XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系在
评论：因果关系在人工智能中的影响
Cavique（2024）的文章，“因果关系在人工智能中的影响”，为Causalai的重要性提出了一个令人信服的案例。通过关注因果关系的关系而不是仅仅相关性，可以为更透明，公平和可靠的AI系统提供途径。Cavique认为，与负责的AI，公平AI和可解释的AI相比，Causalai是最不受欢迎的方法，这在很大程度上是由于其科学严格的严格性和减少偏见的潜力。，尽管有希望，但Causalai并非没有挑战。该评论旨在评估Cavique提出的Causalai的某些局限性和潜在批评，认为尽管它具有实质性的承诺，但其实施和实际应用可能比作者建议的更为复杂，并且充满了困境。
与Xavier大学合作开设新的医学院•伙伴关系在我们的DNA中。在过去的20年中，我们的长期部分
并鉴于我们系统致力于提供无缝访问权以及所有人的健康公平性，Trihealth很荣幸能担任Blink的可及性合作伙伴。通过这种合作伙伴关系，具有身体限制的与会者能够访问具有更容易访问的途径和下车位置的特殊观看区域，以便于旅行，并在许多活动中提供了美国手语口译员的可用性。
欧洲伙伴关系在罕见疾病中开辟了一个新时代...
•由欧洲欧洲欧洲联盟和成员州领导下的欧盟倡导的新伙伴关系由美国国家卫生与医学研究所（France）（法国）领导。它整合了来自公共和私营部门的170多个组织，以提高稀有疾病的预防，诊断和治疗研究。•预计欧盟将通过Horizon Europe向这一共同资助的合作伙伴关系捐款约1.5亿欧元，而其余资金将来自成员国，与Horizon Europe的国家以及公共和私人合作伙伴的现金和实物捐款有关。•联盟接管了共同资助的EJPRD，将所有知识，资源和服务都带到一个屋顶下，促进临床研究并刺激创新，使欧洲成为该领域的世界领导者。•埃尔德拉（Erdera）将于2024年10月28日举行启动活动，以展示其未来十年的路线图。
符合 GMP 标准的 iPS 细胞系在用于细胞替代和癌症免疫治疗的一系列新分化工作流程中表现出广泛的可塑性
摘要 基于诱导性多能干细胞 (iPSC) 的细胞治疗应用看起来前景广阔，但同时也充满挑战。良好生产规范 (GMP) 法规在制造 iPSC 及其分化后代时对质量和一致性提出了必要但苛刻的要求。鉴于可用的 GMP iPSC 系稀缺，我们建立了相应的生产工作流程来生成第一组合规细胞库。因此，这些细胞系满足了一套全面的发布规范，例如，显示出较低的总体突变负荷，反映了它们的新生儿来源脐带血。基于这些 iPSC 系，我们还开发了一套与 GMP 兼容的工作流程，能够以大大提高的效率改进基因靶向并定向分化为关键细胞类型：一种用于生成视网膜色素上皮 (RPE) 的新方案具有高度的简单性和效率。源自 iPSC 的间充质基质细胞 (MSC) 表现出出色的扩增能力。完全优化的心肌细胞分化方案的特点是纯度高于 95% 时批次间一致性特别高。最后，我们介绍了一种通用免疫细胞诱导平台，可将 iPSC 转化为多能前体细胞。这些造血前体细胞可以选择性地被刺激成为巨噬细胞、T 细胞或自然杀伤 (NK) 细胞。NK 细胞分化后培养条件的转变会诱导数千倍的扩增，这为以不依赖饲养细胞的方法扩大这种关键细胞类型开辟了前景。综上所述，这些细胞系和改进的操作平台将在细胞治疗和基础研究中具有广泛的用途。
公私合作伙伴关系在建设清洁能源中的作用......
华盛顿特区，美国 2 独立研究员，俄亥俄州，美国 3 联合国全球契约网络，尼日利亚 ___________________________________________________________________________ 通讯作者：Munachi Chikodili Ugwu 通讯作者电子邮箱：Munaugwu@gmail.com 文章收稿日期：15-01-24 接受日期：10-03-24 发表日期：07-04-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性 4.0 许可证 ( http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/ ) 分发，该许可证允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，只要原始作品的归属在期刊开放获取页面上指定。 ___________________________________________________________________________
全球卫生伙伴关系在疫苗资产中的作用
在第20世纪结束时，全球卫生合作伙伴关系（GHP）的出现反映了人们对访问基本药物（包括Vacines）的进展缓慢的担忧。这些伙伴关系将政府，私人慈善基金会，非政府组织和国际机构召集在一起。疫苗领域的人试图激励新疫苗的开发和生产，筹集资金来支付其费用，并开发和支持系统，以将其运送到有需要的人。这些活动在Covid-19大流行期间变得更加至关重要，Covax设施倡议促进了全球疫苗资产。本评论从以前的GHP经验中确定了教训。发现有助于了解GHP的出现，他们利用的机制支持全球接种疫苗的获取以及与其实施相关的固有挑战。使用Arksey和O'Malley的方法，我们进行了范围审查以识别和综合相关文章。我们以主题分析数据，以识别成功的障碍和机会。我们包括了68个筛选的3,215篇合格文章。大多数（65 [95％]）是描述他们支持的合作伙伴关系或计划的审查或审查文章，三个（5％）是评论。如果全球卫生伙伴关系是为了最大程度地提高其贡献，则应：（1）提高透明度，尤其是在其影响方面； （2）满足对卫生系统加强的需求； （3）解决合作疫苗研究和发展合作伙伴关系的抑制作用，并鼓励在低收入国家和中低收入国家扩大制造能力。新兴主题包括政策回应（例如，免疫规定），疫苗创新中引起的不同形式的伙伴关系（例如，产品发展伙伴关系，访问途径的公众伙伴关系）以及对全球政府决策过程的影响（例如，在基础上创建的疾病及其影响力的疾病，对疾病的影响及其疾病的影响），这些疾病的影响和疾病的影响（例如筒仓）。
Erg和Thara Mou Forges合作伙伴关系在沙特阿拉伯王国Erg的钴炼油厂正在促进开发硫酸钴ref
Erg和Thara Mou在沙特阿拉伯王国的钴炼油厂建立了合作伙伴关系，正在推进开发硫酸钴炼油厂的计划，该计划将从其Metalk hatek intall设施中提供氢氧化钴，从其在民主共和国的Metalk Eunder eunder Resource Group（ERG）中宣布，该工具宣布了批准的宣言，该工具宣布了一份批准的宣言。钴硫酸盐，这是钴电动汽车电池的主要供应形式。垂直整合公司的钴业务的举动，旨在加强其作为化学部门的战略供应商的地位，尤其是用于电动汽车电池的地位。erg已将沙特阿拉伯王国确定为炼油厂的潜在寄宿管辖权，并与Thara Future Investment Company（Thara）合作，共同调查并从事该国投资。thara是由著名的沙特投资者最近建立的投资平台，专注于释放2030年愿景的机会，尤其是在王国拥有明显优势的部门。他们旨在利用王国的巨额矿产财富，并利用行业中的价值链，包括：化学，废物管理和未来材料。erg和thara今天概述了他们的合作备忘录。“ ERG预计电动汽车的持续市场渗透将推动到2030年对NCM和NCA钴电池的需求，”欧亚大陆资源集团首席执行官Benedikt Sobotka说。“ ERG正在领导行业努力，以确保全球可持续的，可追溯的钴采购到电池供应链中。与塔拉（Thara）联手将加速我们在王国中硫酸钴炼油厂的潜在发展。”塔拉（Thara）的执行合伙人Hisham Attar说：“当我们开始在王国中发展这个关键价值链时，我感到非常兴奋。”“这项工作体现了我们致力于创新和可持续增长的承诺，从而释放了与我们的愿景和目的无缝吻合的新机会。”该炼油厂将提供来自ERG Metalkol设施的刚果民主共和国的氢氧化钴，这是一种历史悠久的尾矿开垦和环境恢复操作，在氢氧化物中生产高品质的铜阴极和钴。
1 公共关系在人工智能时代的作用... - Jurnal
摘要：本研究旨在了解公共关系在人工智能时代的作用。研究方法采用定性方法，侧重于图书馆研究。数据收集技术使用图书馆技术，通过收集与研究讨论对象相关的图书馆材料。文献研究的结果表明，需要加强数据分析和各种技能，以在人工智能时代保持相关性和有效性。这些包括利用技术和数据分析工具获取准确清晰的信息，了解如何处理数据和创建易于理解的报告，提高媒体关系的质量以在人工智能时代保持相关性和有效性，与媒体建立良好的关系，了解新兴媒体趋势。加强出版策略，提高向媒体呈现的内容质量，快速应对人工智能时代的沟通危机，能够利用技术和数据分析工具识别潜在危机，能够创建备用声明、起草新闻稿和召开新闻发布会以有效应对沟通危机。关键词：公共关系，人工智能
因果关系在可解释人工智能中的作用
因果关系和可解释人工智能 (XAI) 是计算机科学中独立的领域，尽管因果关系和解释的基本概念有着共同的古老根源。由于缺乏共同涵盖这两个领域的评论工作，这种情况进一步加剧。在本文中，我们调查了文献，试图了解因果关系和 XAI 是如何以及在多大程度上交织在一起的。更准确地说，我们试图揭示这两个概念之间存在什么样的关系，以及如何从中受益，例如，在建立对人工智能系统的信任方面。结果，确定了三个主要观点。在第一个观点中，因果关系的缺乏被视为当前人工智能和 XAI 方法的主要局限性之一，并研究了“最佳”解释形式。第二个是务实的观点，将 XAI 视为一种工具，通过识别值得追求的实验操作来促进因果探究的科学探索。最后，第三个观点支持因果关系对 XAI 具有先导性的观点，其方式有三种：利用从因果关系中借用的概念来支持或改进 XAI、利用反事实来解释，以及将访问因果模型视为自我解释。为了补充我们的分析，我们还提供了用于自动执行因果任务的相关软件解决方案。我们相信，通过强调潜在的领域桥梁并揭示可能的局限性，我们的工作为因果关系和 XAI 这两个领域提供了统一的视角。