摘要:神经退行性疾病(NDDS)是无法治愈的,令人衰弱的疾病,导致中枢神经系统(CNS)中神经细胞的进行性变性和/或死亡。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同,尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。 这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性,神经回路的极端复杂性,组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。 药物发现是一个复杂而多学科的过程。 当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的,因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。 这已经确定需要筛选较大的库,其中使用有效的高通量筛选(HTS)成为发现过程中的关键。 HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。 但是,如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性,则成本和时间将大大降低。 为此,计算机辅助设计,计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级,已进化,以提高筛选效率,并具有更高的可预测性和临床适用性。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同,尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性,神经回路的极端复杂性,组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。药物发现是一个复杂而多学科的过程。当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的,因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。这已经确定需要筛选较大的库,其中使用有效的高通量筛选(HTS)成为发现过程中的关键。HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。但是,如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性,则成本和时间将大大降低。为此,计算机辅助设计,计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级,已进化,以提高筛选效率,并具有更高的可预测性和临床适用性。我们在这里审查了HT在当代药物发现过程中,尤其是NDD的越来越多的作用,并评估其成功应用的标准。我们还讨论了HTS对新型NDD疗法的需求,并研究了验证新药物靶标和开发NDD的新疗法的当前主要挑战。
普通法司法管辖区的法律教育传统上优先考虑教义和对抗方法。非常重视判例法和法定材料,需要学生(通常是从记忆中)进行严重应用,以识别和阐明解决复杂法律问题的解决方案。然而,在近年来法律和高等教育部门的重大变化之后,现在越来越多的呼吁通过新的观点来补充这种方法,这些方法可以使法律毕业生能够为现代职业生活做好准备,无论他们是否最终继续执业法律。本文介绍了跨学科的理论研究的发现,该研究探讨了客户价值理论在私法背景下的现代争议解决策略中的应用。有人认为客户价值理论:(1)对争议解决策略本身的性质提供了解释性的见解; (2)在给定背景下增强此类策略的有效性具有巨大的潜力。因此,进一步认为,将此和类似的观点纳入现代法律学位将补充其长期存在且重要的教义内容,并增强此类计划的就业价值。
直接融合驱动器(DFD)及其陆地对应物,普林斯顿场逆转配置(PFRC)反应堆在过去十年中已经有了显着的发展。各个小组对发动机和相关技术的所需规范进行了详细的研究,以便将电动的航空设施和有效载荷提供。多项研究还使用经验特异性功率缩放关系和血浆流量模拟解决了推力产生机制。最近的研究设计了航天器为地球第二拉格朗日的任务,火星,冥王星等跨性别尸体以及邻近的恒星系统Alpha Centauri A和B.然而,需要使用科学缩放关系和AB Inito计算来详细设计发动机组件,以开发用于原型和测试的物理系统。在批判性地分析了DFD和基础融合反应堆的参考设计之后,本文解决了技术差距,并提出了提高针对先前研究中概述目标的规格的途径,同时考虑成本。此外,作者提出了原型引擎和磁流失动力转换系统设计,以研究与DFD实际实施相关的工程障碍。
虚拟资产是指价值的数字表示形式,该数字表示可能是数字代币(例如实用标记,稳定的股份,安全性或资产支持的代币)或任何其他虚拟商品,加密货币资产或其他本质上相同性质的资产,但不包括由中央银行发出的数字代表。缺乏中央银行的支持以及虚拟资产通常不是法定货币的事实,意味着任何中央银行都无法采取纠正措施来保护虚拟资产在危机中的价值,或发行更多货币。虚拟资产价值通常由供求的市场力量得出,通常比传统货币更波动。对于大多数虚拟资产,交易者将信任放在数字化,分散和部分匿名系统中,该系统依赖于点对点网络和加密技术来维持其完整性。
摘要 个人心理相关因素可能预测人们对人工智能 (AI) 的接受程度,本文对此进行了研究。研究 1 报告了对人工智能总体态度量表 (GAAIS) 的确认性验证,此前已在其他地方进行了初步验证。验证性因子分析证实了双因素结构(积极、消极),并显示出与相关量表的良好收敛和发散效度。研究 2 测试了心理因素(五大人格特质、企业不信任和一般信任)是否能预测对 AI 的态度。内向者总体上对 AI 的态度更为积极,可能是因为他们欣赏算法。尽责性和随和性与对 AI 消极方面的宽容态度有关。企业不信任程度越高,总体上对 AI 的态度就越消极,而一般信任程度越高,对 AI 的好处的看法就越积极。普遍信任与企业不信任之间的分离可能反映了公众对人工智能利弊的归因。结果与理论和先前的发现相关。
随着科技与时代的发展,新媒体技术与互动装置艺术的发展也慢慢走入了我们观众的视野。它简直就是“无声的艺术”。公众不再像传统那样“隐退”,而是参与其中,与艺术家一起畅游在艺术的世界里。本文旨在研究人工智能与无线网络通讯在互动装置艺术中的应用。通过各种通讯设备的优化,各种算法的不断进步,加强我们互动装置艺术之间的沟通与联系。本文提出,随着人工智能与无线网络通讯的加入,艺术家与观众之间的互动可能会更加有趣,让我们的生活更加丰富多彩。本文的实验结果表明,在进行无线网络通信时,加入人工智能的智能算法的通信延迟率比不加入人工智能的智能算法低很多,说明它们能够更好的将信息传递到控制端。当受到外界影响时,无线网络通信的误码率会上升,但是加入人工智能算法在他的影响范围内,他的误码率上升明显没有那么高。在无线网络通信过程中,改进后的算法在能耗、通信延迟、误码率等方面肯定要优于未改进的算法。通过信号的增强、通信设备材料的选择,这些都是在不断进步,在这方面也在不断探索。与其他算法相比,ML算法的定位精度提升了70%、65%、30%左右。增加传输信号的节点数量,可以大大减少节点间的跳数,相应减少跳距误差,相应减少距离估算误差,提高定位精度。可以更快解决互动装置艺术的技术壁垒。
社区组织在利用定性数据分析或意义建构的力量来理解其选民提出的不同观点和需求方面面临挑战。意义建构最耗时且乏味的部分之一是定性编码,即在大量非结构化的社区输入语料库中识别主题的过程。定性编码的挑战是实现高编码者之间的可靠性,尤其是在专家和初学者意义建构者之间。在这项工作中,我们介绍了 SenseMate,这是一种旨在帮助定性编码的新型人机交互系统。SenseMate 利用理性提取模型,这是一种新的机器学习策略来半自动化意义建构,它可以产生主题建议和人类可解释的解释。这些模型是在波士顿人生活经历的数据集上进行训练的,该数据集由专家意义建构者对主题进行了注释。我们通过一个以人为本的迭代设计过程将理性提取模型集成到 SenseMate 中,该过程围绕从广泛的文献综述中得出的四个关键设计原则展开。设计过程包括三次迭代,并不断得到来自社区组织的七名人员的反馈。通过一项涉及 180 名新手感知者的在线实验,我们旨在确定人工智能生成的建议和原理是否会减少编码时间、提高编码者之间的可靠性(即 Cohen 的 kappa 值),并尽量减少新手和专家编码决策之间的差异(即参与者答案的 F 分数与专家金标签的比较)。我们发现,虽然模型建议和解释使每个分析单位的编码时间增加了 49 秒,但它们使编码者之间的可靠性提高了 29%,编码 F 分数提高了 10%。关于 SenseMate 设计的有效性,参与者报告说该平台通常易于使用。总之,Sensemate (1) 是为没有技术背景的初学者感知者构建的,这是先前工作不关注的用户群,(2) 实现原理提取模型来推荐主题并生成解释,这比大型语言模型更具优势
本文旨在探索虚拟现实 (VR)、人工智能 (AI) 和交互技术对当代艺术的变革性影响。这项研究提供了一个新的视角,说明这些技术如何将艺术重新定义为一种沉浸式、响应式的体验,以适应个人观众的互动。这项研究通过对现有研究、文章和记录案例进行全面的文献综述来进行,其中 VR、AI 和交互技术在艺术实践中发挥了作用。分析的批判性研究包括那些强调 AI 生成个性化内容的能力和 VR 创建完全沉浸式环境的能力的研究。本文的独创性在于它结合了当代艺术中的 VR、AI 和互动性。通过综合这三个领域,本文提出了一个理解沉浸式体验的创新理论框架,并有助于重新思考观众作为积极参与者的角色。研究结果表明,这些技术正在通过增强参与度和重新定义创作过程来重塑艺术,为艺术家和技术人员之间的合作提供新的模式。最终,这项研究扩展了我们对将现代技术融入艺术的理解,提出了艺术体验的新方法以及艺术家、艺术品和观众之间不断变化的动态。
技术,Karnataka 2 BE Scholar,CSE,部门,Shri Dharmasthala Manjunatheshwara技术学院,卡纳塔克邦摘要 - 该研究提出了一种基于手势的交互系统,旨在使用OpenCV和MediaPipe实时控制。此系统使用手势来提供一种直观且不接触的方式来与计算机进行交互,从而为与传统输入设备(如鼠标或键盘等传统输入设备)挣扎的人相互访问。使用单个网络摄像头,该系统连续捕获并监视手动移动。这些运动是通过模式识别算法处理的,以准确识别特定的手势,每个手势都与各种计算机操作相对应,包括鼠标运动,咔嗒声和滚动。该系统是针对用户友好性和效率进行设计的,使用户可以在无人接触的情况下轻松浏览其计算机屏幕。研究的结果强调了使用手势来实现基本计算机控制任务的实用性和有效性,在日常和专业计算方案中提出了一种有希望的无提交互方法。索引术语 - 手势识别,OpenCV,MediaPipe,小鼠控制,人类计算机相互作用。
在本文中,我们认为,研究社会互动和发展联合行动中的“自主感”有助于确定要在人工智能系统中实施的相关解释的内容,以使其“可解释”。自动化系统以及更广泛的人工智能 (AI) 被引入到许多领域,深刻地改变了人类活动的性质,以及主体对自己的行为及其后果的主观体验——这种体验通常被称为自主感。我们建议研究支持自动化对个人自主感影响的实证证据,从而研究其对操作员绩效、系统可解释性和可接受性等多种指标的影响。由于人工智能的一些关键特性,它在人工智能领域占有特殊地位。我们认为,这种地位促使我们从人与人关系的角度重新审视人与人工智能的互动。我们研究人类社会互动中的联合行动,以推断在社会背景下发展可靠的代理意识需要哪些关键特征,并提出这种框架可以帮助定义什么是好的解释。最后,我们提出了改善人机交互的可能方向,特别是恢复人类操作员的代理意识,提高他们对人工智能代理所做决策的信心,并提高此类代理的可接受性。