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使用数据搜索特定靶标的肽粘合剂 - 1标题：来自... 的生成全脑动力学模型 一种新型的人类多能干细胞基因激活系统将IGFBP2鉴定为造血祖细胞生产的介体，体外 用生成人工智能解锁从头抗体设计 活化的植物NRC4免疫受体形成六聚体抵抗 异常的非典型NF-κB信号传导重新编程表观基因组景观，以驱动多发性骨髓瘤的致癌转录组 雄性大鼠的可卡因敏化需要激活雌激素受体 上下文样本：通过样本和相关元数据收集支持欧洲生物多样性的参考基因组
在大约1.4亿31蛋白序列上预估计的生成蛋白语言模型在方向上进行了微调，以生成具有所需32个特性和结合特异性的肽。随后的多级结构屏幕 - 33 ins-33将肽候选肽的合成分布空间定期降低至34个识别真实的高质量样品，即在Sil-35 ICO阶段处于潜在的肽粘合剂。与分子动力学模拟配对，需要在湿lab实验中验证的候选36的数量从超过37220万降至16。这些电势粘合剂的特征是增强的酵母38显示器，以确定表达水平和与目标的结合亲和力。39个结果表明，只有十几个候选者需要表征以获得40种具有理想结合强度和结合特异性的肽粘合剂。总体而言，这项41个工作基于生成的42 ne-Guage模型实现了高效且低成本的肽设计，从而将从头蛋白设计的速度提高到了前所未有的43级。提议的管道是可自定义的，即适合于仅修饰的44个多个蛋白质家族的快速设计。45
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
D.19-11-016（IRP采购令）背景和要求 决策扩展了低收入客户的现有社区太阳能计划，并采用新的社区太阳能计划 2022限制公用事业成本和费率增加1 的行动 市场价格基准的计算2024-2025 决议ESRB-12 2024年12月20日发行日期 CPUC 2024年度报告 加利福尼亚的电网现代化报告2020 b'' Waymo建议信的处置0002 夏季2021年南加州天然气可靠性评估 指南规则21互连程序评估 可再生能源和超级 - 底漆 - 一天的切片 SJV DAC数据收集计划 - 调查结果报告 一天的资源计数 - 超级 最终的物理安全计划 零售电力改革 节能奖励奖励（PSR） - 情况说明书
调整义务苹果谷选择能源AVCE 1.9 1.0 1.0 1.0 3.8南加州CPASC的清洁能力联盟98.5 49.2 49.2 196.9清洁能力旧金山CPSF 28.5 14.3 14.3 14.3 57.0 Direct Energe，L.L.L.C。DEB 20.2 10.1 10.1 40.3 East Bay Community Energy EBCE 49.8 24.9 24.9 99.6 Lancaster Clean Energy LCE 4.7 2.4 2.4 9.4 Marin Clean Energy MCE 43.8 21.9 21.9 87.5 Monterey Bay Community Power Authority MBCPA 28.7 14.4 14.4 57.4 Peninsula Clean Energy PCEA 27.5 13.8 13.8 55.0 Pico Rivera Innovative Municipal Energy PRIME 1.3 0.7 0.7 2.6 Pioneer Community Energy PIONEER 9.3 4.6 4.6 18.5 Rancho Mirage Energy Authority RMEA 2.4 1.2 1.2 4.8 Redwood Cost Energy Authority RCEA 5.4 2.7 2.7 10.7 San Jacinto Power SJP 1.4 0.7 0.7 2.8 San Jose Clean Energy SJCE 38.8 19.4 19.4 77.6 Shell Energy North America SENA 37.0 18.5 18.5 74.0硅谷清洁能源SVCEA 33.6 16.8 16.8 67.2 SOMONA清洁能力Soma Soma 21.7 10.8 10.8 10.8 43.3 UC总统UCOP办公室UCOP 1.7 0.8 0.8 0.8 3.4 Valley Clean Clean Clean Alliance vcea 6.3 3.2 3.2 3.2 12.2 12.6 12.6 12.6 12.6 Calpine Energy Solutions NES 25.4 12.7 50.7 50.7 50.7 50.7 50.8 Capine capine capine l.850.8 Capine capine capine capine capine capine capine capine capine capine l.850.8加收率。（1362）CPA 8.6 4.3 4.3 4.3 17.1 3阶段3PR American Powernet Management Apn Baldwin Park，Cobp Cobp Cosb Cosb Cosb Cosb Cosb Cosb Clean Clean Clean Calliance Cea Commerce Energy Inc。（1092）CEI CEE CES ENCERIC（1092）CEI CES ENCEMER KCCP Pilot Power Group，Inc。PPG Pomona，Pomona San Diego Community Power SDCP SDCP Santa Barbara Clean Energy SBCE TIGER SBCE TIGER天然气TNG西部社区能源WCE PG＆E PGE PG＆E PGE 382.6 191.3 191.3 191.3 765.3 765.1 SCE SCE 620.7 310.7 310.3 310.3 310.3 310.3 7. 7 7. 7 7. 7. SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆SDG＆sd SDG＆sd SDG＆sd SDG＆sd sd sd sd sd sd sd s。 301.3 1,650 825 825 3,300
实验数字双胞胎：通过目标数据收集
本文报告了光量子位之间的量子 - 逻辑门实现的实验实现。该门的物理机制依赖于电磁诱导的透明度，而Rydberg在87 rb原子的超低集合中被困在中等辅助弓形谐振器中。在第一次，使用量子非线性系统实现的效率超过了线性光学量子计算中的最新效率。Qubits以各个光子自由度的极化程度实现。空间双轨设置将这些光子引导到谐振器或旁路导轨上，然后重组这两条路径。时间门协议由三个步骤组成。首先，作为rydberg激发，控制光子可逆地存储在原子集合中。在第二步中，在存储时间内从谐振器中反映目标光子。如果存在对照激发，Rydberg封锁会诱导条件π相移。在第三步中，检索控制光子。此门的平均效率为41。7（5）％和分组的过程实力为81（2）％。偏振式钟形状态的产生在78（3）％和82（2）％之间产生。显示了栅极向多个目标光子的延伸，从而产生了Greenberger-Horne-Zeilinger状态为3、4和5光子，并具有62个光子。3（4）％，54。6（1。4）％和54。8（5。3）％。
医学成像人工智能的伦理考量：数据收集、开发和评估
1 罗彻斯特大学卫生人文与生物伦理学系和哲学系，罗彻斯特，纽约；2 多伦多儿童医院生物伦理学系和多伦多大学达娜拉纳公共卫生学院，加拿大安大略省多伦多；3 东北大学哲学与宗教系和 Khoury 计算机科学学院，马萨诸塞州波士顿；4 阿姆斯特丹癌症中心放射学和核医学系，阿姆斯特丹大学医学中心，荷兰阿姆斯特丹；5 国立卫生研究院临床中心放射学和影像科学系，马里兰州贝塞斯达；6 圣路易斯华盛顿大学生物医学工程系和 Mallinckrodt 放射学研究所，密苏里州圣路易斯；7 不列颠哥伦比亚大学放射学和物理学系，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华；8 密歇根大学医学院放射学系，密歇根州安娜堡； 9 爱荷华大学放射学和物理学系，爱荷华州爱荷华市；10 圣路易斯华盛顿大学马林克罗德放射学研究所，密苏里州圣路易斯；11 西门子医疗系统美国公司，伊利诺伊州霍夫曼庄园
ROS介导的凋亡负乳腺癌细胞负 实验数字双胞胎：通过目标数据收集解释多模式运输系统的见解 基于腔rydberg封锁的光光子之间的量子逻辑门 在Wendelstein 7-X 中，有效的岛屿分离运行和成功的新古典传输优化的实验确认 线粒体展开的蛋白质反应抑制剂可通过HSP60 抑制小鼠前列腺癌的生长 处理未来6G无线电访问网络中模块化医疗应用的优先级 6D SLAM 眼镜蛇：机器人应用程序的可复合基准 使用自动驾驶汽车的规格符合符合性的可及性分析，使用磁性模型检查 从密集点云到语义数字模型 历史和期货 - 中元 审查碳纤维增强热塑性塑料的回收，重点是聚苯乙烯酮 commonRoad-carla接口：桥接运动计划和3D模拟之间的差距 简化自主驾驶中的SIM到运行转移 通过电喷雾控制的离子束沉积在Ag上沉积分子石墨烯纳米纤维：自组装和地面转换 生物打印水凝胶环境 box 研究培训小组城市绿色基础设施 评估高级人工智能作为基本头部和颈部癌病例的多学科肿瘤板决策的工具
1。摘要.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
使用传感器进行边缘 AI 数据收集
瑞萨电子的 Reality AI 软件为使用传感器构建产品和内部解决方案的研发工程师提供解决方案套件和工具。Reality AI 软件使用加速度计、振动、声音、电气（电流/电压/电容）、雷达、射频、专有传感器和其他类型的传感器数据，识别事件和条件的签名，将签名的变化与目标变量关联，并检测异常。由于数据收集和准备是任何机器学习项目中成本最高的部分，也是大多数失败项目出错的地方，因此 Reality AI 软件包含功能来保持数据收集正常进行，协助其进行预 ML 处理，并使用合成增强技术充分利用数据。本白皮书介绍了我们推荐的数据收集规划、执行和收集后处理方法。
疫苗接种数据收集信托指南
PHA 负责代表卫生部 (DoH) 监测信托雇用的一线卫生和社会护理工作者 (HSCW) 的 COVID-19 和流感疫苗接种情况。基于可用数据的前线定义已调整为仅用于报告目的。信托应根据 COVID-19 秋冬季加强疫苗接种计划 2023 函和季节性流感疫苗接种计划 2023/24 函向所有被视为前线（即与患者直接接触）的 HSCW 提供 COVID-19 和流感疫苗。
关于 AR 眼镜数据收集的隐私担忧
随着科技公司开发出越来越多传感器且价格合理的大众市场增强现实 (AR) 眼镜，此类设备的使用带来了潜在的隐私和安全问题。虽然之前的工作已经广泛解决了其中一些问题，但我们的工作专门针对 AR 眼镜可能收集的 15 种数据类型和五种潜在数据用途。通过半结构化访谈，我们探讨了 21 位当前 AR 技术用户对假设的消费级 AR 眼镜可能收集和使用数据的态度和担忧。参与者表达了不同的担忧，并提出了对 AR 数据收集和使用的潜在限制，从而引发了隐私概念和信息规范。我们讨论了参与者对数据收集和使用的态度和保留意见（例如隐私的定义）如何变化且依赖于环境，并为设计师和政策制定者提出了建议，包括可定制和多维的隐私解决方案。