XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCarbonell
碳纤维，迈克尔·亚历杭德罗（Michael Alejandro）
Mahgoub，S.，Cacciottolo，T.，Hydes，T.，Hardy，T.，McGinty，G.，Tavabie，O.，Cathcart，J.，Premathilaka，C.，Mukhopadhya，A.，A.国家NAFLD管理研究确定了2019年至2022年之间英国提供护理的差异。JHEP报告，5（12）。https://doi.org/10.1016/j.jhepr.2023.100897
循环经济的基于生物的和可生物降解的聚合物材料
1警察科学技术研究所，ICTP-CSIC，西班牙马德里28006鹿的胡安街； （V.O.-C。）; （V.S.）; （F.M.-G。）; gems@ictp.csic.es（G.R.C。）2大学材料技术研究所（IUTM），瓦尔E NCIA政策大学（UPV）。政治与政治与马德里工业工程师工业工程师和环境环境学院 ）; m.arriete@upm.es（M.P.A.） 材料，阿根廷；研究研究（CONICET），布宜诺斯艾利斯C1425FQB，阿根廷材料技术专家（IM），尼斯·瓦尔·纳西亚大学（UPV），带有Indiz和Coal 1，03801 Alcoy的西班牙Alcoy的FERR（UPV）； （J.S.-T。）; crip。 ）; （M.D.S.） 8 STM组， *通信： ）; （LP）<。2大学材料技术研究所（IUTM），瓦尔E NCIA政策大学（UPV）。政治与政治与马德里工业工程师工业工程师和环境环境学院）; m.arriete@upm.es（M.P.A.）材料，阿根廷；研究研究（CONICET），布宜诺斯艾利斯C1425FQB，阿根廷材料技术专家（IM），尼斯·瓦尔·纳西亚大学（UPV），带有Indiz和Coal 1，03801 Alcoy的西班牙Alcoy的FERR（UPV）； （J.S.-T。）; crip。）; （M.D.S.）8 STM组， *通信：）; （LP）<。
教育和伦理中的人工智能
人工智能 (AI) 最初应用于教育领域大约 50 年前，而人工智能本身作为一个研究领域成立仅十年左右，于 1956 年在美国新罕布什尔州汉诺威的达特茅斯学院研讨会上首次亮相（例如，参见 Moor，2006 年）。1970 年，Carbonell 的论文“CAI 中的人工智能：一种用于计算机辅助教学的人工智能方法”描述了一种基于语义网络的地理学辅导和创作系统，名为 SCHOLAR（Carbonell，1970 年）。这种“面向信息结构 (ISO)”的辅导将其教学策略与其对南美地理的了解分开，原则上，可以将世界其他地区的地理情况插入其中，并将教学策略应用于那里，或者将不同的教学策略应用于南美地理。此外，由于通过语义网络明确表示地理知识，系统可以对其知识进行推理，得出未明确编码的结论，并回答有关其所知的问题。因此，其“混合主动”教学策略可以包含系统利用上下文和问题的相关性向学生提问，以及学生向系统提问，两者都使用非常有限的英语。系统通过标记语义网络的相关部分来跟踪学生已经理解了地理领域的哪些部分，从而创建了学生知识的不断发展的模型。这种对个体学习者的适应是该系统与之前的计算机辅助教学 (CAI) 系统的区别之一。该系统还体现了面向学习者的教育人工智能 (AIEd) 系统的标准概念架构。
机器学习
学习的计算研究可以追溯到人工智能的开始，并在整个1960年代和1970年代都报道了偶尔的结果。变化是在1970年代后期，当时越来越多的研究人员将注意力转移到了问题上。意识到该小组达到了临界质量，Jaime Carbonell，Ryszard Michalski和Tom Mitchell组织了第一个专门用于机器学习的研讨会。这是1980年7月在匹兹堡的卡内基 - 梅隆大学举行的，随后于1983年6月在伊利诺伊州的蒙蒂塞洛和1985年6月在宾夕法尼亚州的Skytop举行了其他研讨会。从这些会议中出现了三本编辑的卷，当时对该领域进行了调查。1986年，《 Macaine学习》杂志推向了媒体，为发展中的社区提供了研究结果的档案记录。
高效微生物细胞工厂的基因组策略
随着人们重新致力于建立可持续的生物经济，人们的兴趣从石油基化学品的生产转向生物制造。为了使生物制造与化学合成具有竞争力，开发能够有效利用廉价且易得原料的微生物细胞工厂非常重要。这些原料随后被代谢，产生高滴度的增值产品，这些产品可以轻松扩大到商业规模。合成生物学的进步为高效的微生物设计和改进铺平了道路，从而降低了原料生物加工的成本和时间。这些细胞工厂可以通过利用迭代和系统的设计-构建-测试-学习 (DBTL) 循环微调相关代谢途径来进一步优化 ( Carbonell 等人，2018 年)。目前，自动化和机器学习技术正在被整合到 DBTL 循环中，以提高开发高效微生物菌株的通量、效率和周转时间（Carbonell 等人，2018 年）。最近，测序和 CRISPR/Cas 技术的出现使得开发分子工具箱来编辑微生物宿主基因组成为可能，这是菌株工程的核心原则，也是 DBTL 循环的基础。与此同时，组学技术开发方面的进展产生了大量数据，用于构建强大的基因组规模代谢模型，可用于预测和优化生物制造过程中微生物细胞工厂的代谢通量。基因组编辑技术已经在包括细菌和酵母在内的少数微生物菌株中得到了充分证实（Yang & Blenner 2020；Arroyo-Olarte 等人，2021；Krogerus 等人，2021 年）。未来的工作将把这些工具应用于更有能力生产特定增值化合物的非传统微生物。在这个研究课题中，我们重点介绍了一系列评论和原创研究，涵盖了基因组策略的几种应用（图 1），这些策略被用于改善复杂的糖消耗，以及真核细胞工厂中非天然化合物的生产。转录组数据对于理解不同条件下微生物宿主的整体基因表达至关重要（Caspeta 等人，2014 年；Fletcher 等人，2017 年）。这些数据可以输入基因组规模的代谢模型和 DBTL 循环，以制造微生物细胞工厂
汽车价值链的未来
此次预测研讨会是按照查塔姆研究所的规则举行的。它受益于众多专家，包括亚历克西斯·阿拉瓦尼斯（Alexis Aravanis）（巴黎大学 - 萨克莱大学），胡安·塞巴斯蒂安·卡伯内尔（Juan Sebastian Carbonell）（Gerpisa），Claude Cham（fiev），Jean-Pierre Corniou（Acea），Siobhan Dalton（Siobhan Dalton（Stellantis），Stellantis） OUP，Henry Guzman（QSIT），Anna Hagen（FEPA），Proff Harald（Deloitte），Bernard Jullien（Feria），Martin Kaspar（FränkischeIndustrial Pipes） Giorgio Oni（俄亥俄州立大学），Stig Rogenbaum（Estonian Investment Agency），ThomasRöhr（欧洲汽车集群网络），JoséPedroSalgado（葡萄牙经济和海事事务所），Joonas Vanto（Estonian Investment Agency）（Estonian Investment Agency），Bryant Walker Smith（南卡罗来纳州）。衷心感谢 OECD 同事的参与，包括 Alexander Lembcke (CFE)、Margarita Kalamova (EDU)、Ana Milanez (ELS)、Camilo Pabon (ITF)、Antoine Berthou (STI)、Antoine Dechezlepêtre (STI)、Damien Dussaux (TAD)、Alexander Jaax (TAD)、Sebastien (TAD)。感谢 Ana Milena Gómez Marquez、Israel Steven Orozco
2 教育中的人工智能：整合所有要素
简介几十年来，教育工作者和研究人员一直认为计算机具有彻底改变教育的潜力。如今，计算机在教育领域的应用仍未达到革命性的程度 —— 许多学习仍然是一名教师同时教授多名学生，相当一部分基于计算机的学习使用复制操练等传统实践的课程和技术。然而，计算机在教育领域的最佳实践似乎远不止于此。如今，数以百万计的学习者在数学课上使用智能辅导系统 —— 这些系统可以识别学生的知识，实施掌握式学习，即学生只有证明自己理解某个主题后才会进步，并且可按需提供提示 (VanLehn，2011 [1] )。全球数以百万计的学习者在大规模在线开放课程中观看讲座和完成练习，从而有机会学习当地大学无法提供的数千个主题 (Milligan 和 Littlejohn，2017 [2] )。越来越多的儿童和成人通过模拟、游戏、虚拟现实和增强现实等先进的在线互动方式学习（甚至接受评估）（De Jong 和 Van Joolingen，1998 年 [3]；Rodrigo 等人，2015 年 [4]；Shin，2017 年 [5]；De Freitas，2018 年 [6]）。这些系统或许都没有完全捕捉到早期对其潜力的描述中所梦想的复杂程度（Carbonell，1970 年 [7]）（Stephenson，1998 年 [8]）。另一方面，它们的规模和与正规教育体系的融合程度已经超出了世纪之交人们所认为的合理范围。
GPPB 决议编号 22-2021，日期为 2021 年 12 月 22 日，第 1 页，共 10 页
1 国家经济发展局和菲律宾统计局。2 日期为 2021 年 9 月 7 日、10 日、13 日、17 日、21 日、24 日和 30 日；10 月 5 日、19 日和 28 日；以及 11 月 4 日。3 对于国家政府机构 (NGA)，指的是根据《一般拨款法》(GAA)、持续拨款和自动拨款规定，由采购实体负责人 (HoPE) 正式批准的合同预算；对于 GOCC 和 GFI，指的是根据第 1979 号行政命令 (EO) 第 518 号批准的公司合同预算，对于 SUC，指的是根据 RA 第 8292 号批准的公司合同预算；对于 LGUs，指的是 Sanggunian 通过拨款条例批准的预算。对于需要多年期义务授权 (MYOA) 或同等文件的多年期合同，ABC 应为 MYOA 或同等文件中反映的项目成本中包含的金额（RA No. 9184 2016 年修订的 IRR 第 5(b) 节）。4 根据招标邀请书和招标文件中所示的所有采购实体 (PE) 批准的年度采购计划 (APP)，如 RA No. 9184 第 31 节和 2016 年修订的 IRR 中第 7 节所要求的。5 贸工部消费者保护和宣传局助理局长 Cherryl G. Carbonell 和卫生部制药司项目经理兼秘书办公室执行助理局长 Melissa S. Guerrero。 6 指对 RA 7581 第 3 节定义的基本必需品或主要商品具有管辖权的政府部门、机构或办公室，经 RA 10623 和 DTI-DA-DOH-DENR-DOE 联合行政命令第 13-1 号第 4(5) 节修订，2013 年，其内容为：
用语言体现的可执行策略学习 -
使用所有这些不同的数据源，可以提供可以为不同处理方法提供支持的格式至关重要。知识图是一种灵活的格式，可以与这些来源中的所有差异相同。这些图可以在文档的不同级别上容纳不同的注释，并能够集成到一个已经存在的，已经存在的半网络生态系统中。要将这些数据转换为信息，我们仍然需要应用自然语言处理（NLP）技术，例如命名的实现识别（NER）和关系发现（RD）。在过去的几年中，NLP领域由于模型（例如卷积神经网络（CNN））的出现而实现了很大的飞跃（Krizhevsky等人。，2012年）和双向长短期记忆（BI-LSTMS）（Lample等人，2016年），最近，使用了经过训练的模型，例如Bert（Devlin等人，2019年）或巴特（Lewis等人，2020年），再加上Others技术，进一步改善了最新技术的状态。但是，作为（Battaglia等人的作者），2018年）注意到，为了使这些模型进一步改善，有必要能够概括其经验，当前的模型依靠关系假设来做出正确的预测。这是可以使用图形和Graphml的使用来改善场（Battaglia等人。，2018年）。这些方法可以处理广泛的概率和数据类型，甚至可以与先前的技术合并。，2021; Cetoli等。，2017年； Madan等。，2023）在不同的领域。几项作品已经为NLP任务或将它们与其他深度学习（DL）技术合并为自己探索的图形网络（Carbonell等人。在这项工作中，我们对葡萄牙语识别（NER）的葡萄牙语技术进行了首次评估。我们处理Wikiner的葡萄牙部分（Nothman等人。，2013）具有通用依赖项（UD）的数据集（de Marneffe
找到我自己的路径信息文本14 tex
阿尔茨海默氏病（AD）是一种神经退行性疾病，其特征是记忆力和其他认知功能的前期下降，最终导致痴呆症。根据2019年世界阿尔茨海默氏症的报告，据估计，目前有5000万人患有AD和相关疾病的人，由于人口越来越老化，预计到2050年，这一数字预计将增加到1.5亿。AD是由Alois Alzheimer在1907年描述的，他将广告与大脑中的组织病理学标志相关联：老年斑块和神经纤维缠结（NFTS）。仅在1980年之后才发现斑块主要由淀粉样蛋白β肽的凝集组成（Aβ）（Glenner and Wong 1984），而神经纤维缠结的主要组成部分是错误折叠的tau蛋白（TAU）（tau）（grundke-iq bal et a e e eT al。1986）。 In 1992, Hardy and Higgins (Hardy and Higgins 1992 ) formulated the so-called amyloid cascade hypothesis for the progression of AD: “the deposition of A β , the main component of the plaques, is the causative agent of Alzheimer's pathol- ogy and the neurofibrillary tangles, cell loss, vascular damage, and dementia follow as a direct result of这个沉积”。 随后，这一假设经过了多年的修订：尽管老年斑块与AD相关，但它们的存在与疾病的严重程度并不严格相关。 高水平的可溶性Aβ与认知降低的存在和程度更好地相关。 的确，弥漫性淀粉样蛋白斑块通常存在于认知完整的老年人的大脑中。 类似地，已经证明β单体缺乏神经毒性（Shankar等人 2002）。1986）。In 1992, Hardy and Higgins (Hardy and Higgins 1992 ) formulated the so-called amyloid cascade hypothesis for the progression of AD: “the deposition of A β , the main component of the plaques, is the causative agent of Alzheimer's pathol- ogy and the neurofibrillary tangles, cell loss, vascular damage, and dementia follow as a direct result of这个沉积”。随后，这一假设经过了多年的修订：尽管老年斑块与AD相关，但它们的存在与疾病的严重程度并不严格相关。高水平的可溶性Aβ与认知降低的存在和程度更好地相关。的确，弥漫性淀粉样蛋白斑块通常存在于认知完整的老年人的大脑中。类似地，已经证明β单体缺乏神经毒性（Shankar等人2002）。2002）。一些作者（例如，参见Haass和Selkoe 2007）推翻了传统观点，并声称β的大骨料实际上可能是惰性的，甚至可以保护健康的神经元。2008），实际上被认为是神经保护作用（Giuffrida等人2009; Zou等。此外，实验数据表明，淀粉样蛋白级联假说无法对AD的演变提供完全令人满意的描述，因为β和Tau似乎以协同的方式起作用以引起细胞死亡（例如，参见Ittner和Götz，2011年； Ricciarelli 2011; Ricciarelli and Ricciarelli and ricciarelli and ricciarelli and rricciarelli and ricciarelli and rricciarelli and ricciarelli and 2017）。在这些结果的基础上，已经假定在AD进程中，“Aβ是触发因素，而Tau是子弹”（Bloom 2014）。因此，尽管β和tau目前仍然是AD治疗的主要治疗靶标（但到目前为止缺乏有效的疗法），但我们将在Sect中看到。2最近的文献表明，两种蛋白质之间的相互作用对于疾病的发展至关重要，必须考虑到不应分别针对两种蛋白质的新疗法的发展。我们提到的是Bertsch等。（2021b）讨论当前的医学文献。数学模型是计算机模拟的基础，该模拟是在体内和体外研究中有效补充的硅研究中所谓的。在Carbonell等人中可以找到有关2018年现有数学模型的详尽历史概述。（2018）。在对宏观建模的最新贡献中，我们提到（Bertsch等人。2020; Raj等。2020，2021a; Fornari等。2019，2020; Franchi等。2020; Goriely等。2020; Kevrekidis等。2021;汤普森等。2020，2021; Weickenmeier等。2019）及其参考。Bertsch等人讨论了几种数学模型，它们的困难，利弊。（2021b），作者提出了一个高度灵活的数学模型，旨在考虑