人工智能简史 人工智能 (AI) 可以追溯到很多年前。最早的一些发明(15 至 17 世纪)包括时钟和计算机。这些可能不如我们目前可用的技术先进,但在当时却是巨大的创新,代表着一大飞跃。第一台现代计算机主要专注于数字和计算。ENIAC(电子数字积分计算机)是第一台通用数字计算机,它有 150 英尺宽,重约 50 吨。 第一台向公众发售的笔记本电脑是 Osborne 1。这台笔记本电脑重 24.5 磅,配备 5 英寸显示屏。 为了衡量计算机的能力和智能,人们开发了国际象棋等程序。20 世纪 90 年代,一台计算机击败了世界国际象棋冠军、俄罗斯人加里卡斯帕罗夫。
第 4 章 机场设施要求 4.1 简介 作为帕索罗布尔斯市政机场总体规划流程的一部分,必须对第 3 章“现有机场设施”中描述的机场主要要素进行单独分析,并相互平衡。这些主要要素包括: • 机场 • 导航 • 通用航空 • 客运航站楼 • 机场通道和停车场 • 机场支持 • 其他区域 必须对现有设施和任何当前规划的设施进行评估,并确定它们在整个规划期间(如第 2 章所述)满足预测航空需求的能力。根据这些评估,可以确定对任何额外设施和改进的要求。这些要求反过来将为建议的 2020 年机场总体规划提供基础。表 4-1 列出了到 2020 年机场设施和改进的主要要求以及应在何时到位。还列出了现有设施以供比较。4.2 机场 以下对机场要求的分析涵盖机场分类、机场尺寸、跑道和滑行道尺寸、机场路面、机场容量以及对现有侧风跑道的考虑。出于设计目的,飞机可按重量、进近速度和翼展分类。这些因素是相互关联的。4.2.1 机场分类 帕索罗布尔斯市立机场在国家综合机场系统计划 (NPIAS) 中被归类为通用航空机场。该机场在加州航空系统计划 (CASP) 中被归类为区域机场。
神经退行性疾病是由细胞和神经元在大脑和周围神经系统的功能丧失引起的疾病,包括阿尔茨海默氏病(AD),帕金森氏病(PD),杏仁核外侧硬化症(ALS)以及额叶摄取症状(FTD)和其他。由于对神经退行性疾病的病理机制不完全理解,目前可用的治疗方法只能减轻某些相关症状,并且仍然缺乏有效的治疗方法。大多数神经退行性疾病具有常见的细胞和分子机制,这是淀粉样蛋白样蛋白聚集体和包含体的形成。神经退行性疾病中蛋白质聚集体的广泛存在表明它们在疾病发生和进展中的特殊作用。长期以来,成核和聚集被认为是蛋白质骨料形成的唯一途径。然而,最近的研究表明,这些蛋白可能会经历另一个聚集过程,即液相分离介导的聚集。相分离是生物分子通过弱的多价相互作用形成动态凝结的过程。在这些冷凝物中,生物分子浓度高度富集,并且仍然与外部环境保持动态交换。相分离是由弱的多价相互作用(例如静电,π相关,氢键和疏水相互作用)介导的。对于特定分子,它们的相分离行为可能主要由一个或某些相互作用介导。但是,生活系统中的相互作用更为复杂。有很多工作着眼于在各种系统中做出重大贡献的相互作用类型。这些发现可能有助于我们进一步了解序列上的小扰动者如何改变相位分离行为,以及为什么自然发生的突变会产生重要的生理和生物物理效应。在活生物体中进行相分离的蛋白质通常包含本质上无序的区域(IDR)或本质上无序的蛋白质(IDP)。淀粉样蛋白通常具有这种特征。这样的IDR/ IDP没有稳定的折叠结构,并且以动态形式存在于解决方案中。由于缺乏清晰的三维结构,IDR/IDP具有更高的动力和灵活性,因此为分子间接触和相互作用提供了更多机会。近年来,研究人员表明,许多神经退行性疾病与淀粉样淀粉样蛋白样蛋白可以进行相分离,这表明淀粉样蛋白样蛋白和病理学的相行为之间存在潜在的关联。在这里,我们总结了有关几种神经退行性疾病相关的淀粉样蛋白的相分离和聚集的最新研究,包括Aβ,TAU,α-突触核蛋白,TDP-43和SOD1。它们是与神经退行性疾病相关的典型病理蛋白,并且已被证明与过去几十年中相关疾病具有很高的相关性。他们的共同特征是患者中发现的淀粉样蛋白聚集体。最近的研究表明,它们也具有相分离的特性,这可能与病理聚集体的形成相关。因此,我们总结了这些淀粉样蛋白的相位行为的最新研究,这可能带来调节相关病理过程和治疗疾病的潜在机会。我们希望本文可以帮助加深对神经退行性疾病中蛋白质的病理机制的理解,并激发疾病治疗的新思想。
尽管人工智能(AI)早在古代就已存在,但直到 1956 年才正式获得正式名称 [ 1 ]。从那时起,由于进展缓慢,AI 研究经历了一段乐观与失望的时期。直到 1993 年以后,进展才有所波动。此后,研究又开始回暖,1997 年,IBM 的“深蓝”计算机击败了俄罗斯大师加里·卡斯帕罗夫 [ 2 ],成为第一台击败国际象棋冠军的计算机。这是 AI 领域新时代的开始。在过去的二十年里,学术研究取得了很大进展,但直到最近,AI 才被认可为一种范式转变。随着投资的不断增加,现在取得了很大进展。人工智能研究高度依赖资金,因为它是一个长期研究领域,需要大量的精力和资源。
SHABALIN Nikolay Grigorievich,技术科学博士、教授、股份公司“铁路运输信息、自动化和通信研究设计院”、复杂科学项目研究和准备中心、中心主任。
印度政府已采取多项措施,提升国防工业的本土能力。通过“印度制造”、“营商便利化”和国防工业走廊建设等举措,政府鼓励印度和外国投资者投资我们的国防领域。政府强调本土化,已确定许多国防产品将在国内生产,不会进口。现在正是开启自力更生新阶段的好时机,印度将在国内生产技术先进的设备。希望大家全心全意为实现自力更生和实现“自力更生印度”的愿景做出贡献。在国防现代化领域,印度正专注于采取整体方法,包括升级其常规部队并采用人工智能、无人机、网络战能力和太空防御技术等尖端技术。
人类思维具有多种能力。我们选择哪个功能来开始构建人工智能?Shaw、Newell 和 Simon 开始研究计算机程序如何解决问题,例如证明几何定理,或玩跳棋或国际象棋等游戏。他们证明,解决此类问题归结为在可能的决策迷宫中进行搜索以达到预期目标。导致目标的决策序列形成了解决方案。搜索空间通常可能是无限的。因此,有一些策略可以有选择地搜索这个空间,利用任何关于问题性质的先验知识。这是人工智能的第一次重大突破,最终导致 IBM 深蓝计算机在 1997 年的一场国际象棋比赛中击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫。甚至在那之前,在 80 年代,各个领域就出现了大量专家系统,主要由以事实和规则形式捕获领域知识的技术引发,并使用搜索找到适当的应用这些规则的顺序以得出解决方案。
方法:从 2005 年 1 月开始,上述各组成部分的每个系列都进行了标准化,因此每个组成部分和 CaEHI 的值均为 100。随着每个组成部分每月的变化,CaEHI 值也会发生变化。接下来,计算每个组成部分标准化系列值的标准差,然后计算每个组成部分标准差的倒数。最后,对各个倒数标准差进行标准化,从而得出总和为 1 的权重。这种加权方法的原理是,随着时间的推移,更稳定的组成部分的标准差较小,因此倒数标准差和权重较大。通常稳定的数据系列的大幅变化比通常波动较大的数据系列的大幅变化更能表明经济发生了变化。因此,这种加权方法允许 CaEHI 对更稳定的组成部分赋予更大的权重,这样,如果它们确实经历了大幅变化,CaEHI 的值将受到更大的影响,以代表该县经济状况的变化。最后,使用 3 个月移动平均线来平滑指数。这有助于消除由于某个成分在特定月份记录异常高或低值而可能出现的大“峰值”。