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探索人工智能生成艺术在 3D 设计基础中的教育潜力：快速工程和创意工作流程案例研究
摘要：人工智能将越来越多地融入艺术实践和创意工作流程中，而即时工程将在这一过程中发挥越来越重要的作用。借助 Midjourney、DALL-E 2 和 Craiyon（以前称为 DALLE-mini）等随时可用的生成式 AI，似乎任何人都可以创作“艺术”，这引发了人们对未来艺术和设计教育必要性的质疑。然而，尽管内容创作的便捷性引起了传统艺术创作界的强烈抗议，但担心广泛采用会取代对艺术和设计原则和基础知识的坚实基础的需求是没有根据的。相反，这些工具应该被视为和采用它们之前的其他照相机械和计算机生成的版本，并利用它们为艺术家提供新的模型来改进他们的工作流程。因此，这里的案例研究建议将 AI 生成艺术用于传统的 3D 设计工作室艺术课程，以确定可能预期的流程变化方式和程度，并确定新技术的潜在好处。因此，学生被提示使用 Craiyon 或 DALLE-2 艺术生成器来收集口头提示，将三个不同的对象组合成一个新版本，然后将其实现为物理三维雕塑和/或模型。
符合 GMP 标准的 iPS 细胞系在用于细胞替代和癌症免疫治疗的一系列新分化工作流程中表现出广泛的可塑性
摘要 基于诱导性多能干细胞 (iPSC) 的细胞治疗应用看起来前景广阔，但同时也充满挑战。良好生产规范 (GMP) 法规在制造 iPSC 及其分化后代时对质量和一致性提出了必要但苛刻的要求。鉴于可用的 GMP iPSC 系稀缺，我们建立了相应的生产工作流程来生成第一组合规细胞库。因此，这些细胞系满足了一套全面的发布规范，例如，显示出较低的总体突变负荷，反映了它们的新生儿来源脐带血。基于这些 iPSC 系，我们还开发了一套与 GMP 兼容的工作流程，能够以大大提高的效率改进基因靶向并定向分化为关键细胞类型：一种用于生成视网膜色素上皮 (RPE) 的新方案具有高度的简单性和效率。源自 iPSC 的间充质基质细胞 (MSC) 表现出出色的扩增能力。完全优化的心肌细胞分化方案的特点是纯度高于 95% 时批次间一致性特别高。最后，我们介绍了一种通用免疫细胞诱导平台，可将 iPSC 转化为多能前体细胞。这些造血前体细胞可以选择性地被刺激成为巨噬细胞、T 细胞或自然杀伤 (NK) 细胞。NK 细胞分化后培养条件的转变会诱导数千倍的扩增，这为以不依赖饲养细胞的方法扩大这种关键细胞类型开辟了前景。综上所述，这些细胞系和改进的操作平台将在细胞治疗和基础研究中具有广泛的用途。
``这就像橡皮鸭会说话''：通过参与式促使研究理解生成的AI辅助数据分析工作流程
基于生成深度学习的最终用户工具，即“生成AI”（在第2.2节中定义）可以大大提高用户分析和了解数据的能力，尤其是那些没有正式专业知识或数据分析中的培训的数据。数据分析工作 - 众所周知，乏味，具有挑战性，容易出错，并且具有很高的专业知识要求。生成的AI在促进数据分析脚本的创作和调试，重新使用分析工作流程，分析脚本的理解，学习和探索方面显着提高了最新技术的状态[58]。用户行为的潜在变化已被描述为生成偏移[58]。生成转移提出了三个变化轴：强化（将应用于现有的工作流程更复杂的自动化），扩展（将自动化更多的工作流程）和加速度（以前成本高昂的工作流程将在其自身自动化时变得更加便宜）。在最终用户数据驱动的感官中，即生成转移的一个重要用户方案，即在某些数据的上下文中进行分析（通常是开放的，定义不明和探索性的）（第2.1节中详细介绍）。最终用户数据驱动的感觉的经典示例包括个人和公司预算，电子表格中的财务建模以及量化的自我[39]活动。不太明显的例子包括旅行计划，或选择访问或电影观看的餐厅。如前所述，生成的AI在数据驱动的感觉中有许多应用。这些涉及定性和定量信息的混合物，以及主观和“客观”迹象；要选择一部电影，人们可能会考虑一个人的偏好和心情，任何同伴的喜好，对预告片的反应，批判性评论和评分，电影持续时间，流派，导演，演员等。它可以建议相关数据集或分析程序，编写数据转换和分析脚本或电子表格公式，帮助调试或重新使用现有脚本，提出主观标准以评估不同的选项，教用户如何应用不熟悉的统计程序或工具，甚至可以帮助用户脱颖而出，以使用户脱颖而出，以帮助用户不适当地造成问题。面对如此广度的应用程序，系统设计师面临的关键问题是范围之一：在何处，通过生成AI来改善数据驱动的感觉的最终用户体验的最大机会和挑战？我们的研究是Sarkar等人首次应用参与式促使Proto-Col的研究。[63]探索生成AI的机会和挑战。参与性促进是研究人员介导的参与介导的参与式的相互作用与广泛的开放式AI系统，例如OpenAI Chatgpt或Microsoft Bing Chat。后者是“广泛”的，因为它们旨在在广泛的工作流程中为援助提供支持。通过研究人员介导的研究，参与者的经验可以基于实际的AI功能，而研究人员将其范围为特定领域（在我们的情况下，是数据驱动的感官）。我们在我们的方法的描述中讨论参与提示的价值（第3节）。我们的研究发现，生成的AI支持数据分析工作 - 通过简化信息来觅食循环中的数据流
用生成AI审查创意原型。通过Patrick Parra Pennefath的生成AI增强创意工作流程。纽约：Apress 202
目前介导过程无疑是由人工智能（AI）确定的阶段。媒体研究的AI时代提出了许多不容易回答的道德，本体论和方法论问题。人机关系问题是这方面最重要的问题之一。在这种关系中，创造力的问题，其本质和本质是许多公众和学术辩论的主题。帕特里克·P·彭纳法（Patrick P.这本书是一项全面的多学科研究，基于以下假设：创造力与AI的性质之间没有矛盾。作者可以使用AI，尤其是生成性AI来支持创作者的创造力，这样做的利弊，并将AI作为人为技术历史上的另一种有用的工具。同时，作者鼓励读者对与AI相关的思想，技巧，技能和应用进行反思性批评，这些思想，技巧，技能和应用在艺术过程中会引起创意人的共鸣。在此过程中，AI的主要作用被确定为“在产生，测试和迭代思想的方法的意义上，原型制作的催化剂”（p。xi）。在介绍本书的目的时，作者说：“在整本书中，您会发现大量的例子，案例研究，活动和外卖，以说明生成AI对原型新兴想法的潜力这些实用资源将帮助您加深对技术的理解，并激发您将其整合到自己的创作过程中”（p。XII）
PGY1药房居住 - Aurora Health Care Metro，Inc。
Informatics药剂师协调员药学学院：伊利诺伊大学 - 芝加哥大学其他培训：PGY1辛辛那提VA医疗中心的PGY1药房住院医师和Aurora Health Care的PGY2药学信息居住； Teaching Certificate from the University of Cincinnati James L. Winkle College of Pharmacy Practice Areas and Specialties: Pharmacy Informatics, Inpatient Medication Build Previous Practice Areas and Positions: Pharmacy Informatics Pharmacist for Ambulatory Clinic Workflows at Cleveland Clinic, Pharmacy Informatics Pharmacist for Investigational Medication Workflows at Mayo Clinic Sites Precepting At: Advocate Health Remote – Willow Information Technology Residency Program Involvement:电子健康记录I学习经验和PGY2 Informatics Residency Rescency Rependics计划
PA PQC NAS：可持续性计划
新雇用教育计划（适用于所有新员工）您将用于新员工的哪些教育工具？__________________________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________________________ How will you incorporate NAS education, workflows, and protocols into hospital new hire education?__________________________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________________________
关于CTM
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能力语句
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阿姆斯特丹建模套件-SCM
您可以使用AMS做什么？•提取精确的材料特性，包括工作功能，光谱，电离电位，带盖等。• Model physical processes based on large scale atomistic simulations of sputtering, etching, and chemical vapor deposition • Study the mechanical properties of materials with automatic workflows for Young's modulus, yield point, Poisson's ratio, and tribology calculations • Discover new materials with M3GNET , the new universal machine learning potential • Create novel ReaxFF or DFTB parameter sets that suits your needs with ParAMS
阿姆斯特丹建模套件
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