XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System双刃剑
评估学生对人工智能工具的认识和使用情况
摘要 — 人工智能 (AI) 是解决教育领域一些最大挑战的潜在解决方案，但它可能是一把双刃剑，因为它也可能对学生的学习过程产生负面影响。本研究旨在确定学生对人工智能工具的认识水平和使用程度。使用 Cochrane 公式确定样本量，并通过随机抽样技术选择受访者。通过 Google 表单的在线调查从 193 名学习科学和/或数学的教育学生那里收集数据。本研究采用混合方法研究设计。研究人员制作的经过信度和效度测试的调查问卷用于收集所需的定量数据，然后通过访谈获取定性数据。结果显示，学生对人工智能学习工具略有了解，并经常使用这些技术来完成学业。认识水平取决于学生使用的小工具。此外，研究结果还表明，学生的认识水平与使用程度之间存在直接关系。尽管人工智能可能对学生的教育产生负面影响，但还是建议制定政策或指导方针，指导大学如何监控学习者的成果，以保持教育质量。
提高系统神经科学的可扩展性
新兴技术可以获取越来越大规模的数据，有望改变系统神经科学的发现。然而，目前数据采集规模的指数增长是一把双刃剑。扩大数据采集规模可以加快发现周期，但也可能误解结果或可能减慢周期，因为高维数据带来的挑战。主动、自适应、闭环实验范式使用经过优化的硬件和算法来实现时间关键计算，以提供解释观察结果的反馈并测试假设以主动更新刺激或刺激参数。从这个角度来看，我们回顾了主动和自适应实验的重要概念，并讨论了如何在发现循环的不同阶段有选择地限制维度和优化策略，以帮助减轻高维数据的诅咒。主动和自适应闭环实验范式可以在数据规模呈指数级增长的情况下加快发现速度，为神经科学指数增长时代及时和迭代地修改假设和发现提供路线图。
人工智能的未来
不仅因为演讲，更因为他们的兴趣和宝贵的贡献。我感受到了一种和谐而富有成效的氛围，这对成功的学习有很大帮助。除了我个人对 25 名硕士生的问候之外，我也很荣幸再次于 8 月 10 日至 16 日在新加坡科技设计大学 (SUTD) 举办了此次课程，我还想借此机会向学生们表示感谢，感谢他们在 8 月 16 日星期二组织和举办了为期半天的闭幕研讨会。学生们对人工智能贡献了自己的想法和个人愿景，并再次表明，尽管全世界都对未来前景和宏伟的应用可能性感到欣喜若狂，但年轻的科学家当然很清楚人工智能是一把双刃剑。人类不能无条件地将其用作实现（有意义的）目标的手段，而应该在对话中以及在建设性和深刻的讨论中，讨论人类行为可能造成的后果。有鉴于此，我希望我自己以及我们大家，学生们在学业结束时迸发的这颗小火花，将在未来的岁月中继续为这些未来的世界共同创造者所铭记。
健康与疾病中的乳酸化
乳酸是各种细胞生理功能中必不可少的物质，在能量代谢和信号转导的不同方面扮演调节作用。lactylation（KLA）是一种乳酸发挥其功能的关键途径，已被鉴定为一种新型的翻译后修饰（PTM）。研究表明，KLA是多种生物的基本平衡机制，并且通过不同的途径参与了许多关键的细胞生物过程。KLA与疾病的发展密切相关，代表了潜在且重要的新药靶标。 与现有报告一致，我们在组蛋白和非组蛋白上搜索了新发现的KLA位点。 reviewed the regulatory mechanisms of Kla (particularly focusing on the enzymes directly involved in the reversible regulation of Kla, including “writers” (modifying enzymes), “readers” (modification-binding enzymes), and “erasers” (demodifying enzymes); and summarized the crosstalk between different PTMs to help researchers better understand the widespread distribution of Kla and its各种功能 此外，考虑到KLA在生理和病理环境中的“双刃剑”作用，该评论突出了KLA在生理状态中的“有益”生物学功能（能量代谢，炎症反应，细胞命运，开发，发育等） 及其对病理过程的“有害”致病性或诱导作用，尤其是恶性肿瘤和复杂的非肿瘤疾病。 我们还阐明了健康和疾病中KLA的分子机制，并讨论了其作为治疗靶点的可行性。KLA与疾病的发展密切相关，代表了潜在且重要的新药靶标。与现有报告一致，我们在组蛋白和非组蛋白上搜索了新发现的KLA位点。 reviewed the regulatory mechanisms of Kla (particularly focusing on the enzymes directly involved in the reversible regulation of Kla, including “writers” (modifying enzymes), “readers” (modification-binding enzymes), and “erasers” (demodifying enzymes); and summarized the crosstalk between different PTMs to help researchers better understand the widespread distribution of Kla and its各种功能此外，考虑到KLA在生理和病理环境中的“双刃剑”作用，该评论突出了KLA在生理状态中的“有益”生物学功能（能量代谢，炎症反应，细胞命运，开发，发育等）及其对病理过程的“有害”致病性或诱导作用，尤其是恶性肿瘤和复杂的非肿瘤疾病。我们还阐明了健康和疾病中KLA的分子机制，并讨论了其作为治疗靶点的可行性。最后，我们描述了KLA的检测技术及其在诊断和临床环境中的潜在应用，旨在为治疗各种疾病的治疗提供新的见解，并加速从实验室研究到临床实践的翻译。
通过技术和创新之间的电动汽车制造商和电池回收器之间的协同作用：游戏理论方法
摘要：电池回收（PBR）引发了电动汽车工业链（EV）的深刻变化。PBR创新网络为企业提供了信息渠道和资源条件，但其对EV和PBR Enterprises的协同创新的影响和可持续发展能力的影响仍然需要进一步探索。在本文中，我们从2012年到2020年收集了PBR的专利数据，确定创新网络的结构特征，并为PBR技术构建了一种协同游戏模型，旨在分析PBR企业对技术创新的网络嵌入和知识溢出的协同效果。首先，我们发现PBR创新网络表现出小世界效应，该效应对技术合作创新具有双刃剑。第二，PBR技术创新主体的结构孔有益于对合作行为的重大影响。第三，知识合作的相关性和深层互补性的增强非常有用，可以弥补PBR技术合作创新的投入成本，并且由于结构漏洞的产出增加而产生了额外的收益。但是，随着创新网络的知识溢出效应的增加，公司往往更倾向于非合作创新。
pPAR伽玛和大脑的病毒感染
摘要：过氧化物酶体增殖物激活的受体伽马（PPARγ）是代谢，脂肪生成，炎症和细胞周期的主要调节剂，并且已经在大脑中广泛研究了与炎症或神经变性的有关。鲜为人知的是，它在脑实质的病毒感染中的作用，尽管它们代表了脑炎最常见的原因，并且是发育中大脑的主要威胁。对病毒感染的特殊性是颠覆宿主细胞的信号通路以确保病毒复制和扩散的能力，就像对宿主有关的后果一样有害。在这方面，PPARγ的多效性作用使其成为感染的关键目标。本综述旨在提供有关PPARγ在大脑病毒感染中的作用的更新。最近的研究强调了PPARγ参与由免疫障碍病毒1，寨卡病毒或人类巨细胞病毒感染的脑或神经细胞。他们对感染大脑中的PPARγ功能有了更好的了解，并揭示了它可以是双刃剑，相对于炎症，病毒复制或神经造成。他们揭示了PPARγ在健康和疾病中的新作用，并且可能有助于设计新的治疗策略。
在幼儿教育中导航人工智能
如今，年幼的孩子在AI无处不在的世界中长大（Chen and Lin，2023年）。这一新的生成AI浪潮激发了对更好的ECE的新希望（Yang，2022）。伴随着所有的积极性，它带来了对不确定性的恐惧（Su and Yang，2022，2023）。一些教育家和研究人员支持为幼儿使用AI，有些则强调了其对3岁以下儿童的负面影响和后果。根据陈和林（2023）的说法，在幼儿教育中，人工智力是一把“双刃剑”，因为它既有正面和负面后果。其积极的含义包括量身定制的学习，个性化的互动支持以及增强对更广泛学习活动的可访问性。其负面因素包括过度使用，隐私问题，道德考虑，成瘾和滥用AI。AI驱动的玩具和服务（例如Popbots，QuickDraw等）是为幼儿教育而设计的，在学习者与机器人和工具包交互并了解它们的过程中为学习者提供令人兴奋的学习经验（Williams，2018; Williams等，2019 A，B）。幼儿可以在日常生活中探索和欣赏这些AI技术，即使他们可能无法掌握其背后的科学（Su，2023年）。
人工智能如何改善身份验证和访问控制流程
简介 在相对较短的时间内，技术发展已使公司重新审视如何管理系统和数据的访问。这一变化意义重大，因为 IAM 决定了组织中的谁可以访问哪些资源，从而保护网络及其系统免受未经授权的访问。传统方法的特点是静态规则和手动流程，在处理不断演变的网络威胁时被证明是无效的。人工智能是一种有前途的解决方案，它利用了其在大数据分析、模式识别和智能决策方面的能力。与传统 IAM 相关的可扩展性和快速响应问题需要新方法。本文倾向于探索这一方面，详细关注人工智能如何通过自适应学习和高级分析方法解决这些问题。此外，在 IAM 中加入人工智能引起了对隐私、法律合规性和道德实践的重要考虑。正是在这种背景下，本文认为研究从实践中得出的含义至关重要，以便人工智能驱动的 IAM 系统能够在身份验证和访问控制过程中与安全性和道德诚信相一致地解决这些复杂性。从这个角度来看，人工智能最好被看作是一把双刃剑——充满了改变 IAM 的潜力，同时也需要谨慎、负责任地使用。
研究评论2024
囊性纤维化（CF）患者面临双刃剑：肝脏损伤是常见的并发症，而CF跨膜电导调节剂（CFTR）调节剂治疗剂提供希望，他们也会损害肝脏病例。研究中的X comple x isu e i s os t tradya l trandiva l s ry y o y o y o n ivasiv e活检。为了解决这个问题，我们将使用一种称为诱导多能干细胞（IPSC）的新技术，该技术从患者自己的血液中产生。这些IPSC可以转变为特定于患者的“迷你肝脏”，称为类器官，并保留个人的独特生物学。我们将比较健康的人，CF患者以及患有CF-REATED肝脏DA Mag e的器官。通过对这些mo del s进行分析，我们将通过其治疗影响肝脏来介绍MECHA NIS MS。这种方法不仅有望开发更安全，更有效的cf tre atme nts b ut，还可以使非i vasive me the the the the the disease the disease，最终终于可以改善患者的结果。6
民主人工智能的产生和即将到来的政治传播革命
1 Romano, A. 乔丹·皮尔模仿奥巴马的公益广告是对假新闻的双刃剑。Vox，2018 年 4 月。网址：https://www. vox.com/2018/4/18/17252410/jordan-peele-obama-deepfake-buzzfeed [访问日期：2023 年 12 月 9 日] 2 Sky News。工党会议第一天发布了基尔·斯塔默爵士的 Deepfake 音频。Sky News，2023 年 10 月。网址：https://news.sky.com/story/labour-faces-political-attack-after-deepfake-audio-is-posted-of-sir-keir-starmer-12980181 [访问日期：2023 年 1 月 4 日] 3 Thompson, A. 初看：RNC 在 AI 生成的广告中抨击拜登。Axios，2023 年 4 月。网址：https://www.axios.com/2023/04/25/rnc-slams- biden-re-election-bid-ai-generated-ad [访问日期：04/01/2024] 4 YouTube。共和党：击败拜登。YouTube，2023 年 4 月。网址：https://www.youtube.com/watch?v=kLMMxgtxQ1Y [访问日期：04/01/2024] 5 英国科学、创新和技术部和人工智能办公室。人工智能监管：一种有利于创新的方法。GOV.UK，2023 年 3 月。网址：https://www.gov.uk/government/publications/ai-regulation-a-pro-innovation-approach [访问日期：09/12/2023]