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重新思考大型机数据在企业人工智能和分析中的作用
除了挑战之外，领导者对大型机数据的看法也很复杂。大型机系统本身就是一种复杂的技术，虽然它存储着关键数据，但需要付出太多努力或使用过时的技术知识才能充分挖掘其价值。尽管大多数受访者 (76%) 表示他们有指定的大型机专家，但长期以来围绕大型机数据的看法加剧了访问大型机数据的挑战。绝大多数受访者表示，他们发现访问大型机数据和上下文元数据非常困难或有些困难。在接受调查的领导者中，42% 的人表示他们认为将大型机数据与云数据源集成非常具有挑战性。这种普遍的看法使得利用这些数据对于希望快速启动 AI 计划的组织来说是一项艰巨或完全没有吸引力的任务。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
我们需要重新考虑定量科学研究中的钻石开放访问期刊Marc-AndréSimard*，Leigh-Ann Butler **，Juan Pabl
摘要宣布了几项新的钻石开放访问（OA）相关的计划，并创建了全球钻石开放式通道的峰会，Diamond OA现在处于OA运动的最前沿。但是，在研究我们最近的定量科学研究出版物和数据集的同时，我们注意到暂时放弃文章处理费用（APC）是大出版商在其某些期刊上的常用策略。在没有钻石期刊指数的情况下，大多数研究都将钻石期刊的鉴定为不收取APC的黄金期刊的子集。尽管这是一种务实的方法，但我们担心它可能破坏研究对理解我们认为的钻石OA所理解的价值。这封信讨论了对书目计量研究的必要性，以在没有APC的情况下将钻石OA运行如何应用。我们呼吁出版部门在出版成本上更加透明。最终，我们认为，透明度和对NO-APC出版的长期承诺对于Diamond OA成功是必要的，并且在寻求理解模型时，研究界需要应用此标准。关键字：开放访问发布，开放访问，文章处理费用，钻石开放访问，开放科学，在被称为Diamond Open Access（OA）之前，OA的模型不向读者或作者收取世界许多地方的规范，尤其是在拉丁美洲（Alperin＆Fischman，2015年）。这是务实的，以及宣布了几项与钻石OA相关的新举措，例如钻石开放式行动计划，直径和手工艺性OA项目，以及最近在钻石开放式钻石开放式通道上创建的全球峰会，很明显，钻石OA现在已经处于OA运动的最前沿。关于钻石OA的许多兴奋源于一种信念，即它可以根据文章处理费用（APC）来解决作者付费模型中固有的不平等现象。尽管有这种乐观，直到最近，关于钻石OA的吸收，成本，劳动力和影响的数据很少（Bosman等，2021）。因此，越来越多的研究试图理解该模型也就不足为奇了（Becerril等，2021; Bosman等，2021; Khanna等，2022; Simard等，2022; Simard等，2023）。在没有钻石OA期刊指数的情况下，大多数研究（包括我们自己的一些研究）都将钻石OA期刊的识别识别为不收取APC的金OA期刊的一个子集（在任何给定的分析时刻）。
利用生成式人工智能重新思考工业服务
调查参与者被要求说出他们在工业服务背景下实施生成人工智能的总体愿景。总体而言，愿景声明强调将生成人工智能融入工业服务，以提高运营效率、改善客户体验并通过战略性地使用数据来推动创新。公司不仅希望利用人工智能来简化流程和提高生产力，还希望利用人工智能来保持竞争优势并加深客户参与度。
复杂的思维和采用人工智能工具
在接下来的5年中，人工智能（AI）工具有望在人们的生活中变得司空见惯，尤其是在其工作过程中。因此，教育机构对确保学生在其教育计划中获得适当使用该技术相关的能力感到内在责任。但是，学生对将人工智能工具纳入教育过程和未来职业的看法是什么？哪些能力会影响教室中对该技术的更大采用？本文的目的介绍了一项探索性研究的结果，该研究对来自墨西哥一所技术大学的学生的样本人群进行了研究，其中检查了他们对培训和使用人工智能工具为其职业进行培训和使用的开放性。评估了他们对复杂思维及其亚竞争的发展的看法，他们认识到复杂的思维是面临不确定环境变化的宝贵认知技能。该研究的方法包括使用R软件的多元描述性统计分析。结果决定了学生在成就复杂思维能力方面的感知改善与使用AI工具的看法之间的正相关。总而言之，参与者认为使用这些工具是其职业的特征，尽管他们质疑这些知识是否包括在其专业培训中。本文介绍了一些发现，为将来的研究提供了足够的机会。
SOSC1960-L1心理学简介（3个学分）秋季2024课程概述课程描述本课程研究人类思维和行为proc
SOSC1960-L1心理学简介（3个学分）秋季2024课程概述课程描述本课程从心理角度研究了人类的思维和行为过程，并说明了心理见解与社会改善的相关性。它旨在帮助学生获得对心理学作为科学学科的基本理解，并为将来的心理学课程做好准备。预期的学习成果（ILO）在成功完成课程后，您将能够（1）认识到有关人类思想和行为的一些基本科学概念； （2）参考这些概念，分析各种社会环境中的人类绩效和福祉； （3）解释如何进行人类思想和行为的科学研究。教导团队Kevin Tam，Kevintam@ust.hk（讲师）Vivien Pong，vivienpong@ust.hk（TA） *电子邮件将尽快回复。通过电子邮件与我们联系时，请始终将消息的主题行前缀使用课程代码（例如“ SOSC1960 |考试”）。仅使用您的大学电子邮件帐户。告诉我们您在电子邮件中是谁；没有透露身份的电子邮件将不会回复。不要通过画布发送消息。学习活动 *有关评估活动的详细信息可以在单独的文档中找到。*将使用标准引用进行评估；分数和成绩不会在曲线上分配。1。讲座。作为您在本课程中学习的基础，讲座通过各种活动介绍了人类思想和行为的科学。2。3。（ILOS＃1至3） *不会记录讲座。必需和可选读数。所需的读数补充了讲座，并将在考试中涵盖。可选的读数是想要进一步探索感兴趣主题的学生的建议。（ILOS＃1至3） *请参阅下面的类日历以获取读数列表。可以在NOBA项目平台（https://nobaproject.com）或画布上的“可选读数”文件夹中找到读数。参与（5％）。积极参加课堂的活动可以帮助您和您的同龄人更有效地学习。每个讲座都包括一些学习活动，预计您的参与。对于随机选择5次讲座（您将不知道提前哪些讲座），您将被要求完成一些任务并提交您的输出；根据其质量，每个提交的质量将为您的课程成绩贡献0％或1％。（ILOS＃1至＃3）4。研究经验（5％）。对您了解如何进行心理学研究很重要。您可以选择作为参与者参加真正的研究研究，或者在研究研究方面查看视频，然后回答一些问题。（ILO＃3）
重新思考折扣正规化：新的解释，意外后果和增强学习方案的解决方案
在计算最佳策略时使用较短的计划范围的折扣正则化是一个流行的选择，可以避免面对稀疏或嘈杂的数据时过度使用。通常将其解释为脱颖而出或忽略延迟的影响。在本文中，我们证明了折扣正则化的两种替代观点，这些观点暴露了意外后果并激发了新颖的正则化方法。在基于模型的RL中，在较低的折现因子下计划的行为就像先前的，具有更强的州行动对，并具有更多的过渡数据。从数据集中估算过过渡矩阵时，跨州行动对的数据集估算了不均匀的数据集时，这会导致性能。在无模型的RL中，折扣正则化等同于计划使用加权平均贝尔曼更新，在该计划中，代理计划似乎所有州行动对的值都比数据所暗示的更接近。我们的等价定理促使简单的方法通过在本地设置个人状态行动对而不是全球的参数来概括常规ization。我们证明了折扣正则化的失败以及如何使用我们的州行动特定方法在经验示例中使用表格和连续状态空间进行纠正。
第02章计算思维和算法
分解：分解是将复杂问题分解为较小的较小复杂部分。这些问题将接一个地解决，直到解决较大的问题为止。分解很重要，因为分别处理许多不同的步骤，而不是解决一个大问题可以使更快，更开放的解决方案（S），此外，它也可以提高效率，并可以使开发人员以更详细的方式看待问题。抽象：抽象是指仅关注相关和最重要的信息，而忽略了无助于开发的任何细节。忽略无关的特征对于达到所需的解决方案是有益的。模式识别：将问题分解为较小的较小复杂部分，下一步就是查看问题共享的相似之处。每个问题共享的这些相似之处将允许开发人员创建一个适用于许多问题的解决方案。模式识别将
重新思考以任务为导向的对话系统
以任务为导向的对话（TOD）系统是预先设计的，该系统由多个功能模块组成（例如，对话状态跟踪器，对话策略，自然语言生成），无论是管道还是端到端的档案。然而，这种模块化设计不仅在很大程度上依赖于大量的全通知数据，而且还遭受了许多固有的抽签，例如严重的误差积累，较差的概括能力，高定制成本和低容错率。In this paper, we rethink the architecture of the task-oriented di- alogue systems and propose a novel fully zero- shot autonomous TOD agent, named AutoTOD, where all the delicate modules in traditional TOD systems are deprecated and all it needs is a general-purpose instruction-following lan- guage model (e.g.GPT-4）。 Autotod仅利用一个简单的指令模式包含了任务和外部API的描述，并且可以自主决定在每个对话时要做什么，包括询问信息，调用API，汇总API恢复，并纠正先前的错误。 更重要的是，我们提出了一个基于模拟的评估框架，以更好地验证在现实生活中的TOD模型的能力。 在多沃兹和SGD数据集上进行的实验实验表明，Autotod的卓越任务能力和灵活的语言技能。 1GPT-4）。Autotod仅利用一个简单的指令模式包含了任务和外部API的描述，并且可以自主决定在每个对话时要做什么，包括询问信息，调用API，汇总API恢复，并纠正先前的错误。更重要的是，我们提出了一个基于模拟的评估框架，以更好地验证在现实生活中的TOD模型的能力。在多沃兹和SGD数据集上进行的实验实验表明，Autotod的卓越任务能力和灵活的语言技能。1