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让人工智能远离自我炒作：了解机器学习的益处和挑战
本文比较了不同的船舶性能建模方法，目的是找到最适合运营优化的建模技术。特别强调了机器学习等数据驱动方法的潜力和挑战。与中午报告相比，使用基于传感器数据的数据驱动方法的附加值是量化的。除了行业标准方法之外，还提出了一种基于物理信息机器学习的新方法，称为“船舶内核”。船舶内核在短期准确性方面优于此处考虑的其他方法。这使它们成为需要对广泛条件进行预测的运营优化（例如路线和速度优化）的理想构建块。与其他方法相比，船舶内核具有出色的长期准确性，使其成为性能监控用例（例如与船体和螺旋桨性能相关的维护计划）的宝贵工具。本文最后对机器学习操作化面临的挑战进行了总体评论和警告。
大数据选项远离障碍物跟踪
摘要 - 我们的研究在多代理网络中分发了大数据非convex优化。我们考虑平滑（可能）非凸功能的总和的（受约束的）最小化，即代理的总和，以及凸（可能）的凸（可能）非平滑正常器。我们的兴趣是大数据问题，其中有大量变量需要优化。如果通过标准分布式优化算法进行处理，则这些大规模问题可能会因为每个节点的局部计算和通信负担过高，因此可能会棘手。我们提出了一种新颖的分布式解决方案方法，在每种迭代中，代理以不协调的方式更新整个决策向量的一个块。为了处理成本函数的非概念性，新型方案取决于连续的凸近似（SCA）技术，结合了一种新颖的块驱动的推动力共识方案，该方案对执行局部扩展的块状操作和梯度平均跟踪非常有用。建立了渐近收敛到非凸问题的固定溶液。最后，数值结果显示了提出的算法的有效性，并突出了块维度如何影响通信开销和实际收敛速度。
远离居民对运动能力，心脏功能和体育锻炼的影响
2。McEvoy JW，McCarthy CP，Bruno RM，Brouwers S，Canavan MD，Ceconi C等。2024 ESC管理升高血压和高血压的指南：由欧洲心脏病学会（ESC）的血压升高和高血压的管理部门开发，并由欧洲内分泌学会（ESE）和欧洲中风组织（ESO）认可。EUR HEART J. 2024; 45（38）：3912-4018。EUR HEART J.2024; 45（38）：3912-4018。
在认知任务中，神经网络调节至接近临界状态，而在阿尔茨海默病的精神药理学模型中，神经网络远离临界状态
。CC-BY-NC 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2024 年 12 月 6 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2023.08.16.553626 doi：bioRxiv 预印本
2024-11-次级摩比 - 远离 - 摩尔电压。 ... div>
皇后镇湖区（昆士兰州或地区）面临挑战，其能力，弹性和负担能力向该地区供应。MBIE的咨询文件指出，采用230V +10％/-6％是“减轻低压网络上潜在限制的成本最低的选择” 2。QLDC非常支持任何标准变化，以减轻以最低成本方式使用分布式生成的限制。由于Aurora的定制价格路径（CPP），昆士兰州的网络费用已经显着增加，并且尚未完全理解其最近对CPP重新开放的应用的含义。QLDC支持任何法规的变化，避免了该地区居民和企业的上流压力，而不会损害供应的安全性和可靠性。MBIE已标志着更新电压标准可能需要对其他标准3的相关更新3。QLDC鼓励MBIE迅速采取行动，以确保整体标准保持清晰，一致和合身。
俄亥俄州医疗补助MCO质量质量远离2024- ...
DSME维护目标度量•在测量期内对DSME（即参加DSME）索赔的糖尿病成员百分比：2023年7月1日至2024年6月30日，2024年1月1日，2024年1月1日至12月31日，2024年7月1日至2024年7月1日至2025年6月30日，2025年1月，2025年1月，2025年12月31日。DSME维护目标度量分母 - 糖尿病成员：在测量期内糖尿病成员，根据HEDIS血红蛋白A1C对照对糖尿病患者（HBD）技术规格确定。DSME维护目标度量分子分子：糖尿病的成员人数在测量期内具有DSME（表1）的索赔（表1）。患有糖尿病的成员（MMC CGM＆DSME维护目标指标的分母）将根据糖尿病患者的血红蛋白A1C控制的HEDIS规格确定18至75岁的糖尿病患者的成员。俄亥俄州的MyCare成员被排除在外。进行维护目标度量率的最终计算（在2025年1月至12月12日之间的服务日期），该措施的分母将是Hedis血红蛋白A1C对照的总和，用于糖尿病患者符合糖尿病人群/措施分母的患者的MCOS报告的糖尿病人群/措施分母的总和（即，由MCOS报告的MCOS MCOS MCOS MCOS的符合条件衡量了MCOS的NCIS ncis secipified HEDSCA Certified HEDSCA SECIDERSERIED HEDCES CERTIED HEDES CERTIED HEDECES SECIDERS。CGM＆DSME Nemerator索赔数据ODM索赔被确定为“最终”，其“付费”或“拒绝”状态将用于确定维护目标度量的分子。确定要在ODM系统中取消/反向的索赔将不包括在分子计算中。每月CGM＆DSME索赔数据应在此外，MCOS提交的CGM＆DSME CPT/HCPCS索赔/服务数据还包括在分子计算中。
住院护理：为什么人工智能必须远离医院
过去几年人工智能 (AI) 的发展可以说是社会最重大的变革之一。人工智能在许多行业中取得了巨大的发展。1 人工智能带来的经济影响也是巨大的，正如《福布斯》在 2019 年报道的那样，83% 的企业高管认为实施人工智能是进一步发展市场的必要步骤。2 据《福布斯》报道，当今企业的最大资产是数据，而人工智能使企业能够从这些数据中获得最大的收益。通过人工智能，企业可以以有意义的方式组织和利用其数据，例如通过简化流程并使其更加方便消费者来增强客户体验，通过消除偏见来改善招聘流程，以及通过让企业更好地了解个人绩效来提高员工敬业度和保留率。3
建议：远离前沿的生成式人工智能
这些风险中的每一个都可能对个人乃至国家安全产生重大影响。（我们不认为人工智能系统本身对人类构成威胁的可能性，也不认为人工智能系统使人类对自己构成此类威胁的可能性。）然而，对于政策制定者和其他少数公司以外的人来说，这些来自边界外系统的风险的确切性质、范围和可能性在很大程度上仍是“已知的未知数”。此外，对这些风险的调查不能仅仅是技术性的，还必须从社会科学、行为科学、伦理学和更多学科中汲取见解。了解这些风险的范围、规模和可能性对于支持有关可能需要监管或其他形式治理的决策至关重要。
整个基因组分析揭示了由CRISPR-Cas9介导的基因组编辑引起的非典型非同源远离目标
CRISPR-CAS9基因组编辑具有有希望的遗传疾病和癌症的治疗潜力，但安全可能是一个问题。在这里，我们使用10倍链接的读取测序和光学基因组映射的整个基因组分析来询问编辑后的基因组完整性，并与四个父母细胞系相比。除了先前报道的大型结构杂物外，我们还确定了迄今为止出乎意料的大型大型染色体缺失（91.2和136 kb），在非典型的非同理偏离式位点，在两条编辑线中与SGRNA相似，在没有序列的情况下没有序列。由CRISPR-CAS9编辑在分裂细胞中引起的观察到的大结构变体可能会导致致病后果，从而限制CRISPR-CAS9编辑系统对疾病建模和基因治疗的有用性。在这项工作中，我们的整个基因组分析可以提供有价值的策略，以确保基因组编辑后的基因组完整性，以最大程度地降低研究和临床应用中意外影响的风险。
印度远离俄罗斯国防工业
印度和俄罗斯有着长期的安全合作伙伴关系，印度严重依赖俄罗斯的武器和装备来装备其武装部队。然而，印度总理纳伦德拉·莫迪于 2014 年启动了“印度制造”计划，以发展该国的国防工业并减少对进口的依赖。乌克兰战争导致印度加速这一进程，并终止与俄罗斯就多项武器系统采购进行的谈判或取消协议。印度官员表示，俄罗斯在交付新系统方面遇到的后勤问题是取消协议的原因。本文探讨了乌克兰冲突如何影响俄罗斯的关键安全合作伙伴关系之一，以及印度国防工业如何发展以生产这些系统的替代品。该研究深入了解了印度实现国防生产自力更生目标所面临的挑战和机遇。