人类基因组项目1,2和临床基因组学3,4的承诺是为医疗保健提供个性化和可行的见解,包括筛查建议,生殖指导和治疗决策。虽然在许多疾病领域取得了巨大的进步,但剩下的挑战是我们对整个基因组中遗传变异的有限理解。临床变异分类是确定DNA序列变体是否可能增加给定疾病的风险的过程。要建立风险,至关重要的是要证明一种或多个遗传变异与临床表型之间的密切相关性。然而,在人群中检测到的大多数变体,并且在接受遗传分析的个体中观察到极为罕见(观察到的人数少于10,000人中的十分之一)。6-9在一个人中发现了数百万个稀有的中性或良性变体,必须将这种挑战与潜在的引起疾病的变异区分开来。鉴于这些挑战,采用赔率比和病例对照研究的经典方法对高通量临床变异分类的实用性有限。相反,解决此问题的强大方法利用多种正交证据,这些证据单独或弱,但是当组合时,可以提供足够的信心,以表明变异可能与疾病有关。
我们将肯·威尔伯(Ken Wilber)的整体理论应用于AI治理,证明了其在当前多方面的AI治理景观中系统化多种方法的能力。通过分析道德考虑,技术标准,文化叙事和监管框架,通过整体理论的四个象限,我们为治理需求提供了全面的观点。这种方法将AI治理与人类价值观,心理健康,文化规范和强大的监管标准保持一致。整体理论对互连的个人和集体经验的重视探讨了与AI相关问题的更深层方面。此外,我们建议将整体理论用作文献评论的方法,以克服在AI治理的传统评论中经常看到的分散的理解。
ISSN 1330-3651(印刷版),ISSN 1848-6339(在线版) https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*,齐大陆,刘爽 摘要:近年来,体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明,新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上,提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务,这些产品和服务对公民来说是基本的,考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型(SMSEM)来评估城市公共体育服务的运动心理需求,目的是紧密围绕群众的体育需求,提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率,推动城市体育休闲城市建设,让更多人享受城市公共体育,保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域,丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中,从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词:人工智能;多媒体数据分析;语义;运动心理;城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为,通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员,报告了成功运动员的理想心理特征,包括:焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明,运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性,多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6],即“自然或既定的心理优势”。一般来说,体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外,还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性,这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态,以方便进一步咨询[10]。此外,问卷还测量了特定领域的因素,例如焦虑和PSIS(运动心理技能清单)团队因素、ACSI-28(运动应对技能量表-28)、APSI(运动心理技能清单)应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面:
空中力量思想家必须使用以对手的供应链的运营和动态为中心的系统观点重新考虑对现代军事力量的物流支持的攻击。,这样的重新评估变得越来越重要,鉴于重大战争的回归,可能是可能的大战可能是可能的,乌克兰战争经验在经济战争和拦截方面,异源空中力量的兴起以及负担得起的大型机力的潜力。该分析的重点是目标系统(当代供应链),认为是以半张开,多元因果和分散为特征的受限复杂性系统类型。将包括拦截,工业网和经济战在内的二十世纪重要的二十世纪空中力量理论纳入二十一世纪的系统理论方法,可以推动考虑当代在运营,战略和宏伟的战略水平上应用空中力量的方法。t
图1用于生长耦合应变设计的不同计算方法的特征生产信封或产量空间。(a)典型的生产信封(双重)优化技术。在最坏的情况下,原始方法OptKnock(Orange)可能包含磁通量向量,而没有产物合成的最大生长速率,这是由OptKnock(蓝色)的继任者避免的。(b)用MCS计算的应变设计的典型产量空间,要求所有通量状态的产物产量最低。(c)具有固定最小产品合成和生长速率比率的应变设计的生产包膜。r BM:增长率; R P:产品合成率; Y P / S:产品产量; Y BM / S:生物质产量< / div>
语言学习涉及暴露于不一致的系统 - 即存在多种模式或方法以标记某些含义的系统。不一致的系统通常会随着时间的流逝而变化更加规律 - 它们被系统化。然而,一些最近的研究报告说,学习者倾向于在输入中再现不一致,从而导致语言学习机制基本上是防腐剂的模型。我们使用一种新颖的范式进行了人工语言学习实验,以扩展我们对语言学习中系统化与保留机制的理解。参与者被教给两个数字标记系统,要么完全一致(系统的概率P为1.00)或不一致(一个系统的P = 0.875,另一个系统的p = 0.125,依此类推,依此类推,依此类推,依此类推,P = 0.75和P = 0.625)。一个标记系统是一个复数标记系统。另一个是一种类型的罕见的单态标记系统。在概括新项目时,参与者总体上产生的定期输出模式比较不一致的条件更一致,而对复数标记条件的输入状况要比单人标记的条件更多。对于单次标记条件,参与式的变化要比复数标记的变化要大得多。有些人系统地朝着更熟悉的模式系统化,有些是针对不太熟悉的模式系统化的,有些人与概率匹配没有显着差异。我们展示了一个具有两个免费参数的模型如何在任何给定情况下都可以在其系统化的倾向上有所不同。我们分析了与当前统计学习模型相关的变化,表明保存群岛学习模型以及所有具有单个自由参数的模型都无法捕获我们的结果。我们还讨论了对语言变化理论的影响。
摘要 — 资产发现是任何组织网络安全工作的基础。事实上,在保护 IT 基础设施之前,必须准确知道哪些资产属于该基础设施。虽然从业者通常依赖一组相对较少的知名技术,但有关该主题的学术文献却非常丰富。特别是,互联网测量研究界在过去五年中设计了许多资产发现技术来支持许多测量研究。在本文中,我们通过构建一个全面捕获如何找到网络标识符和服务的框架来系统化资产发现技术。我们从最近的安全和网络学术文献中提取资产发现技术,并将其放入系统化框架中。然后,我们演示如何将该框架应用于资产发现工作流的几个案例研究,这有助于研究的可重复性。这些案例研究进一步为研究人员和从业人员提供了机会,让他们能够发现和识别比传统技术所能发现的更多的资产。
摘要。本文探讨了使用分布式账本技术(区块链和人工智能)来系统化知识成果权利以便随后进行商业化的前景。作者描述了分布式账本技术的主要特征,并回顾了与使用区块链技术有关的各种法律问题。作者得出了关于使用区块链和人工智能技术作为快速预防和消除知识产权侵权行为的措施的前景的结论。他们还表达了对知识产权商业化过程的看法,并减少了与将知识产权对象纳入分布式账本系统有关的冲突数量。本文是在俄罗斯联邦高等教育和科学部资助下编写的,研究范围为“为发展知识成果权利核算和处置的理论和应用法律结构(模型)提供科学和方法论支持(技术转让)”
摘要。俄罗斯的战略发展领域之一是数字技术的发展和高科技服务的创造。现代技术已经能够在短时间内搜索、系统化和分析大量信息。但国家为它们设定了额外的任务:处理和合成语音、准备分析材料以做出复杂、综合的决策、执行人类表现水平的任务、训练甚至自动自学,最终创造出“强大的人工智能”。 “ 人工智能。已通过和正在制定的法律规定了在不久的将来通过使用人工智能技术必须实现的主要目的、目的和预期结果。然而,人工智能技术的使用引发了与创建新技术解决方案和使用此类技术的作品以及使用受保护的智力活动成果(其专有权利属于第三方)相关的其他问题。除其他外,用于后续分析的信息搜索是在与相关权对象相关的数据库中进行的,通过互联网信息和电信网络提供有限的访问。在这方面,需要澄清从受保护数据库中搜索和处理信息的合法性。文章提供了司法实践的例子,说明通过高科技服务使用数据库材料的事实的确立和证明的难度。文章还指出了侵犯个人数据位于可通过互联网访问的数据库中的第三方权利和合法利益的风险。关键词:数据库;数据;知识产权;信息和电信网络;专有权;人工智能;用法;计算机程序;相关权利;技术。引用:Buzova N. V.人工智能和数据库作为相关权客体的使用 // Lex russica。- 2020。- T.73.- 第 8 号。- S.62-69。- DOI:10.17803/1729-5920.2020.165.8.062-069