本正式销售通知本身并不构成对债券的投标邀请,而仅仅是本文所述债券的销售通知。投标邀请通过本正式销售通知、初步正式声明和随附的正式投标表格进行。本正式销售通知中包含的信息完全符合初步正式声明中包含的详细信息。正式销售通知 8,000,000 美元 特拉维斯县水利控制和改善区号。18(位于德克萨斯州特拉维斯县的德克萨斯州政治分支机构)水系统收入债券,2025 系列投标截止日期:2025 年 1 月 13 日星期一上午 10:00,CST 投标授予日期:2025 年 1 月 13 日星期一中午 12:00,CST 债券仅由特拉维斯县水资源控制和改善区承担。18 不是特拉维斯县、奥斯汀市、德克萨斯州或除该区以外的任何实体的义务。该区希望将债券指定为“合格
人工智能 (AI) 被定义为通过数字计算机或机器人系统模拟人类智能,已成为当前对话中的热门话题。人工智能的一个子类别是深度学习,它基于模仿人类突触可塑性和分层大脑结构的复杂人工神经网络,并使用大规模数据处理。乳房筛查程序中的基于人工智能的图像分析显示出不逊色的灵敏度,通过预先选择正常病例可将工作量减少高达 70%,与人类双读相比,召回率降低 25%。与黄金标准:人类判断相比,ChatGPT (OpenAI) 等自然语言程序在建议和决策方面的准确率达到 80% 甚至更高。这还不能满足医疗产品在患者安全方面的必要要求。人工智能的主要优势在于它可以比人类更快地执行常规但复杂的任务,并且错误更少。医疗保健领域的主要问题是人工智能系统的稳定性、网络安全、责任和透明度。人工智能的更广泛使用可能会影响医疗保健领域的人类工作并增加技术依赖性。人工智能在兽医学中的应用才刚刚开始向性能更佳的更好形式发展。要让人工智能保持正轨,就必须使用有意义的原始数据对人工智能系统进行负责任的训练,并开展科学研究来分析其在现实世界中的表现。为了降低重大风险,必须在积极推广和开发质量有保证的人工智能系统与谨慎监管之间取得平衡。人工智能监管最近才被纳入跨国法律框架,因为欧盟的《人工智能法案》是第一个于 2023 年 12 月发布的综合法律框架。如果人工智能系统被认为对人们的基本权利构成明显威胁,它们将被禁止。利用人工智能并将其与人类智慧、同理心和情感相结合将成为未来兽医学进一步取得丰硕成果的首选方法。
摘要 现有文献尚未完全解释中国对人工智能 (AI) 伦理风险观点的变化。本文开发了一种实践社区 (CoP) 方法来研究中国在人工智能领域的政策制定。研究结果表明,中国对人工智能的伦理方法源自来自三个领域(政府、学术界和私营部门)的相对稳定的参与者群体的实践交流。中国的这个 CoP 由政府参与者积极培育和领导。本文提请关注其成员在集体情境学习和解决问题过程中的 CoP 配置,这些配置为中国对人工智能的伦理关注的演变提供了信息。通过这种方式,本文展示了实践导向的方法如何有助于解读中国的人工智能治理政策。
摘要简介:预计未来几年眼科领域对临床服务的需求将会上升。人工智能,尤其是基于机器学习的系统,在优化医疗诊断、预测分析和临床状况管理方面表现出了巨大的潜力。眼科一直处于这场数字革命的前沿,为将这些系统整合到临床工作流程中开创了先例。涵盖的领域:本综述讨论了机器学习工具在眼科临床实践中的整合。我们讨论了围绕伦理考虑、监管和临床治理的关键问题。我们还强调了与临床采用和可持续性相关的挑战,并讨论了互操作性的重要性。专家意见:临床整合被认为是实施过程中最具挑战性的阶段之一。成功的整合需要多个利益相关者围绕结构化治理框架采取协作方式,并强调医疗保健提供者以及设备和软件开发商之间的标准化。
尽管人们因在不平等上的工作而被授予诺贝尔普尔(Nobelpriess),这错误地暗示了关闭,但我们将争辩说他们的研究是不完整的。一个人不能从2022年诺贝尔家的贝尔实验研究中得出结论,即爱因斯坦地区被排除在物理现实中。无法通过开始对什么是物理现实的形而上学讨论来避免这种结论。结论是数学。让我们开始注意与Nagata和Nakamura一起写的发表论文,[6]。在这里,对CHSH的数学进行了批判性检查,并解释了有效的反示例。值得注意的是,诺贝尔委员会选择忽略它。有人可能会想知道要限制委员会的观点(社会)力量。在[7]中,一种统计方式被解释为局部违反了CHSH,概率非零。针对[7]的批评绝对没有触及其结论。有可能以非零的概率在本地违反CHSH。其他研究(例如[8]和[9])也正确地表达了对贝尔的公式和实验的怀疑。显然,委员会认为我们都胡说八道。尽管如此,本作者仍然有足够的理由怀疑这种委员会已应用的搜索范围。此外,更重要的是,我们可以设置以下新的分析形式。让我们注意到,通过允许设置A
1。超人类主义:社会和哲学运动。(2023)。访问:2023年10月12日:https://www.britannica.com/topic/transhumanism#ref1308463。2。Crowson MG,Lin V,Chen JM,Chan TC:机器学习和人工耳蜗 - 机遇和挑战的结构化审查。耳醇神经醇。 2020,41:e36-45。 10.1097/Mao.00000000002440 3。 Waltzman SB,Kelsall DC:使用人工智能编程人工耳蜗。 耳醇神经醇。 2020,41:452-7。 10.1097/mao.0000000000002566 4。 Wathour J,Govaerts PJ,Lacroix E,NaïmaD:在经验丰富的耳蜗植入患者中使用人工智能的CI编程拟合工具的效果。 耳醇神经醇。 2023,44:209-15。 10.1097/Mao.0000000000003810 5。 张X,Ma Z,Zheng H等。 :脑部计算机界面和人工智能的组合:应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020,8:712。 10.21037/atm.2019.11.109耳醇神经醇。2020,41:e36-45。10.1097/Mao.00000000002440 3。Waltzman SB,Kelsall DC:使用人工智能编程人工耳蜗。耳醇神经醇。 2020,41:452-7。 10.1097/mao.0000000000002566 4。 Wathour J,Govaerts PJ,Lacroix E,NaïmaD:在经验丰富的耳蜗植入患者中使用人工智能的CI编程拟合工具的效果。 耳醇神经醇。 2023,44:209-15。 10.1097/Mao.0000000000003810 5。 张X,Ma Z,Zheng H等。 :脑部计算机界面和人工智能的组合:应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020,8:712。 10.21037/atm.2019.11.109耳醇神经醇。2020,41:452-7。10.1097/mao.0000000000002566 4。Wathour J,Govaerts PJ,Lacroix E,NaïmaD:在经验丰富的耳蜗植入患者中使用人工智能的CI编程拟合工具的效果。耳醇神经醇。 2023,44:209-15。 10.1097/Mao.0000000000003810 5。 张X,Ma Z,Zheng H等。 :脑部计算机界面和人工智能的组合:应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020,8:712。 10.21037/atm.2019.11.109耳醇神经醇。2023,44:209-15。10.1097/Mao.0000000000003810 5。张X,Ma Z,Zheng H等。 :脑部计算机界面和人工智能的组合:应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020,8:712。 10.21037/atm.2019.11.109张X,Ma Z,Zheng H等。:脑部计算机界面和人工智能的组合:应用和挑战。Ann Transl Med。 2020,8:712。 10.21037/atm.2019.11.109Ann Transl Med。2020,8:712。10.21037/atm.2019.11.109
癌症是导致死亡的主要原因之一,仅 2018 年一年就导致全球 960 万人死亡。尽管存在多种癌症治疗方法,但它们通常伴有严重的副作用和高毒性,因此该领域还有很大的发展空间。近年来,人们从植物和天然生物资源中提取了多种植物化学物质,并使用体外和体内临床前模型系统对各种人类恶性肿瘤进行了测试。小豆蔻宁是一种从高良姜属植物中提取的查耳酮,是一种天然治疗剂,在体外培养系统和异种移植小鼠模型中,它对人类癌细胞系(包括乳腺癌、肺癌、结肠癌和胃癌)具有抗癌和抗炎作用。以前,小豆蔻宁被用作治疗胃病、腹泻、胰岛素抵抗、顺铂治疗的肾脏保护、血管舒张剂和抗伤害药的天然药物。众所周知,该化合物通过参与 Wnt/β-catenin、NF-κB 和 PI3K/Akt 通路来抑制增殖、迁移、侵袭并诱导细胞凋亡。小豆蔻宁良好的生物安全性和药代动力学特性使其成为开发抗癌剂的有吸引力的分子。本综述总结了小豆蔻宁作为抗癌剂对抗多种人类恶性肿瘤的化学预防能力。
第四次工业革命 (4IR) 的科学研究和技术进步主题对于神学和教会历史来说并不陌生。1 启蒙运动时期,科学与教会之间发生了科学和哲学争论,产生了两种理解现实的方法:(1)有神论世界观,目的论地接受自然和智能设计;(2)物质解读世界,不需要超然的神灵(Barret 2000;Gillespie 2008)。看起来,第四次工业革命对世界和人类的本质没有形而上学的倾向。2 或许,推动人们接受唯物主义关于现实本质的哲学底蕴和认识论以及唯物主义中所包含的哲学底蕴和认识论被接受为当今定义现实的思想流派。
近年来,国家支持的项目试图提高残疾人的社会参与度。然而,即使是患有运动神经元疾病 (MND)、全滑行状态 (TSD) 等神经肌肉疾病的人,其沟通能力也会受到干扰。脑机接口 (BBA) 已有几十年的历史,研究数量呈指数级增长,目前正在开发中,以使患有此类疾病的人能够与周围环境进行交流。拼写系统是 BBA 系统,它可以检测人们在屏幕上的字母和数字矩阵上关注的字母,并通过应用程序将其转换为文本。在这种情况下,通过屏幕上字母的随机闪烁,它旨在检测由于刺激而导致大脑中发生的电变化。研究表明,个体遇到的刺激会导致 EEG 信号中出现一个振幅,称为 P300,介于 250 到 500 毫秒之间。脑机接口通过 EEG 信号为因中风或神经退行性疾病而行动受限的个体提供环境互动。 EEG 信号的多通道结构既增加了系统成本,又降低了处理速度。因此,通过在过程中检测更多活动电极来降低系统成本,可以提高人们的可访问性。在此背景下,在电极选择中使用优化技术,通过随机选择方法确定最有效的通道。在研究中,使用基于群体的优化技术之一的粒子群优化算法与两个分类器(SVM 和 Boosted Tree)一起使用,并确定了八个最常选择的通道,以提高系统在速度和准确性方面的性能。
摘要 — 数据整理任务(例如从各种来源获取和链接数据、转换数据格式和更正错误记录)可占典型数据工程工作的 80%。尽管机器学习和人工智能兴起,但数据整理仍然是一项繁琐且手动的任务。我们引入了 AI 助手,这是一类半自动交互式工具,用于简化数据整理。AI 助手通过推荐合适的数据转换来指导分析师完成特定的数据整理任务,该转换尊重通过与分析师交互获得的约束。我们正式定义了 AI 助手的结构,并描述了将数据清理视为优化问题的现有工具如何符合定义。我们为四种常见的数据整理任务实现了 AI 助手,并通过利用它们遵循的通用结构,使数据分析师可以在数据科学的开源笔记本环境中轻松访问 AI 助手。我们通过三个示例场景对我们的 AI 助手进行了定量和定性评估。我们表明,统一的交互式设计可以轻松执行手动或使用全自动工具难以完成的任务。