XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System优缺点
最新技术和初步概念要求 - RETINA
介绍了当前通过显示屏或头戴式显示器提供增强现实的方法。其中包括一系列技术，介绍了每种技术应用于 RETINA 概念的优缺点。对列出的各种技术进行了分析，以从人为因素的角度研究每种技术的人体工程学可行性以及风险和益处。还包括在标准和低能见度条件下从控制塔提供 ATC 服务的任务分析，重点关注 RETINA 概念将如何影响它们。本次审查将为 WP2 中要开发的合成视觉系统和概念提出操作要求。
课程描述植物学
基因组学分类，原核基因组的结构和组织。细菌基因的转录调节剂。细菌基因组中的可转座遗传元素。细菌操纵子和操纵片化的演变。岛屿和致病性和抗性的片段。真核基因组的结构和组织。重复和转座元素及其对基因组的影响。染色体中的端粒和亚电体区域。CpG甲基化和基因沉默。 酵母 - 两种杂交系统。 cDNA微阵列。 线粒体基因组的进化和结构。 基因组测序：整个shot弹枪基因组测序。 测序技术：Sanger毛细血管测序，Roche 454（焦磷酸测序），Illumina/Solexa，固体系统。 测序技术的优缺点。 Maxam-Gilbert测序。 ORF和启动子预测。 内含子和外显子预测。 基因注释。 主要基因组数据库。CpG甲基化和基因沉默。酵母 - 两种杂交系统。cDNA微阵列。线粒体基因组的进化和结构。基因组测序：整个shot弹枪基因组测序。测序技术：Sanger毛细血管测序，Roche 454（焦磷酸测序），Illumina/Solexa，固体系统。测序技术的优缺点。Maxam-Gilbert测序。ORF和启动子预测。 内含子和外显子预测。 基因注释。 主要基因组数据库。ORF和启动子预测。内含子和外显子预测。基因注释。主要基因组数据库。
SC 人工智能入门课程标准
IAI.D1.1. 研究先进和新兴技术（例如人工智能代理、扩展现实、物联网 (IoT)、机器学习、机器人技术）IAI.D1.2. 研究将人工智能和机器学习作为决策过程核心组成部分的尖端技术（例如自动驾驶汽车、购买建议、语音识别）IAI.D1.3. 定义并说明大数据的例子（例如从社交媒体或智能手机使用中收集的信息），强调数据隐私影响。IAI.D1.4. 讨论先进和新兴技术随时间推移的优缺点（例如人工智能、虚拟现实和生物识别技术的影响）
IJLIS_09_01_004.pdf
多年来，辅助教学 (AI) 一直用于将计算机系统的功能引入教育过程。如今，人工智能方法已不再用于辅助教学，而是用于开发智能计算机辅助教学 (ICAI) 系统。这是创建计算机化导师的尝试。这些导师会塑造教学技巧以适应个别学生的学习模式。本研究论文基于有关这一新兴主题的文献综述。本文提供了有关人工智能和机器学习的详细信息。以便信息专业人员可以在学术和研究中更好地使用它。本研究论文给出了人工智能和机器学习的优缺点。
黑箱人工智能与信任之间的紧张关系中的医疗信息学
摘要。对于医学信息学家来说，评估基于人工智能的解决方案作为许多传统工具的有前途的替代方案的优缺点变得越来越重要。除了准确性和处理时间等定量标准外，医疗保健提供者通常对解决方案的定性解释感兴趣。可解释的人工智能提供了足够可解释的方法和工具，使不同的利益相关者能够定性地理解其解决方案。其主要目的是深入了解机器学习程序的黑箱机制。我们的目标是通过深入了解核心概念，即：可解释性、可解释性、理解、信任和信心，从医学信息学家的角度推进定性评估人工智能的问题。