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自然语言和人工智能
矛盾的是，自然语言只有对其母语人士来说才是自然的。因此，不同国家的母语人士，甚至是专家，最初（60 年前及以后）都相信任何自然语言处理 - 自然语言处理（NLP） - 都是相当简单和可行的事情。实践表明，大量的语言属性几乎不可能形式化。当我们强调研究语言使用中所体现的认知过程的重要性时，所指的正是这些属性。对此，Kibrik 2020:59文章指出：“语言和言语活动代表着无形的认知系统的主要表现之一。每一个智人代表都会不断大量地产生可以作为研究一般认知过程的数据的材料。”从 NLP 角度来看，最重要的认知现象包括语言的一些关键特性，例如多义性、同音异义性、语义的非离散性、类比（Kazakovskaya、Onipenko 2020）、隐含性、推理性、内涵性、模糊性、融合性、内容表达的“非线性”等。因此，在鲍里索夫 2020:47 的文章中对此指出：“意义的阴影”是“两种意义之间的中间”。因此，正如亚历山德罗夫 2020:37 的文章所指出的那样：“人工智能在许多领域无法与人类竞争”，更不用说（机器）翻译了，尽管它已经朝着积极的方向发展，但还远远没有达到无处不在的程度；查看更多详细信息在 Ryabtsev 的文章 2023 中。因此，现代语言学在这方面的研究与识别潜在的认知结构和过程有关
标题成为不朽的：未来的健康和医疗旅游市场类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/44087/ doi https://doi.org/10.1108/jtf- 标题为基于空中视力的遥感图像数据集，来自大型农场使用自主无人机监视牲畜类型的文章url https：/ div> 神经发育和相关精神疾病中的转录因子：遗传和环境风险因素的潜在收敛 痕量DNA证据的抗污染措施 医学教育中人工智能的范围审查 标题特别重点问题第一部分：癌症治疗中的功能性纳米材料类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/37922/ doi https://doi.org/10.2 纳米颗粒药物递送到靶向乳腺癌脑转移：当前和未来趋势 基于SDN的DDOS攻击对智能家居的检测和缓解 不断发展的控制 - chaos连续体：第1部分 纳米疗法靶向脑肿瘤的潜力 DNA在法医学中的作用：全面的评论 负面的幻觉会因环境友好型的数字而加剧： 有丝分裂原和应激激活蛋白激酶1负调节海马神经发生 优化可再生能源微电网系统的...
抽象目的 - 人类正在走向不朽的生活吗？如果是这样，哪些社会领域在实现这一目标中发挥了积极作用？为了理解这一点，该研究探讨了永生与健康和医疗旅游业之间的关系，以寻求它们之间的潜在关系，并最终询问有关这些旅游部门增长的困难问题，以及对他们进行更大监管的潜在需求。设计/方法论/方法 - 采用务实的哲学方法，并通过检查次要来源以及已发表的材料和报告的精致信息，该研究介绍了原始的理论知识以及探索旅游业和人类永生的模型。调查结果 - 本文认为，当今健康和医疗市场的持续增长可能导致一个世界，在我们的世界中，人类主义者和半机器人都在我们的世界中，甚至从智人接管。该研究提出了一个模型，强调了健康和医疗旅游市场的潜在作用，这说明了未来消费者服务的潜力，这些服务可能会进一步推动寻找永生的搜索。因此，这种市场和消费者的欲望是如何（在）直接支持人文对（非人类）不朽生存的渴望的。独创性/价值 - 如今，个人受到健康实践，医疗和化妆品的驱动，并愿意环游世界，以寻找能够执行所需程序或寻求价格更便宜的公司。这项研究提供了对这些复杂关系的新见解，并绘制了健康与医疗实践之间的隶属关系以及不朽的概念。
使用 Ts66Yah 小鼠模型中的成年动物来塑造唐氏综合症大脑认知和因衰老而导致的分子变化
唐氏综合症 (DS) 是智力障碍最常见的疾病，是由智人 21 号染色体 (HSA21) 的三体性引起的。HSA21 基因剂量的增加与早期神经发育变化有关，随后在成年期出现类似阿尔茨海默氏症的认知衰退。然而，促进衰老过程中大脑病理的分子机制仍然缺失。新型 Ts66Yah 模型代表了 Ts65Dn 的进化，用于表征大脑退化的进展，其表型更接近人类 DS 病症。在这项研究中，我们对成年 Ts66Yah 小鼠进行了纵向分析（3 – 9 个月）。我们的数据支持 Ts66Yah 小鼠在年老时发生的行为改变，包括空间记忆缺陷检测的改善以及新的焦虑相关表型。对 Ts66Yah 小鼠海马分子通路的评估表明，随着年龄的增长，氧化还原平衡、蛋白质稳态、应激反应、代谢通路、程序性细胞死亡和突触可塑性的调节异常。有趣的是，这些通路中观察到的基因型驱动的变化发生在早期，促进了大脑发育的改变和过早衰老的发生。反过来，衰老可能是导致随后的海马退化的原因，这种退化具有典型的神经病理学特征。此外，对性别对海马机制改变的影响的分析只显示出轻微的影响。总体而言，在 Ts66Yah 中收集的数据提供了新颖而综合的见解，涉及与衰老相关的导致大脑病理的三体性驱动过程。这反过来有助于弥合理解 DS 表型复杂性的现有差距。
1 简介 - 加州大学伯克利分校 EECS 人员
人类给自己取了一个科学名称，即智人，因为我们的心理能力对于我们的日常生活和自我意识非常重要。人工智能（AI）领域试图理解智能实体。因此，研究人工智能的一个原因是为了更多地了解我们自己。但与同样关注智能的哲学和心理学不同，人工智能致力于构建智能实体并理解它们。研究人工智能的另一个原因是，这些构建的智能实体本身就很有趣且很有用。即使在发展的早期阶段，人工智能也已经产生了许多重要且令人印象深刻的产品。虽然没有人能够详细预测未来，但很明显，具有人类水平智能（或更高级智能）的计算机将对我们的日常生活和未来文明进程产生巨大影响。人工智能解决了最终难题之一。缓慢而微小的大脑（无论是生物大脑还是电子大脑）如何能够感知、理解、预测和操纵比其本身更大更复杂的世界？我们如何制造具有这些特性的东西？这些都是难题，但与寻找超光速旅行或反重力装置不同，人工智能研究人员有确凿的证据表明这一探索是可能的。研究人员所要做的就是照照镜子，就能看到一个智能系统的例子。人工智能是最新学科之一。该学科于 1956 年正式启动，当时该学科的名称被创造出来，尽管那时该学科的工作已经进行了大约五年。与现代遗传学一样，该学科经常被其他学科的科学家称为“我最想从事的领域”。物理学专业的学生可能会合理地认为，所有好的想法都已经被伽利略、牛顿、爱因斯坦等人采纳，而且需要多年的学习才能贡献新的想法。另一方面，人工智能仍然需要全职爱因斯坦。智力研究也是最古老的学科之一。2000 多年来，哲学家们一直试图理解观察、学习、记忆和推理如何能够或应该如何实现
从可解释的人工智能中了解 CRISPR-Cas9 sgRNA 效率的量子生物学见解
1 计算和预测生物学，生物科学，橡树岭国家实验室，美国田纳西州橡树岭 2 田纳西大学诺克斯维尔分校布雷迪森跨学科研究与研究生教育中心，美国田纳西州橡树岭 3 合成生物学，橡树岭国家实验室，美国田纳西州橡树岭 4 计算科学与工程，橡树岭国家实验室，美国田纳西州橡树岭 本稿件由 UT-Battelle, LLC 根据与美国能源部签订的合同编号 DE-AC05- 00OR22725 撰写。美国政府保留；并且出版商在接受文章发表时，承认美国政府保留非独占的、已付费的、不可撤销的全球许可，可以为美国政府的目的出版或复制本稿件的已出版形式，或允许他人这样做。能源部将根据能源部公共访问计划 ( http://energy.gov/downloads/doe-public-access-plan ) 向公众开放这些联邦资助研究的成果。摘要：CRISPR-Cas9 工具已经彻底改变了实验室的基因操作能力。经验法则仅针对少数模型生物建立，而 sgRNA 效率的机制基础仍然知之甚少。这项工作建立了一个使用量子化学张量生成的新特征集和新公共资源，用于解释和预测 sgRNA 效率。sgRNA 效率的特征工程是使用可解释的人工智能模型；迭代随机森林 (iRF) 执行的。通过对大肠杆菌 sgRNA 的位置特异性序列的定量属性进行编码，我们确定了细菌物种中 sgRNA 设计的重要性状。此外，我们还表明，将位置编码扩展到碱基对、二聚体、三聚体和四聚体序列的量子描述符可以捕获目标 DNA 局部和邻近核苷酸中复杂的相互作用。这些特征凸显了大肠杆菌和智人基因组之间 CRISPR-Cas9 sgRNA 动力学的差异。这些新颖的 sgRNA 编码极大地增强了我们对 CRISPR-Cas9 机制中涉及的复杂量子生物过程的理解。
回顾了关于炭疽病的潜在感染的论点，研究需要了解其在炭疽爆发中的作用
摘要：休·琼斯（Hugh-Jones）和布莱克本（Blackburn）和特恩布尔（Turnbull）的集体世界卫生组织（WHO）报告对炭疽病爆发原因的理论和基础进行了文献评论。两者都对经常提到的怀疑发表评论，即使未经证实的潜在感染也可能涉及。Hugh-Jones建议Gainer对我们目前的潜在感染知识进行更新的审查，这是Gainer在意大利巴里举行的Anthrax Conference of Althrax会议上的谈话的基础。。Hugh-Jones建议Gainer对我们目前的潜在感染知识进行更新的审查，这是Gainer在意大利巴里举行的Anthrax Conference of Althrax会议上的谈话的基础。在会议上，赢家会见了Vergnaud，他提出了炭疽基因组研究，暗示该疾病可能在三到四个世纪的短时间内在整个亚洲和从欧洲到北美散布。Vergnaud想知道潜在感染是否可能在此过程中起作用。会议上的其他几位演讲者也提到了可能表明存在潜在感染的结果。vergnaud随后研究了一些有关早期巴斯德疫苗使用情况（1800's）的相关观察，结果和讨论的古老文献，并发现了可疑的潜在感染。本文的第一部分是对休·琼斯（Hugh-Jones）和布莱克本（Blackburn）和特恩布尔（Turnbull）的评论的重点摘要和解释，这些评论特定地寻找了潜在感染的建议，还有一些其他研究略有不同的方法，以及在意大利会议上对演讲和海报的一些提及。一般而言，会议上不同领域和炭疽研究的各个方面的许多不同的研究人员发现了怀疑存在潜在感染的原因。作者得出的结论是，包括智人在内的最研究的物种提供了潜在感染和修饰宿主抗性的间接证据。审查的最后一部分探讨了证明或反驳潜在感染所需的研究。
1 简介 - 加州大学伯克利分校 EECS 人员
人类给自己取了一个科学名称，即智人，因为我们的心理能力对于我们的日常生活和自我意识非常重要。人工智能（AI）领域试图理解智能实体。因此，研究人工智能的一个原因是为了更多地了解我们自己。但与同样关注智能的哲学和心理学不同，人工智能致力于构建智能实体并理解它们。研究人工智能的另一个原因是，这些构建的智能实体本身就很有趣且很有用。即使在发展的早期阶段，人工智能也已经产生了许多重要且令人印象深刻的产品。虽然没有人能够详细预测未来，但很明显，具有人类水平智能（或更高级智能）的计算机将对我们的日常生活和未来文明进程产生巨大影响。人工智能解决了最终难题之一。缓慢而微小的大脑（无论是生物大脑还是电子大脑）如何能够感知、理解、预测和操纵比其本身更大更复杂的世界？我们如何制造具有这些特性的东西？这些都是难题，但与寻找超光速旅行或反重力装置不同，人工智能研究人员有确凿的证据表明这一探索是可能的。研究人员所要做的就是照照镜子，就能看到一个智能系统的例子。人工智能是最新学科之一。该学科于 1956 年正式启动，当时该学科的名称被创造出来，尽管那时该学科的工作已经进行了大约五年。与现代遗传学一样，该学科经常被其他学科的科学家称为“我最想从事的领域”。物理学专业的学生可能会合理地认为，所有好的想法都已经被伽利略、牛顿、爱因斯坦和其他人采纳，而且需要多年的学习才能贡献新的想法。另一方面，人工智能仍然需要全职爱因斯坦。智力研究也是最古老的学科之一。2000 多年来，哲学家们一直试图理解观察、学习、记忆和推理如何能够或应该如何实现
针对B组Coxsackievieviruses及其重要性
肠病毒属于picornaviridae家族，智人是肠道病毒的天然宿主，已知会引起各种疾病[1，2]。在当前的分类系统中，肠病毒是基于表型和网格的相似性依次编号的，并被分类为四个不同的物种：polioviruses，polioviruses，coxsackievievieviruses，echovieviruses，echovoviruses，echoviruses，以及新鉴定的诸如EV69，EV70，EV70，EV70，EV70，EV71和EV71和EV71和4] [3，4] [3，4]。虽然呼应病毒会影响上呼吸道和中枢神经系统[5]，但Coxsack- Ievirus会影响心血管，胃肠道，内分泌，神经肌肉和皮肤系统[6-10]。coxsackievievievieviepirus根据其器官的性质，器官损伤和抗原反应分类为A组（CVA）和Coxsackievirus B组（CVB）[11，12]。尽管CVA通常与手，脚和口腔疾病的病因有关[13]，但CVB可以诱导多种疾病。CVB于1947年第一次在美国纽约的哈德逊河镇库克萨奇镇分离出来[14]。CVB的六种血清型（CVB1至CVB6）已被鉴定，并且与与心脏，胰腺，脑，脑和胃肠道有关的几种疾病有关[15-18]。CVB1主要与1型糖尿病（T1D）相关，也可能引起胸膜炎，无菌性脑膜炎和新生儿败血症[15，19]。同样，CVB4也与T1D发育有关[16]，而CVB5与诸如手，脚和口腔疾病，无菌性脑膜炎，病毒性脑炎，急性肺炎瘫痪，心肌炎，心肌炎和T1D等疾病有关[25-27]。虽然已从急性心肌炎，无菌性脑膜炎和急性脑膜脑炎的患者中分离出CVB2 [20-22]，这会导致多器官衰竭和心脏源性休克[17]，但CVB3感染与心肌炎有关，导致心肌疗法（DCM）和心脏病（DCM）和心脏失败[23,23,24]。然而，有关CVB6感染患病率的孤立报告，但据报道，急性发热性疾病，皮疹，严重急性呼吸道疾病，脑膜炎，心肌炎和/或心包炎的患者已有与CVB5共同感染[27]。尽管所有这些感染都是可以预防的，但目前尚无针对它们的疫苗，部分原因是开发血清型特异性疫苗是不切实际的。
可再生能源行动平台（PoA）
和能源公平 引言 燃烧化石燃料产生的温室气体 (GHG) 排放，特别是二氧化碳，对大气中温室气体浓度的上升贡献巨大。自 20 世纪中叶以来，全球平均气温的大部分（如果不是全部）上升都是人为温室气体浓度上升的结果，而化石燃料消费的增加对此产生了直接影响。截至 2021 年 5 月 1，大气中的二氧化碳浓度约为 419 ppm，是几百万年以来的最高水平，远早于智人开始在地球上漫游之前。2019 年人类来自化石燃料的全球二氧化碳排放量是有史以来最高。自工业革命开始以来，人口比例小得多的工业化国家在历史上占据了绝对二氧化碳排放量和人均二氧化碳排放量的最大份额。在全球责任、行动能力和投资能力的背景下，以及在深度脱碳方面支持贫穷国家努力的财政能力的背景下，这一点值得提醒，大约 40% 的二氧化碳会在大气中停留 1000 多年。与此同时，大约 7.6 亿人（主要在撒哈拉以南非洲和亚洲发展中国家）无法使用或只能不稳定地获得清洁电力，大约 26 亿人依靠不可持续的生物质进行室内烹饪，这一挑战每年导致多达 300 万人死于室内空气污染2。更糟糕的是，整体空气污染每年导致近 700 万人死亡，特别是在煤炭和柴油消费量高的发展中国家3。已经提出的降低能源系统温室气体排放的多种选择包括节能和提高效率、可再生能源、化石燃料转换、核能以及碳捕获和储存。然而，显而易见的是，可再生能源 (RE) 加上能源效率措施，是替代全球能源系统中化石燃料的最可持续和最可行的选择，同时仍能满足特别是全球南方国家日益增长的能源服务需求。可再生能源将在能源转型中发挥最重要的作用，以实现到 2030 年将全球排放量减少 50%、减少空气污染、为穷人提供能源，以及到 2050 年实现净零排放目标，从而将全球变暖限制在 1.5°C。
人工智能：创造就业机会还是失业未来
坎普尔，北方邦印度。摘要 俗话说，“需要是发明之母”，对于智人来说，这句话绝对正确。生活在 21 世纪，人类已经将一切都变得舒适。今天，我们周围有如此多的机器为我们服务。只需单击或点击一个按钮，您的任务就完成了。这就是我们今天在大多数日常生活工作中享受到的轻松程度。人类不断努力改进他们目前的状态。从简单的工作到关键任务，我们已经制造了机器来完成我们所有的操作。今天，我们在技术上取得了如此大的突破，以至于我们制造了像人类一样学习、思考和行动的机器。这时，人工智能就出现了。在这篇研究论文中，我们将分析人工智能也有同样积极的一面。通过这篇论文，我们想强调一个事实，即人工智能并非纯粹是为了取代人类。我们的研究试图打破读者对人工智能抢走工作机会的迷思和负面看法。在讨论人工智能的有利方面时，我们还将探讨人工智能带来的潜在挑战。我们的研究基于二手数据，我们的数据来源是志同道合的期刊、网站和杂志。关键词：人工智能、机器学习、人类替代、技术、深度学习、创造就业机会、机器人技术、就业、人工智能趋势。1.1 简介人工智能正在改变我们今天的生活方式。机器正变得更加智能，以解决我们的日常问题。如果我们具体谈论创造就业机会、技术潜力，尤其是人工智能，那么它是无穷无尽的。机器或计算机对人类智能的模拟称为人工智能。AI 是机器以人类的方式判断、记忆、思考和说话的能力。这就像训练机器完成通常与人类智能相关的所有任务。无需人类司机即可驾驶汽车，通过自动机器订购必需品杂货以补充您的粮仓，或者在人进入房间时自动打开空调。这是随着技术，尤其是人工智能的出现而可以享受的一种轻松。我们正在制造机器来解决我们的问题、做出决策并处理我们的工作场所。从 Alexa、Siri 和 Cortana 等不同名称开始，人工智能正在为我们的日常生活带来巨大的变化。从语音识别技术到 ChatGPT 等生成式聊天机器人，机器在每次升级中都变得更加智能。在以下环境中，当人工智能使我们的生活变得轻松并取代人类从事许多工作时，人工智能也是一个很棒的平台，它以同样的方式创造了数百万个工作岗位。根据世界经济论坛 (2023 年 5 月)，人工智能抢占 8500 万