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人工智能与估值：可能性与挑战
数据驱动的商业格局很难想象一个没有数据的世界。如今有这样的想法听起来甚至有点不现实。我们日常生活中所做的几乎每件事都会产生大量信息。以前，公司从未能够访问如今存储的海量数据，从客户和财务数据到运营和生态系统数据。公司在试图报告长期价值时面临的挑战之一是可用的海量数据以及如何从中提取意义。要理解这一挑战的规模，请考虑一下全球数字世界中的数据量每两年翻一番。在这种背景下，人工智能 (AI) 可能成为游戏规则的改变者，它能够理解这些数据并识别有意义的指标。
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千禧挑战公司[MCC FR 22-08]通知...
MCC Kosovo紧凑型MCC与科索沃政府的五年契约概述旨在通过针对该国经济增长的约束力来减少经济增长的贫困：不可靠的电力供应。紧凑型将通过三个项目解决这一约束：储能项目，公正和公平的过渡加速度（JETA）项目和美国开发催化剂设施（ACFD）项目。ACFD项目利用美国国际发展金融公司（DFC）融资来补充储能项目的目标。MCC在科索沃能源部门的投资将加速科索沃的过渡到一个更可持续，包容，可靠和负担得起的能源未来。
蛛网遗传学和生物材料中的巨大挑战
蛛网膜，尤其是蜘蛛，在大多数生态系统中都充满了丰富（Blamires等，2007; Oxbrough and Ziesche，2013; Henneken et al。，2022; Agnarsson，2023; 2023; Fonseca-Fonseca-Fornesca-forreira等，2023）。蛛网膜（例如蜘蛛，蝎子和螨虫）创建和/或分泌一系列生物材料，包括丝绸，胶水，胶粘剂，粘合剂，纳米纤维，毒液和其他毒素，以及用于形成感觉系统，盔甲，身体色彩/发光和位置的感官系统，kuntememotion（Kuntner，2022），用于形成感觉系统研究了这些类型的蛛网分泌产品的进化和生态方面的研究已经确定，扩展的表型特征使蛛网动物具有巨大的利基灵活性（Agnarsson等，2010; Blamires et al。 Al。，2018年，Viera等人，2019年； Henneken等，2022年； 尽管如此，促进这种功能的遗传特征和表达模式在很大程度上仍未得到探索。 蜘蛛很容易通过将线程放到收集平台上，或者通过麻醉和启动机制来建立网站和/或生产丝绸（Blamires等，2012a; Blamires等，2012b; Blamires et al。 2018; Lacava等人，2018年； 遗传和其他实验的最新进展（参见Sane和McHenry，2009; Craig et al。，2019; Craig et al。，2022; Blamires等，2023a）和计算（例如>研究了这些类型的蛛网分泌产品的进化和生态方面的研究已经确定，扩展的表型特征使蛛网动物具有巨大的利基灵活性（Agnarsson等，2010; Blamires et al。 Al。，2018年，Viera等人，2019年； Henneken等，2022年；尽管如此，促进这种功能的遗传特征和表达模式在很大程度上仍未得到探索。蜘蛛很容易通过将线程放到收集平台上，或者通过麻醉和启动机制来建立网站和/或生产丝绸（Blamires等，2012a; Blamires等，2012b; Blamires et al。 2018; Lacava等人，2018年；遗传和其他实验的最新进展（参见Sane和McHenry，2009; Craig et al。，2019; Craig et al。，2022; Blamires等，2023a）和计算（例如BLAMIRES和卖家，2019年； Craig等，2020； von Reumont等人，因此利用这一点的研究已经建立了有关蜘蛛网络和丝绸结构和功能变异性的强大背景知识（Vollrath和Porter，2006a; Kluge等，2008; Porter and Vollrath，; Porter and Vollrath，2009; Blamires，2010; Blamires et al。，2016b; Blamires; Blamires，2022222222222222222222222222.BlamIr。The genetic expression patterns for certain components of speci fi c silks have now been sequenced for selected species of spiders ( Babb et al., 2017 ; Garb et al., 2019 ; Kono et al., 2019 ), and a database of genetic and molecular structures and bulk fi bre functions for the major ampullate (dragline) silks of over 1000+ spider species has been compiled ( Arakawa et Al。，2022）。Nevertheless, such a strong body of knowledge does not exist for the other arachnid biomaterials (but see Lo ́ pez-Cabrera et al., 2020 ; Lozano-Pe ́ rez et al., 2020 , and Macha ł owski et al., 2020 for detailed reviews on cuticular structural materials, scorpion fl uorescent molecules, and mite silks).在蜘蛛丝上的积累工作意味着我们现在了解环境因素可以影响差异蛋白的遗传机制（在蜘蛛中，这些被称为蜘蛛蛋白，蜘蛛网的portmanteau）表达和生物材料产生，以及这些在表型和扩展的表型表达上的复杂复杂性。
计算化学中的数学挑战
在过去的二十年中，理论和建模已成为应用化学以及分析化学、合成化学和其他化学领域的主要研究课题之一。这是由于方法论、数值方法以及计算机软件和硬件的重大改进而成为可能的。许多实验研究开始包括计算建模。计算机模拟在现代化学中的作用不可低估，有效的建模和模拟在实际应用中起着至关重要的作用，因为它可以提供对实验的见解并帮助优化系统。具体而言，模拟越来越多地被用来用计算代替危险且昂贵的实验。同时，现代材料科学和生物学实验研究的令人瞩目的进步要求进一步发展和不断扩展当今计算化学方法的适用性和准确性。对大型生物分子、纳米粒子和界面进行快速而准确的定性和定量建模成为研究的主要焦点，这需要大量的计算工作，而且在目前的技术水平下并不总是能够实现。大多数计算化学问题都是关于求解分子中电子的薛定谔方程或经典粒子系统的牛顿运动方程。因此，数学应该在新的发展中发挥核心作用。本次研讨会的主要目的是根据顶尖科学家提供的经验分析计算化学的当前需求和期望，并与方法和计算软件开发人员进行讨论。以下部分以研讨会会议为名，包括初始演讲中提出的主题以及圆桌讨论和人际谈话中提出的主题。
社论：内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式，对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式，受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发，克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是，通过在内存中执行计算，神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈，从而提高了计算能力，同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法，但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的，这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术，以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段，但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而，这些主要是软件实现，与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力，仍存在硬件层面（材料和设备）的基本挑战需要解决。因此，“内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战”于去年启动，引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
骨髓增生性肿瘤的治疗靶向挑战和观点
脊髓增生性肿瘤（MPN）是克隆造血干细胞疾病，其特征是过度产生成熟的髓样血细胞。识别出三种亚型，包括带有异种血小板病的必不可少的血小板 - ET（ET），主要具有多全球性的多余细胞症Vera（PV），以及伴有骨髓纤维纤维化（PMF），伴有前骨纤维化纤维化纤维化纤维化诱导的细胞增多症。1,2 ET和PV可以发展为骨髓纤维化（MF），并且所有3种形式都有转化为急性髓样白血病（AML）的倾向。促进发病率和死亡率的血栓形成和出血事件的风险增加。在分子水平上，Janus激酶2（JAK2）信号通路的过度激活是MPN的核心特征。3 JAK2，一种非受体酪氨酸激酶，对于血液 - 诗性细胞因子信号4是必不可少的，通过传播红细胞蛋白，血小板蛋白（脊髓降解性白血病病毒[MPL]）和促粒细胞 - 刺激性刺激性刺激性因子
以数据为中心的AI：透视和挑战
段的成功在很大程度上归因于一个带注释的数据集，该数据集的数据集超过10亿个掩码，该数据集比现有的数据集大400倍。段的任何东西都具有标签的三个阶段：辅助手动阶段，半自动阶段和全自动阶段。
间质干细胞疗法的进步和临床挑战
近年来，细胞疗法为有希望的新药提供了理想的特性。间充质干细胞由于其固有特性（包括免疫调节，归巢能力和肿瘤tropism）而成为发展基因工程和药物输送策略的有希望的候选者。正在研究间充质干细胞的治疗潜力，以进行癌症治疗，炎症和纤维化疾病等。间充质干细胞由于其固有的归巢能力而是合成纳米颗粒的吸引人的细胞载体。在这篇综述中，我们全面讨论了间质干细胞的各种遗传和非遗传策略及其在药物递送，肿瘤治疗，免疫调节，组织再生和其他领域中的衍生物。此外，我们讨论了干细胞疗法的当前局限性以及临床翻译中的挑战，旨在确定重要的发展领域和潜在的未来方向。
第六届人工智能城市挑战赛
第六届人工智能城市挑战赛专门关注两个领域的问题，这两个领域在计算机视觉和人工智能的交叉点上具有巨大的未开发潜力：智能交通系统 (ITS) 和实体零售业务。2022 年人工智能城市挑战赛的四个挑战赛道收到了来自 27 个国家/地区的 254 支队伍的参与请求。赛道 1 涉及城市规模的多目标多摄像头 (MTMC) 车辆跟踪。赛道 2 解决基于自然语言的车辆轨迹检索。赛道 3 是一个全新的自然驾驶分析赛道，其中数据由安装在车辆内的多个摄像头捕获，重点关注驾驶员安全，任务是对驾驶员行为进行分类。赛道 4 是另一个新赛道，旨在仅使用单视角摄像头实现零售店自动结账。我们根据不同的方法发布了两个排行榜，包括比赛公开排行榜（不允许使用外部数据）和所有提交结果的综合排行榜。参赛队伍的顶尖表现建立了强大的基线，甚至超越了拟议挑战赛道中的最先进水平。
人工智能设计挑战赛评分标准
我确定了 AI 如何成为问题的创造性解决方案。我在设计过程中考虑了限制因素。在设计过程中，我预见并解决了解决方案面临的挑战。我从头到尾规划并考虑了用户的体验。我反思了从我的设计经验中获得的见解和成长领域。