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b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
当技术无法实现价值时，普华永道将采取行动
作者：Patrick M. Heffernan (patrick.heffernan@tbri.com)，首席分析师 Boz Hristov (bozhidar.hristov@tbri.com)，首席分析师 Kelly Lesiczka (kelly.lesiczka@tbri.com)，高级分析师 2024 年 1 月 8 日 技术使用起来更容易，但要让它变得有用却更难——而且仍然没有飞行汽车 2023 年 11 月下旬，TBR 和普华永道转型咨询解决方案负责人 Tom Puthiyamadam 继续了关于咨询业务模式的长达十年的讨论，反思了大流行、技术生态系统合作伙伴关系和生成式人工智能 (GenAI) 带来的变化。 根据普华永道的评估，技术投资并未带来企业在过去十年中所期望的商业价值或变革效果。 实施最新的 ERP 本身并不能带来增长，将工作负载转移到云端并不能坚持不懈地降低成本。正如通勤者未能乘坐《杰森一家》中承诺的飞行汽车一样，企业领导者也未能看到技术带来的变革性成果。对于普华永道来说，新的一年和热门新技术 GenAI 提供了一个机会，让我们重新评估咨询公司和 IT 服务供应商如何为客户带来价值，首先要定义可信、有意义的业务成果，然后在技术、流程和运营堆栈中创建价值链。这到底意味着什么？据 Puthiyamadam 和其他参与与 TBR 讨论的普华永道领导人称，起点是定义业务价值转型（理想的最终状态），然后实现信任、透明度和速度。从 10,000 英尺的高度来看，普华永道领导人指出，技术作为一个整体变得越来越容易，在 GenAI 时代可能更是如此。无代码和低代码平台、可视化以及支持 GenAI 的程序（如 Microsoft 的 Copilot）都支持使技术更易于理解和部署的趋势。值得注意的是，正如 Puthiyamadam 所说，“过去的困难仍然是困难。你能把所有事情拼凑起来吗？你能让人们以不同的方式工作吗？你能推动企业的行为改变吗？”而最关键的是，一家咨询公司能否“在 12 周而不是 12 个月内实现 CFO 级别的成果？”普华永道咨询部门的领导者们一再回到一个根本问题上
通过靶向分子药物和放射疗法对无法手术的Her2阳性乳腺癌的疾病控制：病例报告
局部控制以前被认为是老年人乳腺癌治疗的主要目标，肿瘤壳或全乳房切除术是日本的主要治疗方法。7然而，80岁妇女的平均预期寿命为12.3岁，而85岁和90岁的非常年老的女性的预期寿命分别为8.8和5.9岁。8因此，我们认为系统治疗对于解决遥远转移的可能性是必要的。然而，接受化疗的老年乳腺癌患者的比例显着低，并且由于单独年龄而省略化疗，这可能导致治疗不足。9 Although comorbidities such as heart diseases can make the use of anthracyclines and taxanes difficult, a randomized controlled trial of trastuzumab with or without chemotherapy in the postoperative adjuvant treatment of elderly HER2-positive early stage breast cancer demonstrated the absence of non-inferiority of trastuzumab alone and the OS difference to be of 1 month at 3 years, reducing side effects and preserving healthy QoL.10我们认为，对于患有合并症的老年乳腺癌患者而言，HER基和每个基于每项疗法可能是可行的选择，表现出身体和认知能力下降。
人工智能竞赛：为什么当前基于神经网络的架构无法为通用人工智能奠定良好基础
通用人工智能是指，某一天，人工智能 (AI) 的发展将产生一个假想的智能体，它将远远超越人类最聪明、最有天赋的头脑。这个想法自人工智能早期发展以来就一直存在。从那时起，关于这种人工智能如何对待人类的情景就成为了许多虚构和研究作品的主题。本文分析了人工智能发展的现状，以及当前的人工智能竞赛如何随着令人印象深刻的新人工智能方法（可以欺骗人类，在我们仅仅十年前认为人工智能不可能解决的任务上超越人类，并颠覆就业市场）的快速发布引发了人们对通用人工智能 (AGI) 可能比我们想象的更快到来的担忧。特别是，我们专注于现代人工智能的 3 个特定家族，以发展这样一种观点：深度神经网络是目前几乎所有人工智能方法的支柱，但由于其存在许多局限性，它不适合任何 AGI 的出现，因此，最近人工智能竞赛带来的任何威胁都不在于 AGI，而在于我们当前模型和算法的局限性、用途和缺乏监管。
Torii STaTion 被起诉但无法上法庭？
尽快访问法律援助！如果您需要私人律师代表您，法律援助可以帮助您推荐。您是否在五天前收到一封挂号信，要求您出庭 3000 英里外的法庭？您是否最近从海外打电话回家，得知您收到了治安官或治安官发来的一些“官方文件”？您是否因为一个您从未听说过的法院对您做出的“未决判决”而被拒绝信贷？如果您对这些问题中的任何一个回答是肯定的，那么您应该对《军人民事救济法》（SCRA）（美国法典第 50 篇，第 3901-4043 节）为军人提供的保护感兴趣。SCRA 是一项联邦法律，可以保护现役士兵。SCRA 的一部分保护军人免受州法院的缺席判决。国会颁布了这项保护措施，意识到军事职责可能会禁止军人在法庭上为自己辩护。由于动员、野外演习、部署以及频繁的搬迁和地址变更，一些士兵甚至可能不知道他们被起诉或卷入了法律诉讼。法律要求原告和法院在任何法院作出缺席判决之前确定被告是否在服现役。现役士兵可以要求法院在任何判决之前指定一名律师代表他或她。如果士兵的职责严重干扰他或她应对诉讼的能力，士兵或法院指定的律师可以要求暂时停止或“中止”诉讼。然而，这种“中止”诉讼并不是永久性的，一旦士兵的职责不再干扰参与法律事务，诉讼就会被解除。这通常意味着直到士兵从战场回来或直到士兵可以请假前往美国。法律并没有使士兵免于法律诉讼，而且通常海外职责本身并不足以成为推迟法庭诉讼的理由。已经遭受缺席判决的士兵可以通过证明军事职责“严重影响”士兵的辩护能力并且士兵实际上有正当的辩护来启动该判决。此外，判决必须在士兵服现役期间或士兵退役后 60 天内作出，士兵必须在服现役期间或退役后 90 天内申请 SCRA 救济。SCRA 为士兵提供实质性保护。但是，必须主张这些权利，因为保护不是自动的。保护您的利益最重要的部分是采取主动并利用您可用的资源 - 请咨询法律援助办公室以获取更多信息。
![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
形式、功能、思维：什么无法计算（什么可以计算）
Stuart A. Newman * 纽约医学院，纽约瓦尔哈拉 10595 美国 ____________________________________________________________________________________ 摘要 本文使用发育生物学和认知领域的例子，详细研究了计算和动态系统模型对生物体的适用性。发育形态发生取决于发育组织固有的物质特性，这是一种非计算方式，但细胞分化利用染色质可修改的记忆库和类似程序的函数调用，通过后生动物独有的发育基因共表达系统，具有准计算基础。多吸引子动力学模型被认为不适用于发展的整体特性，并且有人认为，与计算主义一样，动态主义同样不适合解释认知现象。有人提议将大脑和其他神经组织视为具有固有属性的新型可兴奋物质，从而能够增强整个生命之树中基于细胞的基础认知能力。
国家战略储备无法有效应对新冠肺炎疫情，A-04-20-02028
针对我们的报告草案，ASPR 同意我们的第一和第三条建议。ASPR 既不同意也不反对我们的第二、第四、第五和第六条建议。对于这些建议，ASPR 讨论了它为实施我们的建议已经采取或计划采取的行动。ASPR 表示，它成立了工业基地管理和供应链办公室，以应对依赖外国供应链和即时库存策略的风险。ASPR 还表示，库存继续努力明确州、地方、领土和部落合作伙伴的能力，并与他们开发和共享资源。ASPR 继续努力将库存完全整合到 ASPR 中，同时重新启动公共卫生紧急医疗对策企业，并继续与国会合作，争取额外资金。我们赞扬 ASPR 为落实我们的建议而已经采取或正在采取的行动。
漏洞扫描仪无法做供应链安全
物理设备是高度复杂的系统，它依赖数量令人难以置信的组件：正确配置的安全启动设置，维护DBX吊销数据库，Intel Boot Guard功能，TPM，Intel Management Engine（ME），Microsoft System System Guard Secure Launch，System Management，系统管理模式等。任何组件中的错误配置或弱点都会导致整体系统的完整性丧失。相同的原理扩展到系统中的许多组件。例如，即使在完全安全的启动过程之后，缺乏DMA保障措施（PDF）也可以允许攻击者对系统内存的控制。
六个GLP-1RA的有效性和成本效益用于治疗中国2型糖尿病患者，这些患者无法充分控制二甲双胍：一种微模拟模型
方法：估算六个GLP-1RA（埃替肽，loxenatide，lixenatide，lixisenatide，dulaglutide，semaglutide，semaglutide，semaglutide和liraglutide）的成本（美元，美元）和质量调整的寿命（QALY）（QALY）（QALY）（QALY）与Metformin结合使用的2型糖尿病患者（Typuess Mellius Melluss Mellius）（T22）从中国医疗保健系统的角度来看，二甲双胍是基于中国香港集成建模和评估（Chime）仿真模型的离散事件的微仿真成本效益模型。建立了30,000名中国患者的队列，并考虑参数不确定性，进行了50,000次迭代的单向灵敏度分析和概率灵敏度分析（PSA）。方案分析。进行了网络荟萃分析，以比较六个GLP-1RA对HBA1C，BMI，收缩压和舒张压的影响。疗法之间的增量净货币福利（INMB）用于评估成本效益。中国在2021年的人均GDP被用作付费付费门槛。使用广义线性模型来量化糖尿病合并症和HBA1C或BMI的负担之间的关系。