在气候变化、害虫和病原体蔓延、世界人口不断增长的粮食需求以及农药使用对环境造成巨大影响的背景下,Flors 等人 ( 1 ) 在《科学前沿》上发表的头条文章提出了一种替代的创新理念,即以环保高效的方式利用植物的内在恢复能力来应对这些挑战。这篇及时的文章强调了诱导抗性 (IR) 现象,这是植物对病原体和/或食草动物攻击的免疫反应的一部分。目前,研究人员的主要目标是减少甚至取代合成化学农药的使用,以可持续、生态和经济可行的方式保护生物多样性,并最大限度地减少对土壤和地下水的有害影响。Flors 等人 ( 1 ) 提出,内源性的植物防御机制通常比使用农药等更环保、更高效、更有针对性,从而为未来减少对农药的依赖提供了动力。我们支持作者的想法,并提供我们的观点和一些批判性考虑,希望这将有助于推动这一进程。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
癌症免疫疗法在治疗各种恶性肿瘤方面取得了巨大的进步。成功免疫疗法的最大障碍是癌细胞的免疫抑制肿瘤微环境(TME)和低免疫原性。要成功进行免疫疗法,必须将“冷” TME转换为“热”免疫刺激状态,以激活残留的宿主免疫反应。为此,应损坏TME中的免疫抑制平衡,应诱导免疫原性癌细胞死亡以适当刺激杀死肿瘤的免疫细胞。光动力疗法(PDT)是诱导癌细胞免疫原性死亡(ICD)并破坏免疫限制性肿瘤组织的有效方法。PDT会触发链反应,该链反应将使TME“热”并具有ICD诱导的肿瘤抗原呈现给免疫细胞。原则上,PDT和免疫疗法的战略组合将协同作用,以增强许多棘手的肿瘤的治疗结果。采用纳米载体的新技术是开发出来的,以提供光敏剂和免疫治疗剂对TME有效。新一代纳米医学已开发用于PDT免疫疗法,这将加速临床应用。
抽象可解释的人工智能(XAI)在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链(SC)平台的出现改变了SC相互作用的性质,导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统(DSS)的文献进行彻底分析,并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明(SHAP)技术使用Python机器学习(ML)过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准,以识别XAI和DSS的组成部分,从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力,在线数据集的利用,所检查的变量数量,学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究,强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
●Arichile:巴塔哥尼亚的创新项目。新的电解溶液原型制作(Innowwide Program)●HOASIS:应用于氢行工业(水能食品Nexus)的循环经济。将包括3GW PV设施和2GW电解设施。用于不同应用的氢和氧(氨,采矿迁移率,混合,出口)。●HVALLESUR:开发绿色氢走廊,用于在智利中南部地区进行林木繁重运输以进行林木的重型运输。●绿色氢生产阿根廷的采矿公司的技术和经济研究:
主要技术能力和设施 FRV 是可再生能源领域的先驱,它可以建造、运营、资助和维护使用可再生能源及其清洁能源载体氢能的设施。2019 年,它推出了卓越的 FRV-x 平台,专注于开发与可再生能源相关的创新解决方案,以覆盖难以脱碳的行业,例如移动出行。它还成功地开发了储能系统,目前正在开发高达 100 兆瓦的电池项目。在氢能技术方面,FRV 是 Abdul Latif Jamil 的一部分,该实体专注于提供可持续的移动出行服务,其使命是开发将这些清洁能源引入运输部门的解决方案。FRV 建立了可靠而稳定的合作伙伴关系,允许实施与绿色能源市场相关的市场上具有最佳技术和经济选择的解决方案。对于 FRV 来说,质量是一种差异化价值,在所有情况下都会选择市场上最可靠和最可信的解决方案。
这种超光速曲速引擎的设计正在...about:reader?url=https://academictimes.com/this-design...
保持空气清洁并免受污染。除了确保在(a)健康的生活方式中不允许吸烟外,还不能通过其他形式的烟雾污染空气。例如任何用于传统展示或烹饪/烧烤目的的火灾等。应放置在一个安全的露天场所中,并以良好的通风良好,这样发出的烟雾将被吹离参与该地区的公众和住所,而不是向他们吹来。也可以鼓励公众使用低排放(或低烟)燃料,例如天然气烹饪或烧烤木炭。