XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcollaboration
通过合作实现创新
巴林王国位于阿拉伯湾西岸附近。巴林被誉为阿拉伯湾明珠，拥有 5,000 多年的文明史，从远古时代到稳定繁荣的政府统治下的生机勃勃的现代。尽管人口、土地面积和资源都相对较小，巴林却在短时间内实现了高水平的社会和经济发展。2014 年人类发展指数排名全球第 44 位，过去二十年来一直位列“人类发展指数极高的国家”。巴林的交通网络、国际机场、电信、公共服务、医疗和教育设施均位居世界前列。尽管巴林非常重视本国公民的发展，但该国拥有令人惊叹的多民族混合体，各民族在完全独特的文化中和谐共处。根据美国传统基金会和华尔街日报发布的 2015 年经济自由度指数，巴林是中东和北非地区最自由的经济体，位列世界第十八位。金融、投资和劳动自由度的长期改善令人印象深刻，帮助巴林王国转型为一个具有竞争力的贸易和金融中心，并在各个领域引领该地区。
通过设计，人机协作
1.简介 “人工智能”（AI）的概念最早是在 20 世纪 50 年代提出的，其愿景是让机器表现出类似人类的智能（图灵，1950 年）。自诞生以来，人工智能已经从早期的理论概念发展到基于规则的专家系统，并进一步发展到机器学习和深度学习。最近，我们进入了通用人工智能（AGI）时代，其标志是生成式预训练 Transformer（GPT）等大型语言模型（LLM）的迅速崛起。最先进的人工智能已经解锁了各种应用，尤其是在设计创新中的生成能力方面（Luo，2022 年）。例如，DALL-E 3（Ramesh 等人，2021 年）和 Stable Diffusion（Rombach 等人，2022 年）可以从复杂的文本描述中生成高质量的图像，并已应用于工业设计（Liu 和 Hu，2023 年）。最新的 AI 模型，包括 point-E（Nichol 等人，2022 年）和 Dream Fusion（Lan，2022 年），可以根据文本提示生成三维 (3D) 形状，具有彻底改变工程设计和制造的巨大潜力。ChatGPT（OpenAI，2023 年）等 AGI 模型擅长问答和信息摘要等任务，这些任务已被证明可有效提高概念生成的新颖性和实用性（Filippi 等人，2023 年）。随着人工智能融入劳动力队伍，一场关于人工智能在工作中的作用的争论愈演愈烈。人类和人工智能拥有独特且互补的优势：人类具有创造力、情商、泛化能力和道德决策能力，而人工智能则拥有计算能力，可实现高速可扩展的数据处理，并能够执行重复性和创造性的生成任务。学术界和工业界最近达成的共识表明，将人工智能融入人类团队是一种有望实现变革性成果的战略（Vorobeva 等人，2023 年；Luo，2023 年）。德勤研究院将人类与人工智能之间不断发展的关系分为三个阶段：“替代”，技术使以前由工人完成的任务自动化；“增强”，技术协助工人，赋能变革以实现更大的价值；以及“协作”，即技术和工人共同创新，创造有意义的转变并推动成本、效率和价值的增长（德勤，2020 年）。同样，其他研究人员从三个角度考虑人工智能的社会影响：以技术为中心、以人为中心和以集体智慧为中心，
SDCG-协作协议.pdf
3.1.3 SSE应提供其可再生能源产品，技术专长和行业联系的范围，以支持合作； 3.1.4 SDC应在BMS，节能服务和可持续性策略方面贡献其专业知识，以补充和增强协作。3.1.5当事方将提供合并的可持续性咨询服务，包括绿色建筑认证，低碳认证和其他相关服务，以促进可持续发展策略； 3.1.6当事方应共同努力，以识别和寻求新的市场以及SSE产品和SDC服务的销售和实施机会；
人机协作的互补性
人工智能 (AI) 有可能显著提高人类在各个领域的表现。理想情况下，人类与人工智能之间的协作应产生互补团队绩效 (CTP)，这是他们任何一方都无法单独达到的绩效水平。然而，到目前为止，CTP 很少被观察到，这表明人们对互补性的原理和应用理解不足。因此，我们开发了一个互补性的一般概念，并形式化了其理论潜力以及在决策情况下的实际实现效果。此外，我们将信息和能力不对称确定为互补性的两个主要来源。最后，我们在两项实证研究中说明了每个来源对互补潜力和效果的影响。我们的工作为研究人员提供了决策中人机互补性的全面理论基础，并表明利用这些来源是设计有效的人机协作（即实现 CTP）的可行途径。
合作与职业论坛
SUSANNA AVAGYAN +16505469317 • savagyan@stanford.edu 摘要我是斯坦福大学的生物医学数据科学研究生和研究助理，专攻精准医疗的 AI/ML 方法。我精通 R 和 Python，处理批量、单细胞、空间基因组和临床数据。之前，我是亚美尼亚生物信息学研究所与莱比锡大学合作的 Binder 实验室的初级组长。我的行业经验包括在伦敦的 Vivan Therapeutics 担任数据科学家。我曾为《自然精神分裂症》和《转化癌症研究》上的出版物做出贡献，目前正在《细胞》上修订工作。我通过管理学术计划、专业研讨会和研究指导计划展示了领导能力。经验 斯坦福医学院，纽曼实验室 斯坦福，加利福尼亚州 研究助理，研发 2023 年至今 • 开发了 CytoTRACE 2 工具的 R 和 Python 包 - CytoTRACE 2 是一种根据单细胞 RNA 测序数据预测绝对发育潜力的计算方法。 • 带头对该工具进行针对其他算法（ML、Monocle3、scVelo 等）的基准测试 • 为该工具构建了一个基于 R Shiny 的交互式 Web 应用程序，允许运行预测并可视化/探索内置和用户提供的数据集的结果。 VIVAN THERAPEUTICS 英国伦敦（远程） 数据科学家，研发 2022-2023 • 开发了一个概念验证 ML 模型，根据肿瘤基因变异创建结直肠癌患者亚型，并在动物模型中进行设计并用于优化治疗药物组合。 • 为实验室实验建立了一个统计评估框架，以估计测试药物组合对特定基因型的治疗效果。 • 负责数据科学团队的战略规划、目标设定、任务管理和招聘。 教育 斯坦福医学院，斯坦福，加利福尼亚州 硕士，生物医学数据科学 2023 年至今 预计毕业时间：2025 年 6 月 亚美尼亚美国大学，亚美尼亚埃里温 学士，数据科学（生物信息学轨道） 2018-2022 • 顶点：结直肠癌的分子亚型：个性化诊断的前沿 出版物 • 使用可解释的深度学习绘制健康和疾病中的单细胞发育潜力（2024 年）。正在为 Cell 修订，发表在 biorxiv 上。 • 健康、精神分裂症、躁郁症和重度抑郁症中基因表达的时间变化（2024 年）。发表在《自然精神分裂症》上。 • 用于发现微观组织切片中基因表达景观的空间转录组学浏览器 (2024)。发表于 CIMB。• 使用基于多组学和临床结果数据的 ML/DL 方法对癌症进行亚型分类 (2023)。发表于转化癌症研究技能和语言编程语言：Python | R | SQL | Bash 脚本软件：GitHub | RStudio | Jupyter | BioRender | Jira | Trello | Microsoft Office 软件包：机器学习 | 深度学习 | 统计分析 | 生物信息学分析 | Web 应用生物信息学命令行工具：sra-tools | STAR | kallisto | velocyto | 等云和集群计算：Google Cloud | AWS | sherlock 软技能：领导力 | 项目管理 | 公开演讲语言：英语 | 亚美尼亚语 | 俄语
与Sunway的预见合作
ness Ziona，以色列 - 2024年7月8日 - 远见自主控股有限公司（NASDAQ和TASE：FRSX）（“远见”或“公司”或“公司”），一项自动愿景系统的创新者，是自动化视觉系统的创新者，今天宣布了与Sunway -ai Technology（Sunway -ai Weeconser）的现有协议签署的一致性（Changzhou）的现有协议（自主和无人智能车辆解决方案。根据修正案，该公司的ScaleCam™是一种尖端的立体视觉系统，将纳入Sunway的自主物流和机器人车辆的创新线。该公司于2022年11月16日宣布的这一与Sunway签署的联合开发和供应协议的修正案指出，远见卓识最初将为Sunway的无人驾驶仓库和材料处理车辆，自动咖啡机货车，无线咖啡机以及无线机器人汽车提供高级3D感知系统，以供其自动录制机器人和自动录制机构。这种整合将使Sunaway的无人物流和机器人车能够无缝浏览复杂的环境，从而提高了各种行业和应用程序的后勤操作的效率和安全性。如果Sunway批准了根据其特定要求进行定制的预知型鳞片解决方案，则预计将在2024年底之前提供第一批Scalecam系统。2022年敏捷性新兴市场物流指数根据物流机会和商业基础知识将中国排名中国作为领先的全球物流市场。Sunway的这一成功在很大程度上归因于中国强大的物流基础设施，包括广泛的仓库和存储设施网络，再加上先进的IT服务。此外，根据Modor Intelligence 2023年的一项研究，中国汽车物流市场规模估计为2024年的525.8亿美元，预计到2029年，预计到2029年将达到702.2亿美元，在预测期内以5.96％的复合年增长率增长（2024-20299）。关于Sunway-Ai Technology Sunway-ai技术（Changzhou）有限公司，专注于智能车辆技术和产品的研发，设计，制造和销售。该公司的员工包括中国科学院自动化研究所，Tsinghua汽车研究所，BAIC和中国汽车的技术人员。
EU4Health协作建议 b'' 阿尔茨海默氏病和其他类似疾病的国家行动计划
该文件是乳房扫描-AI（BS-AI）项目的合作提案，重点是使用先进的AI和多模式成像技术彻底改变乳腺癌诊断。它首先是执行摘要，该摘要强调了该项目的目标并与EU4Health计划保持一致。该提案强调提高诊断准确性，减少放射科医生的工作量并促进个性化诊断。它描述了BS-AI的技术框架，包括深度学习模型，转移学习和用于处理复杂医学成像数据的高级融合算法。此外，它讨论了BS-AI与EU4Health计划的一致性，即改善健康安全，支持医疗保健系统并促进创新。该提案还强调了潜在的影响，例如减少误报和负面因素，实现更全面的筛选覆盖范围，并通过诊断工具增强了放射科医生的能力。它解决了未来的方向和挑战，包括在整个欧洲扩大BS-AI，法规合规性以及对持续资金和合作伙伴关系的需求。