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AsiDNA 治疗期间肿瘤细胞的进化导致能量耗尽，对信号的响应性降低，对药物的敏感性增加
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NeuroImage -orca -Cardiff University
大胆的FMRI研究提供了令人信服的证据，表明人脑在活动和功能连通性（FC）模式中表现出了实质性的力矩 - 动力的闪光。有充分的记录，尽管大脑信号变异性在促进对持续环境需求的认知适应性适应的作用是有据可查的，但仍辩论了FC模式的时刻变化的关系。在这里，我们采用了一种图理论方法，以阐明FC变异性和相关功能网络通信的认知效果。我们的目标是确定在多个时间尺度上进行FC构造的基础的大脑通信途径，从而提高对更快的感知界限与较慢的概念过程的理解，从而使神经调整对外部世界的动力学形成了对环境的影响，从而使外部世界的动力学构成了外部世界的动力。为此，我们使用了剑桥老化和神经科学中心（n = 642，326名女性）和人类Connectome Project（n = 176，106女性）观看电影期间收集的神经影像和行为数据。fc的可变性是由于对混凝土感知和更抽象的概念表征的变化所引起的，持续情况的概念表示从年轻人到老年人增加。但是，在FC模式中的变异性与混凝土环境特征之间的耦合在年轻人时代更强。流体智能/抽象推理直接与脑环境对齐的水平有关，但仅与FC变异水平间接相关。FC variability (both moment-to-moment/concrete featural and abstract conceptual boundary-evoked) was associated with age-distinct profiles of network communication, specifically, greater functional integration of the default mode network in older adulthood, but greater informational flow across neural networks implicated in environmentally driven attention and control (cingulo-opercular, salience, ventral attention) in younger adulthood.全脑沟通路径以默认模式为基础，与情节和语义上下文创建相关（即，角度和中间时间回旋）支持FC重新构造，以响应构想概念的概念表示持续状况的变化（即叙述性事件边界），以及在环境中的范围和强度的特征。特定的，在矩之间的FC变异性和具体的环境特征之间，更强的耦合预测了较差的流体智能和更大的效力驱动的环境警惕性。在整个成人寿命中，较高的流体（但不是结晶）智能与青年期间的基于瞬时和事件边界的FC变异性的网络通信表达更强有关。我们的结果表明，由于ASSOFICED网络通信程序，在自然主义信息处理过程中，动态FC重新配置的适应性变化。此外，我们对大脑环境一致性的发现补充了有关调节脑信号变异性响应于环境复杂性的现有文献。特别是，他们暗示着矩之间的FC变异性和具体的环境特征之间的耦合可能会偏向于感知界定的，而不是概念处理，这阻碍了有效的功能和战略认知与外部环境的互动。
实时系统运营中的人工智能和机器学习白皮书 – 2024 年 11 月第 1 版
虽然人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和数据科学已经研究和开发了几十年，但技术发展和公众关注度最近激增。这导致市场上出现了大量的研究和新解决方案，影响到工作和个人生活的几乎每个方面。随着人们的兴趣不断增长以及投资和研究扩展到新领域，创新和讨论继续迅速发展。在实时电力运营领域，人们也认识到由于不断发生的变化，BPS 的复杂性和复杂性不断增加，其中有几个新的用例扩展了系统的假设（例如，对网络方面的担忧日益增加、过量的太阳能流入输电系统、电动汽车充电的负载显着增长、AI/ML 的功率需求不断增长、区块链上的加密货币挖掘和其他数据中心运营）。BPS 是北美能源基础设施的支柱。它对整个大陆和国家的安全和经济稳定都至关重要，并支撑着我们的日常生活。管理系统的实时可靠性需要控制室操作员拥有不断提高的认知、注意力、警惕性、知识和抽象推理水平，这必然会导致许多人考虑新的 AI/ML 解决方案。由于 BPS 是地球上最复杂的社会技术系统（涉及复杂人类和复杂系统以及它们之间复杂交互的系统），因此需要考虑许多因素以尽量减少系统风险。本文档旨在供决策者、监管者和这些技术的最终用户使用，特别是在实时操作中。断言这些技术是否应该用于实时操作是没有用的，因为对整个行业主要利益相关者的调查和访谈表明，这种情况已经发生了。“精灵”无法被放回瓶子里（本文档并未断言应该这样做）。相反，本文档提供了有关人们应该询问这些技术的问题类型的指导，以彻底了解它们的能力以及正确实施它们需要进行哪些类型的更改。以前进入市场的技术已经陷入了典型的模式，导致最初的“坎坷”实施，出现意外风险或不良事件。本文档提供了实时操作的途径（在这种操作中，此类不良事件是无法容忍的），旨在确保能够以最大程度地提高成功部署和可靠性的方式实施 AI/ML 技术。业界已经认识到，许多组织已经在考虑 AI/ML 应用，并做出了各种决定，积极尝试避免这些应用（例如，人工智能从传统的机器学习方法（例如，阻止工作计算机访问生成式预训练变压器 (GPT) 并制定有关信息安全的政策）转变为拥抱它们（例如，利用更好的客户呼叫跟踪、确保加强资产健康以及预测实时运行参数，如风力发电、太阳能发电和负载）。现在和未来的 AI/ML 技术的表面积非常巨大。本文档重点介绍当前可用的技术，这些技术是为处理特定情况而构建、训练和部署的，不能在其训练领域之外工作（例如，不能依赖太阳能发电预测器来预测风力发电），通常称为狭义人工智能（或有时称为弱人工智能）。这包括最近快速增长的领域，包括生成新内容的能力（使用 GPT 等生成式人工智能算法）。