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当地房地产经纪人推出了AI驱动的清单工具“ deped” -Richmond Bizsense
2025-08-25 06:02:26
由雷明顿·兰德（Remington Rand）和他的团队开发的一种新的房地产清单创建工具，称为Progied，使用AI从照片中生成财产清单并提供了信息，旨在简化和加快代理商和卖家的流程。该工具直接与MLS平台集成在一起，可在Beta版本中使用，单个代理商和经纪公司的订阅率不同。
由雷明顿·兰德（Remington Rand）和他的团队开发的一种新的房地产清单创建工具，称为Progied，使用AI从照片中生成财产清单并提供了信息，旨在简化和加快代理商和卖家的流程。该工具直接与MLS平台集成在一起，可在Beta版本中使用，单个代理商和经纪公司的订阅率不同。
一个有效的机器学习框架，用于预测翻译后修饰位点
2025-08-25 05:39:51
＃＃＃ 结论这项研究介绍了Hylightkhib，这是一种计算框架，旨在通过整合ESM-2嵌入，CTD描述符和选定的氨基酸物理化学性质，通过基于信息的特征选择和LightGBM分类来预测蛋白质序列中的KHIB位点。与现有工具相比，在人类（智人），寄生虫（弓形虫）和大米（Oryza sativa）蛋白质组织中评估了Hylightkhib的性能，与现有工具相比，准确性的范围从2.9％到16.1％，其准确性范围从2.9％到16.1％。虽然曲线下的区域（AUC）比最具竞争力的基线方法的改进更为适中，但Hylightkhib的主要优势在于其计算效率，达到训练的速度快速升高了528倍，记忆消耗速度高达528倍，最高127倍，最高127倍，推理速度降低了4677倍的速度，高达4677倍的替代方案。###关键贡献 - **预测精度：** Hylightkhib对不同蛋白质组的现有工具表现出明显的准确性提高。 - **计算效率：**框架在训练时间，记忆使用和推理速度方面取得了可观的收益，使其非常适合高通量应用程序。 - **资源优化：**需要最少的计算资源来维持竞争性的预测性能。###限制1。**跨物种的概括性：**-Hylightkhib对经过测试的人，寄生虫和水稻蛋白质组以外的物种的普遍性尚未得到证实。2。**缺乏结构信息：** - 该框架不将三维结构信息或潜在的串扰与其他翻译后修饰（PTMS）结合在一起，这可能会影响站点可及性和生物学功能。3。**人为平衡数据集：** - 对人工平衡数据集进行的培训可能不能准确地代表体内KHIB站点的真正流行。4。**需要实验验证：** - 实验验证对于确认预测的KHIB位点的生物学相关性和实用性是必要的。###未来方向 - **物种扩展：**将Hylightkhib的适用性扩展到其他物种，以增强其概括性。 - **结构数据的整合：**结合了三维结构信息和多PTM上下文，以进行更全面的站点预测。 - **实验验证：**通过实验测定验证预测以确认生物学相关性。###现实生活应用1。**生物医学研究：** - 通过鉴定参与关键生物学过程（例如基因表达和染色质重塑）的候选KHIB位点来研究表观遗传调节和蛋白质功能。2。**生物标志物发现：** - 促进发现与疾病相关的生物标志物以帮助治疗靶标识别。3。**实验验证优先级：** - 指导实验验证，通过优先考虑高信心修改站点以进行进一步研究。4。**农业生物技术：** - 增强植物和微生物系统中的作物改善和病原体控制，支持医疗保健和农业的进步。＃＃＃ 结论Hylightkhib在预测KHIB修改方面具有显着进步，并在预测精度和计算效率之间保持最佳平衡。它的可伸缩性使跨不同研究机构的PTM预测工具的访问权限为民主，从而增进了对KHIB修改的更深入的了解，同时促进了高通量实验性工作流程中的实际适用性。
＃＃＃ 结论这项研究介绍了Hylightkhib，这是一种计算框架，旨在通过整合ESM-2嵌入，CTD描述符和选定的氨基酸物理化学性质，通过基于信息的特征选择和LightGBM分类来预测蛋白质序列中的KHIB位点。与现有工具相比，在人类（智人），寄生虫（弓形虫）和大米（Oryza sativa）蛋白质组织中评估了Hylightkhib的性能，与现有工具相比，准确性的范围从2.9％到16.1％，其准确性范围从2.9％到16.1％。虽然曲线下的区域（AUC）比最具竞争力的基线方法的改进更为适中，但Hylightkhib的主要优势在于其计算效率，达到训练的速度快速升高了528倍，记忆消耗速度高达528倍，最高127倍，最高127倍，推理速度降低了4677倍的速度，高达4677倍的替代方案。###关键贡献 - **预测精度：** Hylightkhib对不同蛋白质组的现有工具表现出明显的准确性提高。 - **计算效率：**框架在训练时间，记忆使用和推理速度方面取得了可观的收益，使其非常适合高通量应用程序。 - **资源优化：**需要最少的计算资源来维持竞争性的预测性能。###限制1。**跨物种的概括性：**-Hylightkhib对经过测试的人，寄生虫和水稻蛋白质组以外的物种的普遍性尚未得到证实。2。**缺乏结构信息：** - 该框架不将三维结构信息或潜在的串扰与其他翻译后修饰（PTMS）结合在一起，这可能会影响站点可及性和生物学功能。3。**人为平衡数据集：** - 对人工平衡数据集进行的培训可能不能准确地代表体内KHIB站点的真正流行。4。**需要实验验证：** - 实验验证对于确认预测的KHIB位点的生物学相关性和实用性是必要的。###未来方向 - **物种扩展：**将Hylightkhib的适用性扩展到其他物种，以增强其概括性。 - **结构数据的整合：**结合了三维结构信息和多PTM上下文，以进行更全面的站点预测。 - **实验验证：**通过实验测定验证预测以确认生物学相关性。###现实生活应用1。**生物医学研究：** - 通过鉴定参与关键生物学过程（例如基因表达和染色质重塑）的候选KHIB位点来研究表观遗传调节和蛋白质功能。2。**生物标志物发现：** - 促进发现与疾病相关的生物标志物以帮助治疗靶标识别。3。**实验验证优先级：** - 指导实验验证，通过优先考虑高信心修改站点以进行进一步研究。4。**农业生物技术：** - 增强植物和微生物系统中的作物改善和病原体控制，支持医疗保健和农业的进步。＃＃＃ 结论Hylightkhib在预测KHIB修改方面具有显着进步，并在预测精度和计算效率之间保持最佳平衡。它的可伸缩性使跨不同研究机构的PTM预测工具的访问权限为民主，从而增进了对KHIB修改的更深入的了解，同时促进了高通量实验性工作流程中的实际适用性。
图书馆的秋季研究研讨会介绍了AI，数据管理，GIS
2025-08-25 05:17:45
大学图书馆将从9月开始举办一系列研讨会，其中包括人工智能（AI），地理信息系统（GIS）和数据管理等主题。AI和社会对话系列的新每月产品旨在促进对AI超越炒作和厄运的批判性思考。该系列包括准备材料，讨论和问答环节。其他研讨会将涵盖初学者的高级评论方法，ArcGIS在线，通过桑迪，全面的搜索技术共享研究数据，研究生的基本数据管理，在开放访问周期间为开放性准备数据，在世界数字保存日的个人数字保存策略以及AI中的负责任算法。所有活动都需要注册，许多活动都是通过Zoom或Love Library举行的。
大学图书馆将从9月开始举办一系列研讨会，其中包括人工智能（AI），地理信息系统（GIS）和数据管理等主题。AI和社会对话系列的新每月产品旨在促进对AI超越炒作和厄运的批判性思考。该系列包括准备材料，讨论和问答环节。其他研讨会将涵盖初学者的高级评论方法，ArcGIS在线，通过桑迪，全面的搜索技术共享研究数据，研究生的基本数据管理，在开放访问周期间为开放性准备数据，在世界数字保存日的个人数字保存策略以及AI中的负责任算法。所有活动都需要注册，许多活动都是通过Zoom或Love Library举行的。
Brain MRI报告的自动化Fazekas分类：GPT-4的人工智能方法
2025-08-25 05:09:28
###摘要和关键发现该研究论文题为“大脑MRI报告的自动化Fazekas分类：使用GPT-4的人工智能方法”探索了使用大型语言模型（GPT-4）自动化根据Fazekas量表在脑MRI扫描中对白质病变进行分类的过程。这项研究是由Fondazione Policlinico Universitorio Campus Bio-Medico和其他附属机构的研究人员进行的。####关键点：1。**目标**： - 评估GPT-4根据Fazekas量表自动对脑MRI报告的白质病变的有效性，这是量化脑室周围和深白质超强度的标准方法。2。**方法论**： - 研究人员利用合成数据和以人为分配的Fazekas分数（0-3）为基础的真实临床MRI报告的集合作为地面真理。 - 他们训练了GPT-4来分析放射学文本描述并产生自动化的Fazekas分类。3。**结果**： - 研究发现，GPT-4在产生准确的Fazekas得分方面非常有效，达到了评估者间的可靠性评分（KAPPA统计量）为0.81，表明该模型的分类和人类注释之间有很强的一致性。 - 结果表明，GPT-4可以可靠地帮助放射线医生对白质病变进行分级。####含义： - **临床应用**：自动化的Fazekas分类可以通过对MRI扫描进行快速评估，从而增强临床工作流程，从而减少放射科医生手动审查所需的时间。 - **研究实用程序**：该工具可用于更有效地处理大型数据集，从而促进对衰老或神经系统状况的白质变化的纵向研究和人群水平的分析。 - **未来的方向**：进一步的研究可能涉及使用更大的注释数据集来完善GPT-4的准确性，并将其应用扩展到其他量表（例如，Scheltens for Alzheimer氏病）。####限制：1。**数据集大小**：该研究使用了相对较小的实际临床MRI报告数据集，这可能会限制发现的普遍性。2。**综合数据偏见**：依赖合成数据可能会引入不反映真正临床变异性的偏见。###结论使用GPT-4来自动化Fazekas分类显示出有望提高放射学评估效率和准确性的潜力。尽管有必要对较大的数据集进行进一步的验证，但最初的发现表明，AI在支持临床决策和神经影像学研究中起着重要作用。###参考和进一步阅读：1。** Andreassen等人（2021）**：急性神经性病患者的认知功能，疲劳和Fazekas评分。2。** Cedres等人（2020）**：通过自动分割的白质信号异常分割来预测fazekas得分。3。** Pantoni等人（2005年）**：与年龄相关的脑白质变化对残疾过渡的影响 - LADIS研究。###资金和致谢 - 这项研究没有获得外部资金。 - 不需要道德批准，因为不涉及可识别的患者数据。有关更多详细信息，请参阅**埃及放射与核医学杂志的完整出版物**。
###摘要和关键发现该研究论文题为“大脑MRI报告的自动化Fazekas分类：使用GPT-4的人工智能方法”探索了使用大型语言模型（GPT-4）自动化根据Fazekas量表在脑MRI扫描中对白质病变进行分类的过程。这项研究是由Fondazione Policlinico Universitorio Campus Bio-Medico和其他附属机构的研究人员进行的。####关键点：1。**目标**： - 评估GPT-4根据Fazekas量表自动对脑MRI报告的白质病变的有效性，这是量化脑室周围和深白质超强度的标准方法。2。**方法论**： - 研究人员利用合成数据和以人为分配的Fazekas分数（0-3）为基础的真实临床MRI报告的集合作为地面真理。 - 他们训练了GPT-4来分析放射学文本描述并产生自动化的Fazekas分类。3。**结果**： - 研究发现，GPT-4在产生准确的Fazekas得分方面非常有效，达到了评估者间的可靠性评分（KAPPA统计量）为0.81，表明该模型的分类和人类注释之间有很强的一致性。 - 结果表明，GPT-4可以可靠地帮助放射线医生对白质病变进行分级。####含义： - **临床应用**：自动化的Fazekas分类可以通过对MRI扫描进行快速评估，从而增强临床工作流程，从而减少放射科医生手动审查所需的时间。 - **研究实用程序**：该工具可用于更有效地处理大型数据集，从而促进对衰老或神经系统状况的白质变化的纵向研究和人群水平的分析。 - **未来的方向**：进一步的研究可能涉及使用更大的注释数据集来完善GPT-4的准确性，并将其应用扩展到其他量表（例如，Scheltens for Alzheimer氏病）。####限制：1。**数据集大小**：该研究使用了相对较小的实际临床MRI报告数据集，这可能会限制发现的普遍性。2。**综合数据偏见**：依赖合成数据可能会引入不反映真正临床变异性的偏见。###结论使用GPT-4来自动化Fazekas分类显示出有望提高放射学评估效率和准确性的潜力。尽管有必要对较大的数据集进行进一步的验证，但最初的发现表明，AI在支持临床决策和神经影像学研究中起着重要作用。###参考和进一步阅读：1。** Andreassen等人（2021）**：急性神经性病患者的认知功能，疲劳和Fazekas评分。2。** Cedres等人（2020）**：通过自动分割的白质信号异常分割来预测fazekas得分。3。** Pantoni等人（2005年）**：与年龄相关的脑白质变化对残疾过渡的影响 - LADIS研究。###资金和致谢 - 这项研究没有获得外部资金。 - 不需要道德批准，因为不涉及可识别的患者数据。有关更多详细信息，请参阅**埃及放射与核医学杂志的完整出版物**。
旅行的凌乱数据障碍会进展吗？
2025-08-25 05:06:39
旅游行业的在线旅程始于1995年，但由于诸如机器人的数据虚假陈述和维持可信赖的数据的成本上升，因此无法实现开放数字市场的梦想。最近，CloudFlare决定阻止所有AI爬行者，强调需要更好的数据标准和道德搜索实践。没有这样的措施，预计未能改善结果的指数查询增长和持续的消费者挫败感。由于在人工智能时代未能使旅行者受益，因此旅游业缺乏积极的领导能力解决这些挑战。
旅游行业的在线旅程始于1995年，但由于诸如机器人的数据虚假陈述和维持可信赖的数据的成本上升，因此无法实现开放数字市场的梦想。最近，CloudFlare决定阻止所有AI爬行者，强调需要更好的数据标准和道德搜索实践。没有这样的措施，预计未能改善结果的指数查询增长和持续的消费者挫败感。由于在人工智能时代未能使旅行者受益，因此旅游业缺乏积极的领导能力解决这些挑战。
Coinbase首席执行官解雇了拒绝采用AI工具的工程师：“我们尽力而为地倾向于AI” |薄荷
2025-08-25 05:03:43
Coinbase首席执行官Brian Armstrong宣布，拒绝使用AI编码工具的工程师被解雇了，强调了公司对AI集成的承诺。阿姆斯特朗（Armstrong）设定了一个严格的为期一周的截止日期，以供工程师学习和登上AI工具，从而导致不合规的裁员。目前，Coinbase代码的33％由AI撰写，本季度的目标达到50％。该公司每月进行“ AI速度运行”，以培训员工的最佳实践，同时确保人类的准确性监督。此举反映了AI在全球科技公司中采用的重要性。
Coinbase首席执行官Brian Armstrong宣布，拒绝使用AI编码工具的工程师被解雇了，强调了公司对AI集成的承诺。阿姆斯特朗（Armstrong）设定了一个严格的为期一周的截止日期，以供工程师学习和登上AI工具，从而导致不合规的裁员。目前，Coinbase代码的33％由AI撰写，本季度的目标达到50％。该公司每月进行“ AI速度运行”，以培训员工的最佳实践，同时确保人类的准确性监督。此举反映了AI在全球科技公司中采用的重要性。
评论：对抗性人工智能攻击，缓解和防御策略 - 帮助净安全性
2025-08-25 04:30:57
约翰·索托罗普洛斯（John Sotiropoulos）的对抗性人工智能攻击，缓解和防御策略对如何攻击AI系统以及如何防御此类攻击进行了深入的探索。该书涵盖了基础机器学习概念，包括数据中毒和后门插入在内的实用对抗技术以及防御性策略，例如异常检测和安全开发实践。它强调了从一开始将安全性整合到AI开发中的重要性，并及时就与生成AI和大型语言模型相关的漏洞提供了见解。它针对CISO和其他安全领导者，是在企业设置中确保AI系统的综合指南。对抗性人工智能攻击，缓解和防御策略
约翰·索托罗普洛斯（John Sotiropoulos）的对抗性人工智能攻击，缓解和防御策略对如何攻击AI系统以及如何防御此类攻击进行了深入的探索。该书涵盖了基础机器学习概念，包括数据中毒和后门插入在内的实用对抗技术以及防御性策略，例如异常检测和安全开发实践。它强调了从一开始将安全性整合到AI开发中的重要性，并及时就与生成AI和大型语言模型相关的漏洞提供了见解。它针对CISO和其他安全领导者，是在企业设置中确保AI系统的综合指南。对抗性人工智能攻击，缓解和防御策略
社论：人工智能在Wingstop遇到炸鸡
2025-08-25 04:02:23
快餐连锁店Wingstop通过年底在美国商店中实施了AI驱动的“智能厨房”系统，以提高运营效率并减少劳动力需求。该技术根据各种数据点预测食品需求，将订单履行时间从18-22分钟减少到大约10分钟。该升级旨在提高客户满意度并提高交付速度，并可能提高利润，同时提高人们对AI对服务行业就业影响的担忧。
快餐连锁店Wingstop通过年底在美国商店中实施了AI驱动的“智能厨房”系统，以提高运营效率并减少劳动力需求。该技术根据各种数据点预测食品需求，将订单履行时间从18-22分钟减少到大约10分钟。该升级旨在提高客户满意度并提高交付速度，并可能提高利润，同时提高人们对AI对服务行业就业影响的担忧。
客户挑战
2025-08-25 04:00:06
站点组件无法加载，这可能是由于浏览器扩展名，网络问题或浏览器设置所致。检查Internet连接，禁用广告阻滞剂，或使用其他浏览器。
站点组件无法加载，这可能是由于浏览器扩展名，网络问题或浏览器设置所致。检查Internet连接，禁用广告阻滞剂，或使用其他浏览器。
为什么Openai和Xai Angels押注以色列AI初创公司Tzafon |CTECH
2025-08-25 03:39:00
Tzafon是一家以色列初创公司，在特拉维夫，斯德哥尔摩和旧金山设有办事处，正在开发与人类类似的计算机相互作用的基础模型。该公司已从OpenAI和XAI的Angel Investors获得了970万美元的预付资金，并最近与Google Cloud签署了合伙协议，以访问云服务和AI资源。Tzafon的技术旨在使能够在各个平台上执行多步骤任务的自主AI代理，从而增强该过程的解释性和信任。这种方法将其与其他AI公司区分开来，并将其定位为人工智能开发的下一阶段的关键参与者。
Tzafon是一家以色列初创公司，在特拉维夫，斯德哥尔摩和旧金山设有办事处，正在开发与人类类似的计算机相互作用的基础模型。该公司已从OpenAI和XAI的Angel Investors获得了970万美元的预付资金，并最近与Google Cloud签署了合伙协议，以访问云服务和AI资源。Tzafon的技术旨在使能够在各个平台上执行多步骤任务的自主AI代理，从而增强该过程的解释性和信任。这种方法将其与其他AI公司区分开来，并将其定位为人工智能开发的下一阶段的关键参与者。