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人工智能与 IS 相遇研究人员：它能取代我们吗？
鉴于我们生活在一个数字化加速和人工智能 (AI) 快速发展的时代，AI 最终可能会使更多的工作任务自动化。然而，研究人员几乎没有批判性地分析过 AI 将如何自动化这些任务，以及它将比其他职业更多地自动化哪些职业。一些研究表明，AI 无法执行高度创造性和知识密集型的任务。然而，AI 算法已经生成了创意艺术作品，甚至艺术评论家也无法将其与人类绘制的画作区分开来。作为 IS（和大多数其他）研究人员，我们为自己工作的稀缺性、新颖性和创造性感到自豪。在此背景下，我们报道了第 40 届国际信息系统大会的一个小组，该小组讨论了 AI 是否能够并且将取代我们的主要活动、IS 研究，甚至 IS 研究人员本身。
当地质学家遇见人工智能
人工智能（AI）、区块链、虚拟现实和增强现实、（半）自动驾驶汽车、自动调节系统、效率、复制技术和人形机器人——这些技术（以及其他技术）对未来具有更深的预测；它们已经对我们的生活产生了影响，或者即将取得突破。这些先进的技术为人们提供了方向：人类与机器智能、人工智能有何区别？人体应如何被允许承受这些技术所带来的风险？这些问题中的大多数也都针对神学家。例如，关于人类形象、上层社会自我创造、技术身体行为的伦理或机器人的道德地位的问题。神学家对这些技术缺陷有何看法？现在是神学家们将技术化和人工智能应用于制定科学的正确时机。随着技术改变人类生活、社会和我们周围世界的各个领域，神学家们的思想和观点也正在改变着。虽然数字化提出的质疑已经成为这一问题的主题，但对技术和人工智能的神学质疑仍然存在就足够了。亚历克斯·卢姆，你有宗教信仰吗？ eologische Zugänge zu Technik und Künstlicher Intelligenz（Alexa，你对宗教有何感想？技术和人工智能的生态学方法），从技术和人工智能 (AI) 角度进行交易有效的神学著作。如果这样做，它就断言神学家应该反思其理论，并在技术话语中做出相应的反应，并确定技术在具体实践中的具体含义。
图形符合LLM：朝向大图模型
大型模型已成为人工智能，尤其是机器学习的最新开创性成就。但是，在图形方面，大型模型没有取得与其他领域相同的成功水平，例如自然语言处理和计算机视觉。为了促进将大型模型推向向前的大型模型，我们提出了一份透视论文，以讨论与开发大图模型1相关的挑战和机会。首先，我们讨论大图模型的所需特征。然后，我们从三个关键角度提出了详细的讨论：表示基础，图形数据和图形模型。在每个类别中，我们提供了最新进步的简要概述，并强调了剩余的挑战以及我们的愿景。最后，我们讨论了大图模型的宝贵应用。我们认为，这种观点可以鼓励对大型图模型进行进一步的调查，最终使我们更靠近人工通用情报（AGI）。据我们所知，我们是第一个全面研究大型图模型的人。
量子符合体育 - 车间报告
根据研讨会内的讨论，邀请了澳大利亚量子和体育社区的广泛澳大利亚和体育社区的成员，以准备量子的应用案例研究。下面的附录中包括一些说明性案例研究。在她的闭幕词中，澳大利亚的首席科学家凯茜·弗利（Cathy Foley）博士强调，在体育运动中开发量子技术是一个展示澳大利亚高科技能力的机会，同时还支持澳大利亚在体育中获得全球认可的成就记录。作为世界领先的体育和科学国家之一，弗利博士说，澳大利亚人应该为这两个领域的进步感到自豪。
LIDAR欺骗符合新代表：能力的改进，破坏的假设和新的攻击策略
为了填补这些关键的研究空白，我们对对象探测器进行了首次大规模测量研究，该研究用9个受欢迎的激光盆进行对象探测器，涵盖了第一和新的生物激光痛，以及3种对5个不同数据集训练的主要对象探测器。为了促进测量值，我们（1）确定了史舍式改进，可显着提高最新的欺骗能力，（2）确定一种新的对象删除攻击，克服了新生物激光射频的最新方法的适用性限制，并且（3）基于我们的测量结果对对象注入和拆卸攻击进行新的数学模型，以基于我们的测量结果进行。通过这项研究，我们能够发现总共15个新颖的发现，包括由于测量角度的新颖性，不仅包括全新的发现，而且还可以直接挑战此问题空间中最新的理解。我们还讨论防御。
空间符合水力：用例和市场...
同时，小型和混合水力发电溶液正在出现，预计将来将在欧洲增长。结合太阳能和风能产生的混合植物可提供可控且灵活的发电，降低传输互连成本，并可以降低与许可证，现场获取和工程学相关的前期成本7。小型工厂有助于减少大型项目的负面社会和环境影响。大型植物的储层导致甲烷排放，人的位移，沉积和干扰流动动力学8。小植物没有这样的水库，因此影响很小。最后，正在考虑其他技术（例如闭环计划或对鱼类友好型涡轮机）与欧盟预期的环境限制相兼容。
法律专业知识与人工智能相遇：对大型语言模型作为智能辅助技术的批判性分析
摘要 本演讲探讨了一种智能辅助 (IA) 方法，通过解决与未经检查的人工智能 (AI) 应用相关的风险，在法律领域利用大型语言模型 (LLM)。我们强调理解人工智能和 IA 之间的区别的重要性，后者涉及人在环的决策过程，这有助于降低风险并确保负责任地使用这种快速发展的技术。以 ChatGPT 和 GPT-4 为主要示例，我们展示了它作为人工智能和 IA 应用程序的双重角色，展示了它在各种法律任务中的多功能性。我们特别关注最近报道的探索，特别是在使用 LLM 解决多项选择题回答、法律推理、案件结果预测和总结等任务方面。我们认为，要完全实现“增强智能”，需要一个推理和知识库组件，使 IA 系统能够有效地支持人类用户的决策过程。
当受大脑启发的 AI 遇到 AGI
通用人工智能 (AGI) 一直是人类的长期目标，其目的是创造出能够执行人类可以做的任何智力任务的机器。为了实现这一目标，AGI 研究人员从人类大脑中汲取灵感，并寻求在智能机器中复制其原理。受大脑启发的人工智能是从这一努力中产生的一个领域，它结合了神经科学、心理学和计算机科学的见解，以开发更高效、更强大的人工智能系统。在本文中，我们从 AGI 的角度全面概述了受大脑启发的人工智能。我们首先介绍受大脑启发的人工智能的最新进展及其与 AGI 的广泛联系。然后，我们介绍人类智能和 AGI 的重要特征（例如，扩展、多模态和推理）。我们讨论了在当前 AI 系统中实现 AGI 的重要技术，例如情境学习和快速调整。我们还从算法和基础设施的角度研究了 AGI 系统的演变。最后，我们探讨了 AGI 的局限性和未来。
传染病流行病学与人工智能的结合
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
当手膜膜遇到皱纹时：视角独立波纹光子晶体
胆固醇液晶（CLC）相。[1] CLC相的最引人注目的特征是由于光的选择性反射，其异常的光旋转功率和结构颜色。[2]结构颜色是光干扰现象的结果，例如由周期性纳米结构引起的Bragg反射和棒状分子的平均折射率。CLC的初始缺口位置可以通过公式λ0= n×p 0表示，其中λ0是初始缺口位置，n是平均折射率，P 0是初始音高长度。[3]自然采用了这种螺旋纳米结构，向花瓣，蝴蝶翅和甲虫的表皮提供各种颜色信息。[4]灵感来自此类天然光子纳米结构，许多研究人员使用光子晶体，等离子体纳米结构和元素制造人造结构颜色。[5]这些天然螺旋纳米结构的实例和人造结构颜色的研究已用于设计具有先进功能的材料，例如在光学传感，伪装和反伪造技术中使用的材料。[6]