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利用人工智能（AI）和开源情报（OSINT）预防冲突：
尽管拉丁美洲和加勒比地区 (LAC) 在过去 20 年里没有发生过国家间武装冲突，但暴力、政变、侵犯人权以及非法武装团体的存在继续对该地区的和平与安全构成重大挑战。随着联合国将注意力集中在为所有人建立一个开放、自由、安全和以人为本的数字化未来，包括最近制定的全球数字契约 (GDC) ，拉丁美洲和加勒比地区的和平建设者正在开拓性地探索如何利用人工智能 (AI) 和开源情报 (OSINT) 以本地化、包容和冲突敏感的方式支持建设和平和预防冲突 1 。 ___________________________________________________________________________
超越东西方的人工智能
摘要：人工智能是指执行、识别或记录情感状态的技术。然而，人工智能不仅仅是一种技术功能，它也是一个社会过程，通过这一过程，文化对情感是什么以及如何产生情感的假设被转化为代码、软件和机械平台的复合体，从而使某些情感模型比其他模型更具可操作性。本文说明了在为机器配备情商的项目中，文化差异的各个方面是如何被纳入和消除的。本文通过比较 20 世纪 90 年代在北大西洋地区出现的情感计算领域和 20 世纪 80 年代在日本发展起来的感性（情感）工程来实现这一点。然后，本文利用这种比较来论证文化概念在人工智能系统的开发和批判中的更多样化应用。
人工智能在预测致病...
病原微生物的抗菌素耐药性 (AMR) 问题已成为全球公共卫生危机，对现代医疗保健系统构成重大威胁。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的出现为该领域带来了革命性的变化。这些先进的计算方法能够处理和分析大规模生物医学数据，从而揭示耐药性发展背后的复杂模式和机制。人工智能技术越来越多地用于根据基因含量和基因组组成预测病原体对各种抗生素的耐药性。本文回顾了人工智能和机器学习在预测病原微生物抗菌素耐药性方面的最新进展。我们首先概述了微生物耐药性的生物学基础及其流行病学研究。随后，我们重点介绍了用于耐药性预测的主要人工智能和机器学习模型，包括但不限于支持向量机、随机森林和深度学习网络。此外，我们探讨了该领域的主要挑战，例如数据可用性、模型可解释性和跨物种耐药性预测。最后，我们通过算法优化、数据集扩展和跨学科协作，探讨微生物耐药性研究的新视角和解决方案。随着人工智能技术的不断进步，未来我们将拥有对抗病原微生物耐药性的最有力武器。
药物研发中的人工智能：最新进展和未来前景
摘要简介：人工智能 (AI) 启发了计算机辅助药物发现。机器学习（尤其是深度学习）在多个科学学科中的广泛应用，以及计算硬件和软件的进步等因素继续推动这一发展。对于人工智能在药物发现中的应用，最初的大部分怀疑已经开始消失，从而使药物化学受益。涵盖的领域：回顾了人工智能在化学信息学中的现状。本文讨论的主题包括定量结构-活性/性质关系和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。强调了当前深度学习应用的优势和局限性，并展望了用于药物发现的下一代人工智能。专家意见：基于深度学习的方法才刚刚开始解决药物发现中的一些基本问题。某些方法上的进步，例如信息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新的机器学习范式，可能会变得很普遍，并有助于解决一些最具挑战性的问题。开放数据共享和模型开发将在利用人工智能推动药物发现方面发挥核心作用。
1. 引入人工智能（AI）技术
考生须知：考生必须尝试回答试卷 A 和 B 部分中的任意两道题目以及 C 部分中的任意十道简短题目。考生只能回答一处题目，并且只能回答一次。除非先前的尝试已被划掉，否则第二次或后续尝试将不予评分。
人工智能辅助手术 - Thomas Ward 的网站
外科手术涉及对组织的物理操作以治疗疾病。几个世纪以来，随着人类知识的增加和新工具的发展，外科手术的效果得到了改善。人工智能 (AI) 被定义为对算法的研究，该算法使机器能够推理和执行诸如解决问题、对象和单词识别、世界状态推理和决策等功能 [1] 。因此，外科手术是 AI 技术的一个自然而又复杂的应用。手术需要外科医生综合来自多个来源的数据来做出决策、识别解剖结构并在快速变化的场景中执行身体任务。在手术室外，外科护理的组成部分包括诊断、术前评估、术后护理、结果评估和外科医生培训（图8.1）。AI 有望提高围手术期护理的质量和效率，改善手术决策，增强人类外科医生的身体能力，并为未来的研究提供许多令人兴奋的机会——尽管并非没有潜在的陷阱和挑战。本章回顾了 AI 在外科手术中的过去、现在和未来应用。
smra3003人工智能与专家系统
课程目标 1.了解人工智能和专家系统的基本概念。2. 提供人工智能所涉及的各种技术和工具的知识。单元 1 简介 简介：历史、人工智能的定义、人类认知过程的模拟、知识搜索权衡、存储知识、语义网络。建模的抽象视图、基础知识。计算逻辑、使用简单逻辑连接词分析复合语句、谓词逻辑、知识组织和操作、知识获取。单元 2 人工智能中的编程和逻辑 LISP 和其他编程语言 - LISP 简介、语法和数值函数、LISP 和 PROLOG 区别、输入输出和局部变量、交互和递归、属性列表和数组替代语言、形式化符号逻辑 - WFRS 的属性、非演绎推理方法。不一致和不确定性 - 真值维护系统、默认推理和封闭世界假设、模型和临时逻辑。单元 3 搜索方法和知识表示 模糊逻辑 - 概念、模糊逻辑简介（带示例）、概率推理、贝叶斯概率推理、Dempstor Shafer 理论、可能世界表示、Ad-Hoc 方法。结构知识：图形、框架和相关结构、面向对象表示 - 对象类、消息和方法、使用 OOPS 程序的模拟示例、OOP 语言。搜索和控制策略 - 概念、搜索问题、统一或 Blined 搜索、搜索 AND – OR 图。