XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System假设生成
药物研发中的人工智能驱动假设生成
我们的早期制药客户希望分析来自同一领域的多模态数据类型的数据集，以便通过 AI 算法识别新的生物标记和药物靶标。这种方法可能会减少对各种临床试验的需求，从而为客户创造战略优势。但他们缺乏测试假设所需的内部编程能力。
![[3] 描述与对话人工智能](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7c86aa22bfef59b2ab539b2f12d4997f245270f1.png)
[3] 描述与对话人工智能
基于实验内容理解的模型以通用掩码语言模型为目标函数，通过对微调后的模型提供提示来生成假设，从专利数据中创建了10万条与因果关系相关的假设生成数据，并准备了假设生成所需的数据，聘请语言能力强的标注人员为1万条专利数据构建了标注标准，对选定的专利进行了300余次标注。
VMware Private AI – 隐私和安全最佳实践
本节将深入探讨 CIA 三元组，并探索 Private AI 解决方案的特性和功能，该解决方案有助于保护基于模型的 AI 应用程序，同时研究整个开发流程中的安全注意事项。在本文档中，我们将使用具有 LLM 和检索增强生成 (RAG) 架构的假设生成式 AI 应用程序作为示例，以说明安全最佳实践的重要性。此应用程序可以代表各种实际用例，例如与内部文档交互的聊天机器人或分析金融交易的欺诈检测系统。通过研究这个假设的架构，我们可以探索潜在的安全风险并展示强大的安全措施如何缓解这些风险。
通过“下一代人工智能与机器人核心的综合技术开发”相关的AI导入加速模块大赛，研究AI技术的普及及人才培养方法
【研发项目2】扩大人工智能技术应用范围的研究与开发发展基础技术，加速人工智能技术发展并实现早日社会应用。 【研发分项②-1】加速人工智能技术引入的技术开发将人工智能模块引入现场所需时间缩短为传统时间的十分之一的技术。 【研发分项②-2】支持假设生成的人工智能技术开发实现生成、评估和提出先进假设（如发现新的KPI）的管理模拟系统的基础技术。 【研发分项②-3】支持工作决策的人工智能技术 将制造现场熟练工人的隐性知识显性化，开发支持非熟练工人的技术。
人为因素工程简介.pdf
决策的定义 184 经典决策理论 185 规范决策模型 185 描述决策模型 187 启发式和偏见 189 信息处理框架 189 启发式的使用 192 获取和使用线索的启发式 192 假设生成中的启发式 193 假设评估和选择中的启发式 194 行动选择中的启发式和偏见 195 自然决策 196 基于技能、规则和知识的任务绩效 198 自然决策的其他观点 200 现实世界决策的综合模型 202 改进人类决策 204 重新设计以支持绩效 205 培训 205 决策辅助 207 问题解决 211 问题解决的特征 212 问题解决中的错误和偏见212
精神病学中的人工智能
6800$5< 人工智能 (AI) 已成为包括精神病学在内的各个领域的强大工具。本文探讨了 AI 在精神疾病诊断、治疗和理解方面的潜力。我们深入探讨了 AI 在精神病学中的作用，讨论了它的应用、挑战和未来方向。我们探讨了分类、假设生成和预测等 AI 技术如何在精神病学中使用，特别关注精神疾病的检测和预测。我们还讨论了在精神病学中实施 AI 的伦理考虑和挑战，并展望了 AI 在该领域的未来。本文强调了 AI 在增进我们对精神疾病的理解、改善患者护理和推动精神病学研究创新方面的潜力。然而，它也强调了需要建立健全的道德框架和严格的数据保护措施，以确保在精神病学中负责任和有效地使用 AI。
人工智能对化学发现逻辑的解释权衡
摘要：解释是精确科学的一个基本目标。除了当代对“描述”、“分类”和“预测”的考虑之外，我们经常在人工智能 (AI) 在化学假设生成中的蓬勃发展的应用中看到这些术语。除了描述“世界上的事物”之外，这些应用程序还可以从理论或拓扑描述符中进行准确的数值属性计算。这种关联为化学发现的逻辑提供了一个有趣的例子：这些归纳主导的尝试是否表明化学家如何将研究问题问题化？在本文中，我提出了一个关于当前化学发现背景的新视角。我讨论了如何将化学中数据驱动的统计预测解释为生成化学理论的准逻辑过程，超越了有机化学和理论化学的经典例子。通过我对科学解释的形式模型的立场，我展示了人工智能的曙光如何为科学探索的解释能力提供新颖的见解。
人工智能与科学
自动化人工智能系统将以人机共存系统的形式实施，执行假设生成和验证的闭环。该人工智能系统有望成为尖端研究的有力工具。例如，在生命科学和医学领域，这样的人工智能系统将能够快速开发新病毒的疫苗，并快速发现安全有效的药物。材料科学领域的另一个人工智能系统将能够自动设计和优化具有所需功能的材料及其合成方法。它还将被许多科学家用来测试他们自己的工作假设，并寻找超越他们认知偏见的新假设。此外，人工智能系统在许多科学领域的系统化和传播将提高日本的研发能力水平。除了促进人工智能系统平台技术的研发外，政府还需要开发能够自由使用人工智能、大数据技术和机器人技术的人力资源和组织，创建数据共享框架，并培育社区。在本提案中，我们提出了以下三个方面的推广方法。
利用 CRISPR/Cas9 系统进行再生医学中的疾病建模和干细胞免疫工程
CRISPR/Cas 系统是流行的基因组编辑工具，属于一类可编程核酸酶，并在再生医学领域取得了巨大进展。我们在此概述了特征明确的 II 型 CRISPR 系统的结构和分子框架，以及旨在促进实验设计的几种计算工具。使用 CRISPR 工具生成疾病模型推动了对疾病状况的分子方面的研究，包括揭示免疫排斥的分子基础。主要组织相容性复合体-人类白细胞抗原 (HLA) 基因阻碍了再生医学的发展，这对细胞或组织移植构成了重大障碍。基于 CRISPR 的进展，包括最近的临床试验，我们假设生成通用供体免疫工程干细胞现在是应对多种疾病状况的现实方法。2020 作者。由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creative- commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。