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诊断和评估脑血管疾病的新型成像方法：概述
脑血管疾病，包括缺血性中风，出血性中风和血管畸形，是全球发病率和死亡率的主要原因。神经影像技术的进步彻底改变了脑血管疾病诊断和评估领域。这项全面的综述旨在对诊断和评估脑血管疾病的新型成像方法进行详细分析。我们讨论了各种成像方式的应用，例如计算机断层扫描（CT），磁共振成像（MRI），正电子发射断层扫描（PET）和血管造影，突出了它们的优势和局限性。此外，我们深入研究了新兴的成像技术，包括灌注成像，扩散张量成像（DTI）和分子成像，探索了它们对现场的潜在贡献。了解这些新型成像方法对于准确诊断，有效的治疗计划和监测脑血管疾病的进展是必要的。
概念设计师在电子游戏中运用人工智能的新角色 Samah Gaber Mohamed Nassar
摘要：关键词：人工智能将为未来几年即将开发的视频游戏带来一场革命。预计适当利用这些技术将为开发增强版系统创造更多机会。因此，它被认为是设计新系统时最关键的组件。随着计算机技术领域的快速发展，人工智能（AI）已广泛影响性能。据观察，计算机技术在视频游戏设计中的设计将提供发展机会。本文将重点分析人工智能对视频游戏角色设计的影响。概念艺术家被认为是视频游戏行业的关键人物。概念艺术家和设计师能够传达相关的项目情绪、想法和风格。该研究将对该主题进行详细分析，以获得丰硕的成果。
飞行安全文摘 1996 年 7-8 月
• CFIT 教育和培训援助，由 FSF CFIT 工作组主持开发并由波音商用飞机集团制作的两卷培训包。该培训援助计划于 1996 年底发布，研究了许多 CFIT 事故，并侧重于人为因素和管理问题。综合培训援助包含设计模拟器逃生机动训练的数据，旨在成为制定政策、程序和 CFIT 避免标准的资源。该培训援助还包括视频“可控飞行撞地：避免遭遇”，该视频详细分析了喷气式运输 CFIT 事故并展示了如何避免此类事故。CFIT 教育和培训援助的价格尚未确定，但它旨在成为广泛航空运营商负担得起的培训产品。
评论文章通过人工智能方法实现定向能量沉积
增材制造 (AM) 的发展日新月异，取代了传统的制造方法。此外，人工智能和机器学习的应用也不断增加，以进一步应用和发展。本综述广泛跟踪了定向能量沉积 (DED) 工艺的所有研究工作和当代进展迹象。还详细分析了该工艺中使用的所有类型的 DED 系统、进料、能源和保护气体。已经严格审查了在 DED 工艺中实施人工智能 (AI) 以减少工艺对人的依赖并控制复杂方面的方法。各种 AI 技术（如神经网络、梯度增强决策树、支持向量机和高斯过程技术）都可以实现预期目标。在 DED 工艺中实施的这些模型已经过训练，可用于高精度产品和卓越质量监控。
俄罗斯的遗传安全：威胁和法律法规观点
摘要。本文提供了对遗传安全性略有研究的法律类别的一般理论和法律分析。基于对俄罗斯和外国科学文献的研究以及许多法律行为，作者确定了对遗传安全的主要威胁，并指出了需要详细分析和法律评估的特定问题。尤其是作者考虑武装力中基因检测的结果（使用美国的经验显示）。作者得出的结论是，目前，俄罗斯在遗传安全法律法规中大大落后于先进的外国。这是由于缺乏相关法律和执行此活动的组织的文件所证实的（所谓的“自我调节”）。似乎可以使用遗传安全法规问题的积极经验来改善俄罗斯联邦的监管框架。
生物-CC的部署：关于生物电性的案例研究
直到最近，Bio-CCS主要在很长的时间内（例如2050年及以后）就其潜力和缺点进行了讨论，但现在越来越关注更多的近期方面。IEA生物能源期间项目的部署BECCS/U Value Chains运行2019-2021，并致力于提供有关将BECC从飞行员带到全尺度项目的机会和挑战的见解。为此，该项目不仅将重点放在技术方面，还将关注BECCS商业模式以及公共政策在实现可持续部署BECC中发挥的作用。重点是供应链的CO 2捕获，运输和存储阶段。上游生物量原料供应系统只会很短暂地涉及，因为这些问题在其他IEA生物能源工作中进行了详细分析。
RIEGL 波形激光雷达技术的进步和...
Waveform-LiDAR 利用了两个关键特性：首先，脉冲飞行时间激光雷达的返回信号（从光学状态转换为电状态后）通过高采样率的模数转换器 (ADC) 进行数字化，同时覆盖宽动态范围。其次，数字化的回波信号会进行详细分析（信号检测和信号估计）——在线或离线——提供功能丰富的测距结果，包括目标的精确距离、信号强度以及从接收到的回波信号的实际形状得出的属性。结合角度测量和运动激光雷达应用中集成 IMU/GNSS 系统的测量，生成的 3D 点云不仅具有几何形状，还具有经过校准的附加属性，如振幅和反射率估计，从而简化了进一步的处理，如配准、地理参考和过滤。
生成人工智能与法律实践
因此，本文旨在探讨生成式人工智能对法律行业的长期影响。本文认为，对于某些法律研究和写作任务，生成式人工智能将显著提高效率。本文还认为，在法律写作的某些方面——包括推理和执行高度针对事实和案例的详细分析——生成式人工智能几乎无能为力。本文还探讨了生成式人工智能扩大法律服务渠道的潜力，探讨了它提供的效率如何使法律服务提供商能够接触到更广泛的客户群。此外，本文还认为，法学院不应将生成式人工智能视为威胁，而应将其视为机遇，并相应地更新政策和课程。简而言之，生成式人工智能是一种非常强大的工具，但与任何工具一样，要有效地使用它，就需要了解它的优势以及缺点和局限性。