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实习生论坛 #3：解决问题 - Navfac - Navy.mil
我们要讨论的第一个策略是将问题分解成更小的问题。组织面临的挑战和问题往往很复杂，而且规模很大。有时，试图一下子解决这样的问题根本无法实现或难以承受。
![人工智能：回顾和在制药领域的广泛应用 更多 Swati K. 助理教授，NGSPM 药学院，印度纳西克 电子邮件 ID：moreswati2711[at]gmail.com 摘要：在生命科学领域，下一个前沿是制药领域的人工智能。人工智能具有解决问题的能力，属于计算机和工程科学的分支。基本上，人工智能是机器学习程序，如今制药行业非常需要它。在药物研发中，药物发现部门应该需要它来预测新药分子的开发，在药物和其他生物分子模型的评估研究中也更需要它。此外，人工智能的使用还可以改善药物发现过程、临床试验过程和进一步的研究。关键词：人工智能 (AI) 需求、机器学习程序、流程简化 1. 简介 变化是每个人生活中的重要内容，就像变化在各个流程和各个部门中都很重要一样，因此在制药科学和医学领域，药物发现方面、化学产品的配制以及新化学实体的制造过程也非常需要变化。人工智能是创新过程之一，它可以改变药物的各个方面，从而造福制药科学](/simg/d/d9152d74b2dd0ef2640324504a893439197e1385.png)
人工智能：回顾和在制药领域的广泛应用 更多 Swati K. 助理教授，NGSPM 药学院，印度纳西克 电子邮件 ID：moreswati2711[at]gmail.com 摘要：在生命科学领域，下一个前沿是制药领域的人工智能。人工智能具有解决问题的能力，属于计算机和工程科学的分支。基本上，人工智能是机器学习程序，如今制药行业非常需要它。在药物研发中，药物发现部门应该需要它来预测新药分子的开发，在药物和其他生物分子模型的评估研究中也更需要它。此外，人工智能的使用还可以改善药物发现过程、临床试验过程和进一步的研究。关键词：人工智能 (AI) 需求、机器学习程序、流程简化 1. 简介 变化是每个人生活中的重要内容，就像变化在各个流程和各个部门中都很重要一样，因此在制药科学和医学领域，药物发现方面、化学产品的配制以及新化学实体的制造过程也非常需要变化。人工智能是创新过程之一，它可以改变药物的各个方面，从而造福制药科学
人工智能：回顾和在制药领域的广泛应用 More Swati K. 助理教授，NGSPM 药学院，印度纳西克 电子邮件 ID：moreswati2711[at]gmail.com 摘要：在生命科学领域，下一个前沿是制药领域的人工智能。人工智能具有解决问题的能力，属于计算机和工程科学的分支。基本上，人工智能是机器学习程序，如今制药行业非常需要它。在制药研究和开发中，药物发现部门应该需要它来预测新药分子的开发，在药物和其他生物分子模型的评估研究中也更需要它。此外，人工智能的使用还可以改善药物发现过程、临床试验过程和进一步的研究。关键词：人工智能 (AI) 需求、机器学习程序、流程简化 1.简介 变化是每个人生活中的重要事项，例如，变化在各个流程和各个部门都很重要，因此在制药科学和医学领域，药物发现方面、化学产品的配制以及新化学实体的制造过程也非常需要变化。人工智能是创新过程之一，它可以改变药品的各个方面，从而造福于制药科学。在药品的机械和化学创新中，需要开发新颖和创新的原理和解释技术。使用自动化算法程序进行各种试验也是非常有益的，这是制药科学中人工智能 (AI) 最重要的部分。
解决问题和编程简介（3 cr。）
课程描述在结构化编程环境中使用高级编程语言引入了解决问题和解决方案的实施。包括结构化编程的概念和实践，解决问题，自上而下的算法设计，高级编程语言语法，控制结构，阵列，阵列以及针对对象的编程的简介。在三道菜序列中的第一道菜。（CSC 221-222-223）本课程中的作业需要数学解决问题的技能，代数建模和功能以及变量的使用。讲座每周3个小时。一般课程目的CSC 221，CSC 222和CSC 223包括计算机科学专业的最小编程内容的标准顺序。课程序列将教学学生通过在程序和面向对象的技术中使用算法来使用高级语言及其应用来解决问题，同时确保数据遵守结构化模型。本课程是顺序中的第一门课程。它以高级编程语言引入了基于计算机的问题解决和解决方案的实现。Python是本课程的首选语言，机构可以使用不同的语言提供与初级4年合作伙伴要求保持一致的语言。课程先决条件/准则无。课程目标完成课程后，学生将能够：公民参与
ACAD 360：设计策略：为组织解决问题 - 2022 年春季
课程中，学生将学习到一个独特的提示，并使用指导方法解决问题。在第二堂课中，学生将进行小组工作，以团队的形式完成对挑战的回应，并提交一份一页的可交付成果，概括他们的流程和解决方案。 2. 设计策略测验：测验将测试对课堂上讨论和探讨的所有主要主题的理解，包括六个设计策略冲刺。 3. 预计与感知分析：该课程主要项目的第一个可交付成果。学生将进行案头研究，以及与 15 人进行用户访谈，以了解客户的看法。 4. S 曲线分析：学生将通过案头研究收集变化信号、新出现的问题和趋势，并使用 S 曲线组织/映射这些发现。 5. 最终项目展示：最终项目展示将包括对预计与感知分析和 S 曲线分析作业的概述，以及一系列未来情景、战略计划和随附的战略建议。 6. 最终项目交付成果（数字提交）：课程将以最终项目交付成果结束，该交付成果将在课程指定的最后时段以数字方式提交。交付成果将不仅成为创建最终项目展示的“遗留”版本的机会，还可以根据演示的反馈进一步开发和编辑项目。
![通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。](/simg/d/dd5abf0752fcc9f891dc4a96743f916f96f28350.png)
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
认知增强：关于人类心理学和社会行为的未解决问题
抽象刺激药，经颅磁刺激，脑计算机界面甚至遗传修饰都被讨论为潜在认知增强的形式。认知增强可以被认为是健康个体使用的寻求利益的策略，以增强认知能力，例如学习，记忆，注意力或警惕性。这种现象在公众，专业和科学文献中进行了激烈的争论。许多有利于认知增强的陈述（例如，与更高的生产力和自主权有关）或反对它（例如，与健康风险和社会期望有关）依赖于人类福利和人类繁荣的主张。但是，由于经常缺少（或无效）这些主张的社会和心理科学的现实证据，有关认知增强的辩论已经停滞不前。在本文中，我们描述了一系列有关认知增强的心理和社会方面的重要辩论问题（例如，内在动机，幸福感），并解释了为什么它们在认知增强辩论和未来研究中要解决的基本重要性。我们提出了针对与认知增强剂相关的社会和心理成果的研究（例如，污名化，倦怠，精神健康，工作动机）。我们还呼吁呼吁科学证据，包括但不限于生物健康结果，以彻底评估增强的影响。需要此证据来参与经验知情的决策，并促进用户和非用户增强的身心健康。
通过使用多种策略解决问题来支持对代数的理解
由美国教育部资助的工作交换所，审查了有关教育计划，产品，实践和政策的现有研究。我们的目标是为教育工作者提供他们做出基于证据的决策所需的信息。融合了严格的研究实践和内容专业知识，WWC创建了实践指南，以使教育工作者获得有关当前教育挑战的最佳证据和专业知识。在建议3中，这些针对父母和照顾者的技巧是基于“教学学生识别和生成解决问题的策略”的第一个行动步骤。要了解有关研究证据的更多信息，以及有关在家中了解代数的其他建议和行动步骤，请阅读完整的实践指南：https：//ies.gov/ncee/wwc/wwc/practiceguide/20。
