XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System罗学明
人工智能系统研究组讲解资料
针对已知危害进行监管是必要的，但对开源人工智能等新兴技术进行预先监管，以防范理论上的危害，会扼杀创新。欧洲规避风险的复杂监管可能会阻止其利用可能带来巨大回报的大赌注。
Wuxi Biologics（Cayman）Inc。药明生物技术有限公司*
该公司将参加第43届年度J.P. Morgan Healthcare会议（“年度医疗保健会议”），该会议将于2025年1月15日（美国太平洋时间）进行演讲，其中包含有关公司业务运营的某些信息（“介绍”）。为了确保公司的所有股东和潜在投资者都具有同等而及时地访问此类信息，该公司已将其包含在本公告中。提醒公司的股东和潜在投资者，该演讲可能包含前瞻性陈述，从本质上讲，这些陈述符合风险和不确定性，并且演讲中所述的任何估算和未来提案基于某些假设，估计以及仅根据当前可用信息的管理判断。
使用预先训练的深度学习模型对 EEG 数据进行内部学习......
内在语言是一种内化的语言，人们用这种语言思考纯粹的意义。从大脑活动数据中解码内在语言不仅可以促进残障患者的交流，还可以帮助健康人整理思路，提高对元认知的理解。在之前的研究中，一种名为 EEGNet 的 EEG 数据深度学习模型被用于内在语言解码。然而，它在 4 类分类任务中只达到了 30% 的准确率。数据稀缺和内在语言解码固有的难度可能是原因，但这项研究假设以前的研究中特征提取不足。为了提高解码内在语言的准确性，使用迁移学习被认为是更有效的；在这种学习中，模型事先在不同的数据集上进行训练，然后针对目标数据进行微调。然而，迁移学习尚未应用于内在语言，甚至尚未应用于 EEG 数据。迁移学习对不同任务的脑电图数据或非脑电图数据的有效性尚未得到充分验证。本研究通过使用不同任务的脑电图数据和非脑电图数据对公开的内部语音数据集进行迁移学习，验证了特征提取的改进。结果证实，使用来自不同受试者的数据的迁移学习可以提高内部语音的准确性，但使用来自不同任务的脑电图数据的迁移学习则不会。另一方面，对于图像数据集，通过冻结某些层可以确认准确性的提高，即使数据的性质与脑电图数据不同。
人工智能在临床诊断中的应用
1 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。人非圣贤，孰能无过。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2001。 2 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。改善医疗保健诊断。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2016。 3 ） Rajkomar A，Dean J，Kohane I。医学中的机器学习。N Engl J Med 2019；380：1347―58。 4 ） Crombie DL。诊断过程。J Coll Gen Pract 1963；6：579―89。 5 ） Sandler G。临床医学中病史的重要性以及不必要检查的成本。Am Heart J 1980； 100: 928 ― 31。6）Heneghan C，Glasziou P，Thompson M，Rose P，Balla J，Lasserson D 等. 初级保健中使用的诊断策略. BMJ 2009; 338: b946。7）Shimizu T，Tokuda Y. 枢轴和集群策略：预防诊断错误的措施. Int J Gen Med 2012; 5: 917 ― 21。
Wuxi Biologics（Cayman）Inc。药明生物技术有限公司*
根据协议，供应商有条件地同意出售，并且购买者有条件同意购买资产，这些资产将在完成后将其交付给购买者。资产构成了与疫苗爱尔兰设施相关的所有财产和资产，包括但不限于制造设备，以及与疫苗爱尔兰与疫苗相关的合同的好处，供应商是当事方，流程库存和其他无形资产。公司已同意向买方保证供应商根据协议履行其义务的应有绩效。由于爱尔兰疫苗的设施仍在建设中，因此止于税收之前和之后，没有净利润/损失归因于截至2023年12月31日和2024年12月31日的资产。