XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无偏见
建议：利用人工智能促进科学进步
随着人工智能的不断发展，其推动科学发现的能力无疑将不断扩大，从而开辟新的研究领域，并帮助解决人类面临的一些最紧迫的挑战。然而，成功利用人工智能促进科学进步可能具有挑战性。存在经济障碍，例如计算资源有限和资金匮乏。（即使对于大型机构而言，构建和利用人工智能模型的成本也高得令人望而却步。）7 此外，缺乏相关数据集，尤其是包容性且无偏见的数据集，可能会阻止研究人员在某些领域利用人工智能，而使用低质量数据集可能会导致在这些数据集上训练的人工智能模型出现不准确且可能具有歧视性的行为。跨学科研究人员的稀缺也会抑制人工智能在科学上的潜力。此外，还存在技术障碍，例如某些人工智能模型难以扩展以及它们分析某些大型数据集的能力有限。在目前的状态下，人工智能系统无法完全理解 DNA 或重力等基本概念。8
人工智能在全球卫生监测中的作用
本文探讨了人工智能 (AI) 在改变全球卫生监测系统方面的作用，强调了其对疾病检测、监测和应对能力的深远影响。通过利用机器学习和自然语言处理等先进的人工智能技术，本文深入研究了这些工具如何提高公共卫生战略的效率和准确性。通过一系列案例研究，分析了人工智能在现实场景中的有效性，展示了其比传统方法更有效地预测和管理疾病爆发的潜力。此外，本文还讨论了将人工智能融入现有卫生监测框架的道德挑战和技术限制。本文提供了克服这些挑战的建议，并讨论了强有力的数据保护措施和开发无偏见人工智能算法的必要性。全面的分析旨在为利益相关者提供对人工智能的变革潜力以及在全球卫生监测领域负责任地实施人工智能所需的务实考虑的见解。
您能真正衡量吗？结合关键种族理论和定量方法
k eywords：社区文化财富，批判种族理论，文化资本Q antitative数据可以推动公众对教育政策研究的消费（Covarrubias＆Velez，2013年）。鉴于种族不平等在教育中的显着性，使用定量方法（QMS）来研究和解决有色学生的访问和公平问题似乎是一种自然选择。然而，在批判种族理论（CRT）培训中，统计学和定量推理可以被认为不是无偏见的努力，而是与白人至上主义的起源有关（Bonilla-Silva＆Zuberi，2008年）。对于大部分研究了这种关键的镜头，使用强统计分析的使用不仅不存在，而且根据某些人几乎完全是对立的（Carbado＆Roithmayr，2014年）。一系列教育中的定量研究检查了种族差异问题。当代研究在过去几年中，研究了从教师学生不匹配到学生纪律差异和大学负担能力的问题，发现种族和种族的重要性
使用 NLP 和机器学习，基于综合候选人资料增强算法职位匹配
摘要 — 我们建议通过自动分析候选人的社交媒体形象，并将其与简历和其他信息结合使用，以提供就业能力得分和情商指标，从而辅助招聘流程。算法招聘通常支持招聘公司，并不考虑候选人的社交媒体形象。我们在本文中提出的工作也可以供求职者使用，并利用候选人的综合资料来评估他们的成功机会。我们的方法使用 API 和网络爬虫进行社交媒体分析，评估软技能，根据关键词、技能组合和教育要求筛选候选人，并使用机器学习和自然语言处理技术提供匹配建议。最终的应用程序为公司和求职者提供了更快、更准确、更高效且相对无偏见的招聘流程。索引词 — 机器学习、分类、招聘、社交媒体、自然语言处理
英特尔公司诉高通公司
Techs., LLC ，957 F.3d 1309, 1319 (Fed. Cir. 2020)（已清理）。例如，在 Grit 中，上诉人的行为不仅可能而且“确实引发了侵权诉讼”——诉讼被无偏见驳回，专利权人“可以自由重申这些侵权索赔”。同上，1320。英特尔在本案中面临的困境类似。尽管高通并未起诉英特尔侵权，但高通并未否认，在先前针对苹果的诉讼中，其将 '043 专利权利要求映射到英特尔产品（且仅映射到英特尔产品）。参见上诉人 Br. 46；JA 4713-65；JA 4794-96；英特尔对高通驳回动议的回应，ECF No. 40，第 5 页（及其引用的展品））。因此，与 Grit 案一样，英特尔的行为“确实引起了侵权诉讼。”957 F.3d，1320。用英特尔的话来说，高通“已经参与了涉及该技术和该专利的诉讼。”答复 Br. 29。
科学期刊
全球严重急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）的爆发使得针对2019年冠状病毒病（COVID-19）感染的新疗法迅速发展。在这里，我们介绍了200种批准的药物的鉴定，适合于19岁的Covid-19。，我们基于COVID-19 Multiomics数据集定义的疾病特征构建了SARS-COV-2诱导的蛋白质网络，并跨检查了针对已批准的药物的这些途径。该分析确定了预测的200种针对SARS-COV-2诱导的途径的药物，其中40个已经在COVID-19临床试验中，证明了该方法的有效性。使用人工神经网络分析，我们将这200种药物分为九种不同的路径，在两个总体作用机理（MOAS）中：病毒复制（126）和免疫反应（74）。与病毒复制有关的两种药物（proguanil和sulfasalazine）被证明抑制了细胞分析中的复制。这种无偏见且经过验证的分析为将批准的药物快速重新利用为临床试验开辟了新的途径。
Missino Eleonor
2023-Current H2020-ICT-2018-825619-AI4EU一个AI的按需平台支持欧洲的卓越研究参考https://cordis.europa.eu/project/propt/id/ID/101070000 10101070000的快速进步，该研究旨在使AI技术的快速发展旨在探讨AI的范围，并旨在努力培训，并旨在善于培训，并旨在与主持人的发展，并构成了主持人的发展。欧盟内部成员的合作以及学术界和工业的协助。由欧盟资助的AI4EUROPE项目与AI4EU和其他相关项目合作，旨在通过引入欧洲研究界的无偏见，开放和合作的平台来开发这一空间，以提供AI的出色研究。该平台将提供从数据访问，服务和工具到与其他研究人员合作的服务。该项目还将启用一个商业模式，以确保其继续运营。角色研究人员。为AI资源开发了水平对接解决方案。这些解决方案应符合按需在线服务。
![arxiv：2003.11470v3 [Quant-ph] 2021年5月22日](/simg/8\8893a550fc19a81b6f68fef8ea077b7507a45dd8.webp)
arxiv：2003.11470v3 [Quant-ph] 2021年5月22日
第一个QDL方案是由Divincenzo等人引入的。[2]表明，一个单个秘密位可以使任何n位中包含的信息的一半融合在一起。这是通过将经典信息的n位编码为n量位来获得的，其中一位信息确定使用了两个相互无偏见的基础中的哪一个。在不了解基础知识的情况下测量n个Qubit Cipher文本的任何尝试都可以在最多获得N/ 2位信息获得。进一步的工作加强了这种精神效果[3-8]。最强的QDL协议可以使用指数小的私钥加密信息，并保证不超过ϵn位会泄漏到对手。QDL是在参考文献中的量子沟通中讨论的。[9 - 11]，在参考文献中引入了秘密密钥扩展和直接秘密通信的申请。[12-14]，参考文献中介绍了原则示范。[15，16]。
DNA与二氧化硅结合：作用中的合作吸附
请注意，由于它们的高负电荷，我们排除了两个裸露的DNA（U DD <0）之间吸引人的可能性。上面的这三个条件可以在物理上理解如下。由于DNA无法单独与二氧化硅结合，因此结合剂和DNA之间的吸引力（条件2）将确保DNA粘在结合剂上，而复合物（DNA+结合剂）与二氧化硅结合。结合剂必须与二氧化硅结合才能发生（条件1）。但是，如果两种结合剂之间存在吸引力，则在两个结合剂之间形成复合物，而不是DNA结合剂复合物（条件3），它在能量上更有利。这将降低DNA的结合概率与二氧化硅。在这里值得一提的是，在这项工作中为参数扫描所选择的范围由我们较早的作品12，43指导，其中进行了广泛的无偏见和偏见的分子动力学模拟（伞采样模拟），以评估参数。在此，由于系统的复杂性，我们无法评估参数的确切值，因此尝试了参数扫描。在上述所有计算中，我们将结合剂与DNA（rθ）的浓度比为5。
通过人工智能测量世界各地的幸福感......
摘要 — 在本研究中，我们使用无偏见的情绪检测器人工智能 (AI) 分析了各个国家的幸福水平。迄今为止，研究人员提出了许多可能影响幸福的因素，例如财富、健康和安全。尽管这些因素似乎都相关，但社会学家对于如何解释这些因素并没有明确的共识，而且估算这些公用事业成本的模型包含一些假设。社会科学研究人员一直致力于通过民意调查和不同的统计方法确定社会的幸福水平并探索与之相关的因素。在我们的工作中，通过使用人工智能，我们为这个问题引入了一种不同的、相对公正的方法。通过使用人工智能，我们不对什么会让人快乐做任何假设，而是让人工智能从公开的街道录像中收集人们的面部表情来检测情绪。我们通过互联网上可用的镜头分析了全球八个不同城市的幸福水平，发现各国在幸福感方面没有统计学上的显著差异。索引词——人类幸福、人工智能、机器学习、面部情绪识别、幸福指数