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AI驱动的UI：为数据管道自动化UI创建...
Sonika darshan摘要夫人摘要通过在用户界面（UI）设计中包括AI，建立管道的数据安排或生成洞察力的方式发生了巨大变化。从历史上看，需要大量时间，产品规范经验和实验来开发适当的UI，以实现数据简化应用程序的性质。UI自动化将机器学习，深度学习以及NLP以及自动生成，自动优化和自动refine a UI聪明地融合。通过了解用户交互并估算用户如何交互，AI还有助于减少构建用户界面所消耗的时间。这有助于更好地利用数据工程师分析师的时间和精力。他们不必花时间创建界面或设计一个界面；相反，他们可以分析并从转换的数据中获得更好的见解。此外，在AI的帮助下进行自我创建UI可改善可访问性和用户体验，因为它允许更改布局和其他元素以适合用户的偏好和要求。此外，在UI自动化中使用AI会产生数据可视化和解释的准确性和有效性。最新的高级AI系统能够分类，数据分析，数据挖掘，模式的识别以及易于理解的报告和仪表板的创建，而无需任何人类援助。这确保提供的见解是正确的格式，可用于查看，适合做出决策。1。简介1.1。本文还揭示了诸如AI辅助原型，实时UI自定义和智能用户交互建模等方法，这些方法解释了自动化如何更改用于数据处理应用程序的UI设计。我们通过对在UI设计中使用AI的实际情况及其为有关公司解决的问题进行的研究支持了这一论点。这些结论值得将来研究AI在创建有效UI方面的作用以增强产出的自动化，个性化和矩阵解释。关键字：人工智能，用户界面设计，数据管道，自动化，数据处理，AI驱动的UI，数据可视化。众所周知，对数据处理和可视化的需求不断增长，近年来，信息技术的使用导致信息生产大大增加。组织和部门（例如公司，研究组织和政府）在决策中利用结构化和非结构化数据，提高运营效率并确定趋势。[1-3]，但是在许多情况下，原始数据可能很难理解和分析；因此，需要使用强大的数据处理管道来帮助管理信息。处理这些数据系统的一些最关键的组件是将用户和这些复杂系统链接的UIS不同的UI，为数据导航提供了便捷和引人入胜的接口。如果系统或应用程序的流量，美学和导航很差，则数据流量有多好。很少可以是
甲虫外骨骼和导电聚合物创建新型的光调节材料
（a）Anomala albopilosa的Elytron的反射和透射光学显微照片。（b）Anomala albopilosa的Elytron的透射光学显微照片。（c）左圆极化光板下方的Anomala albopilosa的金属绿色反射。（d）在右圆极化光板下没有反射。（E）左圆极化光板下方的金属紫色反射。（f）在右圆极化光板下没有反射。（g）左右圆形偏振板下的照片，L + R表示左右极化器的重叠。信用：下一材料（2025）。doi：10.1016/j.nxmate.2025.100516
AI创建了“自我处理”沥青
一组科学家使用AI来分析沥青沥青中有机物质的分子。这使得开发一种新方法来建模氧化过程和裂纹的形成，从而显着加速了研究。与Google Cloud合作，创建了旨在改善沥青特性的分子的工具。
Twitter的创建者推出了一个带有开源的AI助手 div>
Blok将鹅描述为执行指令并自动化工作的助手，尤其是对于软件开发人员。他可以调试代码，提供更改并与GitHub和Google Drive等工具集成。用户可以选择一个首选的AI模型，但是Block推荐来自Anthropic的Claude 3.5 SONNET模型，并且来自OpenAI的O1。
Google拒绝不使用AI生存或创建武器
“现在，在越来越复杂的地缘政治格局的条件下，在AI领域领导的全球竞争。我们认为，民主国家应以自由，平等和对人权的尊重等基本价值观为指导，在AI的发展中领先。我们认为，共享这些价值观的公司，政府和组织应共同努力在保护人民，促进全球增长并支持国家安全的AI上共同努力，” Hassabis and Manian写道，讨论了“和平”AI。
创建和验证人类Implintome的第一个Infinium DNA甲基化阵列
图1。使用荧光团 - 猝灭剂系统对DNA二级结构进行高通量热力学测量。a。折叠（淬火）和展开（荧光）状态的DNA分子的示意图。b。固定在测序芯片表面上的荧光DNA簇的图像。顶部：仅具有荧光团偶联的寡核（CY3），以及荧光团和淬火剂偶联的寡核能的图像。底部：每个图像中DNA分子的示意图。所有图像均标准化为超稳定的茎和重复对照变体，以依赖温度对荧光和淬火的影响，如图S1D。 c。库型和淬灭剂偶联的寡核苷酸的恒定序列结合位点之间的库变体设计。 红色代表每种类型内的支架核苷酸恒定，蓝色可系统排列的变量（'n'）。 每个类下的数字指示每个类中唯一序列的数量。 d。对照构建体的荧光测量，其中荧光团和淬灭器之间的单链距离在单核苷酸步骤下增加。 橙色线显示理论拟合。 e。在较高的温度（熔体曲线，X轴）和降低温度（退火曲线，Y轴）f的情况下，∆G 37的相关性来自图书馆变体。熔融曲线的代表性示例在GC含量方面有所不同。 g。三个熔体和一个退火曲线实验重复的∆G 37的Pearson相关性。S1D。c。库型和淬灭剂偶联的寡核苷酸的恒定序列结合位点之间的库变体设计。红色代表每种类型内的支架核苷酸恒定，蓝色可系统排列的变量（'n'）。每个类下的数字指示每个类中唯一序列的数量。d。对照构建体的荧光测量，其中荧光团和淬灭器之间的单链距离在单核苷酸步骤下增加。橙色线显示理论拟合。e。在较高的温度（熔体曲线，X轴）和降低温度（退火曲线，Y轴）f的情况下，∆G 37的相关性来自图书馆变体。熔融曲线的代表性示例在GC含量方面有所不同。g。三个熔体和一个退火曲线实验重复的∆G 37的Pearson相关性。h。各种构造类别的标准误差为∆G 37的函数。
纳米技术业务创建计划（NBCI）
Meti：经济，贸易和工业部MEXT：教育，文化，体育，科学和技术教育部：国家高级工业科学技术研究所JST：日本科学技术局NEDO：新能源和工业技术发展组织NIMS NIMS：国家材料科学研究所
基于端到端生成模型的XSS有效载荷创建
摘要 - 在Web安全领域，越来越多的转变用于利用机器学习技术用于跨站点脚本（XSS）漏洞检测。这种转变认识到自动化的潜力，即简化识别过程并减少对手动人类分析的依赖。另一种方法涉及安全专业人员积极执行XSS攻击，以精确地指出Web范围内的脆弱区域，从而促进了有针对性的补救。此外，人们对基于机器学习的方法在学术和研究领域中创建XSS有效载荷的兴趣越来越大。在这项研究中，我们介绍了一种新模型，用于生成XSS有效载荷，利用自动回火和生成的AI模型的组合来制作旨在利用潜在脆弱性的恶意脚本。我们对XSS漏洞检测的方法涵盖了前端和后端代码，为组织提供了增强Web应用程序安全性的全面手段。