■ 基于光子晶体平台的全光半减器和全减器的最新进展 Fariborz Parandin、Saeed Olyaee、Farsad Heidari、Mohammad Soroosh、Ali Farmani、Hamed Saghaei、Rouhollah Karimzadeh、Mohammad Javad Maleki、Asghar Askarian、Zahra Rahimi、Arefe Ehyaee 《光通信杂志》,第 0314 卷,第 1-30 页,2024 年
• 提供展示和交流人工智能领域最新创新、进步和研究成果的机会,重点关注深度学习、深度强化学习、可解释人工智能、负责任人工智能、生成式人工智能、知识提炼、模仿学习和大型语言模型等新兴人工智能技术的应用。• 探索人工智能在社会各个领域的应用前景,包括教育和研究、人文和社会科学、医疗保健、金融和经济、国防工业、制造业以及娱乐和游戏产品行业。• 提供一个论坛来探讨人工智能的伦理方面。• 提供一个论坛来评估人工智能治理的实现情况。• 创造机会展示和交流与第四次工业革命相关的人工智能领域的最新研究成果。
人工智能 (AI) 方法在药物发现和递送系统的设计和优化中得到了广泛考虑。在此,机器学习方法用于优化载姜黄素 (CUR) 纳米纤维的生产。通过文献调查挖掘所需数据,并检测和研究两类(包括基于材料和机器的参数)作为最终结果的有效参数。AI 结果表明,高密度聚合物具有较低的 CUR 释放率;然而,随着聚合物密度的增加,许多类型聚合物中的 CUR 包封效率 (EE) 都会增加。当分子量在 100 至 150 kDa 之间、CUR 浓度为 10 – 15 wt% 时,可获得最小直径、最高 EE 和最高药物释放百分比,聚合物密度在 1.2 – 1.5 g mL 1 范围内。此外,最佳距离为 23 cm、流速为 3.5 – 4.5 mL h 1 、电压在 12.5 – 15 kV 范围内可获得最高的释放率、最高的 EE 和最低的纤维平均直径。这些发现为未来通过 AI 方法设计和生产具有理想特性和性能的载药聚合物纳米纤维开辟了新道路。