Administrația pentru Alimente și Medicamente din SUA (FDA) a anunțat vineri că va adăuga un nou avertisment și alte limitări la terapia genică Elevidys de la Sarepta Therapeutics, care a fost legată de decesul a doi pacienți.

Terapia administrată intravenos de la Sarepta Therapeutics va purta un avertisment cu chenar negru — cel mai serios tip — alertând medicii și pacienții cu privire la riscul de insuficiență hepatică potențial fatală asociată cu tratamentul, a precizat FDA într-un comunicat.

Inteligența artificială (IA) este un domeniu al informaticii dedicat creării de sisteme capabile să îndeplinească sarcini care, în mod normal, necesită inteligență umană. Aceste sarcini includ învățarea, rezolvarea problemelor, percepția, recunoașterea vorbirii și luarea deciziilor. Sistemele IA moderne se bazează pe algoritmi complecși de învățare automată, cum ar fi învățarea profundă, care le permit să învețe din cantități mari de date și să-și îmbunătățească performanța în timp.

JSON (JavaScript Object Notation) este un format ușor de schimb de date, ușor de citit și scris de oameni, și ușor de analizat și generat de mașini. Se bazează pe un subset al limbajului de programare JavaScript, Standard ECMA-262 Ediția a 3-a — Decembrie 1999. JSON este un format text complet independent de limbaj, dar utilizează convenții familiare programatorilor din limbajul C și succesorii săi, inclusiv C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python și multe altele. Aceste proprietăți fac din JSON un limbaj ideal pentru schimbul de date.

Redimensionarea unei imagini cu Python este o sarcină simplă care poate fi realizată cu diverse biblioteci. Una dintre cele mai populare este Pillow, un fork al PIL (Python Imaging Library). Pillow oferă o API simplă pentru manipularea imaginilor, inclusiv redimensionarea, decuparea și aplicarea filtrelor. Acest ghid vă arată cum să utilizați Pillow pentru a redimensiona o imagine. Mai întâi, instalați Pillow dacă nu ați făcut-o deja: pip install Pillow.

Inteligența artificială (IA) este un domeniu al informaticii dedicat creării de sisteme capabile să efectueze sarcini care în mod normal necesită inteligență umană. IA cuprinde o gamă largă de tehnologii, inclusiv învățarea automată, procesarea limbajului natural, viziunea computerizată și robotica.

Acest articol explorează metode avansate de învățare automată, cum ar fi învățarea profundă, învățarea prin consolidare și metodele bayesiene. Vom discuta conceptele lor de bază, aplicațiile și cele mai recente progrese.

Inteligența artificială (IA) se dezvoltă rapid, penetrând toate aspectele vieții noastre. De la automatizarea proceselor industriale la recomandări personalizate pe internet, IA ne schimbă lumea. Implementarea IA promite creșterea productivității, crearea de noi locuri de muncă și soluționarea unor probleme globale complexe, cum ar fi schimbările climatice și bolile. Cu toate acestea, apar simultan și temeri legate de aspectele etice, confidențialitatea datelor și potențiala pierdere a locurilor de muncă din cauza automatizării.

Inteligența artificială (IA) evoluează rapid, deschizând noi posibilități în diverse industrii. De la învățarea automată la învățarea profundă, IA transformă modul în care datele sunt procesate și deciziile sunt luate. Rețelele neuronale și procesarea limbajului natural sunt componente cheie care permit IA să înțeleagă și să interacționeze cu lumea. Implementarea IA promite să crească eficiența, să automatizeze sarcinile și să creeze noi forme de creativitate.

Calculatoarele cuantice reprezintă un domeniu revoluționar care utilizează principiile mecanicii cuantice pentru a rezolva sarcini complexe, inaccesibile calculatoarelor clasice. Istoria dezvoltării lor se întinde pe mai multe decenii, începând cu lucrările teoretice ale lui Richard Feynman în anii 1980, care a sugerat că un calculator cuantic ar putea modela sistemele cuantice mult mai eficient decât unul clasic. În 1994, Peter Shor a dezvoltat algoritmul lui Shor pentru factorizarea numerelor mari, ceea ce ar avea implicații serioase pentru criptografie.

Învățarea automată (machine learning) este un domeniu captivant al inteligenței artificiale, care permite computerelor să învețe din date fără a fi programate explicit. De la recunoașterea imaginilor la sistemele de recomandare, învățarea automată ne transformă lumea.