XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反复试验
拉脱维亚精准医疗的发展
研究发现，使用精准医疗方法可显著节省成本，因为靶向疗法可提高治疗效率、减少反复试验药物的需求，并可能降低与管理低效治疗副作用相关的成本。据《克利夫兰诊所医学杂志》的一篇评论称，与传统化疗相比，非小细胞肺癌的靶向疗法已被证明可以改善疗效并降低成本。此外，针对血友病、脊髓性肌萎缩症和囊性纤维化的精准医疗和基因疗法在包括拉脱维亚在内的全球多个国家证明了其成本效益，而 DPYD 测试可节省数十万欧元。这些节省反映了精准医疗在改善疗效和优化医疗支出方面的潜力。
能源、资源和工业人工智能档案
传统上，开发创新的新材料和化学品是一个复杂而耗时的过程，需要大量的猜测、反复试验和费力的人工研究。但由于人工智能的进步，许多步骤正在被简化或消除。人工智能驱动的过程包括建立和维护有关材料和化学品的开发数据的综合数据库——自动将技术文档转换为结构化、可搜索的数据库——然后使用机器学习和高级分析来挖掘数据并在创纪录的时间内发现高性能化合物。人工智能模型可以预测新材料、化学品和配方的性能，并可以建议下一步进行哪些实验——帮助研究人员避免重复实验并快速找到相关数据集。潜力是什么？以前所未有的速度开发新化学品和新材料。
第 34 届年度精神病学研究日
有多种心理和药物干预措施可用于治疗常见的心理健康问题。尽管如此，只有不到一半的患者对初次干预有最佳反应，而许多人的护理途径的特点是经过长时间的反复试验，以寻找正确的治疗方案。临床判断和实践指南都不足以解决这一问题，这在一定程度上可以归因于诊断和治疗选择缺乏精确性。“精准心理健康护理”是一个新兴领域，旨在由合适的临床医生在合适的时间以合适的剂量为患者提供正确的治疗。这种方法涉及开发人工智能 (AI) 技术来支持临床决策。本讲座将介绍使用人工智能指导诊断、治疗选择、结果监测和治疗适应的创新示例。
电池材料的计算指导的合成
摘要：材料合成是储能技术开发的关键步骤，从首次合成新预测的材料到优化已建立材料的关键特性。虽然固态材料的合成传统上依赖于直觉驱动的反复试验，但现在正在出现计算方法，以加速改善合成食谱的识别。从这个角度来看，我们探讨了这些技术，并专注于它们指导前体选择固态合成的能力。在电池的材料的背景下讨论了每种方法的适用性，包括锂离子阴极和全稳态电池的实心电解质。我们的分析展示了这些计算方法的有效性，同时也突出了它们的局限性。基于这些发现，我们为未来的发展提供了前景，这些发展可以解决现有的局限性，并在电池材料的综合设计方面取得了进展。t
与加固学习PA026
强化学习（RL）通过通过反复试验来学习最佳策略来玩复杂的游戏。本项目将增强性学习应用于Sudoku，这是一个具有挑战性的演绎难题，需要用数字1到9填充9x9网格，以便每行，列和3x3 Subgrid完全包含所有数字。sudoku拼图范围从轻松到硬；有些可以通过应用基本的Sudoku规则来解决，而另一些则需要复杂的策略。此外，难以立即解决困难的难题，需要预测前进的几个动作。该项目的目标是探索经过RL训练的深神经网络可以学会解决Sudoku难题，这表明RL在处理演绎推理任务中的潜力。项目代码和运行说明可在gitlab上获得：https：//gitlab.fi.muni.cz/xkarmaz/sudoku-rl
21 世纪的人工智能 1 引言
根据学习的特点，机器学习可以分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于标记的数据样本（a sample of labeled data）进行学习，寻找输入与输出之间的一般规律。例如通过建模进行数据分析，发现房价与各类房屋属性之间的关系。监督学习算法主要有两类，一类是回归算法，一类是分类算法[5]。无监督学习采用聚类算法，旨在从未被识别的数据样本中学习，寻找隐藏在数据中的潜在规则。例如通过大规模无监督学习从蛋白质序列中学习生物特性[6]。强化学习是在动态环境中的学习，学习者通过反复试验来最大化奖励信号，而算法则通过与环境的交互来学习最优策略[7]。
保质期长的肉类：水活性控制的传承
数千年来，人类一直使用肉类保鲜技术，以提供长期的蛋白质来源，避免在储存或运输过程中变质。通过腌制来保存肉类的方法可以追溯到古代，通常是在对肉类的意外错误处理中发现的。腌制肉类最常用的方法包括盐腌、卤水浸泡、烟熏和干燥。所有这些保存方法都依赖于水分活度的控制。事实上，耐贮藏肉类 (SSM) 的传统与水分活度密不可分。古代文明并没有彻底了解水分活度，也不知道这些保存步骤为何有效，而是通过反复试验发现了它们。在此过程中，他们发现了至今仍让许多加工者困惑的基本事实，即使腌制肉类能够耐贮藏，是水分活度控制，而不是水分含量控制。
用于材料合成和硬件安全的量子机器学习（特邀论文）
问题 1，化学逆合成：化学逆合成试图提供可通过化学反应组合以合成所需分子的反应物。该过程定义了农业、医疗、材料发现等无数其他领域。图 1a 举例说明了逆合成过程，其中左侧的化学物质可以通过右侧的化学物质通过化学反应组合形成。在实验室中使用反复试验进行逆合成需要数年时间，甚至可能花费数十亿美元才能解决一种化学物质的问题。这导致人们对基于机器学习 (ML) 的解决方案产生了极大的兴趣。以前的工作已经能够产生有希望的结果，但也存在局限性。例如，专家定义的逆合成规则 [ 25 ] 依赖于人类对逆合成的不完全了解，并且随着更多规则的增加，其扩展性较差
用非...
由Gibran建立的渔业的出现通过其创新技术驱动的解决方案彻底改变了水产养殖景观。从2012年自动化鱼类喂养装置的开发开始，efishery从创业到独角兽地位的旅程取决于养鱼习惯的变革性进步。此摘要探索了Efishery的轨迹，包括其战略进化，技术创新和重要的里程碑。从2023年获得D系列融资到开创基于非应用程序的技术，该渔业重塑了水产养殖行业，以高效，具有成本效益的解决方案赋予全世界的养鱼者。此外，Efishery扩展到虾养殖技术以及Efermerfresh的推出表明了公司对持续产品创新的承诺。通过反复试验，技术能力和战略远见的融合，渔业巩固了其作为水产养殖技术领域的领导者的地位，推动了该行业的可持续增长和盈利能力。