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成像人工智能公司Rad Ai筹集了6000万美元，增值到5.25亿美元
2025-01-27 08:55:30
Imaging AI公司Rad Ai已筹集了由转型资本带领的6000万美元的C系列资金，将公司的估值提高到5.25亿美元，并使总资金超过1.4亿美元。
Imaging AI公司Rad Ai已筹集了由转型资本带领的6000万美元的C系列资金，将公司的估值提高到5.25亿美元，并使总资金超过1.4亿美元。
据报道，资深总理金·沃拉斯（Kim Vorrath
2025-01-27 08:27:19
苹果被认为落后于AI景观中的Microsoft和Google等竞争对手，其Apple Intelligence可能会落后于Openai的Chatgpt两年。尽管如此，泄漏的备忘录表明，苹果计划通过大修Siri的基础设施并改善内部AI模型来加强AI的努力。该公司旨在为Siri开发自己的AI模型，但直到2026年iOS 19.4才发布。与此同时，据报道，苹果前首席设计官乔尼·艾夫（Jony Ive）正在与Openai合作从事一个新的移动硬件项目，旨在创造较少的社会破坏性技术比iPhone。
苹果被认为落后于AI景观中的Microsoft和Google等竞争对手，其Apple Intelligence可能会落后于Openai的Chatgpt两年。尽管如此，泄漏的备忘录表明，苹果计划通过大修Siri的基础设施并改善内部AI模型来加强AI的努力。该公司旨在为Siri开发自己的AI模型，但直到2026年iOS 19.4才发布。与此同时，据报道，苹果前首席设计官乔尼·艾夫（Jony Ive）正在与Openai合作从事一个新的移动硬件项目，旨在创造较少的社会破坏性技术比iPhone。
用人工智能构建虚拟细胞：癌症研究的观点
2025-01-27 08:04:03
本文讨论了使用人工智能（AI）构建虚拟细胞的潜力，尤其是在癌症研究的背景下。以下是文本中的一些要点：###关键概念：1。**具有AI **的虚拟细胞：作者对如何利用AI的观点提出了一种观点，可以创建详细的细胞过程数字模型，即称为“虚拟细胞”，这可以极大地增强对各种疾病的理解和治疗策略，特别是癌症。2。**分布式概括挑战**：鉴于癌症等生物学系统的异质性和复杂性，医疗保健中的AI模型需要在医疗保健中泛滥成灾。3。**临床见解和理论指导**：从临床角度和理论指导的贡献对于开发适用于现实世界情景的强大虚拟细胞模型至关重要。###挑战：1。**癌细胞的异质性**：主要挑战之一是考虑肿瘤内的巨大异质性，这在患者之间甚至单个患者之间都可能有很大差异。2。**数据限制**：数据的可用性和质量有限也是关键问题。高质量的不同数据集对于训练有效的AI模型需要准确模拟复杂的生物学过程是必要的。###潜在好处：1。**增强对癌症生物学的理解**：虚拟细胞建模可以为癌症生物学提供更深入的见解，包括耐药性和肿瘤进化的机制。2。**个性化医学**：通过模拟单个患者场景，虚拟细胞可能有助于更精确地针对每个患者的需求调整治疗方法。###方法论方法：1。**功能工程和建模**：文章提到了功能工程技术和对放射线学研究的高级建模策略的重要性，这些策略可以扩展以构建全面的AI驱动模型。2。**与临床数据的整合**：将临床见解与理论知识相结合可以帮助完善虚拟细胞模型，从而使它们在实际应用中更加相关和有效。###未来方向：1。**跨学科合作**：使用AI构建虚拟细胞的成功取决于来自计算机科学，生物学，医学和统计的各个领域的专家之间的密切合作。2。**强大模型的开发**：开发可以处理分布数据数据的模型对于肿瘤学中个性化治疗策略的发展至关重要。＃＃＃ 结论：本文的结论是，尽管使用AI构建虚拟细胞进行癌症研究存在重大挑战，但可以通过跨学科的合作和持续创新来解决这些挑战。最终目标是利用AI创建复杂的模型，以提高我们对癌症生物学的理解并带来更有效的个性化治疗方法。通过解决概述的挑战并利用AI中的现有进步，研究人员旨在开发细胞过程（即文中细胞）的详细而准确的数字表示，以彻底改变诊断，治疗和预防癌症的方法。
本文讨论了使用人工智能（AI）构建虚拟细胞的潜力，尤其是在癌症研究的背景下。以下是文本中的一些要点：###关键概念：1。**具有AI **的虚拟细胞：作者对如何利用AI的观点提出了一种观点，可以创建详细的细胞过程数字模型，即称为“虚拟细胞”，这可以极大地增强对各种疾病的理解和治疗策略，特别是癌症。2。**分布式概括挑战**：鉴于癌症等生物学系统的异质性和复杂性，医疗保健中的AI模型需要在医疗保健中泛滥成灾。3。**临床见解和理论指导**：从临床角度和理论指导的贡献对于开发适用于现实世界情景的强大虚拟细胞模型至关重要。###挑战：1。**癌细胞的异质性**：主要挑战之一是考虑肿瘤内的巨大异质性，这在患者之间甚至单个患者之间都可能有很大差异。2。**数据限制**：数据的可用性和质量有限也是关键问题。高质量的不同数据集对于训练有效的AI模型需要准确模拟复杂的生物学过程是必要的。###潜在好处：1。**增强对癌症生物学的理解**：虚拟细胞建模可以为癌症生物学提供更深入的见解，包括耐药性和肿瘤进化的机制。2。**个性化医学**：通过模拟单个患者场景，虚拟细胞可能有助于更精确地针对每个患者的需求调整治疗方法。###方法论方法：1。**功能工程和建模**：文章提到了功能工程技术和对放射线学研究的高级建模策略的重要性，这些策略可以扩展以构建全面的AI驱动模型。2。**与临床数据的整合**：将临床见解与理论知识相结合可以帮助完善虚拟细胞模型，从而使它们在实际应用中更加相关和有效。###未来方向：1。**跨学科合作**：使用AI构建虚拟细胞的成功取决于来自计算机科学，生物学，医学和统计的各个领域的专家之间的密切合作。2。**强大模型的开发**：开发可以处理分布数据数据的模型对于肿瘤学中个性化治疗策略的发展至关重要。＃＃＃ 结论：本文的结论是，尽管使用AI构建虚拟细胞进行癌症研究存在重大挑战，但可以通过跨学科的合作和持续创新来解决这些挑战。最终目标是利用AI创建复杂的模型，以提高我们对癌症生物学的理解并带来更有效的个性化治疗方法。通过解决概述的挑战并利用AI中的现有进步，研究人员旨在开发细胞过程（即文中细胞）的详细而准确的数字表示，以彻底改变诊断，治疗和预防癌症的方法。
AI在革新合规培训中的作用
2025-01-27 07:49:11
政策和程序对于组织成功至关重要，但通常无法有效吸引员工。传统的“ Tick-Box”合规性培训不足，导致不良的理解和高风险。AI的进步提供了个性化的互动培训，可以增强参与度和保留率，从而使合规性更加有效和愉快。通过AI提供支持的智能培训方法的这种转变对于降低公司风险和促进更安全的工作环境至关重要。
政策和程序对于组织成功至关重要，但通常无法有效吸引员工。传统的“ Tick-Box”合规性培训不足，导致不良的理解和高风险。AI的进步提供了个性化的互动培训，可以增强参与度和保留率，从而使合规性更加有效和愉快。通过AI提供支持的智能培训方法的这种转变对于降低公司风险和促进更安全的工作环境至关重要。
500至5,000头牛的革命机器人挤奶系统-Israel21c
2025-01-27 07:20:50
奶牛场正在目睹另一项技术革命，Afimilk推出了针对中型农场（500-5,000头母牛）量身定制的协同机器人挤奶系统。这种创新的解决方案填补了小规模机器人使用和大型工业旋转室之间的市场空白。该系统开发了五年，耗资3000万美元，使整个挤奶过程自动化，包括牛识别，乳房准备，挤奶和消毒，大大降低了劳动力要求。在以色列的审判开始，已经从欧洲下达了命令，表明农民的信任和收养日益增加。
奶牛场正在目睹另一项技术革命，Afimilk推出了针对中型农场（500-5,000头母牛）量身定制的协同机器人挤奶系统。这种创新的解决方案填补了小规模机器人使用和大型工业旋转室之间的市场空白。该系统开发了五年，耗资3000万美元，使整个挤奶过程自动化，包括牛识别，乳房准备，挤奶和消毒，大大降低了劳动力要求。在以色列的审判开始，已经从欧洲下达了命令，表明农民的信任和收养日益增加。
神童学习和Minecraft Education揭开新AI资格 - Edtech Innovation Hub
2025-01-27 06:34:25
AI准备技能，一种来自神童学习和Minecraft教育的新资格产品，旨在通过基于游戏的学习为学生为AI时代做好准备。通过微软和经销商在全球范围内或直接从Prodigy Learning获得，它遵循以前的发行版，重点关注编码和网络安全教育。该计划包括四个单元，涵盖了关键AI主题，例如了解AI，生成AI，机器学习和负责任的AI治理。完成后，学生可以参加Capstone考试以获得AI准备就绪的技能证书和数字徽章。Prodigy Learning的首席执行官Andrew Flood强调了为教育者提供工具为学生准备AI驱动的劳动力的重要性，而Microsoft的Allison Matthews则强调了将AI教育整合到Minecraft融入Minecraft的沉浸式环境中的创新学习解决方案的承诺。
AI准备技能，一种来自神童学习和Minecraft教育的新资格产品，旨在通过基于游戏的学习为学生为AI时代做好准备。通过微软和经销商在全球范围内或直接从Prodigy Learning获得，它遵循以前的发行版，重点关注编码和网络安全教育。该计划包括四个单元，涵盖了关键AI主题，例如了解AI，生成AI，机器学习和负责任的AI治理。完成后，学生可以参加Capstone考试以获得AI准备就绪的技能证书和数字徽章。Prodigy Learning的首席执行官Andrew Flood强调了为教育者提供工具为学生准备AI驱动的劳动力的重要性，而Microsoft的Allison Matthews则强调了将AI教育整合到Minecraft融入Minecraft的沉浸式环境中的创新学习解决方案的承诺。
机器学习模型增强了噪声引起的听力损失的检测
2025-01-27 06:20:39
Yantaishan医院的一项开创性研究采用了高级机器学习技术与MRI相结合，开发了一种准确区分NIHL患者与健康对照组的分类模型。该研究将诸如ALFF和REHO等功能性MRI（fMRI）衡量与GMV和皮质厚度等结构MRI指标一起。使用SVM，该模型的精度达到95％，AUC为0.97。这种创新的方法凸显了早期诊断和干预策略预防NIHL的潜力。
Yantaishan医院的一项开创性研究采用了高级机器学习技术与MRI相结合，开发了一种准确区分NIHL患者与健康对照组的分类模型。该研究将诸如ALFF和REHO等功能性MRI（fMRI）衡量与GMV和皮质厚度等结构MRI指标一起。使用SVM，该模型的精度达到95％，AUC为0.97。这种创新的方法凸显了早期诊断和干预策略预防NIHL的潜力。
多任务意见增强了精神健康分析的混合BERT模型
2025-01-27 06:12:01
Hossain等人的文章。标题为“多任务意见增强了精神健康分析的混合BERT模型”，介绍了一项研究，以开发一种先进的计算方法，通过社交媒体和在线文本数据分析心理健康状况。这是关键点的摘要：###关键贡献：1。**提出的模型**：作者引入了一种新颖的多任务意见增强了混合Bert（Mote-Hbert）模型，专为根据其书面内容分析用户中的心理健康状况而设计。2。**与现有模型的集成**：此模型建立在现有的自然语言处理技术的基础上，例如将预训练模型与自定义层相结合的BERT体系结构和混合方法。3。**面向任务的体系结构**：Mote-Hbert框架的结构是处理多个任务，包括情感分析，主题识别和心理健康状况确定。###方法论：1。**数据收集**：数据是从各种社交媒体平台和在线论坛中收集的，用户公开讨论心理健康问题。2。**预处理**：文本数据接受了预处理步骤，例如令牌化，停止词删除和窃听，以准备模型培训。3。**模型培训**： - 作者使用了一个混合BERT模型，该模型结合了来自大型数据集（如Wikipedia文章）的两种预训练的嵌入以及针对心理健康文本的微调参数。 - 在基本BERT体系结构的顶部添加了其他层，以处理多任务学习，从而使系统可以根据多个标准（情感，主题和心理状态）同时对文本进行分类。＃＃＃ 评估：1。**验证指标**：使用精度，召回，F1得分和准确度指标评估Mote-Hbert的性能。2。**比较分析**：将结果与其他模型（如标准BERT，基于LSTM的网络以及经过类似任务培训的传统机器学习分类器）进行了比较。3。**案例研究**：包括特定的案例研究以证明该模型在现实世界中的能力，尤其是关注其在从非结构化文本数据中确定心理健康问题的早期迹象时的有效性。＃＃＃ 结果： - Mote-Hbert模型在多个评估指标上优于基线模型。 - 它在对不同类型的情绪状态和与心理健康相关的主题进行分类方面表现出很高的准确性。 - 案例研究强调了该模型在早期发现心理健康危机中实时监测和干预的潜力。###意义：1。**心理健康监测**：拟议的系统提供了可扩展的解决方案，可通过社交媒体分析来连续监视心理健康状况，这可以有助于迅速识别和干预措施。2。**研究含义**：这项工作为对多模式方法的进一步研究开辟了途径，这些方法将文本分析与其他形式的数据（例如音频或视觉信号）相结合，以提供有关用户心理状态的更全面的见解。3。**临床应用**：该模型可以集成到临床环境中，以补充评估心理健康的传统方法，从而有可能提高心理保健提供系统的效率和有效性。###未来方向： - 探索多模式输入集成（文本 +图像/语音）。 - 增强用于处理敏感用户数据的隐私技术。 - 从不同地理区域的较大数据集扩大实验。这项研究由沙特阿拉伯利雅得国王大学的在线对话与文化传播研究主席资助。作者没有宣布进行或发表这项研究的利益冲突。＃＃＃ 结论：Mote-Hbert模型在使用自然语言处理技术进行心理健康分析方面是一个重大进步，提供了一个强大的框架，该框架可以适应社交媒体监测以外的各种环境，从而为数字精神病学和公共卫生信息学领域做出了重大贡献。
Hossain等人的文章。标题为“多任务意见增强了精神健康分析的混合BERT模型”，介绍了一项研究，以开发一种先进的计算方法，通过社交媒体和在线文本数据分析心理健康状况。这是关键点的摘要：###关键贡献：1。**提出的模型**：作者引入了一种新颖的多任务意见增强了混合Bert（Mote-Hbert）模型，专为根据其书面内容分析用户中的心理健康状况而设计。2。**与现有模型的集成**：此模型建立在现有的自然语言处理技术的基础上，例如将预训练模型与自定义层相结合的BERT体系结构和混合方法。3。**面向任务的体系结构**：Mote-Hbert框架的结构是处理多个任务，包括情感分析，主题识别和心理健康状况确定。###方法论：1。**数据收集**：数据是从各种社交媒体平台和在线论坛中收集的，用户公开讨论心理健康问题。2。**预处理**：文本数据接受了预处理步骤，例如令牌化，停止词删除和窃听，以准备模型培训。3。**模型培训**： - 作者使用了一个混合BERT模型，该模型结合了来自大型数据集（如Wikipedia文章）的两种预训练的嵌入以及针对心理健康文本的微调参数。 - 在基本BERT体系结构的顶部添加了其他层，以处理多任务学习，从而使系统可以根据多个标准（情感，主题和心理状态）同时对文本进行分类。＃＃＃ 评估：1。**验证指标**：使用精度，召回，F1得分和准确度指标评估Mote-Hbert的性能。2。**比较分析**：将结果与其他模型（如标准BERT，基于LSTM的网络以及经过类似任务培训的传统机器学习分类器）进行了比较。3。**案例研究**：包括特定的案例研究以证明该模型在现实世界中的能力，尤其是关注其在从非结构化文本数据中确定心理健康问题的早期迹象时的有效性。＃＃＃ 结果： - Mote-Hbert模型在多个评估指标上优于基线模型。 - 它在对不同类型的情绪状态和与心理健康相关的主题进行分类方面表现出很高的准确性。 - 案例研究强调了该模型在早期发现心理健康危机中实时监测和干预的潜力。###意义：1。**心理健康监测**：拟议的系统提供了可扩展的解决方案，可通过社交媒体分析来连续监视心理健康状况，这可以有助于迅速识别和干预措施。2。**研究含义**：这项工作为对多模式方法的进一步研究开辟了途径，这些方法将文本分析与其他形式的数据（例如音频或视觉信号）相结合，以提供有关用户心理状态的更全面的见解。3。**临床应用**：该模型可以集成到临床环境中，以补充评估心理健康的传统方法，从而有可能提高心理保健提供系统的效率和有效性。###未来方向： - 探索多模式输入集成（文本 +图像/语音）。 - 增强用于处理敏感用户数据的隐私技术。 - 从不同地理区域的较大数据集扩大实验。这项研究由沙特阿拉伯利雅得国王大学的在线对话与文化传播研究主席资助。作者没有宣布进行或发表这项研究的利益冲突。＃＃＃ 结论：Mote-Hbert模型在使用自然语言处理技术进行心理健康分析方面是一个重大进步，提供了一个强大的框架，该框架可以适应社交媒体监测以外的各种环境，从而为数字精神病学和公共卫生信息学领域做出了重大贡献。
SD-WAN获得AI驱动的部署，管理功能
2025-01-27 06:02:44
随着AI和机器学习能力与SD-WAN技术集成在一起，企业客户可以预期更安全的应用程序体验，优化连接性并增强故障排除。SD-WAN已成为企业的成本削减和灵活性的解决方案已有十年了，它将随着AI驱动的网络管理和优化功能的添加而进一步发展。这些进步将基于用户需求和业务需求来更好地提供流量优先级和绩效。此外，SD-WAN在安全访问服务边缘（SASE）策略中的作用有望增长，尤其是随着安全功能已集成在SD-WAN平台中以防止AI工作负载中的数据丢失。企业应考虑SD-WAN供应商在评估其网络保护需求时提供的本机集成的安全功能。
随着AI和机器学习能力与SD-WAN技术集成在一起，企业客户可以预期更安全的应用程序体验，优化连接性并增强故障排除。SD-WAN已成为企业的成本削减和灵活性的解决方案已有十年了，它将随着AI驱动的网络管理和优化功能的添加而进一步发展。这些进步将基于用户需求和业务需求来更好地提供流量优先级和绩效。此外，SD-WAN在安全访问服务边缘（SASE）策略中的作用有望增长，尤其是随着安全功能已集成在SD-WAN平台中以防止AI工作负载中的数据丢失。企业应考虑SD-WAN供应商在评估其网络保护需求时提供的本机集成的安全功能。
AI安全是技术领域的下一个领域吗？|企业家
2025-01-27 06:00:00
总部位于伦敦的AI安全创业Mindgard的联合创始人Peter Garraghan旨在通过将学术研究与实际解决方案融合在一起来保护组织免受AI风险的影响。受到他作为计算系统和AI安全教授的工作的启发，他创立了Mindgard，以解决传统应用程序安全工具的局限性。挑战包括向客户和投资者提供有关新兴风险的教育，并迅速适应快速的技术变化。最初的资金是通过与兰开斯特大学的合作伙伴关系获得的，并专注于真正的业务需求。Garraghan建议企业家专注于解决可量化的问题，保持适应能力并建立多元化的团队。动机源于在全球范围内获得AI采用的使命。
总部位于伦敦的AI安全创业Mindgard的联合创始人Peter Garraghan旨在通过将学术研究与实际解决方案融合在一起来保护组织免受AI风险的影响。受到他作为计算系统和AI安全教授的工作的启发，他创立了Mindgard，以解决传统应用程序安全工具的局限性。挑战包括向客户和投资者提供有关新兴风险的教育，并迅速适应快速的技术变化。最初的资金是通过与兰开斯特大学的合作伙伴关系获得的，并专注于真正的业务需求。Garraghan建议企业家专注于解决可量化的问题，保持适应能力并建立多元化的团队。动机源于在全球范围内获得AI采用的使命。