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人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目，这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词，以描述一种新兴的跨学科实践形式，该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
植物化学研究及其跨学科应用的当前发展
MMK和SDM Mahila Mahavidyalaya是SDM教育协会下56个机构中唯一的妇女学院，在体现了赋予妇女权能的主要目标时，拥有一个特殊的位置。I am happy to observe that the institution is working hard and smart to fulfill the vision statement “Empowerment of Women to Face the Global Challenges” through building networks with high profile and premier institutions of our country.的确，我感到满意的是，MMK和SDM MMV和IBAB，班加罗尔的谅解备忘录已成功交换，并且该谅解备忘录通过全国会议而活跃起来是其活动之一。我祝贺组织团队和IBAB联合在一起，通过关注一个与自然心脏（即植物科学）接近的主题，以丰富我们的学生和学者。我敢肯定，在暴露于植物化学的证据驱动结果的情况下，观众将以更广泛的视角欣赏这个主题。
多学科研究的新兴视野
本书的诞生源于这样一种认识：当今世界面临的最紧迫挑战本质上是多维的。从气候变化和全球健康危机到技术颠覆和社会不平等，这些复杂问题无法用简单的解决方案解决，需要采取一种整合跨学科观点的整体方法。我们相信，通过拥抱知识的互联性，我们可以打开新的理解视野，为解决我们时代最紧迫的问题铺平道路。《多学科研究的新兴视野》的核心是赞美多样性——无论是书中所代表的学科，还是为其论述做出贡献的学者的声音。通过一系列发人深省的章节，本书试图展示跨学科研究的丰富性和复杂性，强调来自不同背景的学者齐聚一堂应对共同挑战时产生的变革潜力。
确定的父母要求跨学科工程学士学位
经过简短的历史审查，我们将从波浪力学的角度介绍量子理论的基础。这包括对波函数，概率解释，操作员和schrödinger方程的讨论。然后，我们将考虑简单的一维散射和绑定的状态问题。接下来，我们将涵盖从更现代的角度进行量子力学所需的数学基础。我们将回顾矩阵力学和线性代数的必要元素，例如查找特征值和特征向量，计算矩阵的痕迹，并找出矩阵是遗传学还是单位。然后，我们将介绍狄拉克符号和希尔伯特的空间。然后，量子力学的假设将被形式化并用示例进行说明。
多学科研究国际会议...
我们是谁：我们是一个年轻、充满活力的团体，由一群对全球一体化和智慧共享充满热情的科学人士创立。我们的组织源于我们坚信，未来真正成功的研究成果将是那些拥抱日益扁平的科学世界的成果。我们支持并开展新技术的跨学科合作研究。
AI驱动的无人驾驶汽车的多学科概念设计
本文基于人工智能驱动的分析模型，为无人机的多学科概念设计框架提供了一个多学科的概念设计框架。这种方法利用了驱动的分析模型，其中包括空气动力学，结构质量和雷达横截面预测，以将定量数据带到初始设计阶段，从而从各种优化的概念设计中选择了最合适的配置。由于设计优化周期，为以后的设计活动提供了更准确的翼，尾部和机身等关键组件的初始尺寸。同时，生成的结构可以通过设计迭代中的反馈循环实现更合适的设计点选择。因此，除了降低设计成本外，这种方法在整个设计过程中还具有很大的时间优势。
非黑色素瘤皮肤癌（NMSC）多学科护理团队（MDT）
对于诊断为NMSC的患者，例如BCC和CSCC，他们的病例可能需要特定的医疗专业知识，具体取决于癌症的位置，大小和阶段。如果案例已提高，则可能需要各种专业的不同医疗保健专业人员来管理患者疾病。
跨学科方法来理解人工智能......
计算是技术专家的领域的日子早已一去不复返了。我们生活在一个计算技术（尤其是人工智能）渗透到我们日常生活的方方面面的世界，在各种情况下发挥着增强甚至取代人类决策的重要作用。人工智能技术可以通过处理错误模式来适应您孩子的理解水平；人工智能系统可以利用传感器输入的组合来选择和执行汽车的制动动作；具有人工智能功能的网络浏览器可以根据您过去对搜索的观察进行推理，以推荐新地点的新美食。人工智能的创新主要集中在“什么”和“如何”的问题上——例如，用于在网络搜索中查找模式的算法——没有充分关注可能的危害（例如隐私、偏见或操纵），也没有充分考虑这些系统运行的社会背景。在一定程度上，这是由科技行业的激励和力量推动的，在该行业中，更注重产品的重点往往会淹没对潜在危害和错误框架的更广泛的反思性担忧。 1 。但这种对“是什么”和“如何”的关注在很大程度上反映了计算机科学以工程和数学为重点的训练，这种训练强调工具的构建和计算概念的开发。由于这种严格的技术重点以及其在全球范围内的迅速应用，人工智能带来了一系列意想不到的社会技术问题，包括以种族或性别偏见的方式行事的算法、陷入延续不平等的反馈循环，或实现前所未有的行为监控，挑战自由民主社会的基本价值观。
Aayushi国际跨学科研究期刊（AIIRJ）
各国性别之间的差异大于文化之间的差异。在印度和美国，女性企业家认为其企业应产生积极的社会影响的可能性是男性企业家的两倍多：印度为 98% 比 43%，美国为 86% 比 41%（Agrawal，2016 年）。这里的差异不是印度和美国之间的差异，而是男女之间的差异。印度女性在这种信念上更像美国女性（98% 比 86%），而不是印度男性（43%），而印度男性更像美国男性（43% 比 41%）。男女之间的这种巨大差异凸显了性别之间的价值观差异。这也进一步支持了女性在商业中需要考虑动机和道德，例如合作、公平和相互尊重（Orser、Elliot 和 Leck，20110）。西方、印度和普世人类价值观