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World File Search System内涵
自然语言和人工智能
矛盾的是，自然语言只有对其母语人士来说才是自然的。因此，不同国家的母语人士，甚至是专家，最初（60 年前及以后）都相信任何自然语言处理 - 自然语言处理（NLP） - 都是相当简单和可行的事情。实践表明，大量的语言属性几乎不可能形式化。当我们强调研究语言使用中所体现的认知过程的重要性时，所指的正是这些属性。对此，Kibrik 2020:59文章指出：“语言和言语活动代表着无形的认知系统的主要表现之一。每一个智人代表都会不断大量地产生可以作为研究一般认知过程的数据的材料。”从 NLP 角度来看，最重要的认知现象包括语言的一些关键特性，例如多义性、同音异义性、语义的非离散性、类比（Kazakovskaya、Onipenko 2020）、隐含性、推理性、内涵性、模糊性、融合性、内容表达的“非线性”等。因此，在鲍里索夫 2020:47 的文章中对此指出：“意义的阴影”是“两种意义之间的中间”。因此，正如亚历山德罗夫 2020:37 的文章所指出的那样：“人工智能在许多领域无法与人类竞争”，更不用说（机器）翻译了，尽管它已经朝着积极的方向发展，但还远远没有达到无处不在的程度；查看更多详细信息在 Ryabtsev 的文章 2023 中。因此，现代语言学在这方面的研究与识别潜在的认知结构和过程有关
计算生物学家 - 神经科学药物发现 Talisman Therapeutics Ltd 是一家专注于神经科学的药物发现公司，总部位于英国剑桥
计算生物学家 - 神经科学药物发现 Talisman Therapeutics Ltd 是一家专注于神经科学的药物发现公司，总部位于英国剑桥。凭借其团队的世界一流知识和技能，Talisman 开发并使用专有的神经系统疾病人类干细胞模型，通过内部和外部合作项目推动新型疗法的开发。现在是加入公司的激动人心的时刻，因为我们正在开发和扩大我们的研究组合。我们目前正在招聘一名计算生物学家作为我们不断壮大的团队的高级成员。这是一个充满活力、求知欲强的数据科学家的机会，他将领导在神经退行性和神经炎症的细胞和分子生物学背景下对复杂数据集的分析，支持药物发现项目的实施。理想的候选人将对计算工作充满热情，并具备深入的科学知识，理想情况下包括处理表型筛选的高内涵成像输出的经验。除了领导研究项目的数据分析外，日常任务还包括：作为项目团队的一员，为故障排除和决策做出贡献；为各种项目开发定制算法/分析方法；为其他团队成员提供建议和指导。项目范围广泛，包括新靶标识别和验证、全基因组和小分子疾病修饰筛选，以及探索新疗法的机制生物学。我们正在寻找一位愿意作为经验丰富的团队一员做出贡献的合作团队成员。主要职责领域：
UDC 331.101.262:338.43 JEL 分类：E24、J24、O15 DOI：10.15587/2312-8372.2020.194444 农业经济中的人力资本发展 SEC
研究对象是国民经济农业部门的人力资本。考察科研著作发现，科学家们对于人力资本作为一个经济范畴的本质界定，并未达成共识。尽管理论方法多种多样，但经济农业部门人力资本形成特殊性的问题仍然没有得到充分研究。在解读其本质的方法论上，不同的表现层次和定义的内涵存在着明显的差异。该研究采用了系统方法和结构功能分析、抽象逻辑、专题和图形方法。通过作者的研究，确定了农业经济中人力资本形成的本质及其特征，明确了农业经济中人力资本的作用及其发展因素。本文在总结人力资本在经济中的作用的理论研究的基础上，分析了人力资本在农业经济领域中的地位和发展前景。分析了影响人力资本形成和发展水平的因素。描述了人力资本的功能并提出了提升农村现有人力资本的途径。确定了经济农业部门人力资本的特征，其中主要特征是： - 农业部门人力资本与农村生活方式、农业工作和生活紧密相关； – 社会和职业具有显著的同质性； – 它的使用高度依赖于自然节律和周期； - 农业部门的人力资本在地域上分散显著，与国民经济其他部门的人力资本相比流动性较低； – 由于农村地区生活水平和质量较低等原因，需要在机会有限的情况下进行培养和发展。关键词：人力资本、农业经济、发展因素、农村、劳动力资源。
使用...
摘要目标•本研究旨在调查“互联网 +技术”利用医疗大数据的实际应用，以增强智能医院平台的开发。具体来说，重点是优化患者护理过程，完善医疗数据管理系统以及提高医院环境中的运营效率。方法•在传统的互联网和移动互联网技术的帮助下，我们分析了医院积累的大数据多年，简化了诊断和治疗链接，完善了服务内涵，并提高了诊断前后的患者满意度；在条形码，RFID和5G网络的帮助下，可以监控易于产生的医疗安全事件的链接以提高医疗质量，例如数字手术室系统，建立多学科咨询中心（MDT），基于数字签名的电子医疗记录系统等。;整合人力资源，设备和消耗品，药物，一般用品和金融的现有数据，建立医院ERP系统，介绍BI并实现对收入和成本的动态监控；人工智能技术（例如自然语言处理（NLP）和机器学习）用于提取，清洁，转化和分析大量医院医学信息数据以形成医疗数据平台，这可以帮助医院知识库，以便将医院知识库应用于诊断和治疗，临床研究，临床医学，临床医学，临床医学和其他领域。结果•该研究在三个关键通过对其对患者护理过程，医疗数据管理和医院环境中的整体运营效率进行全面分析来评估这些技术的有效性。
数字经济是否赋能旅游高质量发展？来自中国的理论与实证研究
数字经济如何赋能旅游高质量发展成为学者们共同关注的问题。鉴于此，本研究明确了数字经济赋能旅游高质量发展的理论内涵，研究发现：微观方面，数字经济通过规模经济和马太效应降低平均成本，范围经济满足多样化需求，长尾效应完善供需匹配机制，促进旅游企业效率提升；中观方面，数字经济可通过产业数字化、数字产业化推动旅游产业结构转型升级，通过跨界融合形成新的旅游产业形态和价值链；宏观方面，数字经济可激发市场主体创新能力和灵活性，增加旅游业新的要素投入，提高要素配置效率，促进旅游市场宏观调控。据此，本研究基于2011—2020年中国大陆31个省份的面板数据进行实证检验。研究结果表明：①数字化转型对高质量发展具有正向影响，且各子维度均对高质量发展产生正向影响；②数字化转型对高质量发展的影响呈现异质性，且表现出空间溢出效应。最后，研究得出数字化转型促进高质量发展的有效路径：“推动数字基础设施建设、加快旅游数字化转型、加强融合创新发展、破解旅游企业难题”。
共情伦理人工智能的哲学规范...
摘要 — 为了构建一个符合道德规范的人工智能 (AI)，必须克服两个复杂问题。首先，人类对于什么是道德规范、什么是不道德规范并没有一致的看法。其次，当代人工智能和机器学习方法往往是生硬的工具，要么在预定规则的范围内寻找解决方案，要么模仿行为。符合道德规范的人工智能必须能够推断潜规则、解释细微差别和背景、拥有并能够推断意图，不仅解释其行为，还解释其意图。使用行动主义、符号学、感知符号系统和符号涌现，我们指定一个代理，它不仅可以学习符号之间的任意关系，还可以学习它们在其感觉运动系统的感知状态方面的含义。随后，它可以学习句子的含义，并根据自己的经验推断他人的意图。它具有可塑性意图，因为符号的含义会随着它的学习而改变，并且它的意图以符号形式表示为目标。这样，它可以学习一个概念，即人类群体中大多数人最有可能认为是合乎道德的，然后可以将其用作目标。抽象符号的含义使用原始的多模态感觉运动刺激的感知符号来表达，作为最弱的（与奥卡姆剃刀原则一致）必要和充分概念，从显性定义中学到的内涵定义，从中可以获得所有道德决策的外延定义或类别。因为这些抽象符号对于情况和响应都是相同的，所以在执行或观察动作时使用相同的符号。这类似于人脑中的镜像神经元。镜像符号可以让代理产生同理心，因为它自己的经历与符号相关联，而符号也与另一个代理体验该符号所代表的事物的观察相关联。
未来工厂入门 - 语义学者
摘要：在一个充满活力且快速变化的世界中，客户经常相互冲突的需求不断发展，超出了传统工厂应对现代生产挑战的能力。为了解决这些挑战，已经提出了几种制造模式。其中一些有智能工厂、智能工厂、数字工厂和基于云的工厂等绰号。由于对一般术语缺乏共识，本文使用未来工厂（或未来工厂）一词作为这些范式的集体委婉说法。未来工厂是多种技术、技巧和能力的创造性融合，代表了当前生产能力、模式和实践的重大变化。作者结合半叙述研究方法和滚雪球法，回顾了公开文献，以了解最常见的智能制造范式背后的组织原则，以期开发一个创造性的参考文献，在一个集体通用语言下阐明它们的共同特征和特点，即未来工厂。作为一篇评论文章和参考专著，本文详细介绍了现代工厂及其各种内涵的含义、特点、技术框架和应用。除其他目标外，它还描述了下一代工厂，并概述了指导其结构化开发和部署的参考架构/模型。讨论了三种能够推进未来工厂目标并快速扩大该领域进步的先进通信技术。确定下一代工厂将是数据丰富的环境。其最终价值的实现将取决于利益相关者开发适当基础设施以提取、存储和处理数据以支持决策和流程优化的能力。
vprom：一种新颖的变异自动编码器增强的减少...
减少的订单模型（ROM）在计算时间带来困难的许多工程领域都非常重要。已建立的方法采用基于投影的减少，例如正交分解。该运算符的线性性质的限制通常是通过局部还原子空间库来解决的，该库需要众多本地ROM来解决参数依赖性。我们的工作试图定义参数输入和减少基础之间的更广泛的映射，以实现生成建模的目的。我们建议使用变分自动编码器（VAE）代替典型使用的聚类或互插操作，以推断基本向量，称为模式，该模式近似于任何和每个参数输入状态的模型响应的流形。衍生的ROM仍然依赖于投影库，该投影库是基于全订单模型模拟而构建的，从而保留了刻痕的物理内涵。但是，它另外利用了系数的矩阵，该矩阵将每个局部样品响应和动力学与参数输入域之间的全局现象相关联。VAE方案用于近似任何输入状态的这些系数。这种耦合导致高精油的低阶表示，这特别适合模型依赖性或激发性状导致动态行为跨越多个响应制度的问题。对VAE表示的概率处理允许在还原碱基上进行不确定性定量，然后可以将其传播到ROM响应中。在具有磁滞和多参数依赖性的开放式仿真基准和以非线性材料行为和模型不确定性为特征的大型风力涡轮机塔上，在开放式仿真基准上进行了验证。
看到曙光——实时可视化蛋白质翻译
新的靶点空间 通过靶向 mRNA 来调节蛋白质表达已经是药物开发中一种经过验证的方法，如基于 RNAi 的疗法所示。然而，这些药物不是小分子，这严重限制了它们作为治疗策略的使用。用小分子靶向 mRNA 二级结构是一个新兴领域，但用小分子结合 mRNA 的治疗效果尚未得到验证。此外，这种方法无法实现组织选择性，因为此类药物会与目标 mRNA 在其表达的任何地方结合。Slonim 解释说，他的团队已经开发了一个使用荧光标记的转移 RNA (tRNA) 的高内涵筛选平台。tRNA 通过将特定氨基酸按照 mRNA 上的代码运输到将氨基酸链接到蛋白质的核糖体中发挥重要作用。“我们的想法是将荧光颜色附着在 tRNA 上，并将其转染到细胞中。当一对标记的 tRNA 最终位于核糖体上时，它会产生 FRET 信号，使我们能够实时看到蛋白质翻译的光，”他说。为了实现这一目标，该团队纯化并用荧光标签标记了人类所有 tRNA（46 种同工受体）（图 1）。他们设计了两个完整的 tRNA 库：一个标记有能量供体，另一个标记有能量受体（红色和绿色）。“这是产生 FRET 信号的绝佳机会。核糖体将两个 tRNA 放在一起，卸下氨基酸并构建蛋白质链。这是一个可重复的事件，发生在每个核糖体、每个细胞中——它可能是自然界中存在的最可重复的事件。我们可以在看起来像夜晚银河系的图像中看到这一现象，”他说。
人工智能技术与工程应用
人工智能技术与工程应用 李秀全1 蒋红玲2 1 中国科技发展战略研究院科技预测与评估研究所，北京 100038 2 中国航天科技集团公司物联网技术应用研究所，北京 100094 摘要 ─ 人工智能（AI）经历了 60 年的发展，技术日趋成熟，正在走向广泛的应用和产业化。本文对人工智能技术与工程应用的内涵和演进进行了综述。本文对人工智能技术体系的四层框架进行了总结，以帮助读者了解人工智能家族。近年来，人工智能技术的工程应用取得了显著进展，例如在故障诊断、医学工程、石油工业和航空航天工业中的应用。通过介绍人工智能技术的最新进展，可以帮助工程和科学领域的研究人员了解如何应用人工智能技术解决各自研究领域的应用相关问题。索引术语─人工智能（AI）、工程应用、技术框架。一、引言 人工智能（AI）起源于计算机科学，现在已成为许多不同领域的快速发展的主题。人工智能这个术语最早是由 John McCarthy 等人在 1956 年的达特茅斯会议上提出的，最初受到图灵测试 [1] 的启发。由于 AI 最初是指创造“人形”机器，希望它具有像人类一样的感知和认知能力，并在复杂环境中采取行动。然而，智能的定义还比较模糊，人工智能还没有形成统一的定义。一般认为，人工智能是研究计算机模拟人类某些智能行为（如感知、学习、推理、交流、行动等）的过程的学科。[2, 3]。事实上，由于技术的限制，上述总体目标还远未实现。目前，人工智能的目标主要集中于训练机器去做人类可以做的事情，甚至