XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmeets
智能银行与 AI 的交汇点
人类不断发明新机器来提高产量。想想自行车和汽车如何扩大了人类的出行距离和速度，同时彻底改变了体验。这些机器基于车轮和内燃机的通用技术。人工智能 (AI) 是最新的通用技术，它被用来重新定义银行体验和商业经济，就像以前的计算机和互联网一样。可能性无穷无尽，而且已经得到有限的证实。例如，想想人工智能如何彻底改变我们与机器交互的方式——它正在将理解的责任从人类转移到机器。以前，我们必须知道去哪里、点击什么来完成特定任务，而现在你可能只需询问 Google 或 Siri 或 Alexa 即可。这将改变客户采用和体验格局。同样，基于人工智能的机器人可以为您的客户提供上千种小便利，例如一键重复付款，或为您的员工提供上千种小便利，例如创建信用评估备忘录草稿。这些机器人已在银行（例如聊天机器人）和行业（例如机器人吸尘器）的一些常见用例中得到部署。
大脑连接符合储层计算
人工神经网络（ANN）的连通性与在生物神经网络（BNN）中观察到的连通性不同。实际大脑的接线可以帮助改善ANNS体系结构吗？我们可以从ANN中了解哪些网络功能在解决任务时支持大脑中的计算？ANNS的架构是经过精心设计的，在许多最近的绩效改进中具有至关重要的重要性。另一方面，BNNS的出现紧急连接模式。在个人层面上，BNNS的连通性是由大脑发育和可塑性过程引起的，而在物种层面上，进化过程中的自适应重新配置也起着主要作用，可以塑造连通性。近年来已经确定了无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。 计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。 在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究实际大脑连接模式对任务解决方案的潜在计算含义。 我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究实际大脑连接模式对任务解决方案的潜在计算含义。我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。这种方法还使我们能够表明核次间连通模式多样性的重要性，强调了决定神经网络连通性的随机过程的重要性。
脆弱而分裂的欧盟遭遇新冠肺炎疫情
欧盟的大部分成员国都拥有干预经济所需的资源，这引发了人们的担忧，即财力最雄厚的国家可能在欧盟单一市场中获得不公平的优势。新冠肺炎危机非但没有引发相互保护，反而似乎为2008年金融危机后的同样错误铺平了道路。欧洲货币联盟（EMU）解体的离心力似乎已经得到化解，尽管至少目前只是部分化解，而且是在极端情况下。然而，联盟的生存不仅取决于应对疫情造成的严重金融问题，还意味着解决导致其成员国之间分歧加大的长期结构性问题。正如默克尔总理自己所承认的那样，“危机后只让德国独自强大对任何人都没有好处”。1 融合对于使联盟建立在更稳固的基础上以确保其长期可持续性至关重要。为了实现这一目标，应该实施哪些政策和改革？这些政策和改革在经济和政治上是否可行？为了回答这些问题，我们将简要回顾核心和标准普尔之间差距扩大的制度和结构性原因，并阐明三个重大事件：货币联盟的建立、2008 年金融危机和新冠疫情冲击。
癌症纳米医学与免疫疗法相遇
癌症纳米药物在联合免疫疗法中显示出良好的前景，迄今为止主要处于临床前阶段，但也已进入临床试验阶段。将纳米药物与免疫疗法相结合旨在通过增强免疫反应级联中的关键步骤，即抗原释放、抗原处理、抗原呈递和免疫细胞介导的杀伤，来强化癌症免疫循环。联合纳米免疫疗法可以通过三种靶向策略实现，即靶向癌细胞、靶向肿瘤免疫微环境和靶向外周免疫系统。纳米免疫疗法的临床潜力最近在一项 III 期试验中得到证实，该试验将纳米白蛋白紫杉醇 (Abraxane ® ) 与阿替利珠单抗 (Tecentriq ® ) 联合用于治疗晚期三阴性乳腺癌患者。在本文中，除了策略和初步（前）临床成功案例外，我们还讨论了纳米免疫疗法中的几个关键挑战。总体来看，纳米药物与免疫疗法相结合正受到广泛关注，预计其将在临床癌症治疗中发挥越来越重要的作用。
Panomics符合种质
逐级基因分型的摘要已经实现了基因组选择的方法，以提高产量，抗压力和营养价值。越来越多的资源研究正在新兴的资源研究提供1000种和更多的基因型和数百万个SNP，用于涵盖迄今无法访问的遗传遗传变异的一种物种。数据库增长越大，可以使用更好的基因组选择统计方法。但是，对统计学有明显的局限性，但也存在生物学部分。遗传内遗传变异能够解释很大比例的表型，但是表型可塑性的很大一部分也源于环境驱动的转录，转录后，翻译，翻译后，表观遗传和代谢调节。此外，对同一基因的调节可以在不同环境中具有不同的表型输出。因此，要根据可用的基因型变异来解释和理解与环境有关的表型可塑性，我们必须整合进一步的分子水平的分析，反映了从基因到代谢到表型的完整信息流。有趣的是，代谢组学平台已经比NGS平台更具成本效益，并且对于预测营养价值或压力抗性的性能是决定性的。在这里，我们建议在绿色系统生物学框架的未来繁殖策略中提出三个基本支柱：（i）将基因组选择与环境依赖性的综合学分析和深度学习相结合，以提高标志性特征性能的预测准确性； （ii）子内，细胞和亚细胞水平的摇元分辨率提供了有关选定标记的基本功能的信息； （iii）将杂种与基因组编辑和速度育种工具相结合，以加速和增强特征精度育种的大规模功能验证。
可解释的人工智能与说服力的结合 - FBK 杂志
可解释的人工智能旨在构建能够为其决策提供清晰且人类可理解的理由的智能系统。这适用于基于规则和数据驱动的方法。在慢性病管理中，此类系统的用户是遵循严格饮食规则来管理此类疾病的患者。在接收到摄入食物的输入后，系统会进行推理以了解用户是否遵循不健康的行为。接下来，系统必须以清晰有效的方式传达结果，即输出消息必须说服用户遵循正确的饮食规则。在本文中，我们解决了构建此类系统的主要挑战：（i）解释推理不一致的消息的自然语言生成；以及（ii）此类消息在说服用户方面的有效性。结果证明，有说服力的解释能够减少不健康用户的行为。
高通量实验与人工智能的结合
非均相催化中的高通量实验为在可重复条件下生成大型数据集提供了有效的解决方案。从这些数据集中提取知识大多采用统计方法，旨在优化催化剂配方。先进的机器学习方法与高通量实验相结合，具有巨大的潜力，可以加速预测性地发现当前统计实验设计中不存在的新型催化剂配方。本观点描述了从催化剂合成的统计实验设计到应用于催化剂优化的遗传算法，以及最终使用实验数据进行随机森林机器学习以发现新型催化剂的选择性示例。最后，本观点还展望了应用于材料发现实验数据的先进机器学习方法。
自动化与传统在斑点生产商 HANDL TYROL 的结合
每年有 5,000 吨培根从位于奥地利蒂罗尔州海明的 HANDL TYROL GmbH 最先进的生产设施运出。COPA-DATA 的银牌合作伙伴 ematric gmbh 基于 zenon 软件平台实施的整体工厂自动化解决方案能够高效生产传统美食。