XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System理想目标
优化试点互助安排...
本研究的目的是首次尝试使用视频眼科测量为设计人员在飞机仪表板上安排飞行员指示器的决策提供定量分析和客观依据。迄今为止，此类决策仅基于设计人员积累的实践经验和主观专家评估。正在考虑一种优化仪表板指示器相互排列的新方法。这是基于对所选注意区域之间的注视转移概率矩阵的迭代校正，以尽量减少停留在这些区域中的相对注视频率的平稳分布与为合格飞行员分配的相应理想目标眼球运动之间的差异。在解决后续多维缩放问题时，获得的注视转移概率矩阵被视为相似性矩阵，其元素定量地表征了注意区域之间的接近度。这项新研究的主要发现如下：使用眼科数据来证明仪表板设计决策、优化方法本身及其数学组成部分，以及从量子表示的角度对所讨论的优化进行分析，都揭示了设计错误。通过重新排列与相应注意区域相关的显示区域，可以将获得的结果应用于飞机仪表板的原型变体。
新加坡武装部队部署
2021 年，在第 77 届国际航空运输协会 (IATA) 年会上，航空公司承诺到 2050 年实现二氧化碳 ( CO 2 ) 净零排放，国际民用航空组织 (ICAO) 成员国也同意了一项长期理想目标 (LTAG)，即到 2022 年实现 2050 年航空业二氧化碳净零排放。这些承诺源于业界的信念，即航空业以及所有形式的连通性都是经济发展所必需的。航空运输直接有助于实现联合国 17 项可持续发展目标中的 15 项（除第 14 项和第 16 项外）1，尤其是目标 1：消除贫困。因此，飞行是必要的，可持续飞行是必须的。如果使用传统航空煤油作为燃料，那么 2050 年该行业的预计运输量可能会产生 18 亿吨碳排放。为了实现净零排放，总减排量的 65% 很可能需要使用可持续航空燃料 (SAF) 来实现。到 2050 年，这将意味着每年从所有可用的可持续原料中生产出超过 3.6 亿吨（4500 亿升）的 SAF。要实现这一雄心勃勃的目标，需要政府和价值链合作伙伴的支持。政府政策必须在鼓励扩大 SAF 生产方面发挥关键作用。现状和挑战
绿色能源转型的关键矿物：美国视角
西方经济体的政治和环境参与者已经制定了雄心勃勃的目标，要到 2030 年（短短八年之后）减少温室气体 (GHG) 排放。雄心勃勃的减排目标几乎全部是电力生产和运输中化石燃料的消耗。目前，社会上期望的替代能源似乎是可再生能源和电动汽车 (EV)，至少在亲英国家和欧盟内是如此，而更实际的长期解决方案——核电自 1970 年代以来就不受青睐。在美国，为满足联邦和州级政府的要求，提案的范围和所需的安装风能和太阳能发电能力的速度非常多，尤其是考虑到这些能源目前仅提供国内发电量的 12% [1]。替换运输车队的理想目标也是难以想象的，特别是在美国、加拿大和澳大利亚，那里许多人的驾驶距离比欧洲或亚洲国家要远得多。实现这些里程碑，尤其是到 2030 年实现的目标，充满了重大问题，而能源转型倡导者似乎很少考虑这些问题，或者更愿意忽略这些问题。其中包括可再生能源发电设施的资本要求、输电基础设施、土地使用问题、环境破坏、服务可靠性、消费者负担能力和监管许可。
解释是否能提高人工智能辅助人类决策的质量？事实和反事实解释的算法在环分析
人工智能算法辅助在高风险决策中的应用越来越多，这引起了人们对可解释人工智能 (xAI) 的兴趣，以及反事实解释在增加人机协作信任和减轻不公平结果方面的作用。然而，在理解可解释人工智能如何改善人类决策方面，研究还很有限。我们进行了一项在线实验，共有 559 名参与者参与，利用“算法在环”框架和现实世界的审前数据，研究从最先进的机器学习解释方法（通过 DiCE 的反事实解释和通过 SHAP 的事实解释）生成的算法审前风险评估的解释如何影响决策者对累犯的评估质量。我们的结果表明，反事实和事实解释实现了不同的理想目标（分别改善人类对模型准确性、公平性和校准的评估），但仍未提高人类预测的综合准确性、公平性和可靠性——重申了 xAI 对社会技术、实证评估的需求。我们最后讨论了用户对 DiCE 反事实解释的反馈，以及我们的结果对人工智能辅助决策和人工智能的更广泛影响。 xAI。
运动神经诊断：研究运动员大脑以提高运动表现和运动专项技能
提高运动员在训练和比赛中的表现水平是体育运动的理想目标。量化训练成功通常伴随着表现诊断，包括评估与运动相关的行为和生理参数。尽管最佳大脑处理是增强运动表现和技能学习的关键因素，但神经诊断通常不用于运动员的表现诊断。我们提出，通过功能性近红外光谱 (fNIRS) 等非侵入性脑成像技术进行的神经诊断将提供新的视角来量化训练引起的神经可塑性及其与运动行为的关系。在执行特定运动动作时更好地理解这种大脑行为关系可能有助于指导训练过程并优化训练结果。此外，有针对性的非侵入性脑刺激，如经颅直流电刺激 (tDCS)，可能有助于通过调节表现出训练引起的神经可塑性的大脑区域来进一步提高训练结果。然而，我们强烈建议，在将神经调节视为运动表现增强剂之前，需要解决在训练和/或比赛期间使用非侵入性脑刺激的道德问题。
基因替代疗法的开发...
本文件中的回复重点关注基因替代疗法（“基因疗法”），其中非功能性基因被健康、正常的 tafazzin 副本所替换。还有其他方法，包括基因编辑，但不是本文的主题。背景为什么 Barth 综合征是基因治疗的理想目标？当 tafazzin 基因出现问题时，就会发生 Barth 综合征。当一种疾病是由单个基因驱动或引起时，它被描述为单基因疾病，是基因治疗的理想指征——其目标是将基因的工作副本传递给受影响的个体。对于 Barth 综合征患者来说幸运的是，tafazzin 是一个非常小的基因，可以轻松地放入将治疗药物输送到个体细胞的胶囊中。基因疗法如何起作用？在 Barth 综合征的基因治疗中，目标是传递一个新的、有效的 tafazzin 副本，以防止和逆转 Barth 综合征对心脏和骨骼肌的影响。这可以通过多种方式实现，可以使用不同的“包裹”和“地址”来传递健康的 tafazzin 基因副本（见下图）。一般来说，基因治疗是通过输液进入体内的，输液大约需要 1 小时，在此期间，医疗团队会对患者进行监控。
使用无人机网络授权的区块链授权的不变和可靠的交付服务（鸟）
摘要 - 探索无人机（UAV）进行交付服务有望减少交付时间和人力资源成本。但是，这些无人机与地面的接近性可以使它们成为机会性犯罪的理想目标。因此，无人机可能会被黑客入侵，从目的地转移或用于恶意目的。此外，作为一种分散的（PEER-PEER）技术，区块链具有不大的潜力，可以在无人机之间实现安全，分散和合作的交流。考虑到这一目标，我们提出了区块链授权，不可变和可靠的交付服务（鸟类）框架，以应对数据安全挑战。鸟类通过可扩展网络部署通信中心。在鸟类的注册阶段之后，根据特定共识证明（POC）进行无人机节点选择，其中仅根据其信誉来评估无人机。选定的决赛入围者被授予Birds Global Order履行系统的证书。模拟结果表明，与常规溶液相比，鸟类需要更少的无人机，从而减少了成本和排放。所提出的鸟类框架满足了众多用户的要求，同时需要减少网络流量和消耗低能量。索引条款 - 无人飞机，可靠性，隐私，区块链和送货服务。
中小企业的网络安全需求
全世界的中小型企业（SME）是经济增长的核心。中小企业在全球范围内推动经济增长。与大多数庞然大物不同，与拥有良好安全基础设施的大型组织相比，它们缺乏应对网络安全威胁的资源和经验。这种暴露使他们容易受到危险和网络犯罪分子的理想目标。与昨天的数字攻击相反，如今的网络攻击并不是专业黑客使用昂贵工具来针对大型组织的唯一领域，但是普通组织也已成为这些恶意攻击的受害者。本文探讨了中小型企业面临的独特网络安全挑战，并提供了实用的解决方案来增强其安全姿势。研究研究了SME遇到的网络安全问题的各个方面，例如威胁意识不足，对员工的培训不足以及依赖过时的技术。它研究了最常见于中小企业的网络攻击类型，包括网络钓鱼骗局，勒索软件和内部威胁，并分析了这些攻击对业务运营，财务稳定性和声誉的影响。为了应对这些挑战，本文介绍了一套全面的实用解决方案，旨在增强中小企业的网络安全姿势。这些解决方案涵盖了技术和非技术度量。本文还探讨了政府和行业协会在支持中小企业网络安全工作中的作用。关键字：中小企业，网络安全，组织，安全基础架构，过时的技术它重点介绍了中小企业可用的各种计划和资源，例如培训研讨会，用于网络安全的赠款以及信息指南。
抗体 - 药物结合物治疗急性小儿白血病
摘要：近年来，抗体 - 药物结合物（ADC）的临床发育已获得动力，这些药物正在逐渐进入前线方案，以进行小儿急性白血病。ADC由可裂解的连接器附着在细胞毒性有效载荷上的单克隆抗体组成。这种结构允许直接将高度细胞毒性剂传递到白血病细胞，导致细胞死亡，并避免过度的肿瘤外毒性。在B细胞急性淋巴细胞白血病（所有）爆炸和快速内在化的能力上，CD22成为ADC的理想目标。ionuzumab ozogamicin，与Calicheamicin相关的抗CD22抗体导致复发/难治性B-all患者的完全缓解率为60–80％。在急性髓样白血病（AML）中，靶向gemtuzumab ozogamicin的CD33表现出适度的生存改善，并且是当前在美国唯一获得DE NOVO AML儿科患者的ADC。在临床上开发并测试了其他几个ADC的白血病，但迄今为止取得了有限的成功。寻求其他白血病特异性靶标以及ADC结构和特定城市的优化正在不断努力改善其治疗窗口。本评论提供了急性白血病中ADC的全面概述，重点是儿科所有和AML。
解决神经解剖学中的“位置”问题：一个具有学习映射的生成框架，用于将多模态、不完整数据注册到参考大脑中
将使用不同模态收集的不同大脑信息映射到与参考大脑相对应的公共坐标空间是现代神经科学的理想目标，其重要性与将基因组数据映射到参考基因组类似。虽然存在针对单模态数据（3D MRI 或 STPT 图像体积）的大脑图谱映射工作流程，但一般来说，数据集需要跨具有不同对比机制和尺度的模态进行组合，同时存在缺失数据以及参考中不存在的信号。到目前为止，这还是一个未解决的问题。我们通过开发和实施一个严格的非参数生成框架，从整体上解决了这个问题，该框架从数据中学习对比机制之间的未知映射并推断缺失数据。我们的方法可以严格量化不同个体大脑之间的局部销售变化，而这迄今为止一直被忽视。我们还能够定量描述个体形状的变化。我们的工作建立了一个定量的、可扩展的、简化的工作流程，将广泛的多模态全脑光学显微数据体统一到一个基于坐标的图谱框架中，这一步骤是现代神经科学中大规模整合全脑数据集的先决条件。