该委员会还关注国内外趋势和国际讨论,并对专家、开发者和用户(人工智能服务提供商、商业用户和消费者用户)等利益相关者进行了采访,并在《2020报告》(2020年7月)和《2021报告》(2021年8月)中汇编了这些举措的案例研究。
*3 关于“Scan & Go Ignica”:由 U.S.M.H. 开发的智能手机支付服务应用程序。通过使用该应用程序,您可以在参与活动的商店的收银台付款。
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persimmons。科学346,646-650。Atsumi R,Nishihara R,Tarora K等(2019)鉴定了与桑树(Morus alba L.)中与男性性别确定有关的主要遗传标记。Euphytica 215,187。Baird NA,Etter PD,Atwood TS等(2008)使用测序RAD标记的快速SNP发现和遗传映射。PLOS ONE 3,E3376。Butt MS,Nazir A,Sultan TM,SchroënK(2008)Morus Alba L. Nature的功能补品。趋势食品SCI Tech 19,505-512。n n,Zhang C,Qi X等人(2013)桑树莫鲁斯·诺比利斯的基因组序列草稿。nat Commun 4,2445。Jain M,Bansal J,Rajkumar MS,Sharma N,Khurana JP,Khurana P(2022)印度桑树的基因组序列草案(Morus indi-CA)为功能和转化基因组提供了资源。基因组学114,110346。jiao F,Luo R,Dai X等(2020)染色体级参考和种群基因组分析提供了有关驯化桑树(Morus alba)的进化和改善的见解。摩尔植物13,1001-1012。Lieberman-Aiden E,Van Berkum NL,Williams L等(2009)远程相互作用的全面映射揭示了人类基因组的折叠原理。科学326,289-293。Matsumura H,Miyagi N,Taniai N等(2014)使用Rad-Seq分析在苦瓜(Momordica Charantia)中对Gy-Noecy进行映射。PLOS ONE。 9,E87138。 Muhonja L,Yamanouchi H,Yang CC等(2020年),全基因组SNP标志物发现和使用双数量限制性限制的站点相关的DNA示波对桑树品种进行了系统发育分析。PLOS ONE。9,E87138。 Muhonja L,Yamanouchi H,Yang CC等(2020年),全基因组SNP标志物发现和使用双数量限制性限制的站点相关的DNA示波对桑树品种进行了系统发育分析。9,E87138。Muhonja L,Yamanouchi H,Yang CC等(2020年),全基因组SNP标志物发现和使用双数量限制性限制的站点相关的DNA示波对桑树品种进行了系统发育分析。基因726,144162。尼泊尔MP,弗格森CJ,May Finderd MH(2015)繁殖系统和
严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 或 SARS-CoV-2 是一种属于冠状病毒科的病毒。这类病毒通常会引起感冒,但具有巨大的致病潜力。在人类中,由 SARS-CoV 病毒引起的 SARS 疫情于 2003 年首次报道,随后 2012 年,中东呼吸综合征冠状病毒 (MERS-CoV) 导致中东呼吸综合征 (MERS) 疫情爆发。此外,COVID-19 是一个严重的社会经济和全球健康问题,已夺走了 400 多万人的生命。迄今为止,只有少数几种治疗方法可以对抗这种疾病,而且只有一种直接作用的抗病毒药物,即有条件批准的瑞德西韦。由于迫切需要针对 SARS-CoV-2 的有效药物,药物再利用策略是实现这一目标的最快方法之一。进行了一项使用两种方法的计算机模拟药物再利用研究。对 FDA 批准的 SARS-CoV-2 主蛋白酶药物数据库进行了基于结构的虚拟筛选,并确定了 11 种具有已知 3CL pro 活性的得分最高的化合物,同时使用该方法报告了另外 11 种潜在的全新 3CL pro 抑制剂。然后,对整个病毒蛋白数据库以及冠状病毒科蛋白子集进行逆分子对接,以详细检查命中化合物。不是进行靶向筛选,而是为每种命中化合物以及作为对照的五种最常报告和直接作用的再利用药物生成逆对接指纹。通过这种方式,检查和比较了靶向命中空间,我们可以支持对所有 11 种新报告的 SARS-CoV-2 3CL pro 命中化合物进行进一步的生物学评估,并建议对抗蠕虫类成员化合物进行进一步的深入研究。作者承认该方法对于未来成熟的逆对接指纹筛选具有普遍的实用性。
近年来,人工智能 (AI) 在智能技术开发中的应用激增,其目的是提高撰写学术论文和开展研究的效率。然而,由于用户对人工智能工具的认知度和可见度较低,其在改进学术过程中的潜力尚未得到充分发挥。在这方面,本文旨在描述以下可应用于研究过程的人工智能工具,包括文献检索和手稿准备。为了评估人工智能技术,本文回顾了当前以案例研究形式出现的文献,其中包括自动文献搜索引擎、引文管理软件、自然语言处理工具和数据分析工具。它还表明,人工智能方法还可以帮助减少在文章和数据搜索、引文、引文管理,甚至生成高质量出版物上所花费的时间。本文还探讨了在研究中使用人工智能的道德问题以及可能存在的任何偏见。最后,有必要强调人工智能可以用于改善学习过程的结果。但至关重要的是,研究人员必须接受良好的培训,并能够质疑人工智能产生的结果。因此,本文的目的是讨论人工智能目前在学术界的应用情况,以及未来可以采取哪些措施来扩大其应用范围。