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透明的导电氧化物作为光子神经网络的材料平台
1集合3 sp。Z O.O.，Wolczynska 133，01-919 Warsaw，波兰2电气和计算机工程系，约翰·霍普金斯大学，马里兰州马里兰州21218，美国对应作者： * * jeckug10@yahoo.com.com.com.com.com.com.sg摘要的远离人工效果，可以用作巨大的远方机器，以供镜头，以便一个新的镜头机器，可以使用一个镜头的机器，一个镜头的机构神经网络。他们可以克服电子处理元件的现有速度和功率限制，并为光子学提供其他好处，例如高频带宽度，次纳秒潜伏期和低能互连凭证，从而导致新的称为Neuromorphic Photonics的新范式。意识到这项任务的主要障碍是缺乏适当的材料平台，该平台对网络的体系结构施加了严重的要求。在这里，我们建议并证明透明的导电氧化物可以成为这项任务的绝佳候选者，因为它们在光学和电输入下都提供了非线性和双重性。
使用机器学习模型进行透明的作者身份验证
尽管 AV 能够使个人去匿名化有很多好处，但正如引言中所述，AV 也带来了许多问题，例如缺乏隐私和匿名性以及可能受到当局的镇压。因此，任何作者识别技术都必须谨慎处理，因为它们可能产生负面的社会影响。我们选择研究 AV 而不是 AA，因为 AV 更尊重整体隐私：给定一个匿名作者的文本，AV 需要应用于每个可能的嫌疑人，这使得它在嫌疑人集合较小时有用，但在嫌疑人集合非常大时则无效，从而保护了隐私。我们相信，我们的网站不会因为我们的模型性能较低而造成很多社会危害，并且通过提高透明 AV 模型的可访问性来带来好处。
区块链技术实现安全透明的供应......
发现：研究结果表明，区块链技术在安全透明的供应链管理方面存在背景和方法上的差距。初步实证审查表明，区块链技术有可能通过增强安全性和透明度来改变供应链管理。它强调了去中心化、不变性和实时可见性的好处，这些好处可以减少欺诈并提高可追溯性。然而，该研究还强调了可扩展性、互操作性和监管障碍等挑战，需要解决这些挑战才能广泛采用。最终，该研究表明，投资区块链的公司可以通过提高效率和消费者信任来获得竞争优势，将区块链定位为供应链管理中未来的关键组成部分。
透明的类似甲状腺碳 - 碳 - 胶片制作的评论和...
已经开发了许多用于生物医学应用的材料，许多研究人员仍然旨在开发比当前使用的生物材料更好的生物材料。为了开发新的生物材料，有两种基本方法：一种是由单个化学物质制成的纯生物材料的发展，另一种是由多种不同物质制成的复合生物材料。可以通过与另一种材料涂层材料来实现后一种方法。在腐蚀和兼容性方面，这种方法似乎具有一些优势。例如，1）具有抗腐蚀和良好兼容材料的薄外套将转化具有独特且有利的物理特性的腐蚀底物变成一种新的抗腐蚀复合材料。因此，抗腐蚀涂料材料的发展可能导致许多新的复合材料，2）如今，很难开发具有抗腐蚀材料的纯材料。候选涂层材料之一是钻石样碳（DLC）。在本文中，作者审查了DLC是否具有抗腐蚀，并探讨了医学领域中DLC应用的物理化学特性与生产参数之间的关系。
显微镜液体金属导体，用于可拉伸和透明的电子
，尤其是识别软导管技术。[3,4]甘露和甘露的液体金属（LMS）引起了人们的关注。[5]利用其接近室温的液体 - 固体相变（t = 29.8°C）和较大的电导率（> 3×10 6 s m-1），使用了LMS，通常嵌入有机硅载体中，作为伸展的电导导体，以携带电力和信息或传输器具有多个功能。[5-10]由于其综合流变性，弹性地下的LMS尚未被广泛用于可靠，高性能，微型电路，这是由于开发与基于晶相的微技术相兼容的构图技术的挑战。[11] LMS在暴露于空气时形成薄（≈1–3 nm厚），表面固体氧化物皮肤。[12–14]氧化物平衡LMS的高表面张力并允许大多数表面润湿。这种现象是阻止当今LM电子技术的大型工业规模整合的主要阻碍因素之一。已经开发了几种技术来克服LM膜导体的生产性限制。[11,15,16]在一种方法中，LM图案是通过破裂氧化物皮肤，形成所需形状并通过氧化物皮肤再生而稳定的。3D和转移印刷技术依赖于这种氧化物皮肤稳定化来证明具有微观分辨率的痕迹。也证明了基于激光消融的类似方法，用于制造可扩展和高分辨率的LM网格。[17–20]但是，这种方法尚未被证明与大区块（> cm 2）电路的兼容，或者不能对LM Morphology提供足够的控制，因此无法保证高可扩展性（> 30％）。[21]激光微加工可以使高分子LM导体跟踪到4 µm线宽，但这种“串行”技术与大金属化密度绘制不相容。在另一种方法中，氧化物皮肤的生长要么通过真空处理下的加工或化学去除以允许在粘附层上润湿LM以增加与基材的亲和力。通过在金属润湿层上选择性电镀LMS来形成可拉伸（> 100％伸长）和狭窄（5 µm）图案的图案。[22]但是，大区域上的高分辨率电路尚未实现。
基于近红外波长的透明导电氧化物基于透明的导电氧化物
抽象的片上光电探测器是光学通信中必不可少的组件，因为它们将光转换为电信号。光压计是光电探测器的类型，它通过在光吸收时由电子温度波动引起的电阻变化起作用。它们被广泛用于从紫外线到mir的宽波长范围，并且可以在宽大的材料平台上运行。在这项工作中，我引入了一种新型的波导集成剂量计，该重点在标准材料平台上从NIR到MIR以透明的导电氧化物（TCO）作为活性材料运行。此材料平台可以使用相同的材料同时构建调制器和光电探测器，该材料完全兼容CMO，并易于与被动芯片组件集成。此处提出的光压计由放置在肋光子波导内部的薄质TCO层组成，以增强光吸收，然后将TCO中的电子加热至高于1000 K的温度。电子温度的升高导致电子迁移率降低电子迁移率和导致的电阻变化。因此，只需几乎没有光学输入功率的微量流量，就可以达到超过10 A/W的响应率。计算表明，通过较低的TCO掺杂，可以预期进一步改进，从而在片上光电探测器中打开新的门。
使用透明的光电神经元阵列宽带非线性调制
抗淀粉样蛋白疗法，包括lecanemab，是阿尔茨海默氏病（AD）的新紧急治疗方法，其重点是从大脑中去除淀粉样蛋白β。AD具有复杂的病理生理学，其特征在于突触失调和淀粉样蛋白β的斑块和含有神经原纤维缠结的斑块的存在[1]。淀粉样蛋白Aβ肽是由淀粉样蛋白前体蛋白（APP）的切割形成的，即神经元突触中的跨膜蛋白，通过β泌尿蛋白酶和γ泌尿酶[1，2]形成。随后将其分泌为Aβ单体进入细胞外空间，该空间具有聚集的偏见，形成可溶性低聚物，原纤维，然后形成斑块[1，3]。Aβ清除率部分通过载脂蛋白E（APOE）进行了调节，该载脂蛋白E（APOE）由APOE基因编码[4，5]。apoE具有三个不同的等位基因的多态性，它们编码三个同工型：E2，E3和E4。APOE4等位基因的存在与基因剂量依赖性AD风险和更早的发作有关，并且发现APOE4的存在与Aβ的清除较慢有关，因此，APOE3和APOE3，然后是APOE2的较早和更高的Aβ积累[4，5]。
欧洲议会议员准备就首个安全透明的人工智能规则进行谈判
基础模型的提供者（人工智能领域的一项新兴且快速发展的技术）必须评估和减轻可能的风险（对健康、安全、基本权利、环境、民主和法治的风险），并在其模型在欧盟市场发布之前将其注册到欧盟数据库中。基于此类模型的生成式人工智能系统（如 ChatGPT）必须遵守透明度要求（披露内容是由人工智能生成的，也有助于区分所谓的深度伪造图像和真实图像），并确保防止生成非法内容。用于其培训的受版权保护数据的详细摘要也必须公开。
一种用于大脑年龄建模的不确定性感知、可共享、透明的神经网络架构
根据神经影像数据预测的年龄与实际年龄之间的偏差已被确定为跨疾病大脑变化的敏感风险标记，并逐渐成为生物年龄研究的基石。然而，该领域的基础机器学习模型不考虑不确定性，因此会将结果与训练数据密度和变异性混淆。此外，现有模型通常基于同质训练集，通常未经独立验证，并且由于数据保护问题而无法共享。在这里，我们引入了一个不确定性感知、可共享且透明的蒙特卡洛辍学复合分位数回归 (MCCQR) 神经网络，该网络基于来自德国国家队列的 N = 10,691 个数据集进行训练。MCCQR 模型可在高维神经影像数据中提供稳健、无分布的不确定性量化，与现有模型相比，可实现更低的错误率。在两个例子中，我们证明它可以防止虚假关联并提高检测异常大脑衰老的能力。我们公开了预训练模型和代码。
寻找具有类似人类认知和推理能力的可信、透明的智能系统
目前，我们看到人们对人工智能 (AI) 产生了浓厚的兴趣，尤其是对深度学习 (DL)/深度神经网络 (DNN) 的兴趣。原因之一似乎是此类系统所实现的无与伦比的性能。这导致人们对此类技术寄予厚望，这些技术通常被视为万能的解决方案。但大多数此类系统无法解释做出特定决定的原因（黑匣子），有时在其他系统无法解释的情况下会惨遭失败。因此，在医疗保健和国防等关键应用中，从业者不喜欢信任此类系统。尽管 AI 系统通常是从大脑中汲取灵感而设计的，但真正意义上利用大脑线索的尝试并不多。我们认为，要实现具有类似人类推理能力的智能系统，我们需要利用脑科学的知识。在这里，我们讨论了一些可能有助于设计智能系统的脑科学发现。我们解释了透明度、可解释性、从几个例子中学习以及 AI 系统的可信度的相关性。我们还讨论了一些可能有助于在学习系统中实现这些属性的方法。