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撤回：第六种技术范式框架下俄罗斯创新产业发展的前景
在目前的工业发展阶段，我们见证了从第五种技术范式到第六种技术范式的过渡。在这些条件下，我们将考虑俄罗斯工业发展的前景，这取决于创新发展的方向和范围。首先，有必要简要定义“技术范式”一词，并描述工业发展的历史方面，某些趋势是先前技术范式的基础。该领域的研究人员确定了某些阶段、技术范式/方式。“技术范式”是一个完整的“技术耦合产业综合体，代表了其运作动态中的再生循环”[1]。SY Glazyev 对该术语的定义如下：“技术范式，技术耦合产业的整体综合体”[2]。通常，技术方式的更替需要社会和制度体系的相应变化，这不仅可以缓解社会紧张，而且还有助于大规模引入新型技术、匹配的消费和生活方式”[1]。
实用主义是弥合学术前途差距的质量管理研究范式
1。引言研究范式是基本的和关键的，但自然科学和社会科学中的学者通常会忽略。学者在社会科学方面的研究设计作品主要基于定性，定量或使用定性和定量方法的方法论层面，也称为混合方法方法（Harrits，2011）。研究不应从方法上进行研究，而是方法论选择应该对学者的哲学态度造成影响，并与所研究现象保持一致（Holden and Lynch，2004; Mills et al。，2006年；苏格兰，2012年）。回应上述论点，Panda and Gupta（2014）指出，本体论和认识论立场应充当学者在塑造他们的研究过程中的指导原则，并随后采用适当的方法论方法来产生和维持研究中有效和相关的知识。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
pelaifraçãoDO矩阵AO Psychodelic Paradigm
本文概述了贝蒂·艾斯纳（Betty Eisner）提出的针对矩阵概念的概念疗法，并建议将概念纳入迷幻范式中，作为对迷幻经历的分析和关心的轴心。为此，本文在迷幻领域中进行了族谱，设置和矩阵的概念，并提出对矩阵的解释，并用上下文，集合和集体环境和外部文本的概念表达出来，作为逃避异性控制的某些东西，以突出其在关键和创造性的范围内，以弥补其范围的范围。
CA23104 Water4Reuse：将水重用纳入循环经济范式
1。环境工程：环境影响，生命周期评估2。计算机和信息科学：数据策划，数据挖掘和数据库处理的理论方面3.经济学和商业：可持续性4。电气工程，电子工程，信息工程：开发科学计算，数据处理，模拟和建模工具5。社会学：社会结构，不平等，社会流动性，社会排斥，收入分配，贫困
氧化石墨烯及其在生物医学应用中的衍生物的危险范式：对免疫相容性的见识
随着纳米技术和创新材料的进步，氧化石墨烯纳米颗粒（GONP）由于其独特的物理化学特征而引起了多种类型的纳米材料的关注。但是，科学和工业层面的用法也引起了他们与生物系统毒理学相互作用的关注。理解这些相互作用对于制定针对成员在生物医学和环境技术等各个领域的应用指南和建议至关重要。本综述提供了与多个细胞系有关的生物学过程的重要见解和深入分析，包括人类全血培养物，树突状细胞，巨噬细胞和多个癌细胞系。在这项工作中强调了氧化石墨烯纳米颗粒与免疫系统之间的复杂相互作用，这揭示了一系列免疫毒性后果，例如炎症，免疫抑制，免疫抑制，过度敏感性，自身免疫性，自身免疫性和细胞不当。此外，还针对小鼠和斑马鱼等体内模型强调了免疫毒性作用，洞察纳米颗粒的细胞毒性。这项研究为研究人员，政策制定者和工业家提供了宝贵的评论，以了解和利用成生者的有益应用，并对人类健康和环境进行控制。
生成人工智能与技术官僚范式
国际会议的目的是研究人工智能 (AI) 快速和广泛发展带来的好处和问题，特别关注生成人工智能 (GenAI)。该基金会旨在促进以道德和可持续的方式使用人工智能，造福人类和环境，克服技术官僚范式。会议将分析人工智能的伦理和社会影响，以及为建设技术服务人类和地球的未来而采取的实际解决方案。教皇方济各的训导已经广泛讨论了人工智能这一主题，是本次国际会议的参考点。教皇定于 6 月 14 日在 G7 会议上的讲话将涉及此类技术，会议将予以考虑。
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
生成的AI作为知识管理范式变化的来源
2022年11月的Chatgpt推出，彻底改变了生成人工智能的可访问性，从而实现了对话性互动。经过数百万人的影响，其对管理的影响已成为辩论的主题。在数字革命中，生成人工智能具有变革性的潜力，可以自动化任务，提供新颖的商品和服务，并产生宝贵的见解。但是，在数字化转型的背景下，出现了诸如数据质量，人类监督和道德考虑之类的挑战。本研究采用定性研究方法来检查当前对生成人工智能的理解，并预测其对组织内知识管理的影响。通过在行业专家之间进行调查，本文旨在为生成人工智能的整合及其对知识管理范式的影响提供宝贵的见解。关键字：知识管理，生成AI，CHATGPT，数字化转型，信息赛和通信技术
从抗体 - 药物缀合物的范式中脱颖而出
1。Mudd GE和Al。J但化学2022; 65：1437–14347。2。rigby m和al。2022; 21：1747–1756。3。镇定c和al。J Clin Oncol2023; 41（6_supples）：a44。Bennett G和Al。 2020; 19：19：1385–1 5。 km mahalingaiah和al。 ther pharmacol 2019：200：110–125。 6。 tc padua和al。 Urol Oncol 2022; 40：413–423。 7。 美国Pharma。 padrev®Pi，2023。 8。 建造Inc. Tivdak Pi，2021。 9。 SEATLE GENETICS，INC。PI ADCETRIS，2023年。 10。Genentech。 Polivy Pi，2019年。 11。 MP Choules和Al。 J Pharmacokin Pharmacody。 2023; 1-12。 12。 rl野兽和al。 Pharmacol有毒。 2021 Jun 15; 421：15534。Bennett G和Al。2020; 19：19：1385–15。km mahalingaiah和al。ther pharmacol2019：200：110–125。6。tc padua和al。Urol Oncol2022; 40：413–423。7。美国Pharma。 padrev®Pi，2023。 8。 建造Inc. Tivdak Pi，2021。 9。 SEATLE GENETICS，INC。PI ADCETRIS，2023年。 10。Genentech。 Polivy Pi，2019年。 11。 MP Choules和Al。 J Pharmacokin Pharmacody。 2023; 1-12。 12。 rl野兽和al。 Pharmacol有毒。 2021 Jun 15; 421：15534。美国Pharma。padrev®Pi，2023。8。建造Inc. Tivdak Pi，2021。9。SEATLE GENETICS，INC。PI ADCETRIS，2023年。10。Genentech。Polivy Pi，2019年。11。MP Choules和Al。J Pharmacokin Pharmacody。 2023; 1-12。 12。 rl野兽和al。 Pharmacol有毒。 2021 Jun 15; 421：15534。J Pharmacokin Pharmacody。2023; 1-12。12。rl野兽和al。Pharmacol有毒。2021 Jun 15; 421：15534。