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关于在药品生命周期中使用人工智能 (AI) 的反思论文草案
2 法规 (EU) 2017/745 和法规 (EU) 2017/746 仅适用于人类药物。3 请参阅 MDCG 2019-11 关于法规 (EU) 2017/745 (MDR) 和法规 (EU) 2017/746 (IVDR) 中软件资格和分类的指南 (链接) 以及关于将软件归类为医疗器械的信息图 (链接)
pep web-预测的大脑：无意识的重复，有意识的反射和治疗变化
神经科学表明“重复”是大脑功能的基础。大脑无意识地预测最有可能发生的事情，并在发生事件发生之前，最适合于预期的感觉，最适合预期的运动感知，情感，行为和人际反应。预测使个人可以“提前”准备就绪，因此当事件发生时，反应迅速，平稳地发生。大脑使用过去的学习作为未来期望的指南。由于预测，当前的经验和回应是由过去塑造的。早期的预测可以深入编码和持久。基于过去的预测允许当前更有效的大脑功能，但会导致错误。当没有预测的事情发生时，可以参与意识以监视和纠正情况。但是，如果对这种情况似乎是合理的，那么一个人可能不会注意到错误，并且适应不良的“重复”可能保持不变。作者讨论了预测如何有助于心理防御和转移重复，以及有意识的自我反思如何促进治疗变化。预测的神经科学表明，在某些情况下，分析师的积极参与可能是必要的。作者提出了使用“神经科学解释”的论点。
信息技术范式转变在图书馆建筑中的体现：赫尔辛基颂歌图书馆
自古以来，图书馆就是为社会服务，为公民提供正确信息的机构。藏书是图书馆最重要的元素，它为用户提供知识和科学知识 [1]。直到 20 世纪初，书籍形式的印刷材料在图书馆中占据一定的物理空间，图书管理员提供对这些材料的访问。在这些可以定义为传统图书馆的机构中，“通过图书管理员获取知识的模式”直接影响了图书馆建筑的空间组织和建筑形式。直到同一时期，“以图书管理员为导向的图书馆建筑”都是提供静态建筑形式的官方场所 [2]。20 世纪初，随着向开放式书架系统的过渡，用户能够访问他们想要的书籍
基于机器学习的设计优化，可增强太阳反射的多层多层涂料
多层涂层在半导体，光学镜和能量收集技术中的应用是有希望的，并且成功。在这些中，光镜镜对于被动辐射冷却至关重要。基于在蜗牛和先前研究中观察到的多层辐射冷却系统的基础，这项研究展示了机器学习算法在优化和获得对多层结构的见解方面的效率。由于在生物学上发现的方解石壳中的低空窗口发射率的限制引起的，重点是太阳能反映对于最大程度地提高蜗牛中发现的生物学现象至关重要。在170 nm层厚度下，对方解石的定期多层设计空间的手动搜索指向20μm涂层的最大太阳能反射。为了释放这些多层的全部潜力，我们采用了基于机器学习的进化优化方法 - 一种遗传算法。对20μm涂层的优化大道涂层表明，太阳能反射的显着增强至99.8％。有趣的是，相同的平均层厚度为170 nm，可在20μM周期性和大型方解石多层中提供最大的太阳能反射。对光谱反射的研究表明，层厚度对于调整太阳能反射至关重要。对于小涂层，优先考虑具有较高太阳强度的波长。增加涂层厚度允许包含较厚的层以反映更长的波长，从而导致平均方解石层厚度的趋势增加。进一步探索辐射冷却材料的工作表明，有方解石和硫酸钡由于其折射率对比而与二氧化硅相比，阳光的反射高于二氧化硅。我们使用生物风格设计的发现和见解可以利用现代制造技术的薄涂料来提供卓越的太阳能反射。
对试图从文本挖掘文献食谱中的机器学习材料综合见解的尝试的批判性反映
预测性逆合合成一直是有机化学的长期目标，13 - 16，使用深神网络取得了明显的进步。17,18通过大量的有机反应（例如Scifinder 19和Reaxys）的商业数据库的可用性，这些机器学习成功得到了实现。目前尚不存在20种无机材料合成反应的商业数据库。但是，由于文献中已经有成千上万的成功材料综合报告，因此发表论文的文本挖掘合成食谱可以提供广泛的专家知识来源，以培训机器学习模型，以实现预测性无机材料合成。在2016年至2019年之间，I‡是劳伦斯·伯克利国家实验室Gerbrand Ceder研究小组的博士后研究员，并参加了31 782固体合成食谱的文本挖掘21和35 675基于解决方案的合成食谱22。在这里，我在尝试构建机器学习（ML）模型以从该数据集构建机器学习模型（ML）模型的回顾性帐户。顺便说一句，这个故事遵循Gartner的“炒作周期”，23，它通过（1）技术触发，（2）inded期望的峰值，（3）幻灭谷，（4）启蒙运动的斜坡，以及（5）生产力的平稳。这里的观点是我自己的，不一定是我的合着者在文本挖掘出版物中共享的。在这里，我们首先审查用于构建文本开采食谱数据库的自然语言处理策略。然后，我们根据数据科学的“ 4 Vs”评估了数据集，并表明数据集的数量，品种，真实性和速度的限制。尽管其中一些局限性源于文本挖掘中的技术问题，但我们认为这些局限性主要源于化学家过去如何探索和合成材料的社会，文化和人为偏见。24我们表明，在此文本挖掘数据集上训练的机器学习模型成功地捕获了化学家对材料合成的看法，但并没有对如何最好地合成新颖材料的实质性新的指导见解。另一方面，我们发现该数据集中最有趣的食谱实际上是异常的配方，即在固态合成中违反常规直觉的配方。这些异常的食谱也相对罕见，这意味着它们在uence回归或分类模型中不会显着。通过手动检查一些异常食谱，我们就固态反应的进行方式以及如何选择增强反应动力学和靶材料的选择性的前体提出了一个新的机械假设。这一假设推动了一系列高可见性的后续研究，25 - 28在经验上验证了我们假设的机制，这些机制是从文本开采的文献数据集中收集的。
其创作者的反思：对人工智能的一般公众和专家看法的定性分析
摘要人工智能（AI）的越来越流行可能会导致新的互动和对公众的影响。可以利用对人们对AI的看法的理解来设计和部署AI系统，以满足人类的需求和价值观。，我们对公众的25个人和美国的20名AI专家（美国）进行了半结构化访谈，以评估跨专业知识的AI的看法。定性分析表明，关于人类和伦理的观念对于两组对AI的看法都是至关重要的。人性是被认为是与其他聪明行为者分歧人类的特征的集合，被用来表明对AI特征的信念。伦理是出于对技术在社会中的作用而引起的，并围绕着人的AI观点。一般性公开和专家参与者对AI的看法相似，但表达的信念略有不同。我们讨论了与人类相关的信念和道德联系对人工智能发展和部署的含义。
不完美界面特性对各向同性多层结构反射系数影响的建模和数值研究。
A.Loukkal 1*、M.Lematre 1、M.Bavencoffe 1、M.Lethiecq 1 1 GREMAN UMR 7347，图尔大学，INSA Centre Val de Loire，3 rue de la Chocolaterie，布卢瓦，法国 abderrahmane.loukkal@univ-tours.fr 摘要 微电子行业对于开发用于多层结构健康控制和诊断的无损工具和方法的需求日益增加。这些工具的目的是检测诸如分层、夹杂和微裂纹等问题。本文的目的是研究不完美界面对多层结构中波传播的影响。这种结构类型代表了许多微电子元件的典型架构。这项研究将基于反射系数和导波色散曲线的计算。所研究的结构是各向同性的三层，其中两个金属层通过环氧树脂制成的粘合层粘合在一起。进行了比较，以便从数字上评估粘合层的几种特性对导波行为的影响。此外，还实施了不完美粘弹性界面层模型 [1]，以模拟金属层之间的不同粘附质量。关键词：反射系数；多层；不完美界面；导波；色散曲线；V(z,f) 方法；建模。
ChatGPT 和生成人工智能 (AI) 上的推测未来：教育领域的集体反思
教育景观的集体反思 Aras Bozkurt、肖军红、莎拉·兰伯特、Angelica Pazurek、Helen Crompton、Suzan Koseoglu、Robert Farrow、Melissa Bond、Chrissi Nerantzi、Sarah Honeychurch、Maha Bali、Jon Dron、Kamran Mir、Bonnie Stewart、Eamon Costello、Jon Mason、Christian M. Stracke、Enilda Romero-Hall、 Apostolos Kouttropoulos、Cathy Mae Toquero、Lenandlar Singh、Ahmed Tlili、Kyungmee Lee、Mark Nichols、Ebba Ossiannilsson、Mark Brown、Valerie Irvine、Juliana Elisa Raffaghelli、Gema Santos-Hermosa、Orna Farrell、Taskeen Adam、Ying Li Thong、Sunagul Sani-Bozkurt、Ramesh C. Sharma、 Stefan Hrastinski、Petar Jandrić 摘要：虽然ChatGPT 最近变得非常流行，AI 有着悠久的历史和哲学。本文旨在通过采用推测方法，探索生成式预训练 Transformer (GPT) AI 和潜在未来技术的前景和陷阱。提供了推测性的未来叙述，特别关注教育背景，试图确定新兴主题并讨论它们对 21 世纪教育的影响。从叙述中确定并讨论了（使用）AI 在教育中（AIEd）的承受力和可能的不利影响。有人认为，现在是定义人类与 AI 对教育贡献的最佳时机，因为 AI 可以完成越来越多的教育活动，而这些活动曾经是人类教育者的特权。因此，必须以面向未来的心态重新思考技术和人类教育者在教育中的各自角色。关键词：人工智能（AI）、生成式预训练转换器（GPT）、自然语言处理、教育人工智能（AIEd）、未来教育前景、推测方法
先进星载热发射和反射辐射计 (aster) 概述 - 地球科学和遥感，IEEE 论文集
摘要— 先进星载热辐射和反射辐射计 (ASTER) 是由日本东京国际贸易和工业部 (MITI) 提供的研究设施仪器，将于 1998 年发射到 NASA 的地球观测系统早晨 (EOS-AM1) 平台上。ASTER 在可见近红外 (VNIR) 中有三个光谱波段，在短波红外 (SWIR) 中有三个波段，在热红外 (TIR) 区域有五个波段，地面分辨率分别为 15 米、30 米和 90 米。VNIR 子系统有一个后视波段，用于沿轨道方向的立体观测。由于数据将具有广泛的光谱覆盖范围和相对较高的空间分辨率，我们将能够区分各种表面材料并减少由混合像素导致的一些低分辨率数据中的问题。 ASTER 将首次提供高空间分辨率的轨道多光谱热红外数据以及所有 EOS-AM1 仪器中空间分辨率最高的表面光谱反射温度和发射率数据。ASTER 任务的主要科学目标是提高对发生在地球表面和低层大气上或附近的局部和区域尺度过程的理解，包括地表-大气相互作用。科学调查的具体领域包括：1) 陆地表面气候学；2) 植被和生态系统动态；3) 火山监测；4) 灾害监测；5) 大气
ICH 反思论文 - 提议制定 ICH 指南以推进以患者为中心的药物开发 (PFDD)
1.1. 新的 ICH 指南解决了临床试验中要测量的内容，包括完善患者的重要影响和概念集（列表），以选择或开发适合目的的临床结果评估（COA），这些评估可以展示变化、定义终点和有意义的变化。...................................................................................................................... 6 1.2. 新的 ICH 指南解决了引出或收集患者对特定替代结果或其他特定替代属性的相对可取性或可接受性的评估的方法。............................................................................................................. 7