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Mirae Asset Global X 人工智能及科技 ETF 基金中的基金 一项开放式基金中的基金计划，投资于 Global X 人工智能及科技 ETF 的单位
本关键信息备忘录 (KIM) 列出了潜在投资者在投资前应该了解的信息。有关计划/共同基金的更多详细信息、资产管理公司尽职调查证书、关键人员、投资者权利和服务、风险因素、处罚和未决诉讼等，投资者在投资前应参阅计划信息文件和补充信息声明，这些文件和声明可在任何投资者服务中心或分销商处免费获取，也可从网站 www.miraeassetmf.co.in 获取。计划细节根据 1996 年印度证券交易委员会 (共同基金) 条例（迄今已修订）编制，并已提交印度证券交易委员会 (SEBI)。SEBI 尚未批准或否决公开认购的单位，SEBI 也未认证本 KIM 的准确性或充分性。本关键信息备忘录的日期为 2024 年 11 月 30 日
生成人工智能和评估战略决策
致谢：我们感谢战略教授在评估商业模式方面的帮助。我们感谢Sen Chai，Vivianna Fang He，Isabel Fernandez-Mateo和Dan Sands。我们还要感谢AI和战略联盟，德鲁伊24，HBS Idea-X，Mad Conference，Oxford Human-Algorithm互动研讨会，战略科学会议和Sumantra Ghoshal会议的会议。所有作者都同样贡献。
人工智能，预期行动和气候风险融资：保护
关键结果：授权埃塞俄比亚，卢旺达和乌干达的国家和地方机构能够采取积极主动，可扩展和可持续的行动，以期待和应对极端气候和与天气有关的事件。展示了概念证明，展示了如何建立可持续的预警和金融保护系统，这些系统可以有效地最大程度地减少越来越严重和频繁的洪水和干旱造成的可预测损失和损害，尤其是通过使用AI。通过提供这些综合方法的有效性和可扩展性的证据，该项目旨在保护生活，粮食安全和生计，同时促进东非东部的弹性。该项目将通过以下两个相互联系的组成部分来实现这一目标：i）利用人工智能（AI）来增强国家预警系统，从而更好地预测，更广泛的预测，并激活预先安排的融资和行动以减少极端气候事件的不利影响； ii）支持将AA和预测指数保险结合起来的全面国家气候风险融资策略，以在危机时间表中提供强大的保护。支持的理由：该项目直接在世界上分享了关于气候脆弱国家建立弹性的整体优先事项。具体来说，这与丹麦的意图有关预防人道主义危机并在人道主义危机之前和之后成为强有力的伴侣，包括通过提高长期可持续可持续性联系方法，通过解决气候变化作为脆弱性的潜在因素。此外，通过在埃塞俄比亚，卢旺达和乌干达的国家和地方所有权中增强气候弹性，赋予丹麦政府的优先加强Nexus方法，从而降低了气候变化并降低当地对气候和天气相关的冲击的脆弱性，包括在流离失所的环境中，包括。主要风险和挑战： - 2024年的WFP组织变化，总体预算紧张，导致着专注于直接人道主义救济工作的压力，因此导致了弹性建筑计划和项目的下调。
QBIO 465生物学和医学中的人工智能
QBIO 465 Artificial Intelligence in Biology and Medicine Units: 4 TBD Semester Lecture: Tuesdays and Thursdays 12:30-1:50 pm Discussion: Fridays 11:00-11:50 am Location: RRI 301 Instructor: Tsu-Pei Chiu, PhD Office: RRI 413J Office Hours: Fridays, 4:00-5:00 pm, or by appointment Contact Info: tsupeich@usc.edu助教：Jesse Weller办公室：RRI 413L办公时间：星期二，11：00 AM-12：00 PM或通过预约联系信息：wellerj@usc.edu简短描述AI技术，包括传统的机器学习和高级学习方法，用于基因组学，系统生物学，数据集成，结构，药物学，医学，医学，医学，以及医学，医学，和医学，并发现，以及基于项目。课程描述本课程介绍了各种各样的人工智能（AI）技术，强调各种深度学习方法。本课程将指导学生采用这些复杂技术来应对各种生物学和医疗挑战的过程。通过一种全面，直观的教学方法，学生将沉浸在动手活动中，直接与许多不同类型的生物学和医疗数据集合作。学习目标主题包括基因组学的原理和方法，系统生物学，结构生物学，多摩学数据整合，结构生物学发现，医学图像，大脑形象，道德问题等。使用AI技术，包括传统的机器学习和先进的深度学习方法以及目前的新兴研究领域。使用的主要编程语言将是Python，该语言将在针对AI和深度学习应用程序量身定制的讲座中进行审查。学生将使用该语言实施AI算法来分析生物学和医疗数据集的每周计算分配和学期末期项目。成功完成本课程后，学生将获得对AI原则的广泛了解，尤其是深度学习技能，并能够通过讲座和练习来分析和建模生物学和医学数据。建议准备：数学208x或QBIO 305G或QBIO 310（或同等学历）。数学225或数学235或数学245（或同等学历）。建议使用Python的编程经验。课程记录本课程是为字母等级的。演讲幻灯片将发布在Brightspace上。
如何引用本文：Sohaib Alam (2025)。重新定义图书馆服务：人工智能和机器学习在现代图书馆中的作用。国际图书馆进步，45(1)，24-33
摘要 人工智能 (AI) 为各个领域的研究发展开辟了新途径。人工智能技术在不同领域的广泛应用为未来创造了光明的前景。在图书馆领域，人工智能大大提高了信息资源的可用性和利用率，有助于实现图书馆的目标。为了保持相关性，图书馆员必须采用创新思维，因为人工智能现在已应用于图书馆的众多功能中，从组织书籍到促进书籍的传递。人工智能带来了新的可能性，例如整合物理和数字资源以及将视频辅助与物理材料联系起来。这篇评论文章探讨了人工智能 (AI) 在图书馆学中的整合，重点关注通过全面的文献检索发现的应用、工具和挑战。人工智能正在日益改变图书馆的运营，为编目、分类、内容发现和用户交互提供创新的解决方案。这篇评论强调了关键的人工智能驱动工具，例如聊天机器人、推荐系统和自动编目软件，这些工具可以提高图书馆的效率和用户体验。然而，图书馆采用人工智能也带来了重大挑战，包括数据隐私问题、专业培训需求以及工作岗位流失的可能性。本文综合了当前的研究结果，对人工智能在现代图书馆中的作用提供了细致入微的理解，深入了解了人工智能的变革潜力以及充分发挥其优势所必须克服的障碍。
![文章标题：在药物重新使用中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Ber](/simg/2/2867641feba13bf24711be4221be8a75a718a686.webp)
文章标题：在药物重新使用中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Ber
文章标题：药物重新培训中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Bernett [2]，Adrian Freeman [3]，Markus List [2]，LucíaPrietoSantamaría[4]，Auntorrarhman Tanoli [4] Bonnin [1]分支机构：发现与转化科学（DTS），Clarivate Analytics，巴塞罗那（西班牙）[1]，《系统生物学数据科学》，慕尼黑技术大学，慕尼黑技术大学，德国（德国）[2] Biopharmaceuticals R＆D，阿斯利康，剑桥（英国）[3]，EscuelaTécnicasuperior de gegenierossismorlosinformáticos，Madrid大学（西班牙）大学（西班牙） （FIMM），Hilife，Hilife，赫尔辛基大学（芬兰），Bioicawtech，赫尔辛基（芬兰）[5] [5] Orcid ID：0000-0003-0694-1867 [1] [1]，0000-0001-501-5812-8013 [2] 0000-0002-0941-4168 [2], 0000-0003-1545-3515 [4], 0000-0003-2435-9862 [5], 0000-0001-5159-2518 [1] Contact e-mail: Sarah.bonnin@clarivate.com Journal: Drugrxiv review statement:手稿目前正在审查中，应由酌处权对待。手稿提交日期：2024年3月12日关键字：机器学习，神经网络，人工智能，药物repurost
人工智能的安全完整性水平
摘要。人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正在迅速采用以在关键系统中执行与安全有关的任务。这些基于AI的系统构成了重大挑战，特别是在其保证方面。在国际公认的标准中定义的现有安全方法，例如ISO 26262，UL 4600，EN 50126和IEC 61508，尚未提供有关如何确保基于AI的系统的详细指南。对于常规（非AI）系统，这些标准采用了“严格水平”（LOR）方法，随着与系统相关的风险增加，需要越来越多的苛刻的工程活动。本文提出了对现有LOR的扩展，该扩展是由基于AI的组件执行的任务的复杂性。的复杂性是根据输入熵和输出非确定性评估的，然后与分配的安全完整性水平（SIL）相结合以产生AI-SIL。应将AI-SIL用作LOR保证方法的一部分，以确定基于AI的系统的开发和验证的适当措施和技术。通过几个自动驾驶的示例说明了所提出的扩展。
已发表版本的引文（APA）：Popenici, S., Catalano, H., Mestic, G., & Ani-Rus, A. (2023)。人工智能系统评价
本研究基于定量和定性分析方法构建的方法论框架，遵循 Pickering 和 Byrne (2014) 提出的步骤，进行系统的文献综述和文献收集设计，重点分析人工智能 (AI) 时代高等教育的想象未来。我们的研究旨在回答以下研究问题：（1）人工智能时代高等教育的想象未来是什么？（2）哪些因素影响高等教育教学过程与人工智能之间的联系？（3）学生和教师改进数据库和开发 ChatGPT 会产生什么影响？作者探讨了人工智能在西方世界当前大学治理安排和精神背景下的影响。深入分析与人工智能系统的出现相关的一些已确定的主要挑战、机遇和风险相一致，例如技术监控或学术界对人工智能和大型语言模型（如 ChatGPT）的普遍访问，并提出了在高等教育中明智地选择和使用人工智能解决方案进行学习和教学的论据。本研究采用的分析框架还用于总结该领域研究的新方向，以恢复大学的主导地位，提高学生、学者和公众的高等教育质量。
利用人工智能 (AI) 加强翻译研究
这项理论研究探讨了翻译研究与人工智能（AI）之间的共生关系，强调了这两个领域之间合作的重要性。该研究探讨了将人工智能融入翻译应用程序的潜力，以提高翻译效率、克服语言障碍并扩大信息获取渠道。从这个角度来看，该研究探讨了一些重要的伦理问题，例如人类专业知识在翻译研究中人工智能整合中的作用、翻译的准确性和文化适宜性以及人工智能对劳动力的影响。该研究强调了将人工智能相关主题纳入翻译研究（或口译和翻译）课程的重要性，提倡促进学者和人工智能开发人员之间的合作研究项目，并认为人工智能比其本身更复杂。 IQ（智商）和 EQ（它提请人们注意缩小个人能力（情商水平/商数）之间的差距。翻译研究与人工智能 (AI) 之间的合作可以提供技术上准确且文化敏感的翻译，从而实现满足个人和企业需求的高质量翻译。这种协作可以提高人工智能在翻译活动中的质量和有效性，从而产生更可靠、更合适的翻译。因此，本研究强调了翻译研究与人工智能合作的重要性，并提请关注提高翻译服务质量和鼓励文化敏感性翻译传播等问题。