文章标题:药物重新培训中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者:Ezequiel Anokian [1],Judith Bernett [2],Adrian Freeman [3],Markus List [2],LucíaPrietoSantamaría[4],Auntorrarhman Tanoli [4] Bonnin [1]分支机构:发现与转化科学(DTS),Clarivate Analytics,巴塞罗那(西班牙)[1],《系统生物学数据科学》,慕尼黑技术大学,慕尼黑技术大学,德国(德国)[2] Biopharmaceuticals R&D,阿斯利康,剑桥(英国)[3],EscuelaTécnicasuperior de gegenierossismorlosinformáticos,Madrid大学(西班牙)大学(西班牙) (FIMM),Hilife,Hilife,赫尔辛基大学(芬兰),Bioicawtech,赫尔辛基(芬兰)[5] [5] Orcid ID:0000-0003-0694-1867 [1] [1],0000-0001-501-5812-8013 [2] 0000-0002-0941-4168 [2], 0000-0003-1545-3515 [4], 0000-0003-2435-9862 [5], 0000-0001-5159-2518 [1] Contact e-mail: Sarah.bonnin@clarivate.com Journal: Drugrxiv review statement:手稿目前正在审查中,应由酌处权对待。手稿提交日期:2024年3月12日关键字:机器学习,神经网络,人工智能,药物repurost
摘要 目的:本文回顾了现有的定性研究文献,这些文献涉及人们使用辅助和替代沟通 (AAC) 进行交流的经验。进行这次回顾的目的是更多地了解人们使用 AAC 进行交流时所重视的价值观和结果。进行这次回顾是为了更深入地了解这些经验,为制定患者报告结果测量 (PROM) 提供参考。材料和方法:对现有的定性研究文献进行定性证据综合,以探索和评估有关使用 AAC 的人的经验的当前知识。结果:从 115 份定性研究报告中,确定了 19 篇论文直接回答了研究问题和回顾的目的。确定了可以在由价值观、结果和背景结构组成的先验框架内组织的数据。结论:这次回顾使人们对需要 AAC 的人的经历有了更深入的分析理解。结果表明,一组概念可用于指导 PROM 的开发。 PROM 可用于帮助临床医生和研究人员更好地了解需要 AAC 的人的观点并评估干预措施。结果还鼓励专业人员重新考虑与需要 AAC 的人一起工作时使用的术语和方法,并反思影响人们沟通体验的多维因素。
使用环境DNA(EDNA)技术已成为渔业和水产养殖领域的开创性工具,为监测和管理水生生态系统提供了新的方法。本研究探讨了EDNA技术在水生生态系统研究和管理中的潜力。讨论了有关多种生态方案的重要性,包括评估生物多样性,监测鱼类种群和病原体,早期对侵入性鱼类的检测以及水质评估。此外,它解决了利用Edna的挑战和障碍,并讨论了在将来的应用中应考虑的道德考虑因素。这可以强调其作为一种非侵入性,经济性和响应良好的工具,以提高可持续渔业和水产习惯。这项全面的综述提供了对埃德纳技术在渔业和水产养殖领域中的多种应用的深入分析。
I. Ambato技术大学,健康科学学院,营养与饮食学生涯,Ambato,厄瓜多尔。 div>II。 div>Ambato技术大学,健康科学学院,营养与饮食学生涯,Ambato,厄瓜多尔。 div>
我们的意见 - 墨西哥经济面临重大逆风。由内部改革和外部政治和贸易环境引起的不确定性正在影响经济绩效,这在2024年底已经令人失望。投资(公共和私人)都受到了重大打击,消费量正在大大放缓。风险仍然存在,并且只会被更温和的货币条件(本身不确定)所抵消。高水平的价值链整合和墨西哥的政治善意表明,可能有希望允许墨西哥康复的交易,墨西哥计划实现。这一新的谈判可能会倾向于有利于美国,并具有更严格的本地内容要求,更严格的海关检查以及对墨西哥(和加拿大)源自中国商品的进口的更高关税。
摘要 - 定量反转算法允许在场景中的每个点构建电性能(例如介电常数和电导率)。但是,由于需要了解场景中的事件波场,因此这些技术在测量的反向散射相历史信号和数据集上都具有挑战性。通常,由于天线特征,路径丢失,波形因子等因素,这是未知的。在本文中,我们引入了一个标量校准因子来解释这些因素。为了解决校准因子,我们通过包括正向问题来增强反转过程,我们通过训练简单的馈送正式完全连接的神经网络来解决这些问题,以学习基本介电常数分布与雷达散射场之间的映射。然后,我们最大程度地减少了测得的和模拟字段之间的不匹配,以优化每个发射器的标量校准因子。我们证明了数据驱动的校准方法在菲涅尔研究所数据集中的有效性,其中我们显示了估计的场景介绍的准确性。因此,我们的论文为在现实成像场景中应用定量反转算法的应用奠定了基础。
从1628年的费迪南多二世(Ferdinando II)开始的时期,并于1723年以Cosimo III的去世结束,至少在过去的二十年中,它值得得到的史学关注。在这段托斯卡纳历史的长期中,缺乏兴趣,在此过程中,进行了过程,描绘了Medicean Grand Duchy的经济和文化的许多基本特征,具有远距离的起源,并植根于十七世纪的整体愿景,即使没有达到最小的速度,以最小的速度确定了任何速度。增加了利益,并鼓励了17世纪的Medicean 17世纪的不屑一顾的判断,这是在此期间构成的关于托斯卡纳历史的著作中的不可争议的事实。实际上,众所周知,与1781年的Riguccio Galluzzi出版了有关七世纪托斯卡纳历史的第一项工作。这项工作由大公爵Pietro Leopoldo委托,是一项复杂的意识形态计划的一部分,该计划的目标是通过美第奇政府的重建,以合法化灭绝的统治王朝与
(11)研究表明,限制对儿童性虐待材料的传播不仅对于避免与虐待的图像和视频相关的受害至关重要,而且作为犯罪者侧的预防形式至关重要,因为访问儿童性虐待材料通常是动手虐待的第一步,无论它是对真实或简单的虐待的描述还是现实的虐待。人工智能应用程序的持续开发能够创建与真实图像无法区分的现实图像,所谓的“深餐”图像和描述儿童性虐待的视频的数量预计在未来几年中会呈指数增长。此外,还利用包括感觉反馈的化身的增强,扩展和虚拟现实设置的开发,例如通过提供触摸感知的设备并未完全涵盖现有定义。明确提及“复制和表征”应确保儿童性虐待材料的定义涵盖这些技术和未来的技术发展,并因此具有足够的技术中性,从而使未来的方式涵盖了这些发展。
“综合” SFF,卓越中心(来自OCBE的5个PI,包括主管A. Frigessi):•将通过开发理论,方法,模型,模型和算法来改变机器学习,这些理论,模型,模型和算法可以利用知识以及数据•建立在世界一流的统计学家,逻辑学家,逻辑学家和机器学习研究人员的独特团队中,他们将与知识的基础联系起来•实现知识的基础,并将其建立在基础上,将其构成重要的基础。域专家
摘要:货运城市机器人车辆(Furbot)是一款预计将在城市环境中自主性行为的完整开车车辆。这一升级已提出了需要解决/解决车辆以实现更高自治的问题。本研究解决了这些主要问题。第一个是为了被保险并在公共道路上合法开车所必需的法律框架/许可问题。第二个是更改,并且升级车辆必须经过一辆完整的自动货运车辆。这项研究的结果导致决定正确分类车辆以解决其许可问题及其在欧洲道路上的法律地位,通过了解车辆的局限性,其中包括车辆的当前状态及其结构性。这项研究的另一个贡献是确定软件和硬件更改车辆必须进行的更改才能完全自主。这包括对正确传感器的识别及其放置和数量。此外,为车辆的软件识别提供了深入的研究,从而为现成的软件提供了有利的选择。此外,还需要突出显示需要满足的可预见问题,对车辆的期望以及要求(将其作为自动驾驶汽车的演示)得到强调。用于演示站点,还研究了用例和站点动态以实现自主权。对这些要求的实用是为了证明自动导航和货运处理(全球采用的共享自动化操作模型)H2020项目,以便在城市环境中交付货物。