XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System推动
量子启发计算推动湍流模拟取得重大进展
牛津大学的研究人员与汉堡、匹兹堡和康奈尔大学的同事合作，重新定义了这个问题，完全避免了直接解决和模拟这些湍流波动的需要。他们没有直接模拟这些麻烦的波动，而是将它们建模为根据概率分布函数分布的随机变量。模拟这样的概率分布使他们能够从流动中提取所有有意义的量（例如升力和阻力），而不必担心湍流波动的混乱。
T 细胞表位预测中的 AI 进步或将推动疫苗开发
该团队由共同第一作者 Jeremy Wohlwend 博士和 Anusha Nathan 博士领导，通过结合 Gaiha 实验室在 T 细胞免疫学方面的专业知识和 Barzilay 实验室在人工智能方面的开创性工作，力求解决疫苗开发中长期存在的挑战：快速准确地识别外来病原体中的 T 细胞表位。表位是抗原的特定区域，可被人体免疫细胞识别，对激活靶向免疫反应至关重要。
新型深紫外微型 LED 阵列推动无掩模光刻技术发展
光刻技术在集成电路芯片制造中发挥着至关重要的作用，是半导体和微电子工业的关键核心技术之一。20世纪90年代以来，低成本、高分辨率无掩模光刻系统成为先进光刻技术研究的热点。然而，该项前沿技术的专利主要掌握在欧洲、美国、日本和韩国手中，技术壁垒较高。
公司责任报告AI的破坏正在推动开发推理的创新
能够通过预测用户需求并主动执行设备和应用程序中的复杂工作流程来决策和任务管理。高通技术强调实时AI处理，使这些代理在设备中连续，安全地运行，同时依靠个人知识图，这些图表准确地定义了用户的偏好和需求，而无需任何云依赖性。随着时间的流逝，这些进步为AI奠定了基础，以自然语言和图像，基于视频和手势的互动简化了人们如何与技术互动。展望未来，高通技术也是体现AI时代的定位，其中AI功能被整合到机器人技术中。通过利用其在推理优化方面的专业知识，高通技术旨在为机器人，无人机和其他自主设备提供实时决策，从而在动态，真实世界的环境中进行精确的交互。
Novavax 通过研发和创造价值的业务战略推动疫苗的未来
这一新战略的第一个证明点是我们去年与赛诺菲宣布的一项协议。从 2025 年开始，赛诺菲将领导我们新冠疫苗的商业化。除了独立新冠疫苗的里程碑和特许权使用费外，该协议还包括赛诺菲使用我们的新冠疫苗和使用 Matrix-M 开发的其他赛诺菲疫苗开发的组合产品带来的额外潜在收入来源。协议的结构包括预付款、潜在里程碑付款和持续的分级产品特许权使用费，为旨在提高利益相关者价值和扩大我们技术使用范围的未来合作树立了典范。
AI如何推动抵押行业的金融包容
Performance Metric Improvement (%) Operational Costs 25 Process Efficiency 40 Loan Processing Speed 60 Manual Data Entry Requirements 35 Customer Onboarding 45 Documentation Processing Time 30 Customer Response Time 70 Simultaneous Application Processing 90 Fraud Detection Time 60 Risk Analysis Accuracy 40 Compliance Issue Reduction 55 Audit Efficiency 65 Employee Productivity 45 Processing Error Reduction 30 Decision-Making Time 50 Customer Complaint Reduction 35 Customer Satisfaction 40
AI：智能技术可以提高政府效率吗？ 世界税务顾问 - 2025年2月14日 通往常绿价值的清晰途径 2024全球人力资本趋势 TMT季度更新 2024年夏季财富/德勤首席执行官调查 技术信任道德领导，治理和劳动力对道德AI的决策：C-Suite观点 重新想象医疗保健交付：伙伴关系推动新护理模型 Google数据中心和泰国的云影响 ach vs即时付款 泰国 结束云战略，技术和创新差距 从MedTech制造和质量运营中拿出费用 您的数据现代化途径 那么，您仍然想在2024年成为银行吗？ 德勤技术快速50中欧2024 2024先进治疗行业报告 2024媒体和娱乐前景：用户生成的内容 b'' 全球商业服务中的扩展现实 2030年的世界：
使用AI（从Genai到代理AI）自动化任务并创造效率。尽管大多数政府系统都旨在自动化核心业务流程，但传统技术和复杂的代理任务仍需要大量的手动努力。更广泛地使用基于AI的系统可以通过假设繁重的，重复的，低级的任务来帮助优化资源，以便政府员工可以专注于解释数据，批判性思维和服务提供。将AI部署用于适当的任务也可以节省无数小时。Deloitte研究估计，智能技术从起草新技术的起草报告到路由文档到适当的专家进行审查的任务节省了75％至95％。4
紧凑神经网络拓扑硬件设计的算法推动因素：审查和趋势
摘要 - 本文报告了紧凑的神经网络拓扑设计的主要最新算法促进器，同时依靠基本的数值实验。嵌入传感器智能执行推理任务通常需要适当定义硬件限制下专门针对特定目的的神经网络体系结构。硬件设计约束称为功耗，硅表面，延迟和最大时钟频率上限可用资源，即记忆容量和算法复杂性。我们建议将算法启用器分类为4种类型，这些算法促进器会迫使硬件约束，同时保持精确度尽可能高。首先，降低尺寸（DR）用于减少预定的硬件编码模式，以减少内存需求。其次，使用归一化（QN）的低精度量化既可以简化硬件组件，又可以限制整体数据存储。第三，连通性修剪（CP）涉及对过度拟合的改进，同时限制了不必要的计算。最后，在提前通过的推论期间，可以执行拓扑零件的动态选择性执行（DSE）以限制整个拓扑的激活，从而减少整体功耗。索引术语 - 神经网络，压缩感应，随机修剪，量化神经网络，动态神经网络，硬件 - 算法共同设计。
虚拟器官：利用数学推动科学发展
Josua 是 CLIMB 细胞化计算生物学家，他曾是一名机械工程师，后来改学哲学，然后又回到了生物医学工程领域。“我想了解科学的本质，”Josua 解释道。Josua 和细胞化团队正在尝试识别肺功能所需的基本细胞。“在这项工作中，你不能假设你将捕捉到活肺的所有生物学特征。因此，我们必须像建造第一架飞机的人一样思考。我想他们问过自己，‘最接近鸟翼并能使人类飞翔的东西是什么？’我们问过自己一个类似的问题。肺的等效‘最小可行产品’是什么？这就是我们正在建模的。”
推动改变生活的神经科学发现
除历史事实外，本报告还包含涉及许多风险和不确定性的前瞻性陈述。这些陈述包括但不限于与以下方面相关的陈述：从我们的产品和产品候选物中获得的益处；我们的产品和/或产品候选物可能为患者带来的价值；INGREZZA 的持续成功；成功推出 CRENESSITY；我们的财务和运营业绩，包括我们未来的收入、费用或利润；我们的合作伙伴关系；预期的未来临床和监管里程碑；以及我们和我们的合作伙伴启动和/或完成临床、监管和其他开发活动的时间。可能导致实际结果与前瞻性陈述中明示或暗示的结果大不相同的因素包括但不限于以下因素：与 Neurocrine Biosciences 的业务和财务状况总体相关的风险和不确定性；与 INGREZZA 和 CRENESSITY 商业化相关的风险和不确定性；与我们产品候选物的开发相关的风险；我们对第三方在产品和候选产品的开发、制造和商业化活动中的依赖，以及我们管理这些第三方的能力所带来的风险；FDA 或其他监管机构可能对我们的产品或候选产品作出不利决定的风险；开发活动可能无法按时启动或完成，或者可能由于监管、制造或其他原因而被推迟，可能无法成功或重复以前的临床试验结果，可能无法证明我们的候选产品是安全有效的，或者可能无法预测现实世界的结果或后续临床试验的结果；与我们的合作伙伴达成的协议的潜在利益可能永远无法实现；我们的产品和/或我们的候选产品可能因第三方的专有权或监管权利而被阻止商业化，或者产生意想不到的副作用、不良反应或滥用事件；与政府和第三方监管和/或政策努力有关的风险，这些努力可能对我们的产品实施销售和药品定价控制，或限制我们产品的承保范围和/或报销；与其他疗法或产品竞争相关的风险，包括我们产品的潜在仿制药进入者；以及我们向美国证券交易委员会提交的定期报告中描述的其他风险，包括我们截至 2024 年 9 月 30 日的 10-Q 表季度报告。Neurocrine Biosciences 不承担在本报告日期之后更新本报告所含声明的任何义务，除非法律要求