XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtoolkits
计算机视觉，机器学习和人工智能的研发工程师 - 生物医学项目OP计算机视觉，机器学习和人工智能的研发工程师 - 生物医学项目OP
计算机科学，电气工程，物理或相关技术领域或同等实践经验的硕士或博士学位。在以下一项或多项中的3年以上编程经验：Python，C/C ++。具有库和工具包的经验丰富的能力经验，例如CUDA，MATPLOTLIB，SCIKIT，OPENCV，TENSORFLOW，PYTORCH…熟悉Linux操作系统。在计算机视觉，机器学习，优化算法基础，数据挖掘或机器智能（人工智能）方面具有3年的经验。内窥镜图像处理，SLAM技术和CT-SCAN分割的经验是一个重要的优势。能够在研究议程上设计和执行。强大的分析和沟通技巧。学习和获取新知识的能力。
认证的数字营销专家 - 战略与计划
除了模块外，我们还提供了一系列其他资源来补充您的知识，使您能够练习技能并进行进一步的自我指导的学习。每个模块的资源包括幻灯片甲板，详细的研究说明，数字营销词汇表以及策划的“奖励内容”列表，其中包括指向一系列工具包，模板，网络研讨会和其他行业相关阅读的链接。大多数模块还包括一组实践练习，以提供额外的机会来练习学习和评估进度。我们建议您为每个3小时模块分配额外的2.5 - 3小时，以促进自我指导的学习，练习和进一步的阅读或学习。
绿色经济：机遇与挑战
虽然“可持续发展”的概念要求发达国家为子孙后代减少对自然资源的消耗，但绿色经济不会带来这样的限制，相反，它将为发达国家可以向发展中国家销售的产品和技术打开一个巨大的市场。在这本书中，作者充分阐述了全球经济面临的不同绿色经济问题。在许多章节中，作者还提供了具体的例子，更清楚地展示了更简单地应用绿色经济的方法和工具包。由于其清晰而系统的方法，这本书对于政策制定者、研究人员、学生、教育工作者以及任何有兴趣进一步了解绿色经济和可持续性的人来说都是宝贵的资源。
教育中的人工智能
• 学校 AI 指导工具包 (Teach AI) – 该工具包旨在帮助教育系统制定指导并制定政策。它包括可针对不同群体定制的学校指导示例和演示文稿。 • 人工智能与教学和学习的未来：见解和建议 (美国教育部、教育技术办公室) – 该报告涵盖了广泛的主题，包括什么是 AI、学生应该学习哪些 AI、AI 如何用于教学以及政策制定策略。 • 将 AI 带入学校：学校领导者提示 (国际教育技术协会) – 这项为学校领导者提供的资源提供了有关 AI 的重要背景、指导性问题以及成功将 AI 带入学校的策略。 • 七个州关于教育 AI 的指导审查 (Digital Promise) – 该资源包括对加利福尼亚州、北卡罗来纳州、俄亥俄州、弗吉尼亚州、华盛顿州和西弗吉尼亚州的 AI 指导文件的审查。审查总结了共同主题，确定了机遇和风险，并就各学区应如何将 AI 纳入教育提出了建议。 • aiEDU 工具包 – 这些工具包是教育工作者与七年级及以上学生一起使用的资源。它们也可用于 AI 的一般介绍。 • AI 驱动的学习环境框架（国家教育和经济中心） – 该资源包括将 AI 融入教育的趋势、基本假设和指导原则的概述。该资源还包括一个框架，其中包含将 AI 融入教育的短期（18-20 个月）和长期战略（2026-2030 年），针对学生、教师、学校、学区和教育系统。 • 塑造学习的未来：AI 在教育 4.0 中的作用（世界经济论坛） – 本报告从全球视角强调了 AI 创造公平学习机会的潜力。它包括对 AI 对教师时间的可能影响的分析。
【转化性研究领域资助（B）】 ...
●概要 自DNA结构被阐明以来，经过约70年的研究，人们已经揭示了DNA复制、分离和遗传的机制。此外，人类基因组计划已经解码了整个人类基因组序列。此外，随着基因组编辑工具包的建立，操纵基因组已成为可能。然而，DNA序列并不是唯一可遗传的信息。真核基因组DNA缠绕组蛋白形成核小体阵列，每个核小体都带有不同的化学修饰。这种模式及其在DNA上的位置（表观基因组）决定了基因组DNA的三维结构，从而调节基因表达。表观基因组信息必须在细胞分裂时得到适当遗传，以维持细胞功能的正常维持。
PMOD人工智能框架（PAI）
基于人工智能 (AI) 的计算机算法已大获成功，现已成为日常生活的一部分。机器学习 (ML) 是人工智能的一个子集，其中人类提供输入数据和预期结果，计算机确定“规则”，并根据这些规则处理数据以接近预期结果。这些“规则”可视为数据的表示。深度学习 (DL) 被视为 ML 的另一个子集，其中有连续的表示层。ML 方法已产生从面部识别到基于网络的语言翻译等各种解决方案。它们还已应用于许多生物医学研究领域。但是，设置和使用 ML 工具包是一项需要大量方法论见解以及专业 IT 专业知识的任务。
记录或操纵昆虫神经元的遗传和病毒方法
用于记录和操纵体内神经元的遗传编码工具的发展极大地提高了我们对神经元活动如何影响行为的理解。最近的进展使得这些工具可用于通常被认为不易被遗传处理的物种。这一进展正在彻底改变神经科学，特别是昆虫神经行为学。这里我们介绍了最新的创新及其在系统发育多样化的昆虫物种中的一些应用。我们讨论了这些方法对基础研究和转化研究的重要性和意义。我们重点介绍用于钙成像、光遗传学和突触沉默的遗传编码和病毒编码工具。最后，我们讨论了用于昆虫行为神经行为学研究的普遍适用、模块化和用户友好的遗传工具包的未来潜在发展。
JKQ：量子计算的JKU工具
使用量子计算机在实际适用性的边缘上，有一个活泼的社区开发用于设计相应量子电路的工具包。这里要解决的许多问题类似于从过去几十年中进行复杂的设计自动化工具的经典领域的设计问题。在本文中，我们提出了JKQ - 在Johannes Kepler University（JKU）Linz开发的量子计算工具集，该工具利用了此设计自动化实验。，我们为量子计算中的许多设计问题提供了互补的方法，例如仿真，编译或验证。在下文中，我们为希望与他们合作的潜在用户以及旨在扩展它们的潜在开发人员提供了介绍工具。
人工智能与数据隐私：平衡紧张关系
虽然 ICO 制定的指南包含大量有用信息，但往往篇幅过长，有时内容重叠，且起草风格不一致。因此，组织可能很难知道从哪里开始，或者各个指南如何组合在一起。但是，去年 11 月，它发布了有关如何更好地使用 AI 的提示（如下所述）。本指南相对较短且内容丰富，使其成为组织更易于访问的起点。ICO 的 AI 风险缓解工具包于去年完成，也旨在为组织提供更实用的支持。这两种新资源还链接到更详细指南的相关部分。除了指南和工具包之外，ICO 的监管沙盒也是 AI 公司的有用资源。
嵌入式系统的机器学习终极指南
对于我们在该领域工作的人，包括卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）的人，这不是很大的启示。 “ du！ 当然可以！”这是许多人已经知道和正在努力的限制的学术证实 TechCrunch以典型的喘不过气来的方式报道，好像是新闻。 显然，记者不知道执行手势识别的许多市售产品（其中包括来自Thalmic Labs的Myo，使用其专有硬件，或其他20个提供SmartWatch工具的其他产品）。 看来，他也完全没有意识到商业上可用的工具包，以识别非常微妙的振动和加速度计，以检测机器条件，以检测噪音，复杂的环境（例如用于工业设备监控的现实AI解决方案），或检测可穿戴设备中的用户活动和环境（消费产品的现实AI）。对于我们在该领域工作的人，包括卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）的人，这不是很大的启示。“ du！当然可以！”这是许多人已经知道和正在努力的限制的学术证实TechCrunch以典型的喘不过气来的方式报道，好像是新闻。显然，记者不知道执行手势识别的许多市售产品（其中包括来自Thalmic Labs的Myo，使用其专有硬件，或其他20个提供SmartWatch工具的其他产品）。看来，他也完全没有意识到商业上可用的工具包，以识别非常微妙的振动和加速度计，以检测机器条件，以检测噪音，复杂的环境（例如用于工业设备监控的现实AI解决方案），或检测可穿戴设备中的用户活动和环境（消费产品的现实AI）。