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科学和日常生活中的人工智能，其......
发展。新技术为行业带来更快的成果，使生活更轻松，并为提供这些技术的公司所有者带来利润。这就是为什么这个问题在现代世界中非常重要，如果公民想成为现代社会的一部分，他们必须学会如何使用它。新技术例如用于金融，它们提供金融科技生态系统，也用于移动应用程序，涉及贷款、支付和交易、财富和投资管理、保险技术（Insurtech）、监管技术（Regtech）、数字银行、加密货币和其他金融应用程序。有影响力的技术。但金融不仅仅是使用新技术的领域，现在发展最快的技术是人工智能（AI）和机器学习（ML）、区块链、云和虚拟化以及其他创新。
教育中的人工智能：恐惧与信仰
摘要 — 人工智能 (AI) 旨在开发具有类似人类认知功能的模型。自 20 世纪 50 年代中期诞生以来，人工智能在几乎所有领域都取得了巨大成功，从游戏到自主机器人手术，并且发展迅速。事实上，基于人工智能的机器渗透到所有领域，并用于许多目的。在发展中国家，人工智能几乎被广泛用于所有日常生活任务。然而，机器可以充当人类并代表个人做出决定的想法让许多人感到害怕，并引发了许多担忧和争议。摩洛哥的情况也如此。在过去的几年里，人工智能已经在教育领域取得了进展，并正在彻底改变教育领域。在本次调查中，我们探讨了摩洛哥人对人工智能的看法以及他们对人工智能及其在教育领域的应用的担忧和希望。大多数受访者对人工智能的未来表示严重担忧，特别是在幼儿教育领域。尽管如此，他们似乎对使用人工智能为教学相关任务提供技术援助持谨慎乐观的态度。
农业人工智能
人工智能 (AI) 越来越多地应用于社会的各个领域，为各种活动提供决策支持。农业部门预计将受益于人工智能和智能设备的使用增加，这一概念称为智能农业技术。由于农业部门面临着多项同时出现的挑战，例如边际利润的缩减、复杂的泛欧法规以及减轻环境足迹的要求，人们寄予厚望，智能农业将使个体农民和行业利益相关者受益。然而，大多数先前的研究仅关注实施和优化特定智能农业技术的一小部分特征，而没有考虑所有可能的方面和影响。本论文研究了在瑞典农业企业实施人工智能时的技术和非技术机会和障碍。农业的三个部门受到审查：耕地种植、牛奶生产和牛肉生产。作为论文的基础，文献综述修订了以前对智能农业的研究。此后，对 27 名受访者的访谈研究既探讨了智能农业技术的敏感性和成熟度，也提供了人工智能在农业中选定的三个应用的技术要求示例。研究结果包括一系列既促进又阻碍转型的因素。主要发现的机遇是智能农业对多个行业利益相关者的战略议程的重要性、通过共享机械将软件技术作为一种服务的总体趋势、大量的现有数据以及农民对新技术的浓厚兴趣。相比之下，论文指出的主要障碍是数据所有权的技术和立法挑战、潜在的网络安全威胁、对明确阐述的商业案例的需求以及该行业有时缺乏技术知识。论文的结论是，宏观趋势指向智能农业转型，但转型的速度将取决于已发现障碍的解决方案。
人工智能
马拉维亚教师培训中心 (MMTTC) 是根据“马拉维亚教师培训计划 (MMTTP)”的计划在瓦朗加尔 NIT 建立的。根据该计划，已建造了一座单独的建筑专门用于 MMTTC 活动，其中配备最先进的培训设施和培训大厅，用于培训科学技术、人文和社会科学、语言学和沟通技巧、教育学和认知评估等各个主题领域的教师。该中心的重要目标之一是为高等教育科学、工程、社会科学学科的有抱负、新入职和在职教师开展培训计划。 MMTTC 的其他活动包括提供在线课程、课程设计、开展教育技术和教学法研究以及将 ICT 融入教学过程。MMTTC NIT Warangal 一直按照 PMMMNMTT 指南和 UGC 规定以在线和离线模式开展各种项目。
对香烟中的吡嗪的研究以及如何使用添加剂来增强烟草成瘾
访问和使用高质量，完整数据对于AI性能，准确性和可靠性至关重要。17在澳大利亚，包括正式立法和政策在内的数据法规通常被视为数据共享的障碍。澳大利亚统计局LED人士综合数据资产（PLIDA）和澳大利亚卫生与福利研究所LED国家健康数据中心（NHDH）是可用健康数据资产的示例。这些数据资产可以洞悉澳大利亚卫生局势和卫生的社会决定因素，并在司法管辖区进行协作努力，以改善数据可访问性和共享。学者和行业是AI健康数据的主要用户，但是学者可能会有机会通过2022年的数据可用性和透明度法来促进健康数据。
人工智能在冷冻电镜中从头分子结构建模方面的进展
低温电子显微镜（cryo-EM）已成为确定大型蛋白质复合物和分子组装体结构的主要实验技术，2017 年的诺贝尔奖就是明证。尽管低温电子显微镜已得到极大改进，可以生成包含大分子详细结构信息的高分辨率三维（3D）图谱，但利用这些数据自动构建结构模型的计算方法却远远落后。传统的低温电子显微镜模型构建方法是基于模板的同源性建模。当数据库中找不到模板模型时，手动从头建模非常耗时。近年来，使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的从头低温电子显微镜建模已成为大分子结构建模中表现最好的方法之一。基于深度学习的从头低温电子显微镜建模是人工智能的重要应用，其成果令人印象深刻，对下一代分子生物医学具有巨大潜力。因此，我们系统地回顾了具有代表性的基于 ML/DL 的从头低温电子显微镜建模方法。并从实践和方法论的角度讨论了它们的意义。我们还简要介绍了低温电子显微镜数据处理工作流程的背景。总体而言，本综述为从头分子结构建模的人工智能 (AI) 现代研究以及这一新兴领域的未来方向提供了入门指南。