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表征材料以了解和增强航空航天和汽车领域绝缘系统的性能
关于合作 交通电气化要求更多地使用高压系统，这对在严苛环境中部署的绝缘材料提出了更高的要求。在此次合作中，aHV 使用其自有设施对各种类型的绝缘系统进行老化处理，包括用于电机和电缆系统的绝缘系统。测试项目包括用高性能聚合物 Kapton（聚酰亚胺）、聚醚醚酮 (PEEK) 和 PAI 绝缘的样品。然后将这些样品与新的、未使用过的和未测试过的样品一起提供给 Royce 作为对照。Royce 利用一系列不同的分析手段对这些未老化和老化样品进行了特性分析，其中包括 X 射线计算机断层扫描、气相色谱-质谱、扫描电子显微镜和摩擦学（硬度测试）。Royce 能够对使用过的和全新的绝缘材料进行详细的分析和比较。结果 Royce 能够准确定位和成像由电气故障引起的故障位置，并进一步能够表征由逐渐的热和电老化引起的降解反应的副产品。作为一家小型企业，aHV 不具备开展这些特性描述活动所需的设施；因此，Royce 能够通过其独特的合作伙伴模式提供全面的访问权限，确保在需要时使用适当的专业知识。aHV 专注于电动汽车绝缘系统的开发、设计和测试——这对于这些系统中使用的电动机、电缆、连接器和电源转换器的开发至关重要。此次合作意味着 aHV 对可用于评估绝缘系统性能的技术有了更深入的了解，并且可以通过 Royce 增强他们向行业合作伙伴提供的服务。
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评论论文代谢组学了解水果成熟、发育和品质背后的代谢调节
传统上，人们使用遗传学方法研究果实的成熟和发育，对协同发生的代谢变化的理解主要集中在少数代谢物上，包括糖、有机酸、细胞壁成分和植物激素。然而，代谢组学的出现和广泛应用使人们对代谢成分有了更深入的了解，这些成分不仅在这一过程中发挥着关键作用，而且影响着果实的感官和营养特性。在这里，我们回顾了对自然变异、突变体、转基因和基因编辑水果的研究如何使我们对这些方面的理解有了很大的提高。我们重点关注番茄等肉质水果，但也回顾了浆果、花托水果和带核水果。最后，我们提供了一个观点，即比较分析和机器学习将如何在未来进一步提高我们对各种代谢物功能重要性的理解。
生物医学开放知识网络利用 AI 的力量来了解人类深层生物学
高级机器学习 (ML) 已成功应用于各种应用。然而，这种机器学习在“语义丰富的领域”中取得的成功要少得多，例如生物医学，其中知识的规范比其他硬科学更抽象、更不稳定。根据人工智能的创始人之一赫伯特·西蒙的说法，这些独特的领域通常缺乏机械规则，异构和深厚的人类领域专业知识的复杂性无法进行统计汇总（Simon 1970）。如果我们要利用数据革命，大数据必须转化为大知识，而知识表示和推理 (KR&R) 代表了实现这一目标的及时和令人兴奋的途径。KR&R 是 AI 的一个领域，其工作旨在通过创建语义相关概念的认知网络来模拟人类学习，在该网络中，上下文和先前的经验决定了知识的产生 (Croitoru et al.2018)。早期开发高级数据管理系统的努力包括 EBI 的 SRS 服务器 (Zdobnov et al.2002) 和 Kleisli (Chung and Wong 1999)，他们在一定程度上预见到了随后几年将出现的数据 (和信息) 洪流，并明确强调需要付出更多努力来满足这一需求。医疗保健费用几乎占美国整个 GDP 的五分之一，影响到每一位美国公民。挖掘大数据中蕴含的智慧的机会（事实上，这是当务之急）已不容忽视。“一刀切”的方法是导致患者治疗失败和费用增加的主要原因。然而，生物医学公共数据和事实知识库在物理、技术和主题上都是相互隔离的，这在尝试将生物医学各个专业领域连接起来时带来了重大挑战。在 NSF 融合加速器奖（Track A）的支持下，我们为我们的生物医学开放知识网络 (OKN) 开发了具体的应用程序，名为可扩展精准医学知识引擎 (SPOKE)，其假设是连接相关信息将促成知识的出现，并促进解决原本无法实现的洞察，以了解疾病、发现药物并主动改善个人健康。最后，通过研究人类专家如何使用 SPOKE，我们向基于大数据的下一代人工智能迈出了一步，超越了基于数据的深度学习 (Langley 2000)。
我的人工智能朋友：社交聊天机器人的用户如何理解他们的人机友谊
对话式人工智能 (AI) 的使用正在增加，例如类人社交聊天机器人。虽然预计会有越来越多的人与社交聊天机器人建立亲密关系，但关于人与人工智能友谊的理论和知识仍然有限。由于与人工智能的友谊可能会改变我们对友谊本身的理解，本研究旨在通过已开发的概念框架探索人与人工智能友谊的含义。我们对与社交聊天机器人 Replika 建立人与人工智能友谊的人进行了 19 次深入访谈，以了解他们如何理解和看待这种友谊，以及它与人类友谊的比较。我们的结果表明，虽然人与人工智能的友谊可能以与人与人友谊类似的方式理解，但聊天机器人的人工智能性质也在多个方面改变了友谊的概念，例如允许根据用户的需求定制更加个性化的友谊。
药品专利布局：从药物发现角度理解专利的新方法
专利在药物发现过程中发挥着至关重要的作用，它为发现提供法律保护并激励对研发的投资。通过识别专利数据资源中的模式，研究人员可以深入了解制药和生物技术行业的市场趋势和优先事项，并提供有关更基本方面的更多观点，例如潜在新药靶点的出现。在本文中，我们使用专利丰富工具 PEMT 来提取、整合和分析罕见病 (RD) 和阿尔茨海默病 (AD) 的专利文献。随后对底层专利格局进行系统回顾，以解读这些疾病的专利趋势和应用。为此，我们讨论了参与 AD 和 RD 药物发现研究的知名组织。这使我们能够从特定组织（制药或大学）的角度了解 AD 和 RD 的重要性。接下来，我们分析专利与单个治疗靶点的历史重点，并将其与市场情景相关联，从而确定疾病的突出靶点。最后，我们借助专利确定了这两种疾病中的药物再利用活动。这项研究发现，现有的再利用药物和适用于适应症领域的新型潜在治疗方法均已实现。该研究证明了专利文献的适用范围已从法律扩展到药物发现、设计和研究，从而为未来的药物发现工作提供了宝贵的资源。
互联网工程的九大见解助我们理解大脑网络通信
哲学家们早已认识到隐喻作为一种开辟新研究途径的工具的价值。通过将大脑视为具有表征目标，计算机隐喻以其各种形式帮助系统神经科学研究各种神经元行为，无论规模大小。在这里，我提倡一个互补的隐喻，即互联网。采用这个隐喻将我们的重点从计算转移到通信，从将神经元信号视为局部表征元素转移到将神经元信号视为传播信息。在此过程中，我们可以利用与互联网强大而高效的路由策略的比较来了解大脑如何应对网络通信的挑战。我列出了九种工程策略，帮助互联网解决与大脑网络面临的路由挑战类似的挑战。互联网隐喻帮助我们将大脑中的神经元活动重新定义为路由的一种表现形式，在系统的不同部分，路由可能更像、更不像或根本不像互联网。我描述了与大脑使用类似互联网的路由策略一致的暗示性证据，并得出结论：即使经验数据不直接暗示类似互联网的路由，这个比喻对于那些研究大脑中网络通信的难题，特别是路由问题的人来说，作为一个参考点是有价值的。
我们应该如何了解亚洲的数字经济？批判性评估和研究议程
是亚洲数字经济的，我们指的是高科技发展，商业和社会转型，以及该地区增长的形态驱动的变化。我们讨论其背景和基础，亚洲的意义以及消除传统业务中历史障碍的贡献。我们评估了新价值链如何改变国家级别在全球制造业中的参与，并注意到有关高科技公司及其经济体的全球价值链的“微笑曲线理论”。要点是，亚洲国家的数字经济涉及通过技术创新，政府的增长政策和数字企业家精神来改进业务流程。我们分析了“数字经济和社会指数”，以及国家，社会和经济的属性，作为构建我们思想的基础。我们考虑数据分析和人工智能，平台经济，数字贸易，金融科技创新以及社会和经济可持续性提示的研究区域。我们鉴于19日大流行，我们进一步强调了新问题。
分析机器学习、机器人和人工智能在数字营销中的作用
本研究基于人工智能、机器学习和机器人技术可能取代身体和认知活动的假设，利用描述性研究技术探索了人工智能 (AI) 在数字营销中的作用。通过对与营销和人工智能相关的各个领域的专业人士的调查，发现人工智能对营销运营有影响，并且未来会产生更大的影响。通过将新的数据驱动方法整合到数字营销策略中，指数级的技术进步为战略优势提供了机会。通过从大量生成的数据中吸取教训，机器学习 (ML) 可以预测未来事件并帮助决策。此功能对企业的战略决策过程具有重大影响并简化了企业战略决策过程。根据研究需求评估，人们对营销人员对 ML 技术的态度和理解以及它们在支持运营和战略管理方面的采用和使用知之甚少。智能机器人和技术是互联网营销的理想选择。每个人都同意这一点。他们可以确定消费者的需求，定制产品，简化内容创建，收集大量数据，并将其应用于业务选择。版权所有 2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。选择和同行评审由 2021 年国际应用研究与工程会议科学委员会负责