XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性使
体外转录指南（IVT）和DSRNA检测的重要性使用化学技术推动精度肿瘤学。
尽管它作为生物标志物具有很大的价值，但提取和净化的CFDNA传统上还是由于其在血液中的低浓度和高水平的破碎而提出了挑战。Revvity的Chemagic™技术提供了一种强大的解决方案来应对这些挑战。利用M-PVA磁珠技术2从大等离子体体积中提取CfDNA，DNA提取和纯化平台设计用于最大程度地提高产量和纯度。与先进的量化技术（例如液滴数字™PCR（DDPCR））结合使用，该工作流在早期癌症生物标志物研究中提供了无与伦比的精度和可重复性。
PAN卡完整性使用计算机视觉
个人身份证明文件的数字化日益增加使得确保此类记录的真实性至关重要。PAN（永久帐号）卡是印度最重要的标识文件之一，通常以伪造和篡改为目标。“ TamperGuard”是一种创新的解决方案，它使用计算机和机器学习技术来检测PAN卡中的篡改。通过使用Python进行图像处理，用于创建交互式Web界面的瓶装以及Machinelealing模型来对文档的真实性进行分类，Tamperguard提供了一种无缝且自动化的方式来验证PAN卡。系统从上载图像中提取关键信息，例如，使用PAN编号，名称，使用Optical Charecrestrestrecrecrecrecrecrecrectrection，cartenterrestrestress from from pan。它分析了各种特征，例如文本放置，对齐和字体一致性，以检测篡改的任何不规则性或迹象。在真实和篡改的PAN卡数据集中训练的机器学习模型将上传的图像归类为真实或伪造的。
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍：试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期：2024 年 5 月 23 日 | 修订日期：2024 年 7 月 15 日；2024 年 7 月 28 日；2024 年 8 月 24 日 | 接受日期：2024 年 8 月 28 日 | 发布日期：2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证授权 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 摘要 目的/宗旨——这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍，组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍，从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍，以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战，从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法，本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国 22 位行业专家的采访数据，确定了 AI 实施的四个主要障碍
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍：试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期：2024 年 5 月 23 日 | 修订日期：2024 年 7 月 15 日；2024 年 7 月 28 日；2024 年 8 月 24 日 | 接受日期：2024 年 8 月 28 日 | 出版日期：2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 授权。 摘要 目的/宗旨 – 这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍，组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍，从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍，以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战，从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法，本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国和奥地利 22 位行业专家的采访数据，确定了 AI 实施的四个主要障碍。
人工智能的实质性使用
人工智能 (AI) 功能日益强大，使用户能够更高效、更有效地执行任务。然而，并非所有用户都能平等地利用其功能。我们借鉴了先前引入“实质性使用”概念的文献——反思如何使用系统的功能——以更好地理解人工智能背景下的个体差异。我们通过三种方式为当前文献做出贡献：首先，我们总结有关技术使用的文献并描述其与人工智能相关研究的相关性。其次，我们回顾文献并表明 IS 已经开始研究个体差异以了解人工智能系统的使用。第三，我们提出了一个理论模型，该模型解释了个体差异对实质性使用行为的直接和配置影响。
b”总结，大脑的纯粹复杂性使我们了解了其在健康和疾病中功能的细胞和分子机制的能力。全基因组范围的关联研究发现了与特定的神经系统表型和疾病相关的遗传变异。此外，单细胞转录学还为分子的发展提供了一些特定的疾病，虽然为这些疾病提供了一种范围，但在这些疾病中提供了较大的疾病，尽管这些疾病是在理解这些疾病的过程中。遗传变异会导致大脑的功能变化，它们没有建立分子机制来满足这种需求，我们开发了一种称为肌膜的3D共培养系统（诱导的多单元组装），可以使这些IAS与这些ias shimecrients and-comentions和sinterriptions一起迅速产生。在我们的第一个应用中，我们询问神经元和神经元细胞如何相互作用以控制神经元死亡和生存。我们的基于CRISPRI的筛选确定GSK3 \ XCE \ XB2在存在高神经元活性引起的活性氧的存在下抑制了保护性NRF2介导的氧化应激反应，这在2D单一培养神经元筛查中尚未发现。我们还应用平台来研究ApoE-4的作用，APOE-4是阿尔茨海默氏病的风险变体，对神经元存活的影响。我们发现
b“总结大脑的纯粹复杂性使我们了解其在健康和疾病中功能的细胞和分子机制的能力。全基因组关联研究发现了与特定神经系统型和疾病相关的遗传变异。此外，单细胞转录组学提供了特定脑细胞类型及其在疾病期间发生的变化的分子描述。尽管这些方法为理解遗传变异如何导致大脑的功能变化提供了巨大的飞跃，但它们没有建立分子机制。为了满足这种需求，我们开发了一个3D共培养系统，称为IASEMBLOI（诱导的多线组件），该系统能够快速生成同质的神经元-GLIA球体。我们用免疫组织化学和单细胞转录组学表征了这些Iassembloid，并将它们与大规模CRISPRI的筛选结合在一起。在我们的第一个应用中，我们询问神经胶质细胞和神经元细胞如何相互作用以控制神经元死亡和生存。我们的基于CRISPRI的筛选确定GSK3 \ XCE \ XB2在存在高神经元活性引起的活性氧的存在下抑制了保护性NRF2介导的氧化应激反应，这先前在2D单一神经元筛选中没有发现。我们还应用平台来研究ApoE-4的作用，APOE-4是阿尔茨海默氏病的风险变体，对神经元生存的影响。与APOE-3-表达星形胶质细胞相比，表达APOE-4表达星形胶质细胞可能会促进更多的神经元活性。该平台扩展了工具箱，以无偏鉴定大脑健康和疾病中细胞 - 细胞相互作用的机制。关键词功能基因组学，神经元 - 糖共培养，必需基因，单核RNA测序，CRISPR干扰，作物seq，氧化应激，GSK3B，NFE2L2，NFE2L2，神经元活动
EnerGrow：为乌干达能源产品的生产性使用提供资产融资
在大多数情况下，在推动 PUE 采用方面，PUE 设备分销商或资产融资公司比电力供应商更占优势。这种职责划分使能源公司能够专注于发电和配电，而 PUE 设备分销商和资产融资公司可以专注于推动 PUE 采用——这些互补的努力共同使这两项举措更具投资价值和财务可行性。根据这种支持性方法，EnerGrow 战略的重点是提高“通过为增加能源消耗、支付能力和经济产出的消费者资产提供融资来提高配电公司的盈利能力”。2 EnerGrow 迄今为止的经验表明，该公司在这方面是 UMEME 的有效合作伙伴。
手性诱导的自旋选择性使电化学和光电化学反应取得新突破
为了促进从碳能源依赖型社会向可持续社会的转变，传统的工程策略应进行范式转变，因为它们受到与内在材料特性相关的限制。从理论角度来看，氧析出反应（OER）的自旋相关特性揭示了自旋极化策略在提高电化学（EC）反应性能方面的潜力。手性诱导自旋选择性（CISS）现象因其在实现新突破方面的潜在效用而引起了前所未有的关注。本文从旨在提高自旋相关OER效率的实验结果开始，重点关注基于CISS现象的EC系统。通过各种分析方法验证了自旋极化对EC系统的适用性，以阐明自旋相关反应途径的理论基础和机制。然后将讨论扩展到基于CISS效应的光电化学系统中有效的自旋控制策略。本文探讨了自旋态控制对动力学和热力学方面的影响，还讨论了 CISS 现象引起的自旋极化对自旋相关 OER 的影响。最后，讨论了增强自旋相关氧化还原系统性能的未来方向，包括扩展到各种化学反应和开发具有自旋控制能力的材料。
科技行业将在 2024 年打击人工智能的欺骗性使用......
科技行业将在 2024 年大选中打击人工智能欺骗性使用 20 家领先的科技公司，包括 Adobe、亚马逊、谷歌、IBM、Meta、微软、OpenAI、TikTok 和 X 承诺共同努力检测和打击有害的人工智能内容 慕尼黑——2024 年 2 月 16 日——今天，在慕尼黑安全会议 (MSC) 上，领先的科技公司承诺帮助防止欺骗性人工智能内容干扰今年的全球大选，超过 40 个国家的 40 多亿人将参加投票。“2024 年大选打击人工智能欺骗性使用技术协议”是一系列承诺，旨在部署技术打击旨在欺骗选民的有害人工智能生成内容。签署方承诺合作开发工具来检测和解决此类人工智能内容的在线分发，推动教育活动，并提供透明度，以及采取其他具体步骤。它还包括一系列广泛的原则，包括追踪欺骗性选举相关内容来源的重要性以及提高公众对这一问题的认识的必要性。该协议是保护网络社区免受有害人工智能内容侵害的重要一步，并以各个公司正在进行的工作为基础。该协议涉及的数字内容包括人工智能生成的音频、视频和图像，这些内容以欺骗性的方式伪造或改变政治候选人、选举官员和民主选举中其他关键利益相关者的外表、声音或行为，或向选民提供有关何时、何地和如何投票的虚假信息。截至今天，签署方包括：Adobe、亚马逊、Anthropic、Arm、ElevenLabs、谷歌、IBM、Inflection AI、LinkedIn、迈克菲、Meta、微软、Nota、OpenAI、Snap Inc.、Stability AI、TikTok、趋势科技、Truepic 和 X。参与公司同意了八项具体承诺：
1 基于人工智能聊天机器人属性使用...
摘要 日期：2024-01-04 级别：工商管理学士/硕士论文，15 学分 机构：梅拉达伦大学商学院、社会与工程学院 作者：Helja Bordbar、Aya Almoghrabi (02/04/22)、(93/08/20) 标题：基于 AI 的聊天机器人和客户满意度 主管：Magnus Linderström 关键词：AI 聊天机器人、人工智能、NLP、电子商务、客户满意度、响应能力、同理心、易用性、实用性。研究问题：1.基于 AI 的聊天机器人属性与自然语言处理 (NLP) 对电子商务行业客户满意度有何影响？2.利用 NLP 技术的 AI 聊天机器人的哪些属性对电子商务互动中的客户满意度影响最大？目的：本研究旨在调查使用自然语言处理 (NLP) 的 AI 聊天机器人对电子商务领域客户满意度的影响，为改善 AI 驱动的客户互动提供见解。方法：研究人员使用在线调查收集定量研究数据。调查收集了与电子商务领域 AI 聊天机器人互动过的参与者的数据。研究结果深入了解了当前 AI 聊天机器人在客户满意度方面的不足之处。结论：研究发现，AI 聊天机器人在响应性、实用性和易用性方面表现良好，对客户满意度产生了积极影响。通过在电子商务中实施更先进的 NLP，AI 聊天机器人可以进一步提高客户满意度，尤其是在同理心方面。另一方面，与其他属性相比，同理心对客户满意度的影响并不显著，这表明仍有改进空间，特别是通过先进的 NLP 技术创造更自然、更人性化的互动。
沃霍尔之后的人工智能和变革性使用
最高法院最近在 Andy Warhol Foundation for the Visual Arts, Inc. v. Goldsmith 案中做出的裁决明确了转换性使用的范围以及这些使用在合理使用分析中的作用。这一重要案例对人工智能的合理使用分析具有重要意义。本文评估了版权法的合理使用原则与人工智能的典型来源和用途之间的相互作用。换句话说，本文将评估使用受版权保护的材料“训练”人工智能程序（人工智能输入）以及人工智能程序的产品（人工智能输出）是否可能根据 Warhol 框架被发现具有转换性。本文根据 Warhol 的分析框架评估了生成性人工智能应用的潜在合理使用分析。Warhol 案的核心问题是转换性使用的范围与衍生性使用的范围，后者取代了原始版权作品的市场。根据沃霍尔框架，使用受版权保护的材料“训练”人工智能程序及其产品是否可能被视为具有变革性，这是一个高度事实性的调查。本文的结论是，在大多数情况下，使用受版权保护的材料作为训练人工智能程序的输入本身就可能被视为变革性的合理使用。更困难的问题是如何分析人工智能的输出。合理使用必然是一个逐案调查的问题。鉴于沃霍尔和谷歌诉甲骨文等案件，