神经网络和伴随的学习算法仍面临一些重要挑战。然而，似乎使用精心设计的输入样本（称为对抗性示例）进行攻击和欺骗相对容易。对抗性扰动对人类来说是不可察觉的。此类攻击对这些系统在关键应用（例如医疗或军事系统）中的发展构成了严重威胁。因此，有必要开发抵御这些攻击的方法。这些方法称为防御策略，旨在提高神经模型对对抗性攻击的鲁棒性。在本文中，我们回顾了对抗性攻击和防御策略的最新发现。我们还使用可解释人工智能家族中的局部和全局分析方法分析了攻击和应用的防御策略的影响。
提高人工智能代理的社交智能
构建社交智能 AI 代理 (Social-AI) 是一个多学科、多模式的研究目标，涉及创建能够感知、察觉、推理、学习和响应其他代理（人类或人工智能）的情感、行为和认知的代理。过去十年，多个计算社区在社交 AI 方面的进展不断加快，包括自然语言处理、机器学习、机器人技术、人机交互、计算机视觉和语音。自然语言处理在社交 AI 研究中尤其突出，因为语言在构建社交世界中发挥着关键作用。在这篇立场文件中，我们确定了一系列潜在的技术挑战和悬而未决的问题，供各计算社区的研究人员推进社交 AI。我们的讨论以社交智能概念和社交 AI 研究的先前进展为背景。
可拉伸、可生物降解的植物基氧化还原扩散电池
治疗，并实现新的消费者可穿戴技术，如电子皮肤、电子纺织品和软机器人。2 与身体保形和不可察觉集成的先决条件是需要柔软且可拉伸的电子设备。这些设备包含多个电气元件来执行复杂的功能，并且已经取得了进展以实现其在操作过程中的可拉伸性，但它们通常设计用于容纳刚性和笨重的电池组件。3–5 集成可拉伸紧凑的电池将缓解这个问题。然而，增加现有可拉伸电池设计中的氧化还原活性材料含量通常会导致电极更硬且可拉伸性更低。6–8 此外，它们主要基于不可持续的过渡金属氧化物活性材料、不可生物降解的石油基弹性体（有机硅、苯乙烯嵌段共聚物等）和集电器中昂贵的导电金属纳米填料（金、银等）。9
UCD 经济影响分析
加州大学戴维斯分校和萨克拉门托分校是这两座城市、大戴维斯-萨克拉门托地区以及整个加利福尼亚州经济活动的重要引擎。校园通过向员工支付工资/薪水以及购买运营校园所需的商品和服务产生直接的经济影响。校园在戴维斯、大地区和该州其他地方的企业进行的采购在一定程度上支持了这些企业员工的工作和收入，这反过来又支持了额外的间接经济活动以及随之而来的其他企业的就业和收入，这一循环不断重复，直到影响变得不可察觉。校园员工的工资和薪水同样在整个经济中循环，称为诱导影响，因为员工的工资用于购买商品和服务，支持其他机构的就业和收入，然后支持额外的经济活动。
对抗性人工智能在自治时代欺骗算法
1. 规避：修改输入以影响模型的攻击，例如对图像进行修改以影响分类。此技术可用于规避模型在下游任务中正确分类情况。2. 模型中毒：对手可以训练性能良好的机器学习模型，但包含后门，当输入包含对手定义的触发器的输入时，会产生推理错误。可在推理时利用此后门模型进行规避攻击。3. 训练数据：修改训练数据的攻击会添加另一个后门，例如，训练数据中不可察觉的模式会创建可以控制模型输出的后门。4. 提取：窃取专有模型的攻击，例如，攻击可以定期对模型发起查询，以提取有价值的信息来揭示其属性。5. 推理：获取有关私人数据的信息的攻击，例如，攻击。
加速急性肾损伤生物标志物开发的路线图
这项工作得到了肾脏健康倡议 (KHI) 的支持，该倡议是美国肾脏学会、美国食品药品管理局 (FDA) 和 100 多个成员组织和公司之间的公私合作伙伴关系，旨在提高患者安全性并促进肾脏疾病领域的创新。KHI 资金用于支付该项目实施期间产生的费用，包括项目管理支持，该项目由 Melissa West 和 Nexight Group 团队专业提供。KHI 工作组成员未获得任何酬金或其他财务支持（请参阅附录 A 中的 KHI 工作组成员名单）。工作组拥有最终审查权，并对其内容负全部责任。KHI 尽一切努力避免因工作组成员之间的行业关系或个人利益而可能产生的实际、潜在或可察觉的利益冲突。有关 KHI、工作组或利益冲突政策的更多信息，请访问 www.kidneyhealthinitiative.org。
数字听诊器，用于早期检测心脏病的心电图数据
摘要 - 数字医疗保健的新兴领域揭示了一种新颖的诊断工具：一款用于早期发现心脏病的数字听诊器，如本研究中所阐明。通过利用Phonocartiography的细微功能，该设备捕获了错综复杂的心脏声音，随后通过先进的机器学习算法处理。传统的听诊器虽然必不可少，但可能会错过微妙的异常 - 通过精心分析Phonocartiographic数据来解决这种数字对应物的问题，以表明心脏异常的丝毫偏差。随着数字听诊器深入研究听觉提示，机器学习组件辨别出人类审计师通常无法察觉的模式和不规则性。这些数字声学和计算分析的汇合不仅增强了早期心脏病诊断的准确性，而且还促进了这些数据的档案，从而实现了对心脏健康的持续纵向评估。最初涉足现实世界申请的企业登记了令人鼓舞的精确率，巩固了其作为先发制人心脏护理中宝贵的资产的潜力。通过这项创新，我们站在心脏病的诊断方式上的范式转移的风口浪尖上，迈向及时干预措施并改善患者的结果。