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用更智能的AI
抽象的人工智能（AI）是计算机科学的主要分支，该分支允许高级机器解释和分析研究医学领域的近期CHALLENGES的复杂医疗保健数据。在该系统文献综述中检查了医疗保健中AI应用的当前状态，强调了技术的成就，困难和潜力。通过对同行评审的出版物进行广泛的分析，强调了在卫生保健环境中使用的AI技术广度，例如机器人，计算机视觉，机器学习和自然语言处理。它讨论了定制的医学，预测分析，疾病检测和治疗计划如何只是AI驱动技术正在转变的医疗保健提供领域。根据投资银行Goldman Sachs的研究，可以用人工智能（AI）代替3亿全职员工。在美国和欧洲，它可能会取代25％的劳动职责，但这也可能导致生产率提高和新工作的创造。此外，最终可能会导致生产产品和服务的全球年度价值增长7％。此外，纸质项目大约有25％的所有雇用可能完全由AI执行，而在美国和欧洲，三分之二的工作”受到了一定程度的AI自动化。“根据OpenAI和宾夕法尼亚大学的研究，受过劳动力自动化影响的最有可能受到劳动力自动化的群体是每年受过教育的白领工人。根据麦肯锡全球研究所的研究，数字化，机器人和人工智能的发展，可能需要全球至少14％的工人在2030年之前换工作。
更正和澄清报告
简介 更正和澄清报告 (CCR) 是 Green Seal 对所有对 Green Seal 标准所作非实质性修改的公开记录。由于 CCR 对标准的影响较小，因此无需经过公众意见征询流程。实质性变更可能会提高或降低健康和环境领导力的标准，而这些变更则需要经过 Green Seal 严格的利益相关者参与流程，包括 30 天的公众意见征询期。 CCR 的发布时间表 更正和澄清报告每季度的最后一个星期五发布一次（目前为 1 月、4 月、7 月和 10 月）。这些报告可在 Green Seal 的网站上获取。 1 标准的版本号 虽然标准的文本经过澄清或更正，但标准的版本号（例如，GS-8 标准，第 5.5 版）在更正和澄清报告之后保持不变。我们基于利益相关者的流程虽然非实质性变更不会公开征求公众意见，但 Green Seal 仍然欢迎利益相关者就标准文本的所有问题提出意见。我们鼓励任何感兴趣的一方或个人通过 Green Seal 的网站联系表、电子邮件或电话提交对 Green Seal 标准的反馈。澄清 Green Seal 会定期发现标准文本中的问题。在某些情况下，要求的措辞可能会导致误解。在这些情况下，Green Seal 会通过删除或添加文本来澄清标准文本。澄清背后的意图和原因总结在更正和澄清报告中。更正 Green Seal 标准会接受定期的质量审查，在此期间可能会发现错误。错误的示例包括拼写错误、语法错误、文本放错位置、信息遗漏以及标准内的不一致之处。错误的背景和更正的解释总结在更正和澄清报告中。有关 CCR 内红线文本的信息 CCR 使用与绿色印章标准修订提案一致的格式来描述标准的先前版本和当前版本之间的差异。
更深层的2024-Nobel-pribe-in-phy-in-phy-in-phyming-...
摘要：细胞衰老越来越被认为是癌症的标志，反映了其与衰老和炎症的关联，其作用是对消除管制的增殖和致癌应激的反应，以及癌症治疗的诱导。虽然治疗诱导的衰老（TIS）与耐药性，复发，转移和正常组织毒性有关，但TIS也具有增强治疗反应并刺激抗肿瘤免疫力的潜力。在这篇综述中，我们研究了衰老细胞（SNC）的Jekyll和Hyde性质，重点是表达与衰老相关的分泌表型（SASP）时如何通过自身分泌和旁分泌机制调节肿瘤微环境。通过SASP，SNC可以介导对癌症疗法的抗药性和反应。 为了满足癌症免疫疗法的未满足潜力，我们考虑SNC如何影响肿瘤炎症并作为增强抗肿瘤免疫反应的抗原来源。 这种新观点提出了基于TI的治疗方法，以增强免疫检查点阻滞。 最后，我们描述了减轻衰老的有害影响的策略，例如调节SASP或靶向SNC持久性，这可能会增强癌症治疗的整体益处。通过SASP，SNC可以介导对癌症疗法的抗药性和反应。为了满足癌症免疫疗法的未满足潜力，我们考虑SNC如何影响肿瘤炎症并作为增强抗肿瘤免疫反应的抗原来源。这种新观点提出了基于TI的治疗方法，以增强免疫检查点阻滞。最后，我们描述了减轻衰老的有害影响的策略，例如调节SASP或靶向SNC持久性，这可能会增强癌症治疗的整体益处。
Λ型原子系统中双模压缩光场的暗度
自量子光学诞生之初，人们就知道光学状态的非经典特性（如压缩、反聚束和纠缠）易受衰减影响 [1]。通过衰减器（有损通道）传播时，光学状态的量子特征与环境共享，并在追踪环境时丢失。因此，人们长期以来一直努力减少制备和操纵这些状态时的损失，以增强其在量子信息处理 [2]、量子计量 [3] 和其他应用中的实用性。在本文中，我们挑战了这一范式，展示了一类非经典纠缠光态，它们不仅可以在衰减介质中传播而不受损失的影响，而且是由于这些损失而产生的。也就是说，任何其他状态进入并传播通过该介质后，都会转换为该家族中的状态。我们将这些状态称为光学暗态（ OD ），类似于原子的暗态，原子的暗态虽然与原子跃迁共振，但不吸收光。与原子暗态类似， OD 态出现在 Λ 形原子系统中。两个基态通过两对场以类似拉曼的方式相互耦合。在每对场中，一个场是量子，另一个场是强激光（图 1 ( a )）。通过这种方式，量子场直接与原子基态相互作用：模式 ˆ a 下光子的吸收会将光子从能级 ∣ ñ 1 转移到能级 ∣ ñ 2 ，而模式 ˆ b 具有相反的效果。当两种模式都充满光子时，这些过程会叠加发生。此外，如果这些模式的状态是具有特定压缩参数（由光学模式和物质之间的有效耦合常数之比决定）的双模压缩真空（TMSV），则这两个过程会发生干涉相消，从而有效地阻止原子态和光学态的相互作用。然后，即使基态相干性衰减，该 OD 态也会在这种原子的气体中传播而不会发生任何损失或演变。这里研究的现象的物理与 [ 4 , 5 ] 的物理密切相关，其中两个宏观原子集合的纠缠是由耗散现象驱动的。事实上，正如我们在下面展示的，它们是产生光和原子纠缠态的相同的过程。
利用 Essential AI 设计更智能、更安全的汽车
AKIDA 驱动的智能传感器：范围为 250 至 400 米的智能传感器被放置在车顶、格栅后面、后视镜内以及嵌入在后窗或后挡板中。这些智能传感器实时分析整个数据量大的输入图像，并使用嵌入式 AI 加速器从特定感兴趣区域智能地提取有意义的信息。AKIDA AI 加速器：通过将推理限制在 ROI，AKIDA AI 加速器可帮助 LiDAR 系统更有效地检测移动车辆、行人、动物和物体。此外，智能传感器上的 AKIDA AI 加速器通过最小化发送到嵌入在 ADAS ECU 中的 AI 加速器的推理数据包的大小和复杂性来减少延迟。ADAS ECU：嵌入在 ADAS ECU 中的 AKIDA AI 加速器进一步分析可操作的 LiDAR 推理数据，以精确分类和识别车辆、行人、动物、路牌和物体。通过优化推理数据，AKIDA 消除了对通用 CPU 和 GPU 等计算和能耗密集型硬件的需求，这些硬件会增加 LiDAR 系统的尺寸和重量。
提供更安全、更智能的工程 2022 年 6 月
许多 PI 和项目负责人获得了备受瞩目的研究任命和奖项，反映了他们在科学界的高度认可。Mark Girolami（2017 年至 2021 年数据中心工程项目主任）和 Jennifer Whyte（数据中心工程大挑战领导者）均被授予皇家工程院研究主席。Mark Girolami 当选为剑桥大学 Kirby Laing 爵士土木工程教授，接替 Robert Mair 勋爵，并于 2021 年被任命为图灵的第一任首席科学家。Julie McCann（大挑战领导者）是 PETRAS 国家物联网系统网络安全卓越中心的副主任。Omar Matar（战略领导者）和 Leroy Gardner（研究员）当选为皇家工程院院士。Theo Damoulas（2019-21 年副项目主任兼小组组长）荣获 EPSRC 颁发的一项高度挑剔的图灵 AI 加速奖学金，并晋升为华威大学计算机科学与统计学教授。