11:00 AULA 1,F块F接收和事件简介11:15 Biopharma行业:全球健康的新疫苗Simona Rondini博士Simona Rondini博士在GSK Global Health(GVGH)的细菌疫苗开发负责人(GVGH)11:00 AULA 1,F块F接收和事件简介11:15 Biopharma行业:全球健康的新疫苗Simona Rondini博士Simona Rondini博士在GSK Global Health(GVGH)的细菌疫苗开发负责人(GVGH)
传染病仍然是对公共健康的重大威胁[1-3]。本期传染病流行病学特刊将涵盖与传染病的出现、传播和控制相关的研究,包括展示潜在治疗干预措施的新研究。本期将涵盖病毒、细菌和寄生虫病,重点关注新兴研究领域,如建模、临床研究、纵向队列和病例对照研究、系统生物学方法、人工智能 (AI)、机器学习以及其他分子和免疫学研究[4-6]。人工智能和机器学习可用于研究不同生物系统(如信号通路和代谢网络)之间的复杂相互作用,以增进我们对各种生物现象的理解并改善疾病的诊断和治疗[5、7、8]。这些技术有可能对传染病和流行病学等多个领域的生物学研究产生重大影响,正如MDPI 期刊《病原体》的特刊“传染病流行病学论文”中所强调的那样。人工智能和机器学习可用于分析大型数据集(如基因组数据),以确定与理解和治疗传染病相关的模式和趋势[9-12]。例如,机器学习算法已被用于识别导致COVID-19的SARS-CoV-2的潜在药物靶点[13,14]。此外,人工智能和机器学习可用于根据历史数据和分析流行病学研究生成的数据集来预测某些结果(如疾病传播)的可能性。这可以帮助流行病学家预防或减轻流感和艾滋病毒等传染病的爆发。人工智能还可用于构建预测模型,帮助研究人员了解不同变量之间的关系,例如基因表达和疾病风险、分子水平上病原体和宿主生物之间的相互作用以及生物分子内复杂的分子相互作用。人工智能在生物研究中的应用包括 AlphaFold [ 15 , 16 ],它可以高度可信地预测蛋白质的二级和三级结构 [ 17 , 18 ],以及 DeepMind,它可以分析细胞或组织图像以识别与研究相关的特定特征或模式。最近引起媒体关注的一个应用是人工智能处理自然语言的能力。在这方面,Open AI 的聊天机器人 ChatGPT 可以处理自然语言文本,可用于执行复杂分析并帮助非英语流行病学家起草文章。ChatGPT 可以提供科学术语的定义,生成任何疾病的流行率和风险因素图等。这些努力可以彻底改变生物科学研究,但此类人工智能平台的输出需要验证,特别是在许多社会、经济、行为和流行病学研究中
随着人工智能(“AI”)技术的进步,它们与创造和发明过程的融合引发了有关知识产权(“IP”)框架的关键问题。本文总结了人工智能与知识产权之间不断发展的动态,重点关注人工智能辅助发明的可专利性、人工智能生成作品的可版权性以及用于训练人工智能模型和人工智能生成输出的内容的潜在版权侵权。随着人工智能系统对创新和创造力的贡献越来越大,旨在保护人类发明者和创造者的传统知识产权法面临着挑战。本文研究了最近的法律裁决,例如美国专利商标局和美国版权局的裁决,强调了关于人工智能是发明者还是创造者的持续争论。此外,它还讨论了版权侵权诉讼和数据许可活动的影响,强调需要明确知识产权和责任。通过对这些问题的全面概述,本文主张采取一种协调的方法,在促进创新和发明创造过程中不可避免的技术使用与保护原创者的权利之间取得平衡,并确定了随着人工智能和知识产权格局的发展需要关注的关键问题。
– 信贷协议项目使用人工智能平台 iManage RAVN Extract 进行合同条款提取项目,该项目专注于单一金融合同类型,即信贷协议。– 我们将信贷协议项目作为加州大学欧文分校法学院法律人工智能课程的一部分进行。– 信贷协议项目探索了该人工智能平台是否能够准确、精确和重复地提取合同条款。
非均相催化中的高通量实验为在可重复条件下生成大型数据集提供了有效的解决方案。从这些数据集中提取知识大多采用统计方法,旨在优化催化剂配方。先进的机器学习方法与高通量实验相结合,具有巨大的潜力,可以加速预测性地发现当前统计实验设计中不存在的新型催化剂配方。本观点描述了从催化剂合成的统计实验设计到应用于催化剂优化的遗传算法,以及最终使用实验数据进行随机森林机器学习以发现新型催化剂的选择性示例。最后,本观点还展望了应用于材料发现实验数据的先进机器学习方法。
人类不断发明新机器来提高产量。想想自行车和汽车如何扩大了人类的出行距离和速度,同时彻底改变了体验。这些机器基于车轮和内燃机的通用技术。人工智能 (AI) 是最新的通用技术,它被用来重新定义银行体验和商业经济,就像以前的计算机和互联网一样。可能性无穷无尽,而且已经得到有限的证实。例如,想想人工智能如何彻底改变我们与机器交互的方式——它正在将理解的责任从人类转移到机器。以前,我们必须知道去哪里、点击什么来完成特定任务,而现在你可能只需询问 Google 或 Siri 或 Alexa 即可。这将改变客户采用和体验格局。同样,基于人工智能的机器人可以为您的客户提供上千种小便利,例如一键重复付款,或为您的员工提供上千种小便利,例如创建信用评估备忘录草稿。这些机器人已在银行(例如聊天机器人)和行业(例如机器人吸尘器)的一些常见用例中得到部署。
摘要 —区块链因其提供安全和去中心化的资源共享方式而受到广泛关注。然而,现有的区块链系统在运营维护、智能合约质量保证和区块链数据恶意行为检测方面也面临着许多挑战。人工智能的最新进展为克服上述挑战带来了机遇。区块链与人工智能的结合有利于增强当前的区块链系统。本文介绍了区块链与人工智能的融合(即区块链智能)。本文还通过案例研究进一步论证了区块链智能的可行性并指出了未来的发展方向。
• 基数/成本估算 • 计划枚举器 p 学习的数据结构 p 学习的事务 p 数据库诊断 p 数据库安全 p 自治数据库
摘要:随着人工智能在传统软件系统中的应用越来越广泛,两个以前彼此陌生的世界正变得越来越接近,即成熟的软件工程学科和人工智能世界。一方面,数据科学家试图使用各种工具、极大的自由和创造力从数据中提取尽可能多的见解。另一方面,软件工程师经过多年和几十年的学习,已经学会了提供尽可能高质量的软件并管理发布状态。在开发包含人工智能组件的软件系统时,这两个世界会发生碰撞。本文将展示哪些方面会在这里发挥作用,哪些问题可能会出现,以及这些问题的解决方案可能是什么样子。除此之外,软件工程本身也可以从使用人工智能方法中受益。因此,我们还将研究软件工程的新兴研究领域人工智能。
IJAZ AHMAD 1 , (IEEE 会员), SHARIAR SHAHABUDDIN 2 , HASSAN MALIK 3 , (IEEE 会员), ERKKI HARJULA 4 , (IEEE 会员), TEEMU LEPPäNEN 5 , (IEEE 高级会员), LAURI LOVÉN 5 , (IEEE 高级会员), ANTTI ANTTONEN 1 , (IEEE 高级会员), ALI HASSAN SODHRO 6 , (IEEE 会员), MUHAMMAD MAHTAB ALAM 7 , (IEEE 高级会员), MARKKU JUNTTI 4 , (IEEE 院士), ANTTI YLä-JÄSKI 8 , (IEEE 会员), THILO SAUTER 9,10 , (院士, IEEE)、ANDREI GURTOV 11 、(IEEE 高级会员)、MIKA YLIANTTILA 4 、(IEEE 高级会员)和 JUKKA RIEKKI 5 , (IEEE 会员) 1 VTT 芬兰技术研究中心,02044 Espoo,芬兰 2 诺基亚,02610 Espoo,芬兰 3 Edge Hill 大学计算机科学系,Ormskirk L39 4QP,U.K. 4 奥卢大学无线通信中心,90570 Oulu,芬兰 5 奥卢大学普适计算中心,90570 Oulu,芬兰 6 中瑞典大学计算机与系统科学系,瑞典厄斯特松德 7 Thomas Johann Seebeck 计算机与系统科学系,瑞典厄斯特松德电子学,塔林理工大学,12616 塔林,爱沙尼亚 8 阿尔托大学计算机科学系,02150 埃斯波,芬兰 9 计算机技术研究所,TU维也纳,1040 维也纳,奥地利 10 多瑙河大学集成传感器系统系 Krems, 2700 维也纳新城,奥地利 11 林雪平大学计算机与信息科学系,58183 林雪平,瑞典