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利用人工智能促进非洲可持续发展
5 美国农业部（2024 年）人工智能研究所：面向未来农业复原力、管理和可持续性的人工智能 (AIFARMS)。（https://ischool.illinois.edu/research/projects/ai-institute-artificial-intelligence-future-agricultural-resilience-management，https://portal.nifa.usda.gov/web/crisprojectpages/1024178-ai-institute-artificial-intelligence-for-future-agricultural-resilience-management-and-sustainability-aifarms.html#:~:text=）
利用人工智能构建网络弹性
网络安全是一个相对较新的领域，不像医学或工程等其他传统领域那样存在了那么久。因此，它多年来一直没有获得其他领域享有的同等水平的资源和支持。尽管如此，近几十年来重大的技术进步对网络安全专业人员的需求很高。鉴于高技能网络安全资源的稀缺，组织很难找到和维持这样的资源，并确保他们提升自己的技能以匹配对手日益先进的技术和战术。使用人工智能 (AI) 和量子计算等新兴技术意味着网络安全专业人员需要不断提升自己的能力以跟上最新威胁。
利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
在 5G 及 5G 之后的网络中发挥 AI/ML 的力量.docx
本文介绍了目前在 5G 和 B5G 网络中研究和利用的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的主要相关机制。该研究解释了 AI/ML 在电信行业的各种应用。介绍了一类神经网络，一般来说，它们是非线性统计数据建模和决策工具。它们通常用于对系统的输入和输出参数之间的复杂关系进行建模或在数据中查找模式。前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络属于这一类。强化学习关注智能代理必须如何采取行动才能最大化集体奖励，例如改善系统的属性。深度强化学习结合了深度神经网络，具有可以对非结构化数据进行操作的优势。提出了混合解决方案，例如组合分析和机器学习建模以及专家知识辅助机器学习。最后，介绍了其他具体方法，例如生成对抗网络 (GAN) 和无监督学习和聚类。
利用人工智能增强网络安全
在数字时代，网络威胁变得越来越复杂，需要创新方法来加强安全措施。人工智能 (AI) 已成为网络安全领域的强大工具，在威胁检测、异常检测和响应自动化方面提供高级功能。本文概述了网络安全中的人工智能应用，强调了其在降低风险和加强防御机制方面的作用。机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术使安全系统能够实时分析大量数据，识别出表明恶意活动的模式。通过利用人工智能驱动的算法，网络安全平台可以在网络威胁造成重大损害之前主动检测和消除它们。此外，人工智能还可以实现事件响应过程的自动化，缩短响应时间并最大限度地减少安全漏洞的影响。来自领先网络安全公司的案例研究是研究不可或缺的一部分，展示了人工智能驱动的解决方案在保护关键基础设施免受网络威胁方面的实际实施。这项研究的重点是通过利用人工智能技术来抵御网络攻击和保护敏感数据资产。
学生指南：利用生成式人工智能进行学习。docx
人工智能 (AI)，尤其是其生成形式，正在彻底改变人类生活的各个方面，从通信到娱乐，教育也不例外。本指南提供了实用技巧，以最大限度地发挥生成式人工智能的优势并合乎道德地使用。OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 BARD 和微软的 BING 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的经过训练的语言模式数据库，大型语言模型可以提供生成的文本响应，准确反映用户输入的上下文。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题并有说服力地提出论点。
多级数据驱动的电池管理
个性化和精确药物的长期目标是为具有疾病的患者准确预测给定治疗方案的结果。目前，由于患者群体中的潜在因素导致对感兴趣的药物的反应或对治疗相关的不良事件的反应不佳，因此许多临床试验无法满足其终点。事先确定这些因素并纠正它们可能会导致临床试验的成功增加。通过对健康和患病个体的OMICS进行综合和大规模的数据收集工作，导致了宿主，疾病和环境因素的宝藏，这有助于旨在治疗疾病的药物的有效性。随着OMICS数据的增加，人工智能允许对大数据进行深入分析，并为现实世界中的临床使用提供了广泛的应用，包括改善患者的选择和鉴定可行的伴侣疗法靶标，以改善更多患者的可转换性。作为用于复杂药物疾病 - 宿主相互作用的蓝图，我们在这里讨论了使用OMICS数据预测使用免疫检查点抑制剂（ICIS）预测癌症免疫疗法的反应和不良事件的挑战。基于OMICS的方法是改善患者结局的方法，因为在ICI病例中也已应用于广泛的复杂疾病环境中，体现了OMIC在深度疾病分析和临床使用中的使用。
利用人工智能清理和丰富产品数据管理系统-------------------------2
1. 数据清理和验证工作--------------------------------------------------------- 4 2. 生产力损失--------------------------------------------------------------------------4 3. 成本增加------------------------------------------------------------------------------------------5 4. 数据完整性受损------------------------------------------------------------------------------------------ 5 5. 难以实现数据充分利用--------------------------------------------------------------------------5 6. 集成延迟------------------------------------------------------------------------------------------- 5 7. 用户采用率降低-------------------------------------------------------------------------------------5 利用人工智能清理和丰富产品数据-----------------------------------------6 了解机器学习和自然语言处理------------------------------------------6 AICA 在革命性产品数据管理中的作用--------------------------------------- 7 确保高质量产品数据的 7 个最佳实践----------------------------------------------------------- 8 最后的想法----------------------------------------------------------------------------------------------------- 8
利用人工智能定制药物治疗
个性化医疗代表着一种范式转变，从传统的“一刀切”方法转变为考虑个人遗传、环境和生活方式因素的更具针对性的医疗模式。本文探讨了人工智能 (AI) 与个性化药物治疗的整合，重点介绍了 AI 技术如何增强治疗计划的定制化。AI 能够分析大型复杂数据集（包括基因图谱、临床病史和生活方式信息），从而实现更精确的药物选择、剂量优化和结果预测。本文探讨了 AI 对个性化医疗的关键贡献领域，包括基因数据分析、多组学整合、预测模型和实时治疗调整。它还讨论了 AI 在提高治疗效果、减少反复试验方法和提高患者满意度方面的优势。然而，AI 的整合带来了一些挑战，例如数据隐私问题、系统兼容性需求以及解决道德问题。展望未来，本文概述了人工智能驱动的个性化医疗的未来趋势，包括人工智能技术的进步、个性化护理的扩展以涵盖更广泛的数据源，以及跨学科合作对推进研究的重要性。人工智能在个性化医疗中的前景在于它有可能通过提供更有效、个性化的治疗来彻底改变药物治疗，从而提高整体患者护理和治疗效果。