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国家人工智能研发战略计划:2019年更新 - 投研数据库
2019年更新：持续对基础AI研究进行长期投资 ............................................................................................. 7 推进以数据为中心的知识发现方法 .................................................................................................................................. 9 增强AI系统的感知能力 .................................................................................................................................................... 9 了解AI的理论能力和局限性 ............................................................................................................................................ 10 开展通用人工智能研究 .................................................................................................................................................. 10 开发可扩展的AI系统 ........................................................................................................................................................ 11 促进人类AI的研究 ............................................................................................................................................................ 11 开发更强大，更可靠的机器人 ...................................................................................................................................... 11 推进硬件以改进AI ............................................................................................................................................................ 12 创建AI以改进硬件 ............................................................................................................................................................ 12 战略2：开发有效的人工智能协作方法 ................................................................................................................ 14
国家人工智能研发战略计划:2019年更新 - 投研数据库
2019年更新：持续对基础AI研究进行长期投资 ............................................................................................. 7 推进以数据为中心的知识发现方法 .................................................................................................................................. 9 增强AI系统的感知能力 .................................................................................................................................................... 9 了解AI的理论能力和局限性 ............................................................................................................................................ 10 开展通用人工智能研究 .................................................................................................................................................. 10 开发可扩展的AI系统 ........................................................................................................................................................ 11 促进人类AI的研究 ............................................................................................................................................................ 11 开发更强大，更可靠的机器人 ...................................................................................................................................... 11 推进硬件以改进AI ............................................................................................................................................................ 12 创建AI以改进硬件 ................................................................................
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摘要：癌症和心血管疾病是全球主要的死亡原因。最近的证据表明，这两种危及生命的疾病在疾病进展中具有几个共同的特征，例如血管生成、纤维化和免疫反应。这导致了心脏肿瘤学这一新领域的出现。阿霉素是一种广泛用于治疗癌症（例如膀胱癌和乳腺癌）的化疗药物。然而，这种药物会引起严重的副作用，包括急性心室功能障碍、心肌病和心力衰竭。基于这一证据，我们假设比较用阿霉素治疗的细胞和组织的表达谱可能会对该药物对细胞活动的不良影响产生新的见解。为了验证这一假设，我们分析了已发表的阿霉素治疗细胞的 RNA 测序 (RNA-seq) 数据，以识别常见的差异表达基因，包括长链非编码 RNA (lncRNA)，因为它们已知在患病组织和细胞中失调。通过系统分析，我们鉴定出多个阿霉素诱导基因。为了证实这些发现，我们用阿霉素处理人类心脏成纤维细胞，以记录选定的阿霉素诱导基因的表达变化，并对 lncRNA MAP3K4-AS1 进行功能丧失实验。为了进一步传播分析数据，我们建立了网络数据库 DoxoDB。
ESG数据库FY24ESG数据库FY24
销售产品的处理2,918平均数据方法特许经营13,318个基于数量的 *平均排放因素投资42,578基于价值的气候风险管理激励措施该公司为在三个业务部门的高级管理人员提供绩效联系的激励措施。对于某些员工，这些激励措施包括一系列可持续性KPI和实现相关目标，包括温室气体排放或能源效率，消耗等等。低碳产品公司在24财年期间从低碳产品中的收入约为总收入的59％。水泥部总生产量的79.8％是波特兰Pozzolana水泥（PPC）。由于使用混合水泥，估计的避免排放量为956,910 TCO2E。此外，在24财年的RMC司的消耗粉煤灰和GGB分别为198,741吨和92,540吨。
数据库管理员
Rocket Companies® 是一家总部位于底特律的公司，由提供简单、快速和值得信赖的数字解决方案来处理复杂交易的企业组成。该名称源自我们的旗舰业务，现称为 Rocket Mortgage®，成立于 1985 年。如今，我们是一家上市公司，涉及许多不同的行业，包括抵押贷款、金融科技、房地产等。我们坚持以不同的方式看待世界，并致力于打造一个包容的工作场所，让每个人的声音都能被听到。我们对所做的工作充满热情，这一点显而易见。我们在 2022 年《财富》杂志金融服务和保险业最佳大型工作场所榜单中排名第一，在《人物》杂志 2022 年关怀他人的公司榜单中排名第五，并在《财富》杂志 2022 年 100 家最佳雇主榜单中排名第七。
人工智能数据库
©2024 KuppingerCole Analysts AG 保留所有权利。未经事先书面许可，不得以任何形式复制和分发本出版物。本文件中的所有结论、建议和预测均代表 KuppingerCole 的初步观点。通过收集更多信息和进行深入分析，本文件中提出的观点将有所改进甚至发生重大变化。KuppingerCole 不保证此信息的完整性、准确性和/或充分性。即使 KuppingerCole 研究文件可能讨论与信息安全和技术相关的法律问题，KuppingerCole 也不提供任何法律服务或建议，其出版物也不得用作此类服务或建议。KuppingerCole 对本文件中包含的信息的错误或不足不承担任何责任。所表达的任何意见如有更改，恕不另行通知。所有产品和公司名称均为其各自所有者的商标 或注册® 商标。使用它们并不意味着与它们有任何关联或得到它们的认可。
577 数据库
在等待或清除时间 Tw 或 Tp 期间，设备会验证是否存在寄生火焰信号，以及内部电路是否正常运行。如果设备用于风扇辅助应用，则验证气压开关是否处于 N.C.（常闭）或“无流量”位置。接通风扇电源后，设备不会开始操作序列，直到 N.O.（常开）或“流量”位置在气压开关上激活。在预定的等待时间 Tw 或清除时间 Tp 之后，内置点火器和燃气阀通电。这开始安全时间 Ts。点火火花将点燃气体，火焰将被电极感应到。如果没有火焰，系统会在定义的间歇时间后重复点火循环一定次数，如果没有火焰，系统将进入锁定位置。感应到火焰后，高压火花将被抑制，燃气阀将保持通电。当恒温器打开时，阀门和风扇断电，控制器返回待机模式。577 DBC 的安全时间在所有操作条件下都有恒定的持续时间，特别是不依赖于压力开关切换的时刻。
数据库概念
撰稿人：德鲁·亚当斯（Drew Adams），阿什什·阿格拉瓦尔（Ashish Agrawal），特洛伊·安东尼（Troy Anthony），维卡斯·阿罗拉（Vikas Arora），贾根·阿特拉（Jagan Athraya），戴维·奥斯丁（David Austin），托马斯·巴里（Thomas Baby），弗拉基米尔·巴里尔Chidambaran，Deba Chatterjee，Shasank Chavan，Tim Chien，Gregg Christman，Bernard Clouse，Maria Colgan，Carol Colrain，Nelson Corcoran，Michael Coulter，Jonathan Creighton，Judith Creighton，Judith D'Addmo ，比尔·哈贝克（Bill Habeck），米尔·汉克（Min-Hank Ho），李·亨（Lijie Heng），比尔·霍达克（Bill Hodak），Yong Hu，Pat Huey，Praveen Kumar Tupati Jaganath，Sanket Jain，Prakash Jashnani，Caroline Johnston，Shantanu Joshi，Shantanu Joshi Surinder Kumar， Paul Lane, Adam Lee, Allison Lee, Jaebock Lee, Sue Lee, Teck Hua Lee, Yunrui Li , Ilya Listvinski, Bryn Llewellyn, Rich Long, Barb Lundhild, Neil Macnaughton, Vineet Marwah, Susan Mavris, Bob McGuirk, Joseph Meeks, Mughees Minhas, Sheila Moore, Valarie Moore, Gopal Mulagund, Charles Murray, Kevin Neel, Sue Pelski, Raymond Pfau, Gregory Pongracz, Vivek Raja, Ashish Ray, Bert Rich, Kathy Rich, Andy Rivenes, Scott Rotondo, Vivian Schupmann, Venkat Senaptai, Shrikanth Shankar, Prashanth Shanthaveerappa, Cathy Shea, Susan Shepard, Kam Shergill, Mike Skarpelos, Sachin Sonawane, James Spiller, Suresh Sridharan, Jim Stenoish, Janet Stern, Rich Strohm, Roy Swonger, Kamal Tbeileh, Juan Tellez, Ravi Thammaiah, Lawrence To, Tomohiro Ueda, Randy Urbano, Badhri Varanasi, Nick Wagner, Steve Wertheimer, Patrick Wheeler, Doug Williams, James威廉姆斯、安德鲁·维特科夫斯基、丹尼尔·黄、余海玲
知识数据库
a 美国宾夕法尼亚州立大学医学院生物化学与分子生物学系个性化医疗研究所，宾夕法尼亚州赫尔希 b 美国宾夕法尼亚州立大学哈克生命科学研究所，宾夕法尼亚州立大学帕克分校，美国 c BSRC“亚历山大·弗莱明”基础生物医学研究所，瓦里 16672，希腊 d 美国加利福尼亚州旧金山加利福尼亚大学旧金山分校生物工程与治疗科学系，美国加利福尼亚州旧金山 e 美国宾夕法尼亚州立大学帕克分校统计学系，美国宾夕法尼亚州立大学帕克分校，美国 f 希腊克里特大学医学院基础科学系，伊拉克利翁 g 希腊雅典国立技术大学电气与计算机工程学院，希腊雅典 h 瑞士洛桑大学医院内分泌、糖尿病与代谢服务中心 i 美国宾夕法尼亚州立大学食品科学系，宾夕法尼亚州帕克分校 16802，美国 j 雅典国立与卡波迪斯特里安大学医学院新生物技术与精准医学中心， 11527，希腊
生物数据库
生物数据库是一个大型的持久数据，通常与旨在更新，查询和检索系统中存储的数据组件的计算机软件相关联。一个简单的数据库可能是一个包含许多记录的单个文件，每个文件都包含相同的信息。它们包含来自研究领域的信息，包括基因组学，蛋白质组学和系统发育学。生物数据库中包含的信息包括基因功能，结构，定位（细胞和染色体），突变的临床效应以及生物序列和结构的相似性。生物数据库可以广泛地分为序列和结构数据库。核酸和蛋白质序列存储在序列数据库中，而结构数据库仅存储蛋白质。这些数据库是协助科学家分析和解释从生物分子结构及其相互作用的许多生物学现象的重要工具，以及生物体的整个代谢以及理解物种的进化。这些知识有助于促进对抗疾病的斗争，有助于开发药物，预测某些遗传疾病，并在生命史上发现物种之间的基本关系。当前，许多生物信息学工作都与数据库的技术有关。这些数据库包括GenBank或蛋白质数据库（PDB）等基因数据的“公共”存储库，以及涉及基因映射项目或生物技术公司持有的研究小组使用的私人数据库。使此类数据库通过像Web这样的开放标准访问非常重要，因为生物信息学数据的消费者使用了一系列计算机平台：从开发人员和策展人偏爱的功能更强大，更禁止的UNIX框到更友好的Mac通常创建了计算机Wary Biologists的实验室。RNA和DNA是存储有关生物体的遗传信息的蛋白质。这些大分子具有固定结构，可以在生物信息学的工具和数据库的帮助下由生物学家分析。