生成式人工智能不仅仅是一个流行词。它改变了游戏规则。它能够对我们的日常任务、项目和长期战略产生积极影响。为了帮助您快速掌握这项技术并学习如何在日常工作中使用它,我将分享一项激动人心的新学习者挑战,该挑战将从 [开始日期] 持续到 [结束日期]。
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当今动态的市场环境的特点是客户需求快速变化、新技术颠覆现有市场以及几乎所有产品类别的软件内容不断增长。当今技术产品的创新者发现他们久经考验的开发方法已经达到了极限。系统工程 (SE) 是实现这些过时开发方法现代化的成熟解决方案。本白皮书提供了有关 SE 概念和框架的基本信息,包括关键注意事项和宝贵的最佳实践,可帮助您开始系统工程之旅!
本指南是为希望使用机器人操作系统(ROS)创建自己的机器人项目的初学者而设计的。它涵盖了Ubuntu Linux的基础知识,与Roscpp和Rospy的ROS编程,并从头开始构建移动机器人。作者伦丁·约瑟夫(Lentin Joseph)在机器人领域拥有超过10年的经验,并撰写了有关ROS的几本书。喀拉拉邦(RSET)是一个有才华的人的家,他从事助理职业。完成毕业后计算机科学教授。她在进入Qbotics Labs之前呆了一年,在这里,她在Ros,Open-CV和Gazebo等机器人软件平台上获得了专业知识。她的研究能力反映在国际杂志和民族会议上的论文中。继续进行编程,本章基于前面讨论的机器人操作系统(ROS)的基础知识。这里使用的主要编程语言是C ++和Python,分别在第2章和第3章中介绍。这些基本原理将作为从ROS开始的基础,并在Python和C ++中提供了示例。本指南是为ROS,Linux和Python的绝对初学者设计的,旨在通过学习Ubuntu Linux的基础知识来帮助他们构建自己的机器人项目。焦点转向安装和有用的命令,这些命令在编程机器人时提供了所需的基本工具。还引入了关键软件应用程序,为项目增加了深度。强调使用任何编程语言的灵活性,Python和C ++是最受欢迎的选择。该指南通过面向对象的编程示例和项目结合了C ++的基本概念。最终项目旨在通过在廉价的移动机器人上执行死去的任务来应用所有ROS概念。这涉及指挥机器人在RVIZ上的位置并看到它相应地移动,从而为硬件提供动手体验以创建真正的机器人。
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由不同的微生物物种和病毒组成的微生物组中,在人类健康,环境过程和生物技术应用中起关键作用,并通过生态相互作用相互互动,环境和宿主相互作用。我们对微生物组的理解仍然受到其复杂性的限制和阻碍。一个改善这种理解的概念是系统生物学,它的重点是利用实验和计算方法的生物系统的整体描述。一组重要的实验方法是分析分子特征的微生物组和输出列表的元理论方法。这些数据列表已集成,解释和编译到计算微生物组模型中,以预测,优化和控制微生物组行为。由于缺乏跨学科知识,微生物学家与模特儿/生物信息学家之间的理解存在差距。此知识差距阻碍了微生物组分析中的计算模型。本评论旨在弥合这一差距,并为微生物学家,新手微生物组建模和生物信息学家量身定制。为了实现这一目标,它提供了微生物组建模的跨学科概述,从微生物组,元理论方法,常见的形式主义以及模型如何促进微生物组控制的基本知识开始。它以建模的指南和存储库结束。每个部分提供入门级信息,示例应用程序和重要参考文献,是理解和导航微生物组研究和建模的复杂景观的宝贵资源。
大脑的这一部分有助于处理我们的情绪。丹·休斯(Dan Hughes)解释说,考虑杏仁核的一种好方法是大脑的“第一响应者”。在“阻止信任”中(我们将在下一页上进一步探讨这一点)孩子们不认识安全的感觉,他们的默认值是寻找压力源,因为它很熟悉。当压力保持一致并连续杏仁核时,杏仁核过度激活,从而导致我们对加强的恐惧反应。发生这种情况时,大脑无法识别过去的威胁或现在发生的威胁之间的差异。这意味着,当我们被触发时(提醒我们创伤事件或经验)时,杏仁核的反应方式与第一次体验的方式相同。它将引起高水平的焦虑和恐惧,尽管这可以以不同的方式表现出来。检索记忆。类似于杏仁核,这也是海马的大脑部分负责存储和检索记忆。与杏仁核类似,它也很难区分过去和现在
我们需要明确检查开发和测试期间偏差的影响。一个好的起点是定期审核数据源,以检查数据是否完整,准确并涵盖所有情况,这可以减少输出偏见的可能性。另外,确保管理这些技术发展和使用的团队具有不同的生活经验,可以减轻潜在系统偏见的影响。
人工智能 (AI) 渗透到社会的方方面面,医学也不例外。虽然一些人工智能驱动的医学研究提供了突破性的可能性,但其他应用更多的是流行语。无论如何,人工智能显然不再只是计算机科学家的领域。临床医生和研究人员也需要敏锐的眼光来识别人工智能的真正潜力和局限性。目标这个互动讲座旨在揭开人工智能概念的神秘面纱,为您提供将其用于临床工作或研究的基础。我们将研究人工智能的承诺、如何实现这些承诺以及限制在哪里。特别是,我们会问: