XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System潜在地
基于中小微型企业发展...
摘要。创意经济是从基于创造力的基本模式发展而来的，创造力可以潜在地促进一个地区的经济增长，尤其是微型和中小型企业 (UMKM)。该模型是一种协作理念和价值，是一种基于创造力实现经济增长可持续性的概念，由 Howkins 通过艺术和创新发展而来。使用无限的资源，包括可以支持当地潜在发展并发挥其经济价值的创意、人才和创造力。在这个 (数字) 创意时代，一种产品的经济价值不再由原材料或生产系统 (如工业时代) 决定，而是由创造力和创新创造以及先进技术决定。本研究重点是创意经济概念如何应用于面包和当地蛋糕生产。所用方法是使用矩阵方法的 SWOT 分析进行案例研究。结果将清晰地描绘出生产面包和蛋糕的当地 UMKM 的创意经济和业务发展。关键词：创意经济、微型和中小型企业 (UMKM)、产品创新。
2025年生命科学展望
2025 年的关键驱动因素包括潜在的借贷成本降低、大型制药公司迫在眉睫的 3000 亿美元专利悬崖带来的渠道压力，以及特朗普政府领导下的联邦贸易委员会预计将恢复监管规范，所有这些因素都有望更好地促成更大规模的变革性交易。肿瘤学、放射性药物和心脏代谢疾病等治疗领域（尤其是受到 GLP-1 药物（2024 年市场规模为 500 亿美元）成功的推动）可能会出现更活跃的活动。值得注意的是，GLP-1 药物的影响预计将超出传统治疗领域，通过潜在地减少对减肥手术和其他肥胖症治疗的需求，以及肥胖伴随的代谢功能障碍（例如胰岛素抵抗）引起的疾病的治疗，影响医疗设备和外科手术等相关市场。
第1部分 - 圣安东尼奥乳腺癌的亮点...
年度SABC将多阶段管理的原理与乳腺癌中的病原体病理学基础的基础科学结合在一起。第46届会议在美国德克萨斯州圣安东尼奥市的亨利·B·冈萨雷斯会议中心举行，于12月5日至9日。专题讨论会提供了一系列基本，转化和临床科学的介绍。潜在地改变的重要试验经常被认为是迟来的新闻，并在不久之后出版。这是两部分报告中的第一份，该报告强调了重要的演讲，并着重于与乳腺癌筛查有关的主题，完成后哨兵Y或新辅助化学治疗（NACT）后阳性节点淋巴结（NACT）的敏捷淋巴结清除和区域淋巴结放射的遗漏。第二部分将涵盖BRC中与乳房前后乳腺癌相关的问题，早期和晚期乳腺癌的CDK 4/6抑制剂以及对乳腺癌检查点抑制剂的免疫疗法。
英特尔定制代工厂宣布赞助 MOSIS MPW
南加州大学信息科学研究所运营 MOSIS（金属氧化物半导体实施服务），提供金属氧化物半导体 (MOS) 芯片设计工具和相关服务，使大学、政府机构、研究机构和企业能够高效且经济地制作芯片原型。 MOSIS 服务正在与英特尔公司合作，通过英特尔定制代工厂为微电子设计社区提供 22nm FinFET 低功耗 (22FFL) 工艺技术。为了鼓励参与英特尔多项目晶圆 (MPW) 制造运行的 MOSIS 服务产品，国防部研究与工程副部长办公室 (OUSD(R&E)) 可信和保证微电子 (T&AM) 计划旨在潜在地赞助政府财政年度 (GFY)-2020 和 GFY-2021 的 MPW 运行。如果这些设计和/或设计工作与 T&AM 增强美国微电子开发能力的目标相辅相成，那么符合 R&E 微电子路线图对最先进 (SOTA) 技术需求的项目将被考虑进行补贴制造。
未来人工智能最有可能预测肿瘤学中的抗体-药物偶联反应：综述与专家意见
简单总结：本综述探讨了人工智能 (AI) 在预测抗体-药物偶联物 (ADC) 在癌症治疗中的有效性方面的潜力。要解决的问题是需要更准确的方法来预测癌症治疗的效果，特别是在个性化医疗中。本研究的目的是讨论 AI 如何通过分析临床试验和分子生物标志物的数据来提高 ADC 治疗的精确度。本综述强调，AI 可以显著减少与药物发现相关的时间和成本，并改善癌细胞的靶向性，减少副作用并提高治疗效果。我们得出结论，随着正在进行的临床试验提供更多数据，AI 有可能成为预测 ADC 反应的标准工具，从而改善患者的治疗结果并推进癌症治疗。这项研究很有价值，因为它可以带来更有效和个性化的癌症疗法，通过潜在地挽救生命和降低医疗成本造福社会。
线性约束二次优化的不精确量子内部方法
摘要：量子线性系统算法（QLSA）具有加快依赖求解线性系统的算法的潜力。内部方法（IPM）产生了解决优化问题的多项式时间算法的基本家族。IPMS在每次迭代中求解一个牛顿线性系统以找到搜索方向，因此QLSA可以潜在地加速IPMS。由于当代量子计算机中的噪声，这种量子辅助IPM（QIPM）仅允许牛顿线性系统的不精确解决方案。通常，不精确的搜索方向导致不可行的解决方案。在我们的工作中，我们提出了一个不可天性的QIPM（IF-QIPM），并在解决线性约束的二次优化问题方面表现出了优势。我们还将算法应用于ℓ1 -Norm软边缘支持向量机（SVM）问题，并获得有关依赖性尺寸的最佳复杂性。这种复杂性结合比任何产生经典解决方案的现有经典或量子算法要好。
对WEKA，深度学习4J和MOA
摘要 - 本文对机器学习的三个突出的Java库进行了深入的分析：WEKA，DEEPLEALNING4J（DL4J）和MOA。这些库是根据其体系结构，算法支持，可扩展性，性能，易用性和应用程序适用性来检查的。Weka以其广泛的算法和用户友好界面而闻名，他在教育环境和中小型项目中的有效性进行了评估。Deeplearning4J是一个强大的深度学习库，根据其在处理复杂的神经网络和通过分布式计算来处理复杂的神经网络和大规模数据方面的能力进行了评估。MOA专门从事数据流挖掘，分析了其对连续流数据进行实时分析的能力。通过比较各个维度的这些库，本研究旨在指导从业人员和研究人员为其特定的机器学习需求选择最合适的工具。这些发现突出了每个库的独特优势和局限性，为其最佳用例提供了见解，并潜在地集成了基于Java-基于Java的机器学习应用程序。
脑 MRI 决策支持和协议选择，用于临床人工智能工具
神经放射学研究员，导致图像解释频繁中断。虽然协议制定是放射科医生的一项重要工作，但它很耗时，可以从更高的自动化中受益。尽管存在标准化规则，例如美国放射学院适当性标准 2，但放射科医生经常对哪种协议最适合某项研究意见不一。3 放射科医生的偏好可能因培训水平和经验而有很大差异，并可能导致协议选择不理想。Boland 等人 3 提倡协议标准化，以提高效率和患者安全。人工智能 (AI) 可以潜在地提高流程的效率和标准化。本研究的目标是确定历史协议选择相对于基于放射科医生共识的标准标准的可变程度，并将基于 AI 的解决方案的性能与该标准进行比较。我们还试图通过使用先前描述的技术将自动化算法评估为临床决策支持 (CDS) 工具
识别人工智能发展过程中人类的潜在入口
在本文中，我们希望确定典型或标准的人工智能开发过程如何鼓励或促进种族化技术的创造。我们首先了解 Sylvia Wynter 对生物中心人类类型的定义及其将黑人排除在人类之外的定义。然后，我们概述了我们认为开发基于人工智能的技术的典型步骤，我们将其分为 6 个阶段：确定问题、开发流程和管理工具选择、数据集开发和数据处理、模型开发、部署和风险评估以及集成和监控。本文的目标是更好地了解 Wynter 的生物中心人类是如何通过我们在人工智能生命周期中生产的技术以及生命周期本身来表现和强化的；我们希望找出黑人与“理想”人类的区别如何导致这些技术永久惩罚的方式。通过解构这一发展过程，我们可以潜在地确定人类总体上没有得到优先考虑的方式，以及这些影响如何不成比例地影响边缘化人群。我们希望提供能够促进人工智能开发周期改变的解决方案。
人工智能用于化学品风险评估
作为管理化学品暴露风险的基础，化学品风险评估 (CRA) 流程可以影响经济的很大一部分、数亿人的健康和环境状况。然而，由于缺乏评估专家、第三方利益的干扰以及来自不同来源的化学品潜在相关信息数量庞大，经过适当评估的化学品数量无法满足社会需求。为了探索计算方法如何帮助克服所需的化学品风险评估数量与实际进行的评估数量和充分性之间的差异，欧洲委员会联合研究中心组织了一次关于化学品风险评估人工智能 (AI4CRA) 的研讨会。研讨会确定了人工智能可以潜在地提高基于 CRA 的监管风险管理决策数量和质量的多个领域，包括流程模拟、支持评估、识别问题、促进协作、寻找专家、证据收集、系统评价、知识发现和构建认知模型。尽管这些是相互关联的，但它们是在两个主要主题下组织和讨论的：科学技术过程和社会方面以及决策过程。