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根据美国反托拉斯法律，定价算法的竞争意义
数据分析和人工智能中的大数据和技术进步的可用性导致越来越多的公司将算法定价纳入其业务中，以帮助做出定价和其他战略决策。定价算法可以通过允许公司在做出业务决策时实时分析众多变量和大量数据，从而改善竞争，最大化效率并最大程度地降低成本。但是，美国政府反托拉斯的执行者和私人原告越来越关注算法定价软件可以对竞争产生的影响，并指控在某些情况下，在某些情况下，使用算法的价格可以在竞争中促进竞争或更轻松地派遣挑选的公司或更轻松地派遣挑选的公司或更轻松地与Press的挑战或互动。其中一些论点正在测试美国反托拉斯法律的范围，法院将需要成为这种经常复杂且快速发展的技术合法性的最终仲裁者。同时，考虑将定价算法纳入其业务的公司应了解与之相关的法律风险。
人工智能 - KNGAC
• 人工智能模型 • 我们试图编写能够像人类一样做智能事情的程序的目标是什么？'• 我们是否试图编写能够以与人类相同的方式执行任务的程序？或者我们是否试图编写以最简单的方式执行任务的程序？• 。AI技术是一种搜索方法。使用有关问题领域和抽象中涉及的对象的知识•允许修剪元素发生，并能够实时找到解决方案。• 示例：EPAM（基本感知器和记忆器），它记忆了垃圾音节。 • 第二类问题试图人类表现•1。测试人类表现的心理学理论。例如。PARRY [Colby, 1975]利用人类偏执行为模型来模拟偏执者的对话行为。• 2.了解计算机推理。在许多情况下，人们不愿意依赖计算机的输出，除非他们能够理解机器如何得出其结果。• 3.利用我们可以从人们那里收集到的知识。由于人们是我们正在处理的大多数任务中最知名的执行者，因此向他们寻求如何继续的线索是非常有意义的。
文章 基于视觉的飞机周转中进/出站和对接/解除对接节点的自动收集
摘要：飞机周转过程中关键里程碑节点的自动采集是机场协同决策发展需求中的重要内容。本文提出一种基于计算机视觉的框架，自动识别航班进出站、停靠/脱离站活动并记录相应的关键里程碑节点。该框架无缝集成了计算机视觉领域的最新算法和技术，包括预处理和关键里程碑采集两个模块。预处理模块从机场地面复杂背景中提取关键里程碑节点执行者的时空信息。第二个模块针对两类关键里程碑节点，即以路内和路外为代表的基于单目标的节点和以对接和解除对接楼梯为代表的基于双目标交互的节点，分别设计了两种关键里程碑的收集方法。构建了两个数据集用于所提框架的训练、测试和评估。现场实验结果表明，所提框架可以替代目前常规的手动记录方法，有助于自动收集这些关键里程碑节点。
适当的健康技术
适当技术的定义是适应当地情况和条件的知识和技能，这些知识和技能在科学上是合理的，并为应用者和使用者所接受。它应该是负担得起的，应该包括服务用户和执行者之间的适当使用和有效互动，以及对成本和临床效益的控制。适当技术并不意味着原始或简单和/或更便宜。应在长期总体效益和预期结果的背景下考虑初始成本。应优先考虑改善公共卫生服务的技术，强调人人平等获得医疗保健。由于已有和新开发的技术对有效服务提供的影响，适当技术可能会随着时间的推移而有所不同。各国在医疗保健方面有不同的需求、政策、优先事项和能力。在决定采用何种技术时，应考虑所有这些因素。发展中国家应避免购买不合格、陈旧或未正确修复且使用寿命较短的医疗设备，从而浪费宝贵的资源。
计划，验证和切换：与多样的X的集成推理
由于大型语言模型（LLMS）通过不同的提示方法（例如思想链，思想计划）显示出有效性，因此我们发现这些方法在数学原因任务上彼此形成了极大的互补性。在这项工作中，我们提出了XOT，这是一个通过不同的推理思想提示LLM来解决问题的解决框架。对于每个问题，XOT始终从选择最合适的方法开始，然后迭代执行每种方法。在每次迭代中，XOT都会积极检查一般答案的有效性，并结合了外部执行者的反馈，从而使其能够在不同的提示中的不同提示之间进行动态切换。通过对10个流行数学推理数据集的大量实验，我们证明了我们提出的方法的有效性，并彻底分析了每个模型的优势。此外，经验结果表明，我们的框架与最近的工作是正交的，该工作改善了单个推理方法，并且可以进一步推广到逻辑推理领域。通过允许切换方法，XOT为统一框架中各种推理思想的协作整合提供了新的视角。
深度蛋白质组分析促进食管鳞状细胞癌的全蛋白质组表征和药物发现
蛋白质是各种细胞过程的关键参与者。作为细胞过程的最终执行者，它们在连接基因型和表型方面发挥着至关重要的作用。蛋白质表达和翻译后修饰（PTM）异常与癌症的发生和发展密切相关，它们携带着基因组学和转录组学无法获得的生物学信息1。蛋白质组学补充了基因组和转录组数据，从而能够全面分析癌症的发病机制并加速生物医学研究2。由于蛋白质定量仪器和方法的局限性，蛋白质组学的发展大大落后于基因组学和转录组学。幸运的是，基于质谱的蛋白质组学技术的最新进展大大增加了可定量的蛋白质数量（高分辨率）和可在合理时间范围内分析的样本数量（高通量）3。因此，现在可以大规模地进行全蛋白质组定量，从而能够以更高的统计意义进行蛋白质组表征、鉴定蛋白质组亚型以及发现潜在药物。我们指的是高分辨率、高通量
交叉注意DTI：在盲评估设置中与交叉注意模块的药物目标相互作用预测
，我们通过基于变压器的神经网络模型实现了药物目标影响（DTI）预测任务的最新性能。通过序列化化合物和蛋白质成对的微笑，细节和蛋白质序列数据，我们实现了有希望的DTI预测。与两个基准数据集上的最新模型相比，该模型改善了平方平方误差度量。通过使用两个变压器编码器作为特征提取器和作为任务执行者的交叉注意，发现了新型药物候选物的关键区域，从而允许对化合物的结构突出显示。值得注意的是，化合物和蛋白质相互参考以通过注意机制相互参与。此外，我们提出了一种模型评估方法，该方法称为盲目评估，该方法是为了发现药物发现的实际目的而设计的。所提出的模型被认为是一种潜在的筛选方法，用于挖掘大型数据集并突出新的潜在药物候选物，并为这些化合物的结构提供丰富的注释，以告知高吞吐量筛选（HTS）研究。
文章基于视觉的飞机周转中入/出站和对接/解除对接节点的自动收集
摘要：飞机周转过程中关键里程碑节点的自动采集是机场协同决策发展需求中的重要内容。本文提出一种基于计算机视觉的框架，自动识别航班进出站、停靠/脱离站活动并记录相应的关键里程碑节点。该框架无缝集成了计算机视觉领域的最新算法和技术，包括预处理和关键里程碑采集两个模块。预处理模块从机场地面复杂背景中提取关键里程碑节点执行者的时空信息。第二个模块针对两类关键里程碑节点，即以路内和路外为代表的基于单目标的节点和以对接和解除对接楼梯为代表的基于双目标交互的节点，分别设计了两种关键里程碑的收集方法。构建了两个数据集用于所提框架的训练、测试和评估。现场实验结果表明，所提框架可以替代目前常规的手动记录方法，有助于自动收集这些关键里程碑节点。
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在我们欢迎苏亚雷斯上尉加入 SUPSALV 的同时，我们向迈克·迪恩先生致以深情的告别。迈克在过去的 40 年里一直致力于海军海上系统司令部，其中 39 年在 SUPSALV 工作，与任何其他美国海军雇员（无论是文职还是军人）相比，他对海军潜水计划的影响最大。作为海军的首席潜水技术专家，迈克领导了工程、采购和潜水计划，以确保海军潜水员的安全是绝对的重中之重。迈克制定并执行了独特的合同策略，使海军打捞专家能够在世界任何地方以无与伦比的响应时间进行潜水、搜索、打捞和战损修复活动。迈克还是海军水下船舶管理计划的远见卓识者和执行者，我们的舰队严重依赖该计划来保证我们的舰艇和潜艇在海上航行。Mike 的职业生涯致力于海军海上系统司令部和海军潜水和打捞界，他的积极影响力、作战效率和任务完成度无与伦比。Mike 是我和我们这个领域许多其他人的绝佳朋友和同事，
2021 年博士和硕士研究主题
研究领域的一般描述：第四次工业革命，或工业 4.0，是制造技术中自动化和数据交换的当前趋势，人们对许多其他领域的兴趣也日益浓厚。工业 4.0 愿景依赖于关键的支持技术，例如信息物理系统 (CPS)、物联网 (IoT) 和云计算服务。我们的研究重点是开发反映现实的架构，用于三个级别的 CPS 的多领域实施：(1) 在“智能连接级别”，考虑无线通信和传感器网络等物联网相关问题。(2) “数据到信息转换级别”考虑诸如组件机器健康和退化的智能分析以及性能预测等问题。(3) “网络层”考虑了诸如组件和机器的孪生模型（或数字孪生）、机器时变识别和记忆以及数据挖掘的数据聚类等问题。我们还考虑了人类及其集成的作用，既作为任务执行者，又作为决策者，作为 CPS 以及与工业 4.0 环境中的其他 CPS 的集成。我们对控制架构的适应性以及使用技术（例如协作机器人和增强现实）来促进这种集成感兴趣。更多信息可在 www.sun.ac.za/mad 上找到。