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Esther Rodrigo Bonet
空气污染已成为全球关注的关注点，因为它对人口的健康和福祉的负面影响。为了减轻其影响，必须准确监测跨区域和时间的污染物浓度。传统解决方案依赖于物理驱动的方法，利用粒子运动方程来预测污染物的时间变化。尽管可靠且易于解释，但它们在计算上还是需要背景域知识的计算昂贵。另外，最近的作品表明，数据驱动的方法，尤其是深度学习模型，大大降低了计算费用并提供准确的预测；但是，以大量数据和存储要求和较低的解释性为代价。
地中海饮食和事件2型糖尿病的营养生物标志物评分：来自Medley随机对照试验的数据的综合分析和Epic-Interact Case-Cohort研究
Jakub G. 尖锐的ID 1，Albert Koulman ID 1,3， Bonet 14,15，Skoladra M. Colorado-Yohar ID 20，彼得M John Danesh 34,35.36,37,38，Adam S. Butterworth ID ，nita G. foruhi id☯ *Jakub G.尖锐的ID 1，Albert Koulman ID 1,3， Bonet 14,15，Skoladra M. Colorado-Yohar ID 20，彼得M John Danesh 34,35.36,37,38，Adam S. Butterworth ID ，nita G. foruhi id☯ *
DNA提取通过研究性实验方法Boscolli Barbosa Pereira 1； EdimarOlegáriodeCamposJúnior1; ana Maria Bonet
简介缺乏内容上下文化，将学生推荐给严格的理论方法，这使教学过程变得困难（Krasilchik，2004年）。因此，处理与遗传学有关的问题，可以使学生可以通过将主题与日常情况相关联，使学生可以将主题与主题相关联。除了协会外，还可以按照PCNEM（全国高中课程参数）的建议，从理论实践的角度来考虑知识构建的重要性（巴西，2000年）。
以人为本的人工智能的演算 - 论证
人工智能最初是认知科学中对人类智能的研究与计算机科学的方法和理论的综合。1 总体目标是制定人类智能的计算模型，并基于这些模型实现系统以模拟自然形式的智能。在人工智能发展的中期（1980-2010 年），这一最初的动机大部分时间都被搁置，重点转向超智能人工智能（Bostrom，2014 年），这种人工智能可以超越特定应用领域中普通人类的解决问题的能力，例如大规模规划（Bonet 和 Geffiner，2001 年）、数据分析和数据挖掘（Nisbet 等人，2018 年）。过去十年，人工智能重新回归其早期目标，即理解和构建以认知兼容和协同方式与人类运作的类人智能系统。 2 这在很大程度上是由市场对人工智能系统日益增长的需求推动的，这些系统可以充当人类用户的（专家）同伴或同伴。“旧人工智能”的重新出现，现在被称为以人为中心的人工智能（HCAI），旨在在自然或常识智能领域提供服务，以支持和增强用户在从组织日常工作到确保合规等任务中的自然能力