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成本和预算是良好的替代品 div>
平均最低成本最大最大可能最大抽样的卡苏扎类型3 7.328 $ 7,280 $ 7,328 $ 7,328 $ 7,440 $ 7,328 $ 7,328 $ GLUE（ML）3.360 $ 3,220 $ 3,360 $ 3,360 $ 3,360 $ 3,500 $ 3,280 $ 3,000 $ 940模板$ $ 1,000 0 $ 90 $ 90 $ 90 $ 97 $ 26 $ 26 $ 29 $ 26 $ 17 $ 17 $ 20.1 $ 23 $ 23 $ 20 $ 1,600 $ 1,600 $ 1,692 $ 1,692 $ 1,600 $ 1,600 $ 1,600 $ 1,600 $ 1,600 $ 1,980 $ 2,980 $ 2,140 $ 2,140 $ 2,140 $ 2,000 $ 2,000 $ 2,600 $ 2,600 $ 2,498 $ 2,6600 $ 2,6600 $ 35.2,6600 $ 35.2,6600 $ 2,6694 35.2,6600 $ 35,6600 $ 2,6600 $ 2,6600 $ 2,6600 $ 2,6600 $ 35,6600 $ 35,6600 $ 35,6600
在植物育种中使用知识产权系统来确保部署良好的农业实践
摘要：繁殖创新与可持续的农业发展和粮食安全有关，因为新的弹性生产系统需要最适合这些系统的作物品种。在围绕基因工程和其他植物育种创新的社会辩论中，在大型公司手中使用的技术上拥有专利的所有权被视为拒绝小型育种公司进一步改善品种的机会，或者限制农民使用这种品种。但是，知识产权（IP）系统也可以用作确保在培养所得品种时使用良好农业实践的工具。本文探讨了IP系统（植物品种，专利和品牌名称）的记录案例，以促进创新品种根据良好的农业实践（GAP）种植。这些包括有效的抗病性管理状态，以防止或延迟病原体克服疾病抗性基因，转基因抗昆虫抗性的BT或耐除草剂耐药的作物以防止抗性杀虫剂或杂草的发展。通过各种形式的IP以及其他利益相关者，当局和社会在刺激和确保使用差距的使用方面，讨论了育种者对差距措施的影响。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
人工智能伦理需要良好的数据
在本章中，我们认为，关于人工智能的论述必须超越“伦理”的语言，并与权力和政治经济相结合，才能构成“好数据”。特别是，鉴于伦理作为看待人工智能问题的框架的局限性，我们必须超越目前部署的非政治化的“伦理”语言（Wagner 2018），以确定人工智能是否“好”。为了规避这些限制，我们改用“好数据”的语言和概念（Daly、Devitt 和 Mann 2019），作为一个更广泛的术语来阐明人工智能以及其他数字技术的开发和部署所涉及的价值观、权利和利益。好数据的考虑超越了数据保护/隐私和 FAT（公平、透明和问责）运动的反复出现的主题，包括对权力的明确政治经济批判。我们不再提供更多的道德原则（它们往往说的是相同或相似的事情），而是提供四个“支柱”，以构建良好的数据 AI：社区、权利、可用性和政治。总体而言，我们认为 AI 的“善”是一个明确的政治（经济）权力问题（Winner 1980），并且始终与 AI 的创造和使用程度有关，以增加社会福祉，尤其是增加最边缘化和最被剥夺权利的人的权力。我们为实施“更好”的 AI 方法提供建议和补救措施。我们的策略使对 AI 进行一种不同（但互补）的评估成为 AI 构建和部署的更广泛的社会技术系统的一部分。
生物启发的多维良好的快速自组装...
摘要：借助2010/31/欧盟指令，从2020年开始，所有新建筑物应几乎为零能源建筑物（NZEB），目的是强烈降低与建筑部门相关的能源消耗。为了实现这一目标，专注于建筑信封的设计并不足够。智能和有效的能源管理是必要的。此外，为了确保在建筑环境中采用RES系统，需要进一步开发创新的技术，以提高其成本效益，能源效率和整合能力。本文提出了一个综合的多能系统的综合，设计和操作优化，该系统由欧洲项目回复的传统和创新的可再生技术组成。基于沼气的微型加油单元，轻质玻璃光伏模块，一种被动可变几何形状的小型风力涡轮机，可针对城市环境优化，基于相变材料的潜热热存储是重新认知项目中开发的一些技术。优化问题可以解决（a）最佳设计以及（b）使用混合整数非线性编程，考虑投资和运营成本的一组技术的最佳操作。优化适用于该项目期间在欧洲各个城市（都灵（意大利），科比（英国），塞萨洛尼基（希腊），克鲁伊·纳波卡（Cluj-Napoca）（罗马尼亚）。仿真结果表明，通过优化策略对新技术的开发和最佳开发提供了成本（11％至42％）和排放（10％至25％）（在10％至25％之间）的重要收益，从而管理建筑物进口/出口能源和充电/充电/排出存储周期。
良好的位置：关于表面绑定的相邻组对模型碳捕获材料中二氧化碳吸附特性的被动和主动调查的影响
浓度。[1]在过去几年中，多种材料，例如多孔二氧化硅，金属有机框架（MOF），沸石，多孔碳，共价有机/三嗪框架（COFS/CTFS）和多孔有机聚合物（POPS），以供碳捕获应用。[1b，2]在这些材料中，化学膜起着重要的作用，因为它们对CO 2的亲和力提高，这对于在稀释应用中应用CCM是必不可少的。[1A，3]理想情况下，CCMS应结合高容量，高亲和力但容易再生，高选择性和对杂质的耐受性，例如水和其他痕量气体。[1A，4]但是，尚未找到满足所有这些标准的材料。模型系统可用于确定最重要的设计原理，以提高未来CCM的性能。对于下一代化学吸附剂设计设计的一个关键挑战是在吸附热ΔHADS↔再生能量和选择性之间找到理想的平衡。[1a]到目前为止，存在两种主要策略来计算CCM的这些指标：主动捕获中心的优化和多孔结构的优化。在此，我们提出了一种新策略：将附近的分子环境更改为吸附中心，以吸附CO 2吸附。我们的假设是，可以通过引入直接邻域中存在的不同官能团来调制活动捕获组（例如胺，NH2）与CO 2的相互作用。胺功能化材料是广泛研究的CCMS类。Wang等。Wang等。文献中存在最初的提示，实际上，纳米环境在化学CO 2吸附过程中起着重要作用。[5]机械研究表明，邻近组（NGS），例如表面上的相邻胺基，例如影响CO 2的吸附。[5a，c，6]据报道，硅胶材料中存在的硅烷醇基团（SIOH）也具有作用。[5a，6a – d]通过IR和NMR光谱（例如最常见的氨基甲酸酯[5a，c，6]，以及尿素[6b，e]或碳酸氢盐种类，已经鉴定出不同的表面结合物质。[6e，f]到目前为止，只有很少的研究集中在相邻群体的影响下。研究了与相邻OH/NH 2种的共存的吡啶氮种类的影响，发现这些相邻群体在增强捕获性能
古吉拉特邦计划中转变的健康成就（SRESTHA）的系统改革努力已显示出良好的进步。所有五个计划开发OB
10个指标是：HWCS的（1）足够数量； （2）高血压治疗的人； （3）糖尿病患者接受治疗； （4）通过远程医疗咨询的个人； （5）在PHC和CHC进行的测试； （6）DH和SDH的住院入院； （7）给青春期女孩的4剂IFA片剂的剂量； （8）报告单位报告P＆
良好的情报是良好外交政策的关键要素
这种仓促是昂贵的，遗憾的是普遍。我们的国家一再学习，并且经常被遗忘，如果没有良好的智慧，您就无法制定良好的政策。今天，智能功能与以往一样重要，但是工作很难做好。在这个误导的黄金时代，我们的对手将他们的意图掩盖在虚张声势和双重布拉夫下，并通过一千个口罩和切口说话。跨越投资组合（无论是在中东还是数字领域），秘密陪练与开放冲突之间的界线比以往任何时候都更薄。俄罗斯是否正在探索我们的网络收集智能，掩盖自己的防御，或者明天将开关打开我们的电网上的开关？伊朗是否试图保存面部或转向真正的战争基础？我们的哪个谈判合作伙伴准备达成交易，哪个选择我们的口袋？
良好的能量
从2015年与Aldi的合作伙伴关系的谦虚开端中，我们在新南威尔士州Aldi Tweed Heads安装了第一个太阳系。然后，我们能够与他们合作，在VIC Scoresby的前6星级Green Star评级Aldi商店，现在在100个工作日在100个Aldi商店中提供100 kW的太阳能系统。这种速度才是可能的，因为多年来Aldi和Epho建立了强大的合作伙伴关系。我们总是可以依靠Aldi公平合理。似乎在公司的DNA中。以及在企业之间建立信任时，许多事情变得更加有效，更经济，更简单。这比1900年期间比以往任何时候都更加明显。尽管是流行病的背景，但Epho仍可以继续与Aldi团队紧密合作的太阳能计划，以确保每个人都安全并遵守健康指南。这意味着该国不同地区在内的150名员工和承包商在内，可以继续工作。我们甚至在大流行期间雇用了新员工，以确保项目继续运行。
背景报告 F：良好的运动策略
• 政策 9.H.1.3：该地区的政策是与适当级别的政府合作，改善各种交通基础设施，包括跨境连接、威兰运河和其他海事设施的升级、铁路服务能力的提高和道路改善，例如将 406 号高速公路延伸至科尔本港、改善威兰和道格拉斯敦之间的 Netherby 路、开发尼亚加拉至 GTA 走廊以及持续升级和改善 QEW。