BIA创造了“ Deep Biotech”一词,以捕捉在此生物技术领域工作的公司。本报告旨在通过工程生物学来阐明一些创新的公司,以积极破坏现代社会依赖的环保行业。五个案例研究展示了创新的深层生物技术公司如何利用生物学来保护农作物并帮助确保粮食安全,在不需要化石燃料的情况下创造能源,从酶中制造纺织品和包装,而不是有害的石化或资源密集的棉花或资源密集型棉花,在没有养殖肉类动物的情况下培养肉类动物,并开发糖果,以使糖果变成塑料化学量。,这些公司今天正在创造创新,这将构成我们明天的经济的骨干。
在此之前,杰里科论坛 (Jericho Forum) 在 2004 年的工作中提出了去边界化的概念,该概念侧重于限制基于网络位置的隐性信任,以及在大型网络段上依赖单一静态防御的局限性。去边界化的概念逐渐演变和完善,成为更大的零信任概念,后来由 Forrester Research 首席分析师 John Kindervag 于 2010 年提出。零信任随后成为描述各种网络安全解决方案的术语,这些解决方案将安全性从基于网络位置的隐性信任转移到专注于根据每个交易评估信任。国防部已开始从静态的、基于网络的边界转向基于“永不信任,始终验证”的零信任原则的安全策略。
学院和医院。摘要人工智能 (AI) 是约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 于 1955 年提出的一个术语,指的是机器获取知识并将其应用于执行一系列认知任务的能力,例如语言处理、推理、学习和决策,本质上是模仿人类行为。机器学习 (ML) 是亚瑟·塞缪尔 (Arthur Samuel) 于 1959 年创造的一个术语,是人工智能的一个子集,它使系统能够自主学习并从经验中改进,而无需明确编程。ML 有助于开发可以访问数据并自主学习的计算机程序。将 AI 组件整合到成像机中可以减轻工作量并提高效率。儿童牙科受益于人工智能的各种应用,本文概述了这些应用。关键词:人工智能;ML;深度学习;儿童牙科
1955 年,约翰·麦卡锡(John McCarthy,美国达特茅斯学院)在 1956 年达特茅斯夏季研究项目的提案中创造了人工智能(AI)一词(Clarke,2019 年)。在提案中,AI 基于这样的假设:“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述,以至于可以让机器对其进行模拟”(McCarthy 等人,2006 年)。从最广泛的意义上讲,AI 被定义为为执行最初由人类执行的任务而开发的信息处理模型(Skilton & Hovsepian,2017 年)或用于执行需要认知的过程的算法和计算机软件系统的总和(Cross & Lucas,2019 年)。世界银行(2018)将其定义为实时收集、分析和处理大数据并最终识别模式、做出决策以及从数据和经验中学习的计算机系统。
2021-2022 年,人们对元宇宙概念的兴趣激增,部分原因是 Facebook 决定将自己更名为“Meta”。这个词是由科幻作家尼尔·斯蒂芬森 (Neal Stephenson) 于 1992 年在他的小说《雪崩》中创造的。用今天的话来说,元宇宙是计算机生成的网络扩展现实或 XR 的领域,这个缩写涵盖了增强现实、混合现实和虚拟现实 (AR、MR 和 VR) 的所有方面。目前,元宇宙通常由某种程度上沉浸式的 XR 空间组成,其中人类和自动化实体之间会发生交互。有些是与人们在电脑和手机上安装的增强现实应用程序的日常互动。有些是在游戏或幻想世界中更具沉浸感的领域发生的互动。有些发生在复制现实环境的“镜像世界”中。
“量子物理学”这一术语由马克斯·普朗克于 1931 年创造。从那时起,量子物理学极大地丰富了我们对原子的理解并改变了现代生活,推动了计算机、智能手机和医疗设备等产品的突破性进步。目前在量子信息科学与技术 (QIST) 领域工作的研究人员和开发人员正在利用量子特性和行为来极大地扩展或创造全新的计算、传感和通信功能。QIST 有可能通过以下发展改变我们的技术格局:用于生物技术和国防的新型传感器;下一代定位、导航和计时系统;通过量子信息理论理解材料、化学甚至重力的新方法;用于机器学习和优化的新算法;以及包括抗量子密码学在内的新型网络安全系统。
尽管已经出现了抗体-药物偶联物等生物制剂 [2,5],但分子医学的未来仍依赖于小分子效应物的识别和验证 [1-4]。事实上,特定的药物-靶标结合和参与仍然是调节和治疗疾病的标志。生物活性物质很少针对特定靶标进行选择性结合,而是通过所谓的多药理学或网络药理学 [8,9] 与其他几种相关或不相关的大分子 [6,7] 相互作用。虽然在某些情况下,例如癌症,希望利用调节大量靶标(理想情况下属于不同的信号通路 [10])的疗法的潜力,但一般来说,多药理学是不受欢迎的,因为它是药物不良反应的罪魁祸首 [11,12]。因此,了解与化学物质的功效和责任相关的靶标和脱靶的事实对于最大限度地发挥效益和减少开发流程中的损耗至关重要。