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数字人文和计算社会科学的人工智能
人工智能在数字人文和计算社会科学中的应用 Alexandre Gefen (CNRS-UMR Thalim)、Léa Saint-Raymond (ENS) 和 Tommaso Venturini (CNRS-UPR CIS) 引用自：Gefen, Alexandre, Léa Saint-Raymond 和 Tommaso Venturini（即将出版）。“人工智能在数字人文和计算社会科学中的应用。”在《人工智能在人类身上的思考》中，Bertrand Braunschweig 和 Malik Ghallab 编辑。柏林：Springer。人工智能提出了人文学科和社会科学的多个基本问题。人工智能显然是一个重大的社会问题，其后果目前正在侵入公共领域，引发了各种可接受性、隐私保护或经济影响问题，并涉及整个社会和人文研究领域的专业知识。但人工智能也是一种新的研究方式，机器学习和深度学习技术可以实现海量数据处理，为分析提供新的视角。反思智能和人性的本质，同时也帮助人文学科和社会科学从人工智能的方法论进步中受益：这是本章想要应对的双重挑战。
人工智能与公民科学的未来
人工智能 (AI) 和公民科学 (CS) 是解决与规模和复杂性相关的数据挑战的两种方法。CS 的定义本身就依赖于通常由一群非专业人士组成的分布式团队的共同努力，以依赖人类智能的方式解决问题。随着人工智能能力日益增强或补充人类智能（如果不是复制它），人们越来越努力地去理解人工智能在 CS 中可以发挥的作用，反之亦然。在这种日益增长的兴趣背景下，这个特别的集合，人工智能和公民科学的未来，说明了 CS 从业者将人工智能融入其工作的多种方式，并指出了当前的局限性。本着这种精神，我们的社论简要介绍了特别集合的论文，以展示和评估人工智能在 CS 中的一些用途；然后，我们根据关键挑战对这些用途进行背景化；最后总结了未来以创新和道德的方式将人工智能与 CS 结合使用的方向。
当前计算机科学的前沿研究
迁移学习已在图像分类、自然语言处理和语音识别等多个应用中取得了最先进的成果。在图像分类中，迁移学习已用于通过迁移在大型数据集上训练的模型中的知识来提高小数据集上模型的性能。在自然语言处理中，迁移学习已用于通过迁移在一般语言理解任务上训练的模型中的知识来提高情绪分析和命名实体识别等特定任务上模型的性能。在语音识别中，迁移学习已用于通过迁移在特定语言或方言上训练的模型中的知识来提高不同语言和方言中模型的性能。
量子信息科学的设计和实施
量子信息科学是一个新兴的研究领域，在过去十年中吸引了大量的公共和私人投资。这种快速的上升导致了人才差距，那里的职位比可以扮演这些角色的新毕业生要多。为了满足这一关键需求，高等教育受到挑战，通过确保必须迅速接受培训的高技能个人来做出相应的反应。因此，我们介绍了加拿大魁北克省的Sherbrooke大学的回应是如何创建和启动量子信息科学的创新本科学位，旨在通过培训三年半的量子软件开发人员来解决这一差距。在该计划的结尾，他们将准备加入量子劳动力。我们详细介绍了导致连贯课程的创作过程，以及当地生态系统导致这些选择的原因。在开发这个部门间和跨学士学位的过程中，指导原则和经验教训被共享，以激发其他量子教育机构。
俄罗斯科学的新战略
本备忘录的目的是将俄罗斯在该领域的新战略与旧战略进行比较，同时考虑到两者之间的变化和连续性。为此，正文分为五个主要部分。第一部分将该战略置于俄罗斯的战略规划框架中，阐述其功能、时间表以及在当前战时环境下日益增长的重要性。第二部分对这两项战略进行了比较分析，指出了分配给科学技术的角色以及后苏联发展方法的异同。第三部分确定了主要的结构性弱点和威胁，讨论了俄罗斯的战略前景及其在推进科学技术方面面临的挑战。第四部分研究了俄罗斯的战略优先事项，详细介绍了国家科学技术发展的政策原则、主要政策目标、方向、预期成果和资金规定。最后，第五部分总结了研究结果，以反思俄罗斯不断发展的科学技术方法的战略方向和影响。
生物科学的荣誉和硕士
基因组测序正在改变我们对生物学和进化的理解，对农业的影响。但是，参考基因组并不代表物种的多样性。通过对某个物种的许多个体（PAN基因组学）的序列分析，我们可以识别物种内部和物种之间保守或不同的基因。铜管构成世界上主要的蔬菜和油作物；然而，病原体导致大量产量损失，而栽培物种几乎没有多样性来鉴定新的抗性来源。该项目将着重于表征野生胸腺种类的抗性基因，并研究其进化和选择。了解基因的多样性及其如何影响疾病的抗性将有助于设计新颖的植物保护策略和
2014年12月3日，2024年，生命科学的最新进展
在过去的几十年中，世界已经见证了科学和技术的非凡进步。Life Science is one such area of growth in an umbrella term covering a broad spectrum (Molecular Biology and Genetics, Cell biology, Biochemistry, Microbiology, Botany, Zoology, Ecology, Evolution Biology, Physiology, Neuroscience, Immunology, Marine Biology, Biotechnology and Bioinformatics) of scientific applications used in many important areas such as human health, environment and农业。细胞生物学的进步为再生医学的突破和我们对细胞水平的疾病的理解铺平了道路。微生物学的最新进步，例如人类微生物组的研究，彻底改变了我们对健康和疾病的理解。由生物入侵引起的生态扰动已被确定为对全球可持续性的日益威胁。侵入性外星植物（IAP）的研究对于应对诸如粮食安全，缓解人类健康的影响，生物多样性保护和药物研究等全球挑战至关重要，从而从植物中获取许多药物。生物技术的最新进步，例如CRISPR基因编辑和合成生物学，为治疗疾病，提高农作物产量和应对环境挑战的新可能性开辟了新的可能性。关于生命科学进展的最新进展会议设想解决核心问题，这些问题将为综合跨学科研究工作揭示和补充策略，因为当前的生命科学研究更倾向于跨学科研究。研讨会的主要目的是讨论生命科学的最新进展，分析和准备新的挑战，并探索未来的责任和发展，以重新设计即将到来的生命科学研究。为期两天的国际生命科学进展：挑战和机遇的国际会议是为院士，专家，研究人员和专业人员提供重要的机会和动态平台，以分享他们在人类健康，环境，环境和农业领域的知识，思想，经验和创新。该会议旨在促进合作，思想交流，包括科学家，决策者和医疗保健专业人员在内的利益相关者之间的知识。
海洋科学的年度审查科学，工程和海洋二氧化碳清除和存储的验证
稳定全球气候并满足国际气候同意的场景需要快速减少人类二氧化碳（CO 2）排放，通常会通过大气中的大量二氧化碳去除（CDR）增强。尽管某些基于海洋的去除技术是更广泛的CDR和脱碳作品集的一部分，但由于科学和工程知识的差距，尚无Ma-rine方法的大规模部署。海洋CDR涵盖了广泛的生物和非生物方法，具有常见和技术特异性的lim次数。需要进一步的针对CDR功效，持久性和添加性以及可靠的验证方法（测量，监测，报告和验证）的进一步针对的研究，这对于证明CO 2的安全去除和长期存储至关重要。需要在限制因素上进行工程研究，包括可扩展性，成本，资源输入，能源需求和技术准备就绪。还需要研究可能的共同效果，海洋酸化效应，环境和社会影响以及治理。
AI驱动的金融犯罪预防具有网络安全，IT和数据科学的现代银行业务 将机器学习与因果推断集成为增强系统动力学建模：预测复杂交互的框架 AI在个性化学习中的双重作用 边缘计算：革新物联网应用程序的数据处理 祈祷，呼吸控制和5-羟色胺释放之间的神经生物学联系 使用萘普生的透皮凝胶制备和评估 减轻金融机构的网络安全风险 采用TAA的挑战和考虑 探索纯意识：催产素如何调节意识的神经生物学 将AI整合到财务风险管理中
随着金融服务的数字化转型，现代银行业中的金融犯罪已经显着发展，对传统预防方法提出了前所未有的挑战。这项全面的综述研究了人工智能（AI），网络安全框架和数据科学方法的整合，以打击银行业内的金融犯罪。我们分析了AI驱动的解决方案的当前状态，包括机器学习模型，实时检测系统以及已改变金融犯罪预防的高级分析框架。审查综合了最近的研究和行业实施的发现，突出了AI技术与网络安全措施之间在创建强大的防御机制方面的协同关系。我们的分析表明，尽管与传统方法相比，AI驱动的解决方案表明了较高的检测率和误报降低，但在数据隐私，法规合规性和系统集成领域仍存在重大挑战。本文结束了结论，确定关键的研究差距并提出未来的方向，以增强基于AI的金融犯罪系统的有效性。本综述为研究人员，银行专业人员和政策制定者提供了宝贵的见解，该公司在人工智能，网络安全和预防金融犯罪的交汇处。