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![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
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。
在 K-12 教育中实施人工智能 (AI) 的框架
这些材料是初步的、非详尽的，仅供参考，以非排他性方式提供，以响应在 K-12 教育中实施人工智能的考虑需求。这些材料反映了一般见解，并可能根据当前可用的信息提出潜在的考虑选项，这些信息本质上是不确定的，可能会发生变化，但不包含确定未来行动方针所需的所有信息。这些材料中包含的见解和概念尚未经过验证或独立核实。对特定产品或组织的引用仅供说明，并不构成任何认可或推荐。这些材料不构成，也不应被解释为政策、会计、法律、医疗、税务或其他受监管的建议，或对任何特定行动方针的建议。这些材料不是结果的保证，不能依赖。未来结果可能与任何预期、预测或预测的陈述存在重大差异。鉴于技术发展日新月异，这些材料“按原样”提供，不作任何陈述或保证，并且明确声明对任何损失或损害不承担任何责任。接收方对其所有决定、使用这些材料以及遵守适用法律、法规和规定负全部责任。在采取任何具体步骤之前，请考虑寻求法律和其他相关认证/许可专家的建议。
智能交通灯控制系统和应用程序
摘要：近年来，随着车辆数量的增加，交通拥堵已成为一个日益严重的全球问题。如此智能的交通信号控制系统已成为运输系统的关键组成部分，以通过优化交通流量，减少延迟并提高道路安全性来应对这一挑战。智能系统取决于几种高级技术，例如IoT设备，大数据分析和人工智能算法。此外，该系统还可以通过实时道路条件（例如车辆到基础设施（V2I），车辆到车辆（V2V）和车辆到所有设施（V2X）通信，该技术可以动态调整交通信号，从而成功地改善了高峰时段的交通流量，并最大程度地增加了货物。该评论还将在北京等城市中提到成功的案例研究，在北京，智能系统已大大提高了交通效率。审查的最后一部分将重点关注有关可扩展性，成本效益和数据安全性的未来发展，以确保这些系统在现代城市环境中的持续成功。
生成人工智能增强建筑教育以发展数字素养和整体能力
本研究调查了生成人工智能（Genai）对建筑教育中数字素养发展和整体能力的影响。研究设计着重于应用Genai工具，例如Chatgpt，Midjourney，Bricscad Bim和VR/AR软件，及其对建筑学生的整体能力的影响。本文使用了一种混合研究方法，该方法结合了建筑学生在住宅重新审视项目中的进步案例研究，使用Midjourney，Bricscad BIM和VR/AR软件，以及对350个在2023-2023-2024-2024-2024校学年的大陆大学和香港的两名知名大学的在线问卷调查。这种方法旨在加深对Genai对整体能力框架内的概念创造力，主动性，自我管理和压力承受能力的影响。研究结果表明，建筑专业的学生在设计概念阶段经常使用Genai工具，这表明他们与特定的教学法中的研究和概念性创造力相关。此外，这些发现揭示了频繁的Genai工具使用情况之间的潜在相关性，时间管理的改善以及建筑专业的焦虑症减少。结果增强了对建筑教育中数字技术的理解，同时为未来的Genai实施提供了宝贵的见解。这项研究强调了融合Genai的潜在好处，强调了它们在培养创造力，有效的时间管理和压力耐受性中的作用。
CFLAwebsiteversion.生成人工智能.form.2024 (2).docx
用于 AI 模型的训练数据集，特别是用于训练语言模型的数据集。图书馆提供对大量文本语料库的访问，并促进 AI 内容的许可。加拿大大学图书馆非正式报告称，研究人员因学术出版商的糟糕工具和 AI 研究的高许可成本而受阻。这些工具价格昂贵、专有，并且缺乏研究人员所需的功能。TDM 活动的许可成本现在是大型跨国出版商的收入来源，要求图书馆多次支付使用相同内容的费用，尽管用途不同。此类行动体现了将所有用途商品化并从而缩小公共资源的动力，威胁公共利益并破坏了《版权法》在用户和权利人之间的平衡。
利用AI，机器学习和IoT来智能...
“系统，决策和控制研究”（SSDC）（SSDC）涵盖了新的发展和进步，以及最新技术的状态，在广泛感知到的系统，决策和控制的各个领域，毫无疑问，最新，并具有高质量。目的是涵盖与系统，决策，控制，复杂的过程和相关领域相关的艺术状态和未来发展的理论，应用和观点，这些发展嵌入了工程，计算机科学，物理，物理，经济学，社会和生命科学，以及在其背后的帕拉迪格姆和方法论中。The series contains mono- graphs, textbooks, lecture notes and edited volumes in systems, decision making and control spanning the areas of Cyber-Physical Systems, Autonomous Systems, Sensor Networks, Control Systems, Energy Systems, Automotive Systems, Biolog- ical Systems, Vehicular Networking and Connected Vehicles, Aerospace Systems, Automation, Manufacturing, Smart Grids, Nonlinear Systems, Power Systems, Robotics, Social Systems,经济体系和其他。是简短的出版时间范围以及全球广泛的分布和曝光，可以使研究成果广泛而快速地传播。
翻译人民法院人工智能法...
Authors Drafting Expert Group ( 起草 专 家 组 ) comprised of Professor Zhang Linghan ( 张 凌寒 ) of China University of Political Science and Law ( 中国政法大学 ), Professor Yang Jianjun ( 杨 建 军 ) of Northwest University of Political Science and Law ( 西北政法大学 ), Senior Engineer Cheng Ying ( 程 莹 ) of China Academy of Information and Communications Technology (CAICT; 中国信息通信研究院 ; 中国信通院 ), Associate Professor Zhao Jingwu ( 赵 精武 ) of Beijing University of Aeronautics and Astronautics (Beihang University; 北京航空航天大学 ), Associate Professor Han Xuzhi ( 韩 旭至 ) of East China University of Political Science and Law ( 华东 政法大学 ), Professor Zheng Zhifeng ( 郑 志峰 ) of Southwest University of Political Science & Law ( 西南政法大学 ), and Associate Professor Xu Xiaoben ( 徐小奔 ) of Zhongnan University of Economics and Law ( 中南 财经 政法大学 )
