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科学论文十年回顾（2014-2023）
摘要：自 2018 年以来，学术界对新闻业人工智能的兴趣日益高涨。通过对 2014 年至 2023 年的文献进行系统回顾，本研究讨论了该领域研究的发展以及人工智能如何改变新闻业。旨在通过对学术论文的回顾和对被引用次数最多的文章的定性分析，了解人工智能对新闻业的影响。本研究结合了：对从 Web of Science 和 Scopus 中提取的科学文章进行系统回顾（n = 699）以及对引用次数超过 50 次的文章进行分类内容分析的定性方法（n = 59）。结果（n = 699）突出了阿姆斯特丹大学和圣地亚哥德孔波斯特拉大学的作者的突出地位。美国的作者数量最多：261 人分布在 99 家机构。分类内容分析（n = 59）显示，研究重点关注记者的工作等问题，因为人工智能正在用重复和单调的任务取代记者，这引发了有关记者角色的若干问题。研究结果显示了计算方法的兴起，凸显了人工智能在研究中的普遍性，而这在以前的研究中尚未被探索过。伦理、监管和新闻教育在研究中仍然没有得到充分讨论。
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Institute概述Ifakara Health Institute（IHI）是非洲领先的研究组织，在开发，测试和验证健康创新方面具有良好的记录。在研究，培训和服务的核心战略任务下，该研究所的工作涵盖了广泛的范围，涵盖了生物医学和生态科学，干预研究，健康系统研究，服务提供和政策翻译。立场总结Ifakara Health Institute正在寻找研究人员或研究科学家，以实习生的身份加入该团队，并受到了疟疾地图集项目（MAP）DARES SALAAM NODE的指导，这是一个基于非洲的地图的区域办公室，用于响应不断增长的国家 /地区对国家 /地区的领导能力和改善国家计划的需求，并为国家 /地区的领域提供了不断增长的技术支持，并提高了国家的技术支持，并提高了国家 /地区的技术支持，并促进了REMINGER，REM diment and Inallive and Inally dimand and rypegry and Rypegry and and Regunpiration and Ry ry dimpand and ry ry ry dimport和R.建模者和机构。
科学家的公开信：氢汽车风险使巴黎奥运会的绿色信誉脱轨
4。氢车不是可行的净零解决方案。由于燃料的成本很高，燃料的可用性差，因此氢汽车的销售正在迅速下降。BEV的BEV比世界上的氢车高1000倍，消费者绝大多数选择BEV作为更引人注目的选择。随着高燃料成本，高昂的维持氢能设备的高昂成本以及缺乏氢供应，有限的氢加油基础设施已开始迅速收缩。在加利福尼亚，英国和丹麦就是这种情况。电动汽车充电基础设施在每个国家都更容易获得，消费者能够在家中或在数千个公共收费地点为其车辆充电。在奥林匹克运动会上积极促进氢车辆的后果将不可避免地延迟BEV的推出，从而损害了能量过渡的进度。
有效合成了富含硫硫的化合物...
对形成碳键的新方法的探索，导致结构新颖的桥接化合物的合成对科学界而言至关重要。许多桥接化合物是众所周知的天然产物和生物活性支架的部分结构，并且也是许多反应中的剂量[1]（图1）。桥接分子的结构唯一性，例如它们的设计，异常对齐和诱人的化学反应，具有较小的桥梁群体鼓励我们检查其独特的有机，猜想和光谱研究[2]。设计一种连贯的策略来访问桥接化合物的综合策略的令人震惊的综合挑战，该化合物具有非保障的热力学稳定性，在合成化学家中产生了好奇心[3]。在桥位的杂原位的紧张的杂循环部分的合成是一项迷人的合成工作，由于兴高采烈以及许多有用的特性，与碳环糖化合物相比，由于兴高采烈以及许多有用的特性，它一直在获得大量的cur现利息[4]。在1928年，奥托·迪尔斯（Otto Diels）教授和他的学生库尔特·奥尔德（Kurt Alder）报告了关于合成的[4Þ2]环加成反应的开创性工作
科学家的公开信：氢汽车风险使巴黎奥运会的绿色信誉脱轨
4。氢车不是可行的净零解决方案。由于燃料的成本很高，燃料的可用性差，因此氢汽车的销售正在迅速下降。BEV的BEV比世界上的氢车高1000倍，消费者绝大多数选择BEV作为更引人注目的选择。随着高燃料成本，高昂的维持氢能设备的高昂成本以及缺乏氢供应，有限的氢加油基础设施已开始迅速收缩。在加利福尼亚，英国和丹麦就是这种情况。电动汽车充电基础设施在每个国家都更容易获得，消费者能够在家中或在数千个公共收费地点为其车辆充电。在奥林匹克运动会上积极促进氢车辆的后果将不可避免地延迟BEV的推出，从而损害了能量过渡的进度。
通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
Cryorl：加固学习启用有效的冷冻EM数据收集
单粒子冷冻电子显微镜（Cryo-EM）已成为主流结构生物学技术之一，因为它具有确定动态生物分子的高分辨率结构的能力。但是，冷冻EM数据获取仍然是昂贵且劳动力密集的，需要大量的专业知识。结构生物学家需要一种更高效，更客观的方法来在有限的时间范围内收集最佳数据。我们将Cryo-EM数据收集任务制定为这项工作中的优化问题。目标是最大化指定期间拍摄的好图像的总数。我们表明，强化学习是一种有效的方法来计划低温EM数据收集，并成功导航异质的低温EM网格。我们开发的AP-PRACH，CRYORL，在类似设置下的数据收集的平均用户表现出了更好的表现。