会话描述:随着半导体技术接近缩小范围的局限性,对传统冯·诺伊曼建筑的替代方案的需求也会增长。神经形态计算,受人脑的结构和功能的启发,是一种有希望的解决方案,尤其是用于开发智能系统,例如视觉处理器,听觉系统和机器人运动。设备技术,电路设计和计算建模的最新突破使联合研究人员来自不同的领域,包括电子,计算机科学,神经科学,材料科学和设备制造。这些相互交流的旨在为人工智能(AI)应用(AI)应用和神经形态硬件创建更有效的电子系统,而与传统CMOS相比,它更准确地复制了生物神经网络。将备忘录集成到设计工具包中有望将进步推向摩尔定律,从而开发可以感知的智能,多功能系统,
南非高等教育杂志https://dx.doi.org/10.20853/39-1-6275卷39 |数字1 | 2025年3月|第294-314页EISSN 1753-591 294南非高等教育杂志https://dx.doi.org/10.20853/39-1-6275卷39 |数字1 | 2025年3月|第294-314页EISSN 1753-591 294
梅赛德斯 - 奔驰和德省大学慕尼黑大学的尤里卡·普罗米修斯(Eureka Prometheus Prometheus Prometheus Promist),以及1984年卡内基·梅隆大学的Navlab和ALV项目,为引入了1980年代的首款自给自足,真正的自动驾驶汽车,并在1984年引入了第一辆自给自足和真正的自动驾驶汽车。在早期阶段,自动驾驶汽车在神经网络(ALVINN)中使用自动陆上车使用神经网络来检测线路并导航。这些车辆受到处理缓慢的处理器和数据不足的限制。自动驾驶汽车必须做出更快的决定,并观察车辆存在的环境。在人工智能增长后,这些车辆配备了AI。AI连接到车辆中存在的每个传感器,并处理从传感器收集的数据。使用这些收集的数据是使用复杂算法的,AI实时做出决策。
科学和工程用于制造和智能机器,这些机器尤其是在高级计算机系统中用于计算机程序的智能领域。它使用计算机与人类智能的理解水平的关系与任务有关,但是AI不必确认自己是生物学上观察到的方法。尽管存在人工智能(AI)的共识定义,但科学的分支涉及允许感知,理性和行动的计算研究。今天,系统使用机器和人类为结果吸收和做出复杂决策的能力而生成的数据量。本文研究和CO将人工智能,引言,定义和应用的特征与增长和成就有关。
本文探讨了强化学习技术与大语言模型(LLMS)的变革性整合,以增强采购智能和决策过程。本文提出了一个综合框架,该框架应对传统采购系统的挑战,同时利用先进的AI功能。通过对建筑基础,实施方法和绩效指标的详细分析,本文演示了LLM与强化学习的结合如何彻底改变供应商的选择,价格谈判,合同分析和采购运营中的系统整合。本文研究了理论的基础和实际应用,强调了人类在循环工作流程中的重要性和在AI驱动的采购系统中的安全限制。本文结合了复杂的数据预处理技术,多阶段模型体系结构和动态反馈机制,以确保最佳性能和适应不断变化的市场条件。本文还评估了保护隐私技术和未来发展路线图的含义,为寻求在采购过程中实施AI解决方案的组织提供了宝贵的见解。
简介:近年来,人们对基因表达调控的表观遗传机制的理解取得了巨大进展,而表观遗传机制是基因与环境相互作用的结果。营养和其他环境因素是关键因素,不仅可以在直接暴露的生物体中诱导表观遗传修饰,还可以通过表观遗传特征的跨代遗传在后代中诱导表观遗传修饰。目的:详细介绍与表观遗传调控、最主要的表观遗传机制、营养对表观遗传状态的影响以及相关模式、行为和特性相关的当前信息。方法:本综述共分析了 52 篇文章,包括综述和原创文章以及临床病例,其中使用了 31 个书目,因为其他文章与本研究无关。信息来源是 PubMed、Google Scholar 和 Cochrane;用于搜索西班牙语、葡萄牙语和英语信息的术语是:表观遗传学、营养、基因、甲基化、DNA。结果:表观遗传学研究基因表达的可遗传变化,这些变化不会改变 DNA 序列,而是改变其调控。这些变化,例如 DNA 甲基化和组蛋白修饰,会影响健康和癌症和代谢紊乱等疾病的发展。饮食等环境因素会影响表观遗传调控。ω-3 脂肪酸和多酚等营养素可以改变这些机制,促进对慢性疾病的保护作用。因此,营养表观遗传学成为开发治疗方法和预防策略的关键领域。结论:表观遗传学展示了饮食和生活方式等环境因素如何通过 DNA 甲基化、组蛋白修饰和基因沉默等机制影响基因表达而不改变 DNA 序列。这些过程解释了具有相同 DNA 的细胞如何具有不同的表型。地中海饮食或 DASH 等饮食中的营养素以及多酚、类胡萝卜素、ω-3 脂肪酸和硒等生物活性化合物可调节表观遗传调控,并对癌症、心血管疾病和肥胖等慢性疾病具有保护作用。这些进展提供了新的治疗可能性,凸显了营养表观遗传学在预防和治疗疾病以及改善健康和健康老龄化方面的潜力。关键词:表观遗传学、营养、基因、甲基化、DNA。
人工智能(AI)涵盖了旨在模仿人类智能的广泛技术。这些技术包括推理,模式识别和从经验中学习。将人工智能融入教育已经引起了人们的显着关注,从机器学习(ML)开始,而最近,大型语言模型(LLM)和Generative AI(Gen)的兴起。这些基于AI的系统可以“学习”,根据过去的人类干预的过去结果,改善了它们的处理。尽管ML,LLM和Gen正在通过个性化学习经验和自动化行政任务来改变教育,但AI不仅限于这些模型。它涵盖了各种其他形式,每种形式都有贡献在特定任务完成中增强人类能力的独特作用。随着教育工作者采用AI支持的技术,了解AI的主要类型以及它们如何相互关键是至关重要的。AI和其他新兴技术正在不断改变教育。通过将AI置于人类知识和发展的更广泛背景下,我们可以探索其进化,未来的可能性和学校的约束。