XiaoMi-AI文件搜索系统
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摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
人工智能在游戏算法中的应用
摘要人工智能（AI）技术的快速发展对游戏行业产生了重大影响，从而提高了玩家的体验和开发人员的效率。本评论探讨了关键问题，例如改善游戏互动性和通过AI的挑战，并应对游戏开发中的技术挑战。它研究了游戏算法中AI的历史，当前状态和未来趋势及其对行业的影响。AI在游戏中创造响应，决策，机器学习和程序内容产生等技术，创造了响应，适应性和挑战性的体验。理论模型，例如有限状态机器，行为树和神经网络对于这些应用至关重要。重大的研究突破包括使用Alphago和OpenAI五的加强学习，通过自然语言处理的深度卷积神经网络进行视觉处理的进步以及增强的对话系统。自适应游戏设计，包括动态难度调整（DDA）和玩家行为分析，使游戏体验个性化。新兴趋势指出，在复杂的AI对手，跨平台支持以及改进的虚拟和增强现实游戏中，AI的进一步集成。实时内容产生和自动化游戏设计有望降低开发成本并促进创新。AI在游戏测试和质量保证中的作用也在扩大，以确保稳定性和性能。总的来说，游戏中的AI正在朝着更大的智力，个性化和自动化发展，对玩家的富裕，更具互动性和沉浸式体验。
尼日利亚宪法中的免疫条款
本文批判性地审查了1999年《尼日利亚联邦共和国宪法》第308条所述的免疫条款，该条款授予总统，副总统，州长和副州长在任职期间免除民事和刑事诉讼的豁免权。这项研究探讨了尼日利亚法律中免疫的历史起源，将其根源追溯到英国普通法和殖民遗产。通常，免于法律程序的概念是对现代法律文明的憎恶。这类免疫力的起源可以追溯到绝对君主时代的时代，因为人们认为国王不会做错，因此主权免疫术语“行政免疫”一词是派生型。通过对相关文献的全面审查，本文着重介绍了关键的理论观点，包括支持者的支持者的论点，这些人认为免疫条款确保了政府的稳定并保护了公职人员免受政治骚扰的影响，并认为该条款赋予腐败和侵害官员的官员的反对者。本文还解决了道德主义思想流派提出的道德问题，该学院认为，免疫条款破坏了法律面前的平等原则，并使尼日利亚政治精英之间的不可接免的文化永存。这项研究强调了对豁免条款进行多学科评估的必要性，考虑到其法律，政治，社会和经济影响。总而言之，本文呼吁进行宪法审查，以限制免疫范围或废除豁免权，以确保公职人员在任职期间对其行为负责。
有希望的抗肿瘤活性和联合疗法中ivonescimab的安全性
Miami, Florida, September 16, 2024 – Summit Therapeutics Inc. (NASDAQ: SMMT) (“Summit,” “we,” or the “Company”) today announced that data for the novel, potential first-in-class investigational bispecific antibody, ivonescimab, was presented at the 2024 European Society for Medical Oncology Annual Meeting (ESMO 2024) in Barcelona, Spain, including两次演讲和一张海报，包括晚期三阴性乳腺癌（TNBC），复发 /转移性头部和颈部鳞状细胞癌（HNSCC）和转移性微片剂稳定（MSS）结直肠癌（CRC）的两次介绍。生成数据的每个试验都是由Akeso Inc.（HKEX代码：9926.HK）赞助的II期研究，并由Akeso生成和分析。基于这些II期数据集的结果以及2024年前早些时候宣布的数据，包括早期非小细胞肺癌和胆道癌症，萨米特打算探索在转移性非小细胞肺癌中，在转移性非小细胞肺癌中，在其阶段III临床试验中，在转移性非小细胞肺癌中的实体瘤环境中的IVONESCIMAB的进一步临床开发。转移性MSS大肠癌第一次口腔介绍是由Sun Yat-Sen University的Yanhong Deng博士提出的。介绍的标题为“有或没有Ligufalimab的ivonescimab的功效和安全性，与FOLFOXIRI（化学疗法）作为转移性CRC的一线治疗，介绍了AK112-206的当前数据，包括来自该单一区域，多中心，II阶段的患者的AK112-206的数据，包括来自AK112-206的数据。 （NCT05382442）。该研究旨在评估被随机分配接受ivonescimab和folfoxiri的患者，其中有或没有Ligufalimab（抗CD47单克隆抗体）。请注意，Ligufalimab或AK117是Akeso专有的研究产品，未经任何监管机构批准，并且Summit没有任何许可证或所有权。截至2024年2月29日，22名患者接受了Ivonescimab加上Folfoxiri（“ A组”，中位随访时间为9个月）； 18例患者接受了ivonescimab加上Ligufalimab加上Folfoxiri（“ B组”，中位随访时间为9.6个月）。
草药在癌症补充和替代疗法中的作用：评论 Elham F. Hamzah 1 , Ahmed Neema AL-Mussawy 2 , Rawaa SA
草药在补充和替代癌症疗法中的作用：评论 Elham F. Hamzah 1、Ahmed Neema AL-Mussawy 2、Rawaa SA AL-Azawi 2、HHK Al-Shukri 3* 1 巴比伦大学汉谟拉比医学院临床生物化学系，51002 Hillah，巴比伦，伊拉克 2 卡西姆格林大学科学学院，51013，巴比伦，伊拉克 3 卡西姆格林大学兽医医学院，51013，巴比伦，伊拉克 *通讯作者：HHK Al-Shukri 卡西姆格林大学兽医医学院，51013，巴比伦，伊拉克 文章历史 收到日期：2024 年 7 月 14 日 接受日期：2024 年 8 月 22 日 发表日期：2024 年 8 月 27 日摘要：背景：癌症患者越来越多地寻求补充和替代疗法 (CAM) 来补充常规疗法。草药是 CAM 的重要组成部分，人们对其潜在的抗癌特性越来越感兴趣。目的：本综述严格审查了草药在癌症管理中的作用，探索其作用机制、临床证据、与传统疗法的协同作用潜力、挑战和观点以及患者观点。方法：使用 PubMed、Google Scholar 和其他相关数据库进行全面的文献检索。回顾了研究草药在癌症管理中的机制、功效、安全性和患者体验的研究。结果：草药表现出多种作用机制，包括抗增殖、抗血管生成和免疫调节作用。临床证据表明某些草药（如姜黄素和人参）在改善治疗结果和减少副作用方面具有良好的效果。然而，安全问题以及标准化和质量控制的需求仍然是挑战。结论：草药具有作为癌症管理补充疗法的潜力，提供了一种整体方法，可以增强患者的能力并改善他们的生活质量。进一步的研究对于优化它们与传统疗法的结合、确保安全性以及为其临床应用制定循证指南至关重要。关键词：草药、癌症、姜黄素、癌症疗法、人参。引言 1. 草药抗癌作用的分子途径
le/eecs 4171 3.00算法中的高级主题
这是算法设计和分析的高级课程。该课程使学生了解了算法的设计，分析，应用和限制方面的各种主题。我们涵盖了精确算法（例如，流量，匹配，字符串算法），近似算法（图形问题，背包），随机算法（例如，原始算法，随机步行，随机步行）几何算法（几何算法）（convex hull，convex hull，ge-emet artig artig artig artig），流动算法（con）算法（滑雪租赁，搜索，分页和遗憾最小化），线性编程（算法和应用程序）以及算法公平性。
在环境法中使用生成式人工智能的伦理问题
生成式人工智能工具的迅速出现，对环境律师、顾问和政府机构提出了挑战，他们需要确定何时以及如何负责任地将这些工具整合到他们的实践中。生成式人工智能可以根据用户的提示和问题生成新内容，包括文本、图像、音频、视频和软件代码。[1] 但为了保持高道德标准，律师有必要了解这项不断发展的技术的细微差别。美国律师协会于 7 月发布的正式意见 512 强调了这一必要性，并提供了如何履行使用人工智能工具相关的道德责任的指导。[2] 本文探讨了生成式人工智能在环境法实践中的伦理影响，并探讨了它带来的挑战和机遇。概述最近的发展，包括 OpenAI 的生成式人工智能软件 ChatGPT 于 2022 年发布，增强了人工智能的能力。[3]美国律师协会已经认识到，“2023 年代表了人工智能在生活各个方面（包括法律实践）应用的巨大转变。”[4] 作为回应，包括纽约、德克萨斯、伊利诺斯、佛罗里达和加利福尼亚在内的律师协会以及法官[5] 已开始通过发布正式意见和指导来解决人工智能的道德影响。[6] 尤其是美国律师协会的正式意见 512 为人工智能的道德使用提供了重要见解，强调了法律专业人士负责任地使用这些工具的必要性。法律服务提供商已开始利用生成式人工智能来增强其平台。例如，一个生成式人工智能平台将人工智能集成到 Microsoft Word 中，允许从业者访问向美国证券交易委员会提交的公开协议以及内部数据库。[7] 一些提供商允许律师定制软件以模仿自己的写作风格并从文档中学习。[8]其他一些公司帮助律师预测案件结果并简化法律研究，[9] 对合同进行尽职调查，[10] 提供虚拟接待员，[11] 甚至协助客户接收和文档自动化。[12] 环境律师可以从头开始训练大型语言模型或 LLM——一种能够理解和生成自然语言的生成式人工智能。虽然这需要大量高质量数据，[13] 但与在线生成式人工智能软件相比，它提高了用户安全性。[14] 这种改进的安全性由构建定制 LLM 的公司大肆宣传，以
心脏疾病预测的机器学习算法中基于性别的性能差异：探索性研究
背景：人工智能中的偏见引起了人们的关注，算法表现不平等在整个刑事司法，教育和福利服务领域都被暴露出来。在医疗保健中，跨人群群体的算法不平等的性能可能会扩大健康不平等。 目的：在这里，我们识别和表征心脏病学算法中的偏见，专门研究用于管理心力衰竭的算法。 方法：第1阶段涉及与心脏机器学习（ML）算法有关的PubMed和Web Science的文献搜索。 评估了建立ML模型以预测心脏病的论文，以评估其对模型性能中人口偏见的关注，并保留了开源数据集以进行调查。 确定了两个开源数据集：（1）加利福尼亚大学尔湾分校心力衰竭数据集和（2）加利福尼亚大学欧文分校冠状动脉疾病数据集。 我们复制了已报告这些数据集的现有算法，对它们进行了对算法性能的性偏见进行了测试，并评估了一系列补救技术，以减少不平等的功效。 由于诊断不足和缺失的治疗机会的临床意义，特别注意假阴性率（FNR）。 结果：在第1阶段，我们的文献搜索返回了127篇论文，有60条符合完整审查的标准，只有3篇论文强调了算法性能的性别差异。 在报告性别的论文中，数据集中女性患者的代表性不足。在医疗保健中，跨人群群体的算法不平等的性能可能会扩大健康不平等。目的：在这里，我们识别和表征心脏病学算法中的偏见，专门研究用于管理心力衰竭的算法。方法：第1阶段涉及与心脏机器学习（ML）算法有关的PubMed和Web Science的文献搜索。评估了建立ML模型以预测心脏病的论文，以评估其对模型性能中人口偏见的关注，并保留了开源数据集以进行调查。确定了两个开源数据集：（1）加利福尼亚大学尔湾分校心力衰竭数据集和（2）加利福尼亚大学欧文分校冠状动脉疾病数据集。我们复制了已报告这些数据集的现有算法，对它们进行了对算法性能的性偏见进行了测试，并评估了一系列补救技术，以减少不平等的功效。由于诊断不足和缺失的治疗机会的临床意义，特别注意假阴性率（FNR）。结果：在第1阶段，我们的文献搜索返回了127篇论文，有60条符合完整审查的标准，只有3篇论文强调了算法性能的性别差异。在报告性别的论文中，数据集中女性患者的代表性不足。没有论文调查种族或种族差异。在第2阶段，我们重现了文献中报道的算法，对于数据集为1和85.72％（随机森林模型）的数据集为1和85.72％（SD 1.75％）的平均精度为84.24％（SD 3.51％）。对于数据集1，在16个实验中，女性患者的FNR明显更高，达到了统计显着性的阈值（–17.81％至–3.37％； p <.05）。 在16个实验中，有13例男性患者（–0.48％至 +9.77％; p <.05）中的男性患者的假阳性差异很小。 我们观察到男性患者疾病的过度预测（较高的假阳性率）和女性患者疾病的预测不足（较高的FNR）。 性质重要性的性别差异表明，特征选择需要根据人口统计学量身定制。 结论：我们的研究暴露了心脏ML研究中的显着差距，强调，女性患者的算法不良表现不佳在已发表的文献中被忽略了。 我们的研究量化了算法性能中的性别差异，并探讨了几种偏见来源。 我们发现，在用于训练算法，确定模型错误率中的性别偏见的数据集中，女性患者的人数不足，并证明了一系列补救技术无法解决存在的不平等现象。对于数据集1，在16个实验中，女性患者的FNR明显更高，达到了统计显着性的阈值（–17.81％至–3.37％； p <.05）。在16个实验中，有13例男性患者（–0.48％至 +9.77％; p <.05）中的男性患者的假阳性差异很小。我们观察到男性患者疾病的过度预测（较高的假阳性率）和女性患者疾病的预测不足（较高的FNR）。性质重要性的性别差异表明，特征选择需要根据人口统计学量身定制。结论：我们的研究暴露了心脏ML研究中的显着差距，强调，女性患者的算法不良表现不佳在已发表的文献中被忽略了。我们的研究量化了算法性能中的性别差异，并探讨了几种偏见来源。我们发现，在用于训练算法，确定模型错误率中的性别偏见的数据集中，女性患者的人数不足，并证明了一系列补救技术无法解决存在的不平等现象。
在基于扩散的生成语音增强方法中，仅从增强语音信号的输出Si-SDR估计
摘要 - 已引入了一种新的生成模型，基于扩散的生成模型（DGM），以增强语音。语音增强的有效性取决于各种因素，例如信噪比和噪声类型。在无法获得干净的参考信号的实际情况下，希望监视语音增强方法的有效性。本研究仅使用增强的语音信号调查了基于DGM的语音增强有效性的可能性。它提出了通过采用多个增强信号的相对差异的倒数来估计增强语音信号的标准不变信号渗透率。索引术语 - 言语增强，基于扩散的生成模型，增强语音信号的逆相对差异，si-sdr