XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不断涌现
合成生物学先进的天然产物发现
摘要：多种细菌、真菌和植物均可产生具有生物活性的次级代谢产物，即天然产物。随着DNA测序技术和生物信息学的快速发展，大量可能的生物合成基因簇被报道。然而，迄今为止发现的天然产物数量有限，因为大多数生物合成基因簇在常规实验室条件下不表达或表达水平极低。随着合成生物学的快速发展，先进的基因组挖掘和工程策略不断涌现，为天然产物的发现提供了新的机会。本文讨论了近年来可加速天然产物发现的设计、构建、测试和学习（DBTL）周期的研究进展，并展望了未来研究方向的趋势和关键挑战。
人工智能价值链中“隐形工人”的作用
过去十年，人工智能 (AI) 系统或工具在一系列任务或职业中不断涌现。人工智能系统的开发需要一个迭代的价值链过程，涉及不同阶段：数据收集和注释、分析和模型开发以及数据验证，然后这些阶段形成一个循环。由于需要人类判断，工人是这个过程（人机循环）不可或缺的一部分。本政策简报探讨了这些工人的特点、他们的工作条件以及他们执行的任务内容。它展示了人工智能发展的这一过程如何破坏实现体面劳动（可持续发展目标 8）的进展。政策简报最后呼吁负责任和合乎道德的人工智能发展过程，并强调人工智能供应链中需要披露劳动力，以确保所有人都有体面的工作条件。
人工智能和机器人系统
我从上学的时候就对技术科学很感兴趣。我知道我想进入工程系，但我对方向的选择感到怀疑。招生委员会详细地向我介绍了现有的领域。我喜欢我选择的那个。完成学士学位后，我毫不怀疑继续在地方法院学习这个领域的决定。我选择了“管理流程智能化和优化”专业，因为它很有意义。技术每天都在不断涌现。我们的老师帮助我了解控制系统的创新和历史。另一个重要的事实是，我们的系是空间技术学院的一部分。例如，在中央机械制造厂飞行控制中心进行了实践培训，在那里我们学习了航天器的驾驶和自动化。这次经历向我们展示了一个开放的方向。世界正在积极发展，而人民友谊大学成功地与时俱进。
数字版 - CERN Courier
从 2010 年 3 月的第一次 3.5 TeV 碰撞到今年早些时候首次长时间关闭，LHc 已经经历了三年的性能提升。本期将介绍 LHC 在首次长时间运行期间成功运行的幕后原因。可靠的低温系统和坚固、精密的系统可防止存储在光束和磁铁中的巨大能量不受控制地损失，从而使机器能够进行大量碰撞，从而导致人们期待已久的希格斯玻色子的发现。与此同时，LHc 实验的结果不断涌现，包括 CMS 和 LHCb 观察到 B 介子中极为罕见的衰变 - 这是最近夏季会议的亮点之一。要订阅新问题提醒，请访问：http://cerncourier.com/cws/sign-up。
GaAs 功率放大器 - CTT 目录 2017
商用和军用系统将继续在整个电磁频谱范围内发展。二十年来，联邦政府对雷达频段 L 至 Ku 的频谱要求证实了这一要求的必要性。采用 GaN 器件的固态功率放大器具有五到十倍的功率处理能力，是此类应用的理想选择，使其成为目前使用 TWT 的系统中合适的替代品。尽管 GaN 技术在这些应用中的使用正在增长，但 CTT 的 GaAs 功率放大器继续在低功率低压系统以及要求高线性度的系统应用中提供特定优势 - GaAs 具有长期的可靠性、低成本、广泛可用性和出色的整体性能记录。不断涌现的应用程序的性质依赖于数字技术的进步所带来的复杂性
人工智能的演进及其在工业和商业中的应用可能性
人工智能作为一个独立的研究领域，目前正在经历蓬勃发展——机器学习和硬件的新方法不断涌现和改进，所取得的成果改变了社会生活。机器翻译、手写识别、语音识别正在改变我们的现实。使用这些技术制造无人驾驶汽车、语音助手和其他设备的工作正在积极进行中。本文探讨了人工智能发展的历史背景，评估了将其引入网络游戏的可能性，作为测试机器学习新方法的安全有效平台。推广此类项目可以提高开发公司的声誉，确保增加用户对其他产品的信心，并通过有效的营销策略在视频游戏迷中引起重大的公众共鸣，为开发者带来经济利润。关键词：人工智能、网络游戏、机器学习、神经网络、模式识别。
大型强子对撞机 (LHC) 的幕后花絮 - CERN 文档服务器
从 2010 年 3 月首次发生 3.5 TeV 碰撞，到今年早些时候首次长期关闭，LHc 经过三年的性能提升。本期杂志将带您了解 LHC 在首次长期运行中成功运行的幕后原因。可靠的低温系统和坚固耐用的精密系统可防止存储在光束和磁铁中的巨大能量不受控制地损失，从而使该机器能够进行大量碰撞，从而发现了人们期待已久的希格斯玻色子。与此同时，LHc 实验的结果不断涌现，包括 CMS 和 LHCb 观测到极为罕见的 B 介子衰变——这是最近几届夏季会议的亮点之一。如需订阅新期刊提醒，请访问：http://cerncourier.com/cws/sign-up。
释放医疗数据的潜力：人工智能如何优化强大的战略资产
如今，医疗机构管理着海量的数据源，而且新的数据源类型不断涌现。这些数据源往往是孤立的，很难从中获取有意义的价值。医院每年产生约 50PB 的数据，包括临床记录、实验室测试、医学图像、传感器读数、基因组学、运营和财务数据等。目前，约有 97% 的数据未被使用，其代价是什么？2 幸运的是，这种情况正在改变，因为科技公司开发了工具和策略来协助医疗数据的集成和管理，以及医院内不同部门和电子系统之间的互操作性，以及与其他医疗服务提供商的交换。在许多情况下，数据量如此之大，系统如此分散，以至于解决问题的第一步仅仅是了解和规划出其特定数据需求的复杂性。
COVID-19 疫苗信息
由于正在进行的研究和事件，本疫苗信息表中包含的信息正在不断涌现和迅速发展，并且由于每个患者的需求各不相同，因此需要由从业者进行专业判断和解读。 ASHP 提供此信息是为了帮助从业者更好地了解 COVID-19 疫苗测试的当前状态。 ASHP 已尽合理努力确保所提供信息的准确性和适当性。但是，请任何阅读此信息的读者注意，ASHP 对信息的时效性、任何错误或遗漏以及/或因将信息用于任何目的而产生的任何后果概不负责。请任何阅读本文档的读者注意，ASHP 不对本疫苗信息表中包含的信息的准确性和适当性作出任何明示或暗示的陈述、保证或担保，并且对其使用的结果或后果不承担任何责任。