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构建有效的 AI 提示，助力小企业成功
● 什么是 AI 提示，我们如何创建它们？ ● 从角色和声音开始 ● 社交媒体和内容创建的 AI 提示 ● 分析和报告的 AI 提示 ● 电子邮件营销活动的 AI 提示 ● 营销策略和规划的 AI 提示 ● 视频脚本的 AI 提示 ● 电子商务产品列表的 AI 提示 ● 创意广告的 AI 提示 ● 库存照片/图像创建的 AI 提示
成功的学生技术费用提案示例
建议为以下五个项目提供资金：纽姆布鲁文化中心——纽姆布鲁文化中心有意扩展其最近升级的两个计算机实验室的学生技术，以包括一个综合的信息技术 (IT) 平台，为学生、职员、教师、利益相关者和访客提供强大的领导和学习环境。新环境将包括以下内容：交互式智能板技术、移动数字讲台、用于音频和视频记录的实时流媒体摄像头以及供学生组织使用的笔记本电脑技术。希望这项新技术将使我们的学生组织、个别学生、教师和工作人员受益，他们定期在纽姆布鲁多功能厅和会议室开会，参加本科课程、特别项目、每周和每两周的会议和会议。多功能厅可容纳 225 人，两个会议室分别可容纳 45 人和 15 人。这项新技术将取代过时的二十世纪设备，大大提高了增强学生编程和新学术计划的可能性。升级大学 Linux 镜像服务器的硬件 - 我们建议升级支持大学 Linux 镜像服务器的服务器硬件。Linux 在校园服务器的很大一部分以及许多学生的台式机和笔记本电脑上运行（作为 Windows 或 MacOS 的替代品）。Linux 镜像服务器提供从快速可靠的位置下载软件（包括操作系统、升级和其他软件）的权限，因为它靠近用户。我们当前的硬件已有 12 年多历史，不再足以处理校园对它的预期负载。新硬件将使我们能够继续向校园社区提供这种宝贵的资源，并扩展以提供我们目前存储空间不足的其他应用程序。音乐技术实验室学院 iMac 替换计算机 - CSPAC 1108 室的音乐技术实验室急需新的替换计算机。当前的 iMac 计算机已有 7 年历史。目前，我们有几台计算机出现故障，如果能找到零件，则需要进行昂贵的维修。资助这项工作不仅将使音乐学院的学生受益，还将使选修音乐课程的非专业学生和每年夏天参加音乐学院夏令营的学生受益。实验室每学期开设两门音乐作曲荣誉研讨会以及几门音乐课程。音乐学院助教每周在实验室工作 20 小时，大学的任何学生都可以在这段时间内使用实验室。音乐技术实验室设有 20 个计算机工作站，配有钢琴键盘、数字音频接口和专业音乐软件。这些硬件和软件将安装在新计算机上。在一个典型的学年里，该实验室有近 800 名马里兰大学学生使用，其他时间还有许多来自大学以外的学生使用。它是克拉丽斯史密斯表演艺术中心唯一的计算机实验室。更换这些计算机的时间将是 2018 年春季学期末。穆斯林学生协会祈祷空间技术 - 自 2004 年以来，科尔菲尔德豪斯一直是马里兰大学穆斯林祈祷空间的所在地。该空间由马里兰大学部门收购
2024-25 学年成功计划
社会情感学习 ● 让教职员工和学生参与“调节区”培训，重点是培养学生的情绪调节工具箱。 ● 实施学校范围内的社区机会，赞扬学生的 SEL，并明确教授情绪调节策略和词汇。 ● 通过学生访谈、教师意见、轶事和观察来监控实现这一目标的进展情况，为原住民和西班牙裔学生提供额外的照顾。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
2025 年 Hanna H. Gray 研究员计划竞赛 成功科学研究提案示例
摘要 mTORC1 蛋白激酶响应各种输入（包括氨基酸）调节细胞生长，这些输入向 Rag GTPases 发出信号，促进 mTORC1 易位到溶酶体表面（其激活位点）。这种途径在许多疾病中失调，包括糖尿病和癌症；然而，我们对氨基酸激活 mTORC1 的机制的理解并不完整。长期以来，一个谜团是氨基酸缺乏时抑制 mTORC1 的成分的身份。作为一名研究生，我推断负调节剂可能会影响 Rags，因为它们在营养感知中起着核心作用。我们对 Rags 进行了免疫沉淀，然后进行质谱分析 (IP/MS)，结果发现了两个相互作用的蛋白质复合物，我们称之为 GATOR1 和 GATOR2。GATOR2 正向调节 mTORC1 并在 GATOR1 上游或与 GATOR1 并行发挥作用，GATOR1 是一种 Rag GTPase 激活蛋白，也是 mTORC1 的关键抑制剂。 GATOR1 成分在癌症中发生突变，可能有助于识别对 mTORC1 抑制有反应的癌症。第二个未解之谜是 mTORC1 上游氨基酸传感器的身份。为了识别假定的传感器，我们对已知的 mTORC1 调节剂进行了广泛的 IP/MS。我们发现 Sestrin2 和 CASTOR1 是与 GATOR2 相互作用的蛋白质，分别起到亮氨酸和精氨酸传感器的作用。Sestrin2 和 CASTOR1 与 GATOR2 结合以抑制 mTORC1，并且在存在氨基酸的情况下这种抑制会得到缓解。重要的是，这些传感器的氨基酸结合能力是 mTORC1 感知氨基酸存在所必需的。总之，这些成分的发现澄清了我们对氨基酸如何向 mTORC1 发出信号的理解，并提供了在疾病状态下调节 mTORC1 活性的目标。
解锁成功：政治与经济的权力博弈
任何国家的成功都不取决于其经济实力，而是取决于该国的政治，因为“金钱是萨拉索塔的豪宅，十年后就会开始倒塌，而权力是屹立数百年的古老石头建筑。”1因此，健全的政治体系是一个国家繁荣的基石。为了证实这一论断，必须深入研究巴基斯坦的案例研究。尽管有论点认为经济实力至关重要，但有证据表明，政治稳定才是最重要的。在巴基斯坦的背景下，政治稳定是该国走向进步的基础。薄弱的机构、政治两极分化和长期不稳定阻碍了经济增长。只有稳定政治体系，巴基斯坦才有可能释放其全部潜力，为发展铺平道路。本文将比较政治和经济稳定的国家的成功，并特别参考巴基斯坦。
您的数字合作伙伴成功！
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引用原始发表的论文（记录的版本）：Bengtsson，A.，Vikstål，P。，Warren，C。等（2020）。提高了
量子计算承诺在许多范围内的指数计算加速度，例如加密，量子模拟和线性代数[1]。即使一台大型，容忍故障的量子计算机仍然有很多年的距离，但在过去的十年中，使用超导电路[2-4]取得了令人印象深刻的进步，导致嘈杂的中间尺度量子（NISQ）ERA [5]。可以预测，NISQ设备应允许“ Quantum-tumpremacy” [6]，也就是说，解决了在合理时间内在古典计算机上棘手的问题。最近通过对随机电路的输出分布进行采样[7]，这是在53 QUIT的处理器上证明的。最突出的NISQ算法是用于组合优化问题的量子近似优化算法（QAOA）[8-10]和用于计算分子能量的变量量子量化量化算法[11-13]。QAOA是一种启发式算法，可以将多项式速度带到量子中编码的特定问题的解决方案