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AI正在为2025年的所有顶级技术趋势提供动力
通过利用尖端技术（例如数字双胞胎和AI驱动算法）的供应链中，企业可以模拟各种场景，以优化敏捷性和弹性的操作。可持续的供应链和产品护照在采购和生产中实现透明度和问责制
大学体育运动：第七巡回法院“法律与经济”护甲的裂缝
其焦点在于可在电视上播放的大学橄榄球比赛数量。法院发现，“由于该协议对成员机构可转播的比赛数量设置了上限，因此横向协议人为限制了可供广播公司和消费者观看的橄榄球电视转播数量。” 7 尤其是，“通过限制可供出售的电视转播权数量，受到质疑的做法限制了产量”，先前的案件已明确指出这是“不合理的贸易限制”。 8 使情况更加恶化的是，下级法院发现，“最低总价实际上阻止了广播公司和机构之间的任何价格谈判，从而构成横向价格操纵，这或许是不合理贸易限制的典型。” 9
令和7年度 东京科学大学（理工学系）科目等履修生 履修科目 ...
数学系 ........................................................................................................................................ 1
生姜의生姜의대한最近动向
结果：研究最终包括六项研究。1。四项研究主要集中在使用体外或体内实验的抗炎作用上。2。两项研究主要集中于使用体外实验的抗氧化剂的作用。3。使用体外或体内研究研究了其他药理作用，包括改善胃肠道功能，抑制体温降低和抗衰老。
社会和行为研究中保护人类参与者的研究者手册
o 联邦和机构对保护人类研究参与者的要求； o IRB 的作用和职责； o IRB 对研究的初始和持续审查和批准的要求和程序； o 提出研究的理由和程序可能符合快速审查的标准； o 核实研究是否免于 IRB 审查的要求和程序； o 研究人员在审查和进行研究期间的职责； o 向 IRB 通知意外问题或涉及参与者或他人风险的事件的要求和程序； o 知情同意要求； o 关于特殊类别的研究和参与者需要考虑的问题； o 使用研究设备的要求。我们已尽一切努力确保本手册中的信息符合所有适用的联邦和州法律法规，以及范德堡大学和范德堡大学医学中心关于在研究中使用人类的政策。然而，随着法律和政策的变化，本手册将会修订。如果您需要更多信息或希望与人类研究保护计划的人员讨论您研究的具体方面，请直接联系 HRPP，电话：(615) 322-2918，或拨打免费电话：(866) 224-8273。
疫苗能保护我！ - NJ.gov
从你还是小宝宝直到长大成人，你将需要接种各 种疫苗。接种疫苗不仅可以保护自己，还可以保 护你的家人和其他人。就一种疾病而言，如果有 足够多的人接种抵御这种疾病的疫苗，这种疾病 就很难在人群中传播。这意味着你所在的整个社
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。
气化：生物质加工和...
全球能源环境正在发生变革性的转变，因为各国努力减少对化石燃料的依赖并减轻气候变化的影响。到2050年，欧盟致力于实现零排放的承诺，这促使人们对可再生气体的兴趣，这是其更广泛的脱碳战略的一部分。在各种可再生能源技术中，气体已成为一种有前途的解决方案，为将有机材料转化为清洁能源提供了多功能方法。欧洲沼气协会（EBA）起草了一篇论文，探讨了欧洲生物质和废气的状态。第1章包括关于气体在未来能源系统中的作用的讨论，重点是推动其部署的相关政策。第2章介绍了该领域的关键技术方面的介绍，例如原料预处理，气体操作参数和最先进的技术。第3章总结了将气体燃料转换为各种最终产物的合成的升级途径，以及对生物炭的价值的讨论，这是产品通过产品的气体化。此外，已经绘制了欧洲运营和计划的气体装置，并在第4章中分析了主要趋势。第5章介绍了影响气体发展部门的市场和经济考虑因素，重点是技术经济方面。促进可再生能源，生物量项目的财务激励措施和旨在减少温室气体排放的监管框架对于促进对气体技术技术的投资至关重要。随着技术的进步和市场状况的发展，生物量和废物气体可能在向可持续能源解决方案过渡方面起着不可或缺的作用，同时减轻与化石燃料消耗相关的环境影响。
具有生成性AI
知识已变得更加开放和访问。本文为主题问题提供了社会历史的观点，“负责任的设计，整合和使用生成AI在心理健康方面”。它评估了使用生成人工智能（Genai）来民主化心理健康知识和实践的道德考虑。它探讨了民主化信息的历史背景，从互联网，开源运动以及最近的Genai技术（例如大语言模型）过渡到限制访问广泛可用性。本文强调了为什么Genai技术代表民主化运动的新阶段，从而无与伦比获得高度先进的技术和信息。在心理健康领域，这需要精致而细微的道德审议。包括Genai在心理健康中，还可以允许改善心理保健，个性化反应和概念灵活性的可访问性，并可以促进医疗保健提供者和患者之间传统的等级制度的变平。同时，它还带来了必须仔细解决的重大风险和挑战。要浏览这些复杂性，本文提出了一份战略问卷，用于评估基于人工智能的心理健康应用。该工具评估了益处和风险，强调了对精神健康中Genai整合的平衡和道德方法的需求。本文呼吁对Genai在心理健康方面采取谨慎而积极的方法，并主张精神卫生专业人员在指导Genai开发方面积极参与。它强调了确保Genai进步不仅在技术上是合理的，而且以道德为基础和以患者为中心的重要性。