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健康中人工智能的承诺和危险...
机器学习模型可以实现高度准确的预测，因为它们可以在提供的示例的特征及其相关结果之间找到相关性。机器学习模型的成功取决于用于训练所包含算法的示例的质量，并且在研究“垃圾，垃圾堆放”的研究中的古老格言仍然存在于这些更加精致的方法。4机器学习模型的一个重要局限性是，因为它们从接触到的数据中学习，因此它们的构建是为了扩大培训数据的任何偏见和缺乏代表性。另一方面，如果故意用于检测可用数据和示例中的偏见和歧视，它们可以成为克服系统不平等的强大工具。5
Snam的气候承诺和倡导地位
1。在听取了内部和风险控制委员会的意见和法定审计委员会的意见后，该法规的修订得到了SNAM S.P.A.的董事会的批准。该提案被考虑到利益相关者的评估，参考守则的原则和内容，从而促进利益相关者对任何缺陷的积极贡献和通知。遵守《守则规则》是根据适用法律和规定的所有Snam人民承担合同义务的重要组成部分。
对行人行为预测的承诺和挑战
预测行人行为是确保自动驾驶汽车安全性和可靠性的关键。尽管通过从注释的视频框架序列中学习深入学习方法，但他们通常无法完全掌握行人与交通之间的动态相互作用，但可以进行准确的预测。这些模型也缺乏细微的常识推理。此外，这些模型的数据集的手动注释既昂贵又挑战，以适应新情况。视觉语言模型（VLM）的出现，由于其先进的视觉和因果推理技能，引入了这些问题的有希望的替代方案。据我们所知，这项研究是第一个在自主驱动的行人行为预测的概述中对VLM进行定量和定性评估的研究。 我们在公开可用的Pedes-Trian数据集上评估GPT-4V（ISION）：JAAD和Wideview。 我们的定量分析重点是GPT-4V预测当前和未来帧中行人行为的能力。 该模型以零拍的方式达到了57％的精度，尽管令人印象深刻，但仍落后于最新的域特异性模型（70％），以预测行人交叉行动。 定性，GPT-4V表现出令人印象深刻的处理和解释综合交通情况，区分各种脚步行为以及检测和分析组的能力。 但是，它面临着挑战，例如难以检测较小的脚步 - 评估行人与自我车辆之间的相对运动。据我们所知，这项研究是第一个在自主驱动的行人行为预测的概述中对VLM进行定量和定性评估的研究。我们在公开可用的Pedes-Trian数据集上评估GPT-4V（ISION）：JAAD和Wideview。我们的定量分析重点是GPT-4V预测当前和未来帧中行人行为的能力。该模型以零拍的方式达到了57％的精度，尽管令人印象深刻，但仍落后于最新的域特异性模型（70％），以预测行人交叉行动。定性，GPT-4V表现出令人印象深刻的处理和解释综合交通情况，区分各种脚步行为以及检测和分析组的能力。但是，它面临着挑战，例如难以检测较小的脚步 - 评估行人与自我车辆之间的相对运动。
EV循环经济：电池回收和重新利用的承诺和障碍
的细胞和模块不再足够强大，无法在电动汽车中使用其第一寿命，也可以在低速车辆中使用，例如用于工业应用，商业或娱乐以及通过市政当局的电子动力产品。从叉车中的电动电动电池组中重复使用耗尽的单元；电子驾驶员，电子骑行和高尔夫球车；街头清扫机和卫生卡车似乎提供了一些希望。2019年，奥迪通过在其Inglostadt，德国，车辆组装厂使用的叉车中使用花费的e-tron和杂种电池进行了示范项目。零售商Greentec Auto Sells销售来自电动汽车的使用模块到发烧友，这些模块用于转换内燃烧机车，以及在自行车，高尔夫球车，ATVS和RVS以及太阳能能源存储中安装。
构建承诺和泄漏的身份验证的加密
摘要。这项工作的主要目标是构建既有承诺又是泄漏弹性的身份验证的加密（AE）。作为这种方法，我们将通用组成视为构建AE方案的众所周知的方法。Barwell等人已经分析了通用组成方案的泄漏弹性。（Asiacrypt'17），为了实施安全性，事实并非如此。我们通过对犯下安全性的通用组成范式进行单独分析来填补这一空白，从而给出正面和负面的结果：通过具体攻击，我们表明加密 - 然后是-MAC不承诺。此外，鉴于基本方案满足了我们为此目的引入的安全概念，因此我们证明了加密和MAC正在承诺。我们后来通过提供满足它们的计划来证明这些新观念。mac-然后将加入的限制更加困难，因为该标签未与密文旁边输出，因为它是针对其他两种组合方法完成的。尽管如此，我们对Mac-then-contrypt进行了详细的启发式分析，以实施安全性，这是确定的结果，这是未来工作的开放任务。我们的结果结合了一个事实，即仅加密-AC会产生泄漏 - 弹性的AE方案，表明人们无法获得通过通用组成进行投入和泄漏弹性的AE方案。作为构建承诺和泄漏弹性AE的第二种方法，我们开发了一种通用转换，该转换将任意AE方案变成实现这两种属性的方案。转换依赖于既有结合的键函数，即，很难找到导致相同输出的键输入对以及泄漏 - 弹性的伪数。
军事人员中的神经性：概念和方法论的承诺和挑战
第6章 - 认知6-1神经性研发的摘要建议6.1背景6-1 6.2开发模型，以预测神经刺激干预措施的影响6-1 6.3 6.3开发更全面和验证的当前传播模型6-1 6.4开发大脑模型，开发大脑模型，以增强对目标的构造6-1 6 6.5促进6-2 6 6-2 6 6-2 6 6-2 6-2 6--2 6-2 6-2 6-2 6.8研究神经测定效应6-2 6.9开发靶向深脑结构的方法6-3 6.10研究综合干预措施的影响6-3 6.11研究延长和重复使用6-3 6.12的效果6-3 6.12研究个体差异，状态和状态6-3 6.13 6.13封闭式negoroprand 6-3 6.13 neuroprand 6-3 6.13 neuroprand 6-3 6.13现场环境的发现6-4 6.15调查并减轻不良副作用6-4 6.16包括研究与发展中的伦理和安全6-4 6.17在可能的情况下制定标准化方案6-4 6.18克服常见的方法论弱点6-5 6.19结论6-5 6.20参考文献6-6
破坏障碍：三阴性乳腺癌中免疫检查点抑制剂的承诺和挑战
摘要：三阴性乳腺癌（TNBC）是一种高度攻击性的恶性肿瘤，具有明显的免疫原性，表现出快速增殖和免疫细胞浸润到肿瘤微环境中。TNBC的异质性对免疫治疗构成了挑战，引起了肿瘤微环境中的耐药机制。治疗方式，包括靶向PD-1，PD-L1和CTLA-4的免疫检查点抑制剂（ICI）。有希望的结果来自将ICI与抗TGF-β和Vista结合起来，阻碍了TNBC肿瘤的生长。TNBC细胞采用复杂的逃避策略，这些策略涉及与基质和象征细胞相互作用，从而通过各种细胞因子，趋化因子和代谢产物抑制免疫识别。最近对揭开体液和细胞成分的关注旨在破坏肿瘤微环境中的癌症串扰。本综述确定了TNBC的最新电阻机制，探索了临床试验的潜在目标，以克服免疫检查点抗性并提高患者的生存率。
探索生成人工智能的承诺和......
使用 GenAI 进行知识创造为组织带来了宝贵的机会。首先，采用 GenAI 使组织能够处理各种非结构化和结构化数据源，以发现这些通信渠道中隐藏的模式、关系和见解。例如，GenAI 可以自动创建带有实时转录的会议记录，提供会议摘要或从视频中提取信息。现有工具（如 Otter、Supernormal 或 Colibri）可与在线协作工具（如 MS Teams 或 Zoom）结合使用，以处理和分析每个口语单词。值得注意的是，提取的隐性知识可以重新集成到现有的反馈回路中，使 AI 模型能够不断学习并减少对人机交互过程的需求（Brea & Ford，2023 年）。GenAI 可以识别人类决策者不易察觉的见解，作为新想法的刺激，鼓励员工探索新的途径和创新（Brea & Ford，2023；Haefner 等人，2021）。例如，在制药和材料科学行业，GenAI 可用于分析来自科学文献、专利和数据库的数据，并提出具有理想特性的新化合物或材料（Lee 等人，2023；Ni 等人，2023）。被称为从头分子设计的过程可以通过建议潜在的候选分子来加速研发过程，然后研究人员可以合成和评估这些分子，从而发现和创造创新解决方案。
超越锂离子：电动汽车的Byd刀片电池的承诺和陷阱
摘要。带电池的电动汽车已经开始对当今的汽车行业产生重大影响。与电池制造商一起，汽车制造商正在为电动汽车开发新的电池设计，并密切关注诸如储能储能，建筑质量，安全性，FF订单和电池性能等细节。中国汽车制造商在2020年开发了Byd Blade Battery（Byd）。它是带有棱柱形细胞的磷酸锂（LFP）电池，其能量密度为165 WH / kg，能量密度包为140WH / kg。本文与其他电池模型，模型架构，指甲穿透实验的安全性以及与其他替代方案的成本比较相比，简要审查了Byd Blade电池的性能。
神经系统疾病中的干细胞疗法：承诺和关注
自我神经元的再生通常在神经元细胞损伤后受到限制或不存在，这使得对治疗神经系统损害的新技术。尽管大脑可以通过增加其可塑性来部分补偿，但这些补偿机制永远无法完全恢复预损伤状态。在神经系统疾病的情况下，分析有关干细胞疗法的文献。干细胞由于其再生能力而显示出治疗各种神经系统疾病和残疾的希望。在动物模型和早期临床试验中，移植或给药不同类型的干细胞已取得了令人鼓舞的结果。但是，对其实施仍然存在担忧。所使用的干细胞类型，最佳方法和途径，给药的干细胞数量，预处理和注射时间表都需要确定。此外，干细胞处理的长期安全性和接受者的年龄需要进一步研究。尽管存在这些问题，但干细胞疗法对治疗神经系统疾病仍然有很大的希望，并且持续的研究和设计良好的研究对于释放其全部潜力至关重要。