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peirce和生成ai
作为一个著名的远视哲学家，在1800年代后期，查尔斯·皮尔斯（Charles Peirce）已经转向了人工智能（AI）的主题。在1887年的一篇题为“逻辑机器”的论文中，他写道：“确切地说，可以将一台机器的企业付诸实践，并且必须剩下哪些部分来实现生命的思想，这不是一个问题，并不是没有可以想象的实际重要性”（Peirce 1887：165）。他讨论了英国的威廉·史丹利·杰文斯（William Stanley Jevons）和美国的艾伦·马奎德（Allan Marquand）已经开发的某些机械逻辑机器 - 马奎德（Marquand）是约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的一名学生 - 并指出这些机器需要人类干预才能执行每个推理步骤。因此，他建议，逻辑机器工程师接下来应该尝试开发相当于雅克德织机的推理，该推理执行预先存储且任意复杂的编织模式（Peirce 1887：170）。因此，他优雅地预期了计算机程序的概念，尤其是当Jacquard Loom将其模式存储在打孔卡中时，这直接启发了它们在早期计算机系统中存储程序的用途。此外，肯·凯特纳（Ken Ketner）明显地猜想，皮尔斯（Peirce）是由“和”和“或'gates组成的电子计算机电路设计设计的作者，后来在马奎德（Marquand）的论文中被发现（Ketner等人，1984年）。
Tiago de Paula Peixoto教授
推断和重建复杂网络摘要：网络数据为我们提供了广泛的复杂系统的描述，包括社会动态，人脑，细胞代谢，生态系统，气候动态，流行病扩散，用户行为，文本语料库，信息基础架构等。过去二十年来，几乎所有科学，技术和工业领域的网络数据中都有越来越多的洪水泛滥。是高维，稀疏，构造且通常是大的关系对象，网络数据提出了特定的挑战，需要特殊的分析和方法论框架。尤其是这些属性阻止了我们直接检查大型网络的结构，而要求我们开发生成模型和推理算法来描述它们的大和中尺度结构。此外，引起系统功能行为的成对相互作用通常无法直接访问，因为它们是不可能直接测量的。在这种情况下，我们需要从间接信息中推断或重建隐藏的交互网络。在本演讲中，我回顾了一种基于大规模生成模型和贝叶斯统计推断的全面，原则性和可扩展的方法，可从网络数据中提取科学理解。我将重点介绍模块化结构的原则提取以及从动力学行为中重建网络，从而利用统计物理和信息理论的分析框架。与统计物理学的联系尤其富有成果，因为它揭示了与自旋系统的等效性，包括与可检测性和计算硬度基本限制相关的相变的现象学。
引用Jia C，Qin Y，Han Y，Ding W，Pei Y和Zhao Y（2025）一种有限的采样策略，用于估计小儿造血
Busulfan（BU）是一种用于化学疗法方案的烷基化剂，以及诸如环磷酰胺（CY）和氟甲滨（Flu）的药物，用于造血干细胞移植（HSCT）。由于对儿童全身照射的长期影响的担忧，基于BU的调节方案已被广泛应用于小儿造血干细胞的调节。但是，BU具有狭窄的治疗窗口，其药代动力学特征显示出显着的个体间变异性，这在儿童中尤其明显（Marsit等，2020）。不足的药物暴露与移植衰竭或复发率更高有关，而过度暴露与毒性增加和与移植相关的死亡率增加有关（Bartelink等，2016）。值得注意的是，BU的效率和不良药物反应与其血液浓度的集中时间曲线（AUC）紧密相关，因此通常需要进行治疗药物监测（TDM）以实现个性化药物管理（Rasor等人，Rasor等，2019; Sweiss等，2019; Sweiss等，2020; Bogn。;Bognàret，2022; bogn- et al et a，202 and a，202 al an a e，202 al an a g an，202 and al a a n a e，202 al。有限的采样策略（LSS）是一种使用药代动力学模型来确定最佳采样
Peipei Zhou
r Grants (funded): 2023/07, NSF CCF #2337454 NSF Workshop on Algorithm-Hardware Co- design for Medical Applications (PI), Total: $ 50,000 r Grants (funded): 2023/04, Navy #2328972 Enabling Real-Time Flaw Detection in Laser Powder Bed Fusion Using In-Situ Infrared Monitoring (Co-PI), Total: $ 240,000, My Share: $ 105,708 r Grants (funded): 2022/08, NSF CNS #2213701 Collaborative Research: CCRI: New: A Scalable Hardware and Software Environment Enabling Secure Multi-party Learning (Co-PI), Total: $ 1,600,000, Pitt: $ 480,000, My Share: $ 60,000 r Grants (funded): 2022/08, NSF CCF #2217003 Collaborative Research: PPoSS: LARGE: Co-designing Hardware, Software, and Algorithms to Enable Extreme-Scale Machine Learning Systems (Co-PI), Total: $ 5,000,000, Pitt: $ 1,800,000, My Share: $ 336,000 r Grants (funded): 2022/05, University of Pittsburgh, Provost's Committee Open Educational Resources （OER）Grant（PI），“人工智能硬件设计的OER开发”，5,000美元的R赠款（资助）：2021/12，匹兹堡大学，“纳米结构：纳米结构：杠杆机器学习，用于可扩展的生物塑造的chiral nanostructures的可扩展制造业，
Peirong Liu
奖项 数据科学新星，加州大学圣地亚哥分校、芝加哥大学和斯坦福大学 2024 电子工程与计算机科学新星，麻省理工学院 2024 MICCAI NIH 奖，马拉喀什 2024 MICCAI 旅行奖，利马 2020 IPMI 奖学金，香港 2019 校长奖学金，上海大学（最高荣誉，前 10 名） 2018 国家奖学金，中国教育部（前 1%） 2018 优秀毕业生，中国教育部 2018 宝钢国家奖学金，上海（前 4 名） 2017 美国数学建模竞赛 (MCM) 决赛获胜者（团队负责人，前 0.4%，36/8843） 2017 上海市数学竞赛（数学专业）三等奖 2016 上海大学特等奖学金（前 3%） 2015-2017 上海大学优秀学生奖2015-2017 上海大学公益慈善奖 2015-2016
阿尔茨海默氏症治疗Peizhe
阿尔茨海默氏症治疗Peizhe Yuan（M.D.），瓦兹港科学技术大学Xia li（博士，医学博士）上海精神健康医院的关键要点•脑淋巴系统是大脑清除病理蛋白质的途径，并且在阿尔茨海默氏病的患者中，其清除能力受损。•我们已经开发了一种外科手术，宫颈分流到解开脑淋巴系统（CSULS），旨在增强大脑肾小球系统的排水，并加速病理蛋白质（如大脑中Aβ和TAU）的清除。•初步研究结果表明，CSULS手术改善了患者的认知和反应，减轻了Aβ和TAU蛋白负担，并且是减缓阿尔茨海默氏病进展的一种有希望的方法。•需要开发更严格的证据，以确认CSULS的短期和长期有效性。
研究声明-Siyou pei
研究声明siyou pei |博士学位|加州大学洛杉矶分校sypei@ucla.edu | Sypei.com的研究愿景和贡献目标：线束相互作用，使XR自然，有效地在具有不同的背景和专业知识的用户中。“扩展现实”一词是AR，VR和MR的伞。 XR融合虚拟和真实的信息和经验，为人们提供了与计算资源互动的新机会，不仅影响娱乐的实践，还影响培训，维护，医学，教育，可及性和机器人技术。然而，与XR Technologies可以提供的丰富含量带宽相比，人类和XR之间的相互作用带宽仍然有限，这是由XR中的二维界面和先天3D含量之间的不匹配引起的障碍。为了扩大这种带宽，我的目标是通过人体界面使XR技术自然而有效，具有不同的背景和专业知识。人体本身是一个复杂而精致的系统，经过数百万年的进化，它具有人类基因刻有的巨大隐式知识。通过将身体变成相互作用介质（图1），实施例是将用户对人体的知识转移到看不见的相互作用的关键。为了实现这一目标，我提出了XR的体现相互作用的概念 - 通过实施例将车身转化为XR接口 - 并探索如何设计相互作用的技术并为身体变形的接口设计启用技术。1。塑造XR通过跨科学，工程和界限的跨学科研究，我将通过迭代技术和技术实现我的目标，这些技术和技术互相加强，从而构成了下一代的人类XR相互作用，并创造了一个可以访问所有空间计算的时代。我的研究贡献以两种协同的线条进行展开：①设计角度：我塑造了XR的体现相互作用的范围，从数字实体[手界面，Chi '22▋▋▍▎▍；手指开关，CHI '24]从徒手互动到全体体现[工作气泡，提交给ISS '25；资产'23]，填补了这个新兴领域的知识差距，创建了用于体现互动的元系统，解决了娱乐，教育，人类手机之间的实用挑战，人工互动，工作场所协作和可访问性。②科学与工程学的观点：我开发了非遗产力传感的感应原理和技术[力瞄准器，Uist '22'22▋▍]和触觉人造肌肉皮肤[触觉皮肤，科学进步]，具有用于身体互动和机器人感知的新颖方式的建筑系统。
上皮尔斯水库的太平洋金色菜单
大自然在新加坡17：E 2024038出版日期：2024年4月24日，doi：10.26107/nis-2024-0038©新加坡国立大学生物多样性记录：Peirce Robin上层Peirce Robin的Pacific Golden Plovers W. J. ngam *＆ryututa teo电子邮件：yanrobin@hotmail.com（ *通讯作者），ryutateo@gmail.com推荐引用。ngam RWJ＆teo R（2024）生物多样性记录：上皮尔斯水库的太平洋金色菜单。新加坡的自然，17：e2024038。doi：10.26107/nis-2024-0038受试者：太平洋黄金普洛弗，富尔瓦（Aves：charadriiforms：charadridae）。主题确定为：Robin W. J. Ngam和Yta Teo。地点，日期和时间：上海盗水库新加坡岛； 2024年2月16日；大约1100小时。栖息地：大型开放淡水湖的岩石堤，被次要森林包围，旁边是高尔夫球场。观察者：Robin W. J. Ngam。观察：四个成年太平洋黄金植物群（图1）在非繁殖羽毛中（图2）在储备金的岩石银行上观察到。当新人岛乡村俱乐部高尔夫高尔夫球时，该位置也是Macritchie Public Access Trail的新开放的上层Peirce（图3）。鸟类是从人类徒步旅行者的视野中隐藏的，这是小径景观植物的。这可能为鸟类提供了安全保障，甚至认为它们距离小径只有六米。因此，观察者能够通过植被获得鸟类的特写照片。
人工智能：健康职业教育的机遇与挑战 Nilesh Kumar Mitra 1 , Ebenezer Chitra 2 , Pei Se Wong 3 , Chew Fei Sow 1 , Siti Suriani Binti Abd Razak 4 , Hui Meng Er 3,4 , Vishna Devi Nadarajah 1,4
人工智能 (AI) 是指能够通过应用算法、数据分析和计算来执行需要人类智能的任务的智能计算机系统。简而言之，AI 可以执行通常需要人类智能的认知任务。1 AI 的另一个重要方面是机器学习 (ML)，它可以通过经验学习、适应新输入并做出自主决策。机器学习模型使用大型数据集来识别模式并准确预测结果。这包括通过摄像头和传感器识别物体和面部。2 通过模仿人类智能，AI 可以解决各个领域的复杂问题，从每个应用程序中学习并提供各种解决方案来模仿智能人类行为。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT（聊天生成预训练 Transformer），这是一个使用 OpenAI 的大型语言模型 (LLM) GPT-3 模型创建的高级聊天机器人，并通过监督和强化学习技术进行了细致的微调。 3 GPT-3 具有高级文本生成功能，可用于回答问题、起草电子邮件、撰写文章、创作诗歌、生成代码和翻译语言等任务。尽管 GPT-3（以及改进的 GPT-4）能够理解上下文、做出决策并处理冗长的对话，但教师们的反应喜忧参半，他们期待一种更具吸引力和可理解性的 AI 工具。4 反对者担心缺少参考资料、数据不准确以及科学回答缺乏深度，需要进一步分析。其他人开始接受这种工具，将其用于自己的学术角色，在谨慎行事的同时强调 AI 的重要性。在健康职业教育领域，
Ruan，Peifeng-定量生物医学研究中心Ruan，Peifeng-定量生物医学研究中心
综合多矩分析揭示了与疾病进展相关的新型特发性肺纤维化亚型。呼吸研究。24（1），1-12。•Ren，Yue，Peifeng Ruan，Mark Segal，Mirela Dobre，Jeffrey R. Schelling，Upasana Banerjee，Tariq Shafi，Peter Ganz，Ruth F. Dubin和Cric研究研究人员。2023。评估透析肾衰竭患者的大规模适体蛋白质组学平台。PLOS ONE。 18（12），E0293945。 •Peifeng Ruan和Shuang Wang。 2021。 disnep：一种特异性基因网络增强，以改善优先候选疾病基因的优先级。 生物信息学的简报，22（4），P.BBAA241。 •Peifeng Ruan，Shuang Wang和Hua Liang。 2020。mirpls：一种使用microRNA的癌症亚型的部分线性结构标识符方法。 生物信息学，36（19），pp.4902-4909。 •Peifeng Ruan，Ya Wang，Ronglai Shen和Shuang Wang。 2019。 使用关联信号注释来增强相似性网络融合。 生物信息学，35（19），pp.3718-3726。 •Hailin Huang，Jizi Shangguan，Peifeng Ruan和Hua Liang。 2019。 在高维AFT模型中的双层特征选择，并应用了基因组研究。 遗传学和分子生物学中的统计应用，18（5）。 •Ya Wang，Min Qian，Peifeng Ruan，Andrew E. Teschendorff和Shuang Wang。 2019。 使用加权表观遗传距离的方法检测表观遗传缺陷。 核酸研究，47（1），pp.e6-e6。PLOS ONE。18（12），E0293945。•Peifeng Ruan和Shuang Wang。2021。disnep：一种特异性基因网络增强，以改善优先候选疾病基因的优先级。生物信息学的简报，22（4），P.BBAA241。•Peifeng Ruan，Shuang Wang和Hua Liang。2020。mirpls：一种使用microRNA的癌症亚型的部分线性结构标识符方法。生物信息学，36（19），pp.4902-4909。•Peifeng Ruan，Ya Wang，Ronglai Shen和Shuang Wang。2019。使用关联信号注释来增强相似性网络融合。生物信息学，35（19），pp.3718-3726。•Hailin Huang，Jizi Shangguan，Peifeng Ruan和Hua Liang。2019。在高维AFT模型中的双层特征选择，并应用了基因组研究。遗传学和分子生物学中的统计应用，18（5）。•Ya Wang，Min Qian，Peifeng Ruan，Andrew E. Teschendorff和Shuang Wang。2019。使用加权表观遗传距离的方法检测表观遗传缺陷。核酸研究，47（1），pp.e6-e6。•Peifeng Ruan，Jing Shen，Regina M. Santella，Shuigen Zhou和Shuang Wang。2016。nepic：一种使用均值和方差组合信号进行表观遗传学研究的网络辅助算法。核酸研究，44（16），E134-E134。