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深入了解遗传学和分子机制
脑积水是一种进行性神经系统疾病，与脑脊液 (CSF) 流动异常有关，导致脑室系统主动扩张。脑积水主要有三种类型，包括非交通性或阻塞性、交通性脑脊液吸收减少和交通性脑积水分泌过多。尽管常用分流手术对脑室扩大进行对症治疗，但患者仍然会出现症状，这表明脑积水的发病机制很复杂，提示该疾病不仅仅是循环过程的紊乱。本综述旨在介绍与先天性疾病相关的人类脑积水的遗传和分子方面，例如 X 连锁脑积水，这是与 L1-CAM 突变相关的最常见的遗传性脑积水形式，以及其他复杂病理，包括原发性纤毛运动障碍和 Dandy-Walker 畸形等常见综合征。重新评估脑积水研究中的现有假设，例如纤毛假说和淋巴流中断，并理解新数据，包括参与脑脊液产生的水通道水通道蛋白 1 (AQP1) 的下调以及神经源性缺陷与组织生物力学之间的相互联系，将为改善人类脑积水的诊断和治疗策略铺平道路。
对电池管理系统上的开放式电线检测进行了更深入的研究
在电池管理系统（BMS）中，单个单元格和电池监视器电路之间存在广泛的接线连接。这些接线连接对于通过细胞监视器进行可靠的细胞参数监视，包括电压，电流，温度和其他连接至关重要。此外，这些接线连接可能是电池被动平衡放电的当前路径或继电器控制信号的传输路径。BMS中要管理的单元格数通常非常大，因此需要使用大量的接线连接。这些接线连接众多，有些甚至很长，因为它们通常需要在不同的印刷电路板（PCB）和PCB和电池组之间跨越（包括许多单独的单个单独的单元）。他们还需要许多连接组件的结合使用。应大力避免BMS中开路的发生。毕竟，如果单元格经历开机，则意味着对其状态的有效监测将被削弱或丢失，而无监测的细胞会对整个BMS构成隐藏的安全危害，并威胁到任何未知时间对系统致命的威胁。确实发生了打开的电线时，主要任务是快速，准确，有效地确定开路的位置并及时提供通知。有效，准确的开放式检测算法将大大提高BMS的可靠性，并促进BMS和电池组的故障排除。在手动故障排除过程中，算法通过算法进行准确的故障定位可以有效地减少许多不必要的重复检查以及拆卸和组装工作。
退休金方案资产 - 深入研究基础设施
近年来，人们对基础设施的兴趣和考虑增加，因为回报对市场周期和经济压力有弹性。通常期望基础设施在低增长，高通货膨胀环境中表现良好，与其他资产类别相比，在通货膨胀环境中提供更稳定的回报。很大一部分基础设施资产包括明确的通货膨胀保护，而没有明确链接的其他资产可能会提供一些隐含的保护。许多基础设施项目的垄断地位以及他们提供的资产和服务的基本性质也可以确保在波动和不确定性时期的稳定回报。长期以来，这种对波动和通货膨胀的韧性已被认为是分配基础设施的潜在好处，但近年来，它已成为现实。
将思想映射在虚拟元元中：对VRCHAT内青年心理健康的最初深入主题探索
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我们的参考号：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 先生/女士尊敬的人士， 有关金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您有关金融服务业生成人工智能（GenA.I.）的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“全民银行金融科技化”计划的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，其中人工智能是重点领域。本文深入分析了金融业目前采用 GenA.I. 的状况，强调了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就支持负责任创新的治理结构和部署方法提出了建议。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何彻底测试 GenA.I.，例如通过新的 GenA.I. Sandb
我们的参考。：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士， 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状，重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就治理结构和部署方法提出了建议，以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试，例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ，并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问，请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致， Carmen Chu 执行董事（银行监管） 附件
深入研究全球规模的水文模拟
1 Civil and Environmental Engineering, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA 2 Earth System Science, Stanford University, Stanford, CA, USA 3 Water Security Research Group, International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Laxenburg, Austria 4 Climate and Livability Initiative, Physical Science and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Saudi Arabia 5 Institute for Environmental Studies （IVM），荷兰阿姆斯特丹的Vrije Universiteit Univeriteit Univeriteit 6月亮灵魂毕业生未来战略，韩国高级科学技术研究所，大韩民国达耶山7生物与环境科学与环境科学与工程部美国加利福尼亚州乔拉
土木工程中人工智能应用的进展和障碍：深入回顾
人工智能 (AI) 已成为各个领域的变革力量，其彻底改变城市建筑的潜力越来越受到认可。本文详细研究了人工智能在公共建筑建设中的应用，强调了其成就、挑战和未来前景。审查涵盖了土木工程的各个方面，包括审查流程、分析、设计、施工管理、岩土工程、交通规划和施工监督。机器学习和遗传算法等人工智能方法被用于分析和设计，以增强流程、预测材料行为和推进医疗保健应用。在施工管理中，人工智能用于项目调度、资源分配、风险评估和安全管理。人工智能的岩土应用提供了精确的土壤特性估计、土壤损伤评估和地基施工改进。先进技术有助于交通规划、交通预测、智能交通系统和基础设施增强。此外，人工智能在公共基础设施的监测和维护方面发挥着至关重要的作用，包括桥梁检查、管道完整性评估以及通过图像处理和数据分析进行早期缺陷检测。尽管取得了重大进展，但人工智能在土木工程中的广泛应用仍然存在挑战，包括数据可用性、人工智能模型定义、道德问题以及协作努力的必要性。应对这些挑战需要研究人员、从业者和政策制定者的共同努力。最终，人工智能与土木工程的融合展示了其提高基础设施系统效率、安全性和可持续性的潜力。本综述总结了当前的知识，强调了挑战，并提出了未来研究的方向，以推进人工智能在土木工程中的融合。
深入加固学习的邀请
培训深层神经网络以最大化目标目标已成为过去十年中成功的机器学习的标准配方。如果目标目标是可区分的，则可以通过监督学习来优化这些网络。对于许多有趣的问题，事实并非如此。共同的目标，例如联合（IOU）的交集，双语评估研究（BLEU）得分或奖励，无法通过超级学习的学习来优化。一个常见的解决方法是定义可区分的替代损失，从而导致相对于实际目标的次优解决方案。强化学习（RL）已成为一种有希望的替代方法，用于优化深层神经网络，以最大程度地提高非微分目标。示例包括通过人类反馈，代码生成，对象检测或控制问题对齐大语言模型。这使得RL技术与较大的机器学习受众相关。然而，由于大量方法以及通常非常理论上的呈现，该主题是在接近的时间密集。在此简介中，我们采用另一种方法，不同于经典的加强学习教科书。我们不关注表格问题，而是引入强化学习作为监督学习的概括，我们首先将其应用于非差异性目标，后来又适用于时间问题。在阅读本教程后，读者只有受监督学习的基本知识，读者将能够理解最先进的深度RL算法（例如近端策略优化（PPO））。
深入了解巴基斯坦的海洋经济
海洋经济的发展依赖于建立和促进以海洋为基础的活动和产业。理想情况下，以海洋为基础的活动包括捕捞渔业和鱼类加工、航运、海上和沿海旅游、造船、船舶修理和海洋设备、海上石油和天然气生产和勘探、港口设施、疏浚和装卸。最先进的科学技术创新在推动以海洋为基础的产业和活动方面发挥着关键作用。主要的以海洋为基础的产业包括深海石油和天然气开采、海洋水产养殖、海洋监测和控制、海上潮汐能、波浪能和风能、海底矿物和金属开采以及海洋生物技术。在不久的将来，新兴产业也将加入这一类别，例如海洋保护区管理以及碳捕获和储存 (CCS)（经合组织，2016 年）。
增强医疗保健中的网络安全：机器学习和深入学习策略用于医学事物的入侵检测
摘要：物联网越来越多地用于医疗保健中，从而导致医学事物的迅速增长。该技术极有帮助监测患者并收集数据进行治疗。但是，这种技术组合也引入了重大的安全威胁，尤其是侵入医学事物（IOMT）系统的风险。本文评估了机器学习和深度学习如何改善IOMT的入侵检测系统。本文回顾了当前在入侵检测系统（IDS）中使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的使用，重点是检测IOMT中异常活动及其有效性的系统。通过比较传统和较新的模型，例如PCA-GWO混合模型，这项研究强调了设计和改进模型以识别安全威胁的重要性。研究发现，尽管ML和DL为检测入侵提供了强大而有效的解决方案，但它们还面临计算需求，数据收集和隐私方面的挑战，并使模型易于解释。进一步的研究可以帮助改善这些领域，包括最佳算法，收集数据的法律方法以及使用高级加密和联合学习，以平衡效率与隐私。本文得出结论，优化的ML和DL技术可以大大提高IOMT的安全性，从而确保关键的医疗数据保持完整和私密。