XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逆向
对整个神经系统进行逆向工程
摘要：神经科学的主要目标是了解神经系统或神经回路组合如何产生和控制行为。如果我们能够可靠地模拟整个神经系统，从而复制大脑对任何刺激和不同环境的反应动态，那么测试和改进我们的神经控制理论将变得非常容易。更根本的是，重建或建模一个系统是理解它的一个重要里程碑，因此，模拟整个神经系统本身就是系统神经科学的目标之一，实际上是梦想。要做到这一点，我们需要确定每个神经元的输出如何依赖于某个神经系统中的输入。这种解构——从输入输出对理解功能——属于逆向工程的范畴。目前对大脑进行逆向工程的努力主要集中在哺乳动物的神经系统上，但这些大脑极其复杂，只能记录微小的子系统。我们在此认为，现在是系统神经科学开始齐心协力对较小系统进行逆向工程的时候了，而秀丽隐杆线虫是理想的候选系统。特别是，已建立并不断发展的光生理学技术工具包可以非侵入性地捕获和控制每个神经元的活动，并扩展到大量动物群体的数十万次实验。由于个体神经元的身份在形式和功能上基本保持不变，因此可以合并不同群体和行为的数据。然后，基于现代机器学习的模型训练应该能够模拟秀丽隐杆线虫令人印象深刻的大脑状态和行为范围。对整个神经系统进行逆向工程的能力将有利于系统神经科学以及人工智能系统的设计，从而为研究越来越大的神经系统提供根本性的见解和新方法。
第三章 人才逆向流失的出现
此外，在教育领域，自 2006-2007 年以来，印度政府在海外印度人事务部 (MOIA) 的领导下推出了一项名为“侨民儿童奖学金计划” (SPDC) 的项目，专门面向来自 40 个选定国家（表 3 3.1）的印度裔人士 (PIO) 和非居民印度人 (NRI)，以吸引和安置他们到印度接受高等教育。该奖学金向 100 名选定的学生提供，其中 50 个席位分配给 PIO 候选人，50 个席位分配给 NRI 候选人。但是，如果没有合适的 PIO 候选人，则剩余席位可提供给其他候选人，反之亦然。选定的学生将获得 4000 美元的奖学金，用于支付本科课程的学费、入学费和入学后服务（印度政府外交部，无日期）。
利用功能基因组学和人工智能对人类癌细胞进行逆向工程
我写这本书的首要动机是一句您将在接下来的内容中多次看到的短语。这句话是：“转移性疾病无法治愈”。这句话之所以如此重要，是因为尽管我们在癌症研究方面取得了数十年的巨大进步，但一旦疾病扩散到远处器官，患者的治疗进展就非常有限。正因为如此，我们作为一个社区显然是时候尝试一些新方法了，因为标准化疗虽然在疾病的其他阶段有用，但无法让我们到达最后的顶峰，即转移性癌症的治愈。在我看来，其中一种这样的策略涉及将现代人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方法应用于从癌症患者和癌症衍生细胞系中积累的大量基因组数据，以制定真正个性化的策略，以对个体患者进行癌症逆向工程。因此，本书的目标是让读者相信这是可能的，至少是一条值得追求的途径。首先我要说的是，我将在本书中强调人工智能对基因组数据的分析如何帮助我们更好地利用癌症靶向疗法。与此同时，其他人也在努力开发类似的方法，利用计算和人工智能方法来改善癌症免疫疗法的使用，因为免疫疗法提供了另一套可用于转移性癌症患者的工具。由于我不是免疫学家，我不会在这里讨论这些方法，因为它们可以在其他出版物中找到。
建筑行业电子逆向拍卖面临的挑战：综述
摘要：通过电子反向拍卖进行建筑采购创新是研究人员和从业人员讨论的一个有争议的话题。本文结合建筑行业的具体特点，整合并批判性地讨论了有关采用和使用电子反向拍卖的当前知识。我们采用系统文献综述来选择 Scopus 和 Web of Science 数据库中索引的论文。研究结果表明，研究主要涉及五个主要领域，即电子反向拍卖 (eRA) 是否适用于建筑招标、相关驱动因素和障碍、道德考虑、节约潜力和投标行为以及投标分配。因此，作者提出了三个方向，未来的研究应侧重于电子反向拍卖的相互作用以及对建筑项目结果的长期影响。
研究AI系统：通过诠释学逆向工程检查数据和算法偏见
将人工智能系统视为边界对象，它们是跨学科的对象，在不同领域的跨学科对象中，在提供共同的话语的同时，本文总结了检查AI系统中偏见的方法。认为，检查与AI系统的建设和工作有关的每个部分对于打开政治游戏和潜在插入偏见点至关重要。通过操作诠释学的逆向工程，将数据和算法的关键分析作为AI系统的两个核心部分。诠释学逆向工程是一个框架，可以解开和了解有助于其含义和环境的技术文化对象和/或系统的不同元素。它对可以设计其他现实的投机性想象力，并包括文化分析，以确定技术文化对象背后的现有含义和假设，确定含义的关键要素，并推测重新组装对象的不同含义的可能性。该方法在AI系统上获得的主要结果是使用文化考虑和技术想象力来解开AI和设计创新方法为AI发挥替代/包容含义的现有含义。本文中提出的研究观点包括对AI系统不同要素内的偏见和政治的批判性检查，以及这些偏见对不同社会群体的影响。本文提出了使用诠释学逆向工程的方法来研究AI系统，并推测AI系统可能的替代和更负责任的期货。
具有对比和域的逆向学习
先进的高维测定技术，例如转录组学和表观基因组学32分析，在分子级生物学研究中提供了显着的深度和广度1。尽管有33项优势，这些技术通常只专注于特定的分子变化，34缺乏在细胞状态下观察变化的能力，涉及许多35个复杂和未知过程。为了在细胞系统水平上获取信息，已经开发出高36个吞吐量成像技术，以通过对染色的细胞成像2-4来产生细胞37表型的有用曲线。但是，这些基于图像的技术也有38个局限性，因为它们通常集中在具有已知关联或39个假设的生物过程上，从而限制了现有知识5中的发现5。此外，包括高维测定和基于图像的技术在内的传统40种方法通常受到其复杂性和高成本的约束。为了克服这些问题，已提出该技术称为细胞绘画（CP），已被提议作为解决方案。具体而言，CP技术43涉及染色八个细胞成分，具有六种非常便宜且易于染料的六个细胞成分，并在荧光显微镜6上五个通道中成像，这很易于操作，45
逆向数据、时间反演和量子计算
将逆向数据纳入量子计算代表了量子技术和人工智能领域的重大进步。然而，实施这一模型带来了一些技术和理论挑战，包括需要精确控制量子态并尽量减少时间反转过程中的误差。思想实验“Levandovsky's Cat”展示了逆向数据在解决量子力学基本问题和开发超级智能方面的潜力。未来的研究应侧重于优化逆向时间演化的算法和开发强大的量子门以提高计算可靠性。所提协议的实验实现将允许验证理论结论并评估逆向数据在量子系统中的实际适用性。
用于材料逆向设计的生成深度学习
除了利用机器学习对材料性质进行正向推断之外，生成式深度学习技术在材料科学中的应用还可以实现材料的逆向设计，即以相反的方式评估成分-加工-（微）结构-性质关系。在本综述中，我们重点关注（微）结构-性质映射，即晶体结构-内在性质和微结构-外在性质，并全面总结如何进行生成式深度学习。详细讨论了晶体结构和微结构的潜在空间构建、生成学习方法和性质约束三个关键要素。并概述了现有方法在计算资源消耗、数据兼容性和生成产量方面面临的挑战。
后疫情时代供应链的逆向物流策略：重新获取价值的空间和地点
Chad W. Autry 博士是田纳西大学诺克斯维尔分校哈斯拉姆商学院 Myers 供应链管理教授、研究和教学副院长，曾任供应链管理系主任。Autry 博士的研究重点是协作和社会责任供应链关系，以及供应链如何转型以适应未来的全球趋势。他是 70 多篇在学术和专业机构发表的研究报告的作者，也是三本关注未来供应链管理实践的书籍的作者或撰稿人。Autry 博士的专业背景是零售运营，他曾与众多企业、非营利组织和政府组织合作开展供应链转型项目。他曾担任《供应链管理杂志》主编，目前担任另外三本供应链管理学术杂志的副主编。
综合的、具身化的代理来逆向工程自然智能
为什么要研究这个问题？从线虫到鱼类、啮齿动物和灵长类动物，进化一直都在实现我们尚未实现的目标，即能够灵活而稳健地与物理世界互动以确保其生存的具身代理。这种感觉运动回路是跨物种共享的智能的基础，我们更抽象的推理能力（包括语言）也依赖于此。然而，设计这种能力一直是人工智能（AI）面临的一项重大计算挑战，尤其是考虑到制造通用机器人一直是一个长期目标（但尚未实现）。尽管算法和数据集规模的进步使有效的表征学习成为可能[18]，但当前的人工智能仍难以理解