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最初发表于：Gaines，S.，R。Cabral，C。Free，Y。Golbuu等。 2019年。气候变化对海洋经济的预期影响。洗涤
海洋经济大致包括所有基于海洋的人类活动，这些活动产生收入，就业以及其他货币和非货币福利（OECD 2016）。一些海洋福利，以及将它们赋予的资源所需的资源是基于市场的，因为它们在全球市场上交易并具有市场价格。基于市场的海洋福利的例子包括以下内容：野生捕获渔业和海洋水产养殖（也称为马养殖）； Phar Maceuticals；化石燃料能源资源，例如石油和天然气；可再生能源资源，例如波浪，风能或其他能源；使用海面进行运输（运输）；基于海洋的旅游；和新兴的蓝色碳市场。遵循政府间的生物多样性和生态系统服务（IPBES）框架的科学政策平台，提到的大多数可销售的好处是物质贡献（例如，食物，能源，遗传资源），但对人们的其他重要销售贡献正在监管服务（例如碳固执）和非物质（例如旅游）。
最初发表于：托马斯的Bohnstingl；苏里纳（Surina），安贾（Anja）； Fabre，Maxime； Demirag，Yigit；夏洛特的弗伦克尔； Payvand，Melika； Indiveri，Giacomo；裤子
摘要 - 急流尖峰神经网络（SNN）的灵感来自生物神经系统的工作原理，这些原理提供了独特的时间动态和基于事件的处理。最近，通过时间（BPTT）算法的错误反向传播已成功地训练了局部的SNN，其性能与复杂任务上的人工神经网络（ANN）相当。但是，BPTT对SNN的在线学习方案有严重的局限性，在该场景中，需要网络同时处理和从传入数据中学习。特别是，当BPTT分开推理和更新阶段时，它将需要存储所有神经元状态以及时计算重量更新。要解决这些基本问题，需要替代信贷分配计划。在这种情况下，SNN的神经形态硬件（NMHW）实现可以极大地利用内存计算（IMC）概念，这些概念（IMC）概念遵循记忆和处理的脑启发性搭配，进一步增强了他们的能量效率。在这项工作中，我们利用了与IMC兼容的生物学启发的本地和在线培训算法，该算法近似于BPTT，E-Prop，并提出了一种支持使用NMHW的经常性SNN推理和培训的方法。为此，我们将SNN权重嵌入了使用相位变更内存（PCM）设备的内存计算NMHW上，并将其集成到硬件中的训练设置中。索引术语 - 在线培训，尖峰神经网络，神经形态硬件，内存计算，相位变化内存我们使用基于PCM的仿真框架和由256x256 PCM Crossbar阵列的14NM CMOS技术制造的内存内计算核心组成的NMHW开发了模拟设备的精确度和瑕疵的方法。我们证明，即使对4位精确度也是强大的，并实现了32位实现的竞争性能，同时为SNN提供了在线培训功能，并利用了NMHW的加速收益。
最初发表于：Eckhardt, Sven；Sprenkamp, Kilian；Zavolokina, Liudmila；Bauer, Ingrid；Schwabe, Gerhard (2022)。人工智能能否帮助二手车经销商在数据驱动的二手车市场中生存？在：DESRIST 2022：第 17 届信息系统和技术设计科学研究国际会议，美国佛罗里达州圣彼得堡，2022 年 6 月 1 日至 2022 年 6 月 3 日，南佛罗里达大学。DOI：https://doi.org/10.1007/978-3-031-06516-3_9
摘要。二手车市场以不可信和不正当而闻名。经认证的数据已被证明有助于缓解信息不对称，这是不可信市场的主要因素之一。近年来，越来越多的二手车经销商在这个竞争激烈的数据驱动市场中难以生存。在本研究中，我们对二手车经销商进行了 12 次采访，并与瑞士最大的汽车公司之一 AMAG 集团的员工和高管举行了几次会议和研讨会。这让我们深入了解了二手车经销商当前的问题以及人工智能如何提供帮助。这些问题可以归结为高交易成本问题及其子类别。在利用人工智能降低交易成本的过程中，出现了新的次要问题。人们需要信任证书、分析和预测。此外，数据和分析需要透明和可理解，并且必须解决隐私问题。这项研究的意义是多方面的。首先，我们定义二手车市场上二手车经销商面临的问题，并介绍人工智能方法在当前数据驱动的二手车市场的应用。随后，我们强调人工智能需要遵循以人为本的视角，并以信任为设计理念。
最初发表于：洛雷（Lorè），尼古拉·伊万（Nicola Ivan）；萨利，法比奥； Spitaleri，Andrea； Schäfle，丹尼尔；尼古拉（Nicola），弗朗西斯卡（Francesca）； Cirillo，Daniela Maria；桑德，彼得
1个新兴的细菌病原体单元，Ditid-Irccs Ospedale San Raffaele，米兰，意大利米兰2号医学微生物学研究所，苏黎世大学，苏黎世，瑞士，瑞士3国家菌群国家中心肺部疾病患者（如支气管扩张或囊性纤维化）的肺定植后感染。它已成为有关感染严重程度和对抗生素治疗的反应不佳的最临床相关的无结局（REF）之一。M.腹肌配合物（MABSC）由三个亚种超腹，骨和质量组成。MABSC肺部疾病的特征是存在ATS/ESCMID/ESS/IDSA共识陈述（REF）中描述的特定微生物，临床和放射学特征。感染。用于治疗MABSC肺部感染的抗生素方案通常结合了3至4种抗生素，包括克拉霉素，amikacin，头孢辛蛋白，imipenem或Tigecycline，共12-24个月。尽管有毒性，但氨基糖苷氨基甲胺仍然是该方案中的关键组成部分。对氨基糖苷的耐药性主要是通过修饰酶（例如AAC（2'），APH（3''）和EIS2赋予的。在最近的一项工作中，脱氧于腹肌分枝杆菌的基因上的删除，编码杂交的N-乙酰基转移酶，增加了体外易感性对capreomycin，kanamycin和amikacin的敏感性。发现，通过提高细菌对特定的，有执照的抗生素的敏感性，可能会改善治疗结果，从而提高了细菌易感性，从而可以提供新的互补治疗靶标，从而提供新的互补治疗靶标。
印度斯坦联合利华限量供应链发表于2023年6月
•非阶段1中的重要供应商是棕榈油，纸张和木板，茶，大豆和可可的供应商，因为它们对联合利华对土地的总影响占65％以上，并且通常与自然生态系统转换为农田的农作物相关的作物。
2021 年 3 月 22 日 | 中外制药利用人工智能 (AI) 的 MALEXA-LI 抗体药物发现支持技术成果发表于《科学报告》 | 新闻稿 | 中外制药
利用人工智能（AI）的抗体药物发现支持技术MALEXA-LI的研究成果已被Nature Research出版的综合科学杂志《Scientific Reports》接受。 MALEXA-LI提出了一种抗体氨基酸序列，其结合强度比现有抗体高出1,800倍以上。 在CHUGAI DIGITAL VISION 2030的指导下，我们将继续致力于通过AI药物发现大幅改善药物发现过程。
复制发表于《自然神经科学》
Cyril Pernet 博士（联合主席），爱丁堡大学临床脑科学中心，校长大楼，49 Little France Crescent，爱丁堡 EH16 4SB cyril.pernet@ed.ac.uk ORCID 0000-0003-4010-4632 Marta I. Garrido，墨尔本大学墨尔本心理科学学院，墨尔本，澳大利亚。marta.garrido@unimelb.edu.au ORCID 0000-0003-0679-4959 Alexandre Gramfort，巴黎萨克雷大学，Inria，CEA，Palaiseau 法国。alexandre.gramfort@inria.fr ORCID 0000-0001-9791-4404 Natasha Maurits，格罗宁根大学，格罗宁根大学医学中心，神经病学系，荷兰。 nmmaurits@umcg.nl 。ORCID 0000-0001-6231-7044 Christoph M. Michel，日内瓦大学基础神经科学系和生物医学成像中心（CIBM），Campus Biotech，9, Chemin des Mines, 1202 Geneva，瑞士。christoph.michel@unige.ch ORCID 0000-0001-6523-9635 Elizabeth W. Pang，博士，神经病学/神经科学和心理健康，儿童医院/SickKids 研究所，555 University Avenue，多伦多，安大略省，加拿大，M4G 1E9。 elizabeth.pang@sickkids.ca ORCID 0000-0001-5541-3329 Riitta Salmelin，阿尔托大学神经科学和生物医学工程系，PO Box 12200, FI-00076 AALTO, 芬兰。 riitta.salmelin@aalto.fi ORCID 0000-0003-2499-193X Jan Mathijs Schoffelen，拉德堡德大学，Donders 大脑、认知和行为研究所，POBox 9104, 6500 HB，奈梅亨，荷兰。 jan.schoffelen@donders.ru.nl ORCID 0000-0003- 0923-6610 Pedro A. Valdes-Sosa，中国-古巴神经技术联合实验室。成都脑科学研究所临床医院，教育部神经信息重点实验室，电子科技大学，中国成都和古巴神经科学中心，古巴哈瓦那。 pedro.valdes@neuroinformatics-collaboratory.org ORCID 0000-0001-5485-2661 Aina Puce（联合主席），印第安纳大学心理与脑科学系，1101 East Tenth St，Bloomington IN 47401，美国。ainapuce@indiana.edu ORCID 0000-0002-0716-4185
发表于《Spinal Cord》，2020 年，第 58 卷，第 3 期，第 262-274 页……
发表于《Spinal Cord》，2020 年，第 58 卷，第 3 期，第 262-274 页，应引用该文章。DOI：10.1038/s41393-019-0390-1
论文编号 716 视觉和教学增强型弹射和跳伞虚拟现实降落伞模拟训练 2008 年 10 月 16 日 Jeffrey R. Hogue Cecy A. Pelz Noah S. Brickman Chi-Ying Liang，博士。John K. Grant Edward N. Bachelder，博士。 Robert D. Gates 论文发表于：第 46 届 SAFE 研讨会，内华达州里诺市，2008 年 10 月 27-29 日
由于机组人员弹射和紧急跳伞可能发生在极端情况下，没有机会进行实际的跳伞训练，因此，最大限度地扩大潜在训练经验的范围和表面效度，让受训人员适应尽可能广泛和真实的情况尤为重要。老化飞机在恶劣环境和战斗情况下部署的压力加速了这种训练的紧迫性。图形场景显示硬件和软件的最新发展已被用于提供更详细和准确的场景描述。大型机组人员应急和空降伞兵训练社区的热情采用和互动表明了许多改进的教练训练控制。本文介绍了这些视觉改进，以及用户驱动的改进模拟器训练技术和教练界面的发展。