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摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
可制造：以内存为中心和基于负担的任务执行框架可转让移动操纵技能
摘要 - 在以人为本的环境中执行多功能移动操作任务，可以有效地将学习的任务和经验从一个机器人转移到另一个机器人或跨不同环境的能力是关键。在本文中，我们提出了一个多功能的单项和多手册移动操作框架，可促进能力和知识在不同的任务，环境和机器人之间的传递。我们的框架将基于负担的任务描述为以记忆为中心的ARMAR人形机器人机器人家族的认知结构，该架构支持分享经验和演示以进行转移学习。通过代表可承受的移动操作动作，即。例如，机器人与其环境的交互可能性，我们为在各种环境中对已知和未知对象的自动单和多手动操纵提供了一个统一的框架。我们演示了该框架在实际实验中对于多个机器人，任务和环境的适用性。这包括抓住已知和未知的对象，放置对象，双人对象抓握，启用记忆的技能转移在抽屉开放方案中，跨两个不同的人形机器人开放场景，以及从人类演示中学到的倾泻任务。接受后，代码将通过我们的项目第1页发布。
以内容为中心的计算认知建模
摘要，即人类水平的认知系统将需要大量知识是司空见惯的。但是，由于多种原因，认知系统社区并未直接解决大规模内容的问题。本文为认知系统研究的长期目标的内容中心性提供了理由。所涉及的主题包括：以内容为中心的COG固定建模的性质和范围；它与认知体系结构和认知系统的工作并置；立即解决长期知识需求的重要性，因为应用系统的逐步增强无法满足它们；以内容为导向的观点的方式影响了认知体系结构的设计；以内容为中心的建模如何减少对搜索的依赖；以及在代理环境中以内容为中心建模的实践。
以内容为中心的计算认知建模
摘要，人类水平的认知系统将需要大量知识是常识。，由于多种原因，认知系统社区并未将内容问题直接解决。本文为认知系统研究的长期目标提供了与内容相关问题的中心地位。所讨论的主题包括：以内容为中心的认知建模的性质和范围（CCM）； CCM与认知障碍和认知系统的作品的并置；立即解决长期知识需求的重要性，因为不能通过应用系统的逐步增强来满足它们；面向内容的视角影响认知体系结构的设计偏好的方式； CCM如何最大程度地减少对启发式搜索的需求；以及CCM在代理环境中的实践。
2020; 16(10): 1724-1731. doi: 10.7150/ijbs.45498 综述 以内吞途径和自噬过程为靶点作为 COVID 的新治疗策略
冠状病毒 (CoV) 是一类有包膜的单链正基因组 RNA 病毒，其中一些已知可引起人类严重呼吸道疾病，包括严重急性呼吸综合征 (SARS)、中东呼吸综合征 (MERS) 和正在发生的冠状病毒病-19 (COVID-19)。病毒感染的一个关键因素是病毒进入宿主细胞的过程。在过去的二十年里，人们对内吞途径和自噬过程在病毒进入和复制中的重要性的认识不断加深。因此，包括内体和溶酶体在内的内吞途径已成为开发对抗冠状病毒引起的疾病的治疗策略的重要目标。在本篇小综述中，我们将重点讨论内吞途径以及自噬过程在包括 SARS-CoV、MERS-CoV 和新冠（严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2)）在内的几种致病冠状病毒的病毒感染中的重要性，并讨论针对这些过程的治疗药物的开发。这些知识将为控制正在进行的 SARS-CoV-2 感染流行和治疗 COVID-19 提供重要线索。