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通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
无线驱动的热和磁反应软式双向材料，具有可编程形状的形状
无线驱动和远程控制的活跃软材料已引起了大量的研究注意，因为与传统的智能材料相比，它们在各种各样的领域中具有潜在的潜在应用，其性能有所改善。[1-5]这些合成伴侣对环境刺激的反应并表现出模仿或与自然界观察到的行为或现象相匹配的能力。[6-8]在这些智能材料中，机械刺激响应材料从环境输入中收获能量，例如光线，[9-11]热量，[12,13]溶剂，[14,15]和物理领域和[16-18]，并将其转换为机械能量，无需通过机械形状，无需通过板上的功率来源。这些无线材料可以完成各种功能，例如运动[19-21]以及物体操纵和运输[22-24]作为执行器和传感器。在迄今为止报道的大量活跃智能材料中，由于它们的独特特征和独特的优点，液晶弹性体（LCE）和磁反应弹性体（MRE）最近与其他人脱颖而出。lces表现出大量的菌株（高达400％）和高度工作，以响应多种环境刺激，例如温度[25-27]光，[11,28]和电场。[17,18,29] LCES内部元素的预定对齐（由导演n描述）启用了已在软执行器和生物启发的设备中使用的复杂的3D可逆形状。这些局部菌株共同起作用，以实现指定的形状 - 修复行为，这通常是平面外弯曲的。[6,11,30]外部刺激会根据LCES的当地董事场诱导收缩和拉伸菌株的对齐中的订单参数。另一方面，MRE由柔软的弹性体（SE）矩阵组成，其嵌入式硬磁性微或纳米果（MMPS或MNP）组成。外部磁场在嵌入的MMP或MNP上产生局部力和扭矩。分离的扭矩会导致身体变形和MRE材料的净旋转，而颗粒所经历的力会融合到净力，从而置换MRE或变形。[31]磁性致动具有远距离，健壮和快速致动的优势，并且瞬间的能力
AI驱动的医疗保健增强诊断和治疗
1。使用AI获得知情的患者同意：从患者那里获得知情同意是执行任何医疗程序之前最重要的一步。但是，根据《印度妇产科和妇科杂志》的报道，在获得同意书之前，只有25％的印度患者对手术进行了完整的简要介绍。此外，在印度的许多医院中，获得知情同意的过程被委派给了像护士这样的医院工作人员，而不是医生本人，以节省后者的时间。此外，许多患者无法理解起草同意书的语言，并且主要签署该表格仅为形式。简要地说，签署的同意书并不意味着已将信息传达给患者。AI来营救医生和患者。除了英语外，还可以用白话语言构建互动聊天机器人，这可以回答所有患者的问题并解决他对在他身上执行的程序的所有恐惧，这对于获得患者的知情同意可以走很长一段路。
数据驱动的多样性和包容性战略路线图
• 建立信任，让员工了解数据披露的重要性以及企业如何使用这些数据推动变革。 • 通过自我身份识别收集受保护特征的数据 • 进行趋势分析并持续衡量内部设定的 KPI，以跟踪不同级别细分市场代表性下降的位置及其原因（招聘、晋升、离职率） • 使用多个数据流和数据叠加来加深对员工的了解。
人工智能驱动的开放科学的开放数据和算法......
近年来，深度学习和基于人工智能的分子信息学发展迅猛。AlphaFold 的成功引发了人们对将深度学习应用于多个子领域的兴趣，包括合成化学的数字化转型、从科学文献中提取化学信息以及基于天然产物的药物发现中的人工智能。人工智能在分子信息学中的应用仍然受到这样一个事实的限制：用于训练和测试深度学习模型的大多数数据都不是 FAIR 和开放数据。随着开放科学实践越来越受欢迎，FAIR 数据运动、开放数据和开源软件等举措应运而生。对于分子信息学领域的研究人员来说，拥抱开放科学并提交支持其研究的数据和软件变得越来越重要。随着开源深度学习框架和云计算平台的出现，学术研究人员现在能够轻松部署和测试自己的深度学习算法。随着深度学习的新硬件和更快硬件的发展，以及数字研究数据管理基础设施的不断增加，以及促进开放数据、开源和开放科学的文化，人工智能驱动的分子信息学将继续发展。本综述探讨了分子信息学中开放数据和开放算法的现状，以及未来可以改进的方法。
AI驱动的军事行动的战略意义
1“在一个键AI.I.指标，中国领先于美国：人才”，《纽约时报》，访问，2024年5月25日，https：//www.nytimes.com/2024/03/03/22/technology/china-ai-ai-talent.htalent.html。2艾伦，托马斯。“人工智能和国家安全”。哈佛肯尼迪学校贝尔弗科学与国际事务中心，2020年4月。3 Kania，Elsa B. “战场奇点：人工智能，军事革命和中国未来的军事力量。” 新美国安全中心，2019年11月。 4中国国务院。 “新一代人工智能发展计划”。 2017年7月20日。3 Kania，Elsa B.“战场奇点：人工智能，军事革命和中国未来的军事力量。”新美国安全中心，2019年11月。4中国国务院。 “新一代人工智能发展计划”。 2017年7月20日。4中国国务院。“新一代人工智能发展计划”。2017年7月20日。
人工智能驱动的投资分析
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朝着负责任的教育生成AI的负责发展：一种评估驱动的方法
7月 *的Irina *，‡，，赫尔曼（Herman），丹尼尔·卡森伯（DanielKasenber§ Wei-Jen KO 3，Andrera Huber 1，Bretht Wastshire 1，Gall Elidan，Rabin 2，Roni Robinin 2，Robiviit Engelberg 2，Lydan Hackmon 2，Ravil 2，Rachel棕色1，绿色Chiir§，1，Grand Studina Grand We-Xin Dog 3，Marchal 1，Racsite Van Deman 4，儿童区，Abbhipolo 3，Striopolous 3，Annihe Hale 5，Wais Matatas 2，Ben Gomes 3特征1
指南 - 人工智能驱动的商品组合模拟将如何改变商品组合规划
借助 AI，您可以模拟不同的换货或流失率，并查看对收入的影响。下面是为客户演示准备的真实 AI 商品组合模拟。他们想知道商店商品组合变化（即添加新商品与删除旧的低效 SKU）的盈亏平衡点。
多级数据驱动的电池管理
个性化和精确药物的长期目标是为具有疾病的患者准确预测给定治疗方案的结果。目前，由于患者群体中的潜在因素导致对感兴趣的药物的反应或对治疗相关的不良事件的反应不佳，因此许多临床试验无法满足其终点。事先确定这些因素并纠正它们可能会导致临床试验的成功增加。通过对健康和患病个体的OMICS进行综合和大规模的数据收集工作，导致了宿主，疾病和环境因素的宝藏，这有助于旨在治疗疾病的药物的有效性。随着OMICS数据的增加，人工智能允许对大数据进行深入分析，并为现实世界中的临床使用提供了广泛的应用，包括改善患者的选择和鉴定可行的伴侣疗法靶标，以改善更多患者的可转换性。作为用于复杂药物疾病 - 宿主相互作用的蓝图，我们在这里讨论了使用OMICS数据预测使用免疫检查点抑制剂（ICIS）预测癌症免疫疗法的反应和不良事件的挑战。基于OMICS的方法是改善患者结局的方法，因为在ICI病例中也已应用于广泛的复杂疾病环境中，体现了OMIC在深度疾病分析和临床使用中的使用。