XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System尽可能少
2024 年 7 月
虽然这次中断通常被称为微软中断，但并不是微软直接造成的。然而，微软也受到了一些批评，一些评论员质疑微软是否应该为认证内核驱动程序负责，因为内核驱动程序的设计会动态加载更多未经验证的代码。安全软件几乎必须具有一定程度的内核访问权限才能正常运行。如果安全软件没有以最高权限运行，那么它就无法正确监控系统或对恶意软件采取行动，然后可能会被恶意软件本身禁用或修改。微软发布了一篇博客，指出安全软件的最佳做法是在内核级别运行尽可能少的代码，仅用于监控和执行，而尽可能多的代码和软件功能应在内核之外运行，这样任何故障都不太可能导致整个系统崩溃。尽管如此，那么就有一个问题，即那些以较低权限级别运行的辅助安全软件功能是否容易受到恶意软件的修改，从而改变软件或系统的行为。
评论文章 现代计算机断层扫描与人工智能和深度学习应用 Coşkun Deniz
X 射线计算机断层扫描 (CT) 旨在通过使用定向 X 射线穿过人体内部切片来生成二维质量密度 (或 X 射线衰减系数) 图，从而从这些切片的 2D 图集合中构建 3D CT 图像。由于 CT 扫描为我们提供了身体内部结构，没有任何切割或物理损伤，因此它在我们的现代医疗应用中是不可或缺的。然而，由于 X 射线涉及电离辐射，它对生物体是危险的，它在医疗应用中带来了 ALARA（尽可能低）原则，强调尽可能高质量 CT 图像（具有尽可能高的分辨率），尽可能少地使用被扫描身体的 X 射线曝光。这项具有挑战性的任务以及对这些 CT 图像的正确解释，以得出正确的诊断和治疗计划，在 X 射线 CT 扫描的发展过程中，设计了各种扇形几何形状、扫描样式和先进的图像重建技术。我们可以看到，自 20 世纪 70 年代初首次发现以来，X 射线 CT 扫描已经发生了巨大的变化，并且随着人工智能 (AI) 和深度学习 (DL) 在我们现代 CT 中的应用，这种变化仍在继续，并取得了令人鼓舞的成功成果。在这项工作中，我们介绍了现代 X 射线 CT 的教学研究，并回顾了有关 i 扫描几何、ii 重建技术和 iii-AI&DL 应用的相关文献，希望能够为该领域的学者和研究人员提供快速参考。
中枢神经系统轴突的发育轴突直径的生长不取决于少突胶质细胞的出现或髓鞘形成
摘要髓鞘促进了沿轴突的动作电位的快速传导。在中枢神经系统（CNS）中，髓鞘轴突的直径超过100倍，传导速度随直径的增加线性缩放。轴突直径和髓鞘形成密切相互联系，轴突直径对髓鞘产生了强大的影响。相反，周围神经系统中的骨髓鞘裂细胞既可以正面和负面影响轴突直径。但是，轴突直径是否受到中枢神经系统少突胶质细胞的调节。在这里，我们研究了使用小鼠（MBP SHI/SHI和M YRF条件敲除）和斑马鱼（Olig2 morpholino）模型的CNS轴突直径生长。我们发现，CNS轴突无法实现适当和多样的直径，轴突的包裹也不是紧凑的髓磷脂的形成。这表明发育中心的轴突直径生长与髓鞘形成无关，并表明CNS和PNS的髓细胞细胞差异地影响了轴突形态。
D6.3-人工智能与机器学习示范报告
关于工具和编程语言的选择，Python 是目前用于 AI/ML 的最流行的编程语言。主要原因是许多 Python 库易于使用，同时功能强大。但是，并不是每个人都可以或有时间学习如何编写 Python 程序。预研究的观察之一是，强调无需编程即可利用 AI/ML 的方法会更受欢迎。一位研究人员还提到，并不是每个人都有足够的数学经验来掌握 AI，而其他人则表示，他们一般不确定如何实际接触 AI。因此，演示的重点是展示需要尽可能少的编程技能的工具。然而，AI/ML 是一个当今普遍需要一些编程技能的领域。
干燥，10 mg和40 mg片剂
使用与普萘洛尔的麻醉剂时，必须谨慎行事。可以决定在手术前用β-肾上腺受体阻断药物停止治疗，在这种情况下，建议逐步退出。如果决定不在手术前用β受体阻塞药物阻止药物的治疗，则应在使用丙醇麻醉剂时采取谨慎的疗法。应告知麻醉师，并且麻醉剂的选择应为具有尽可能少的阴性肌力活性的药物。使用β-肾上腺素受体阻断药物使用麻醉药物可能会导致反射心动过速的衰减并增加低血压的风险。最好避免引起心肌抑郁症的麻醉剂。
公共卫生年度报告2024
展望未来 - 捕捉达勒姆郡居民的声音：成人健康和福利调查我们对JSNAA的方法效果很好，但是，我们对与健康相关的行为，活动和心理健康问题的了解存在一些差距。我们希望并且需要了解社区和人口群体之间的差异，但是这些数据并未经常收集。我们将通过进行成人健康和福祉调查来填补这一空白。尽管我们通过诸如学生声音等调查定期与儿童和年轻人互动，但自上次成人专注于此类调查以来，已经在达勒姆郡进行了二十多年。我们希望确保尽可能多的人完成调查，包括那些与传统服务少的人。
印度塑料循环经济路线图
印度寻求更进一步，实现塑料循环经济。循环经济将尽可能少地使用原生塑料，同时尽可能长时间地保留材料在经济中的价值。它将用替代材料替代原生塑料，延长塑料材料的使用时间，收集废弃塑料和报废塑料，并将其回收用于下一次使用。这将促进良好的健康和可持续的生活方式，符合印度政府在 2021 年 11 月 1 日 COP26 上提出的 LiFE（环境生活方式）干预战略行动。最后，路线图可以支持印度政府和行业协会响应预计于 2024 年生效的联合国全球塑料条约的要求。
提出后批判性人工智能素养：为什么我们应该少担心算法透明度，多关心公民赋权
所谓的人工智能 (AI) 正在渗透到我们的公共和通信结构中。2019 年曝光的荷兰儿童保育福利丑闻表明，人工智能的不透明性对本已脆弱的群体有多么不利。事后，许多学者呼吁需要更可解释的人工智能，以便决策者可以干预歧视性制度。促进人工智能的可解释性 (XAI) 是解决这个问题的一个良好开端，但不足以让弱势群体有能力充分应对其影响。作为数据和计算机科学的典范，XAI 旨在通过更简单的模型来说明和解释复杂的人工智能，使其更易于访问和合乎道德。问题是，在这样做的过程中，XAI 将透明度非政治化为算法不透明性的补救措施，将透明度视为人为剥夺其意识形态意义。透明度被视为意识形态的解药，尽管我将展示这是一种会产生后果的意识形态举措。例如，它使我们过于关注算法的不透明性，而不是解释人工智能更广泛的力量。其次，它阻碍了我们就谁掌握着对人工智能的解释、应用或批评的权力展开辩论。问题在于，那些受到人工智能影响或歧视的人，就像荷兰的情况一样，几乎没有工具来处理人工智能作为一个系统的不透明性，而那些关注数据不透明性的人正在塑造素养讨论。为了解决这些问题，我建议超越对算法透明度的关注，转向后批判人工智能素养，以加强对访问、赋权和抵抗的辩论，同时不将可探索人工智能作为一个领域，也不将算法透明度作为一种意图。我在这里挑战的是将透明度视为非政治化和算法问题的霸权，并将人工智能的可解释性视为公民赋权的充分途径。关键词