公民科学和人工智能 (AI) 相互补充,充分利用了人类和机器的优势。公民科学生成数 TB 的原始数字、文本和图像数据,对这些数据的分析需要自动化技术才能有效地进行处理。相反,AI 计算机视觉技术在训练过程中可能需要数以万计的图像,而公民科学项目非常适合提供大型数据库。在此,我们描述了 AI 工具如何应用于 GLOBE Observer 公民科学数据生态系统,其中图像识别算法支持数据提取过程、保护用户隐私并提高数据保真度。GLOBE 公民科学数据已用于开发自动数据分类程序,从而实现蚊子幼虫和土地覆盖标签的信息发现。这些进步使 GLOBE 公民科学家数据可用于环境和健康研究,以及 GeoAI 一般领域工作的机器学习科学家。
•发现其他恒星周围的行星,•表征其特性,并•确定可以掩盖Life Exep来服务NASA和社区的候选人,通过成为外部科学和技术的焦点,管理研究和技术计划,促进对科学数据的访问,并促进科学数据的访问,并将其整合到坐集中,以使未来的发现策略融为一体。Exep除了促进从这些任务中得出的科学调查外,还发挥了开发系外行星任务的概念和技术的关键功能。EXEP通过NASA总部从其早期的概念阶段到同相。EXEP科学计划的目标是展示该机构如何将其科学努力集中在社区优先事项的背景下实现和表征可居住的系外行星的目标所需的工作。EXEP科学计划由三个文档组成,这些文件将定期更新,这些文件直接响应Exep计划计划:
1。我可以理解地球材料的组成。2。i可以将科学数据与自然界中的当前理论和事件联系起来。3。i可以应用物理和化学过程来评估过程如何改变地球表面。4。我可以将大气的特征与对人类种群的影响联系起来。5。我可以用科学概念来解释宇宙中的互动。6。i可以证明科学方法的适当应用,并能够转移这些
本指南介绍了美国食品药品管理局 (FDA) 兽医中心 (CVM) 建议申办方提供的信息类型,以解决用于食用动物的新型动物药物对人类食品安全的影响。对用于食用动物的新型动物药物进行人类食品安全评估有助于确保来自经处理的动物的食品可供人类安全食用。申办方必须向 CVM 提供必要的科学数据或信息,以证明新型动物药物在经处理的动物可食用组织中的残留物是安全的(请参阅《联邦食品药品和化妆品法案》(FD&C 法案)第 512(b)(1) 节)。一般而言,为提供此信息而进行的研究必须按照 FDA 的良好实验室规范 (GLP) 规定进行。请参阅《联邦法规法典》第 21 篇第 58 部分(21 CFR 第 58 部分)。 FDA 通过危害识别、危害特性描述、暴露评估和减轻人类接触来自经处理动物的食品中的药物残留,对用于食用动物的新型动物药物进行人类食品安全评估。CVM 制定本指南是为了向赞助商提供科学数据和/或信息,这些数据和/或信息可以提供可接受的基础来确定食用时食品中或食品上的新型动物药物残留物对人类无害。本指南描述了提供人类食品安全科学数据和/或信息的推荐方法。CVM 承认替代方法也可能适用,并鼓励赞助商与 CVM 讨论替代方法是否适用于特定的新型动物药物。本指南在一份文件中概述了用于食用动物的新型动物药物的人类食品安全评估的总体流程,包括:
人口趋势的评估对于野生动植物管理和保护工作至关重要。传统上,具有一致方案的结构化调查已被用于估计年际趋势。但是,在大空间和时间尺度上,这些方法可能是不切实际的且昂贵的。由志愿者收集的公民科学数据提供了另一种方法。在这种情况下,
AI在科学领域的能力跨越了广泛的范围,从原子水平(在该量子水平)求解量子系统的部分微分方程到分子水平,预测化学或蛋白质结构,甚至扩展到社会预测,例如尤其疾病暴发。大型语言模型(LLMS)的最新进展,由诸如Chatgpt之类的模型进行了扩展,显示了涉及自然语言的任务,例如翻译语言,构建聊天机器人和回答问题。当我们考虑科学数据时,我们会注意到序列的自然语言与自然语言的相似之处 - 序列的科学文献和健康记录,以文本为单位,序列中的生物词数据或诸如大脑信号之类的传感器数据。出现的问题是:我们可以利用这些最近的LLM的潜力推动科学进步吗?在本教程中,我们将规定大型语言模型在三个至关重要的科学数据类别中的应用:1)文本数据,2)生物医学序列和3)脑信号。此外,我们将在科学研究中深入研究LLMS的挑战,包括确保信任度,实现个性化和适应多模式数据表示。
5:01 (1) 每年 7 月 15 日(含)起,虾季将正式开始,一年的持续时间不超过 8 个月;但持续时间可以少于 8 个月,但需提前一个月通知。如果库存低或尚未成熟,渔业管理员应与渔业咨询委员会协商并根据科学数据,在至少三 (3) 家当地报纸上刊登广告,在规定的时间内结束虾季。
2024 年 6 月 第 1 阶段(2 年或更短时间达到第 1 步和第 2 步) 设计和使用体外检测方法(例如 Ames 试验)区分致突变和非致突变亚硝胺的原则 根据结构活性关系 (SAR) 定义 AI 的原则(例如,考虑对亚硝胺分子结构特征的了解) 根据暴露对 AI 应用短于寿命 (LTL) 的调整,前提是有足够的科学数据。