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生成式人工智能战略更新
伦敦——2023 年 5 月 9 日——培生今天更新了其产品组合中生成式人工智能的增强功能。这些增强功能与培生无与伦比的高质量专有知识产权资产相结合，进一步巩固了公司作为数字优先学习公司的地位，专注于为消费者在学习过程中提供无与伦比的体验。培生首席执行官安迪·伯德 (Andy Bird) 表示：“多年来，人工智能在我们的产品组合中发挥着重要作用。随着生成式人工智能的发展，我们预计它将为培生创造重大的积极机会，这要归功于我们无与伦比的内容和数据深度。学习者和教育工作者对我们寄予厚望，因此我们有责任在如何使用这项技术时深思熟虑，同时继续快速发展以增强我们的产品。”培生采用了一项人工智能战略，将这项技术嵌入整个产品组合的关键产品中，以增强教学和学习体验。随着多个项目顺利进行，培生积极关注公司内部的重要机遇，尤其是那些使用其值得信赖的专有学习内容的项目。该公司一直致力于将生成式人工智能嵌入到许多关键产品中：Workforce Skills 使用大型语言模型开发专有预测算法，以评估全球对技能和职业的需求趋势，并为消费者、企业和政府推荐职业和学习途径。在 Mastering 和 MyLab 中，专为支持高等教育教师而设计的生成式人工智能工具正在为秋季返校项目开发中。其他学生功能正在开发中，这些功能使用培生专有内容来回答问题并指导用户解决他们的问题领域。这些个性化功能将在安全的环境中运行，因此用户可以相信他们的问题尝试不会被共享，并且数据不会受到基于网络的人工智能模型的噪音和损坏的影响。在 Pearson+ 中，用户将可以使用生成式人工智能工具，该工具会自动以简单的要点总结 Channels 视频的内容，并在他们需要更多帮助和练习的特定领域自动生成测验和练习题。这些功能的添加是持续战略的一部分，旨在在高等教育之外建立更广泛的 Pearson+ 用户群。在英语语言学习方面，培生开发了基于人工智能的开放式反应评估。这些评估基于专有的全球英语量表，提供有关如何提高写作和口语水平的实时反馈。此外，对话人工智能导师正在开发中，以帮助随时随地进行口语练习。培生拥有独特的资产，支持多元化的商业模式，在评估和资格、语言学习、劳动力技能方面拥有专业知识，虚拟学习和高等教育。高等教育以外的业务占利润的大部分（80%）。4 月 28 日，我们报告了强劲的第一季度业绩，基本销售额增长 6%，这得益于每个部门的增长符合或超过我们的预期。Pearson+ 在春季学期继续表现出色，付费订阅量比 2022 年春季增长了三倍。我们仍有望实现 2023 年的指导目标，并有信心我们有能力实现中期的财务预期。我们打算在 2023 年下半年开始回购价值 3 亿英镑的股票。我们将于今天中午 12 点（英国夏令时）与首席执行官 Andy Bird、高等教育和虚拟学校总裁 Tom Ap Simon、英语语言学习总裁 Giovanni Giovannelli 和劳动力技能总裁 Mike Howells 举行简报电话会议。
令和7年度 东京科学大学（理工学系）科目等履修生 履修科目 ...
数学系 ........................................................................................................................................ 1
生姜의生姜의대한最近动向
结果：研究最终包括六项研究。1。四项研究主要集中在使用体外或体内实验的抗炎作用上。2。两项研究主要集中于使用体外实验的抗氧化剂的作用。3。使用体外或体内研究研究了其他药理作用，包括改善胃肠道功能，抑制体温降低和抗衰老。
109-生理系细胞再生・移植医学 011 松本太郎（主）
行动目标（SBOS）1。它使您可以理解和解释细胞疗法和再生医学的当前状态。 2。可以理解和使用干细胞分离，培养和性状分析技术的原理。 3。它可以分析分子水平活生物体中干细胞的动力学和功能。 4。可以计划，进行研究，并根据文献提出结果。
耐卡巴培南肠杆菌 – 第三次更新
肠杆菌科细菌，如肺炎克雷伯菌和大肠杆菌，对碳青霉烯类抗生素的耐药性对欧盟/欧洲经济区 (EU/EEA) 国家的患者和医疗保健系统构成了重大威胁。自 2019 年欧洲疾病预防控制中心发布最新一期耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌 (CRE) 快速风险评估以来，有各种迹象表明欧盟/欧洲经济区的流行病学状况正在持续恶化。这些迹象包括 (a) 由于医院内持续传播高危谱系的碳青霉烯类耐药肺炎克雷伯菌，23 个欧盟成员国的碳青霉烯类耐药肺炎克雷伯菌血流感染发病率增加；(b) 肺炎克雷伯菌的毒力和耐药性趋于一致，包括携带碳青霉烯酶基因的高毒力肺炎克雷伯菌 ST23 在医院内的传播；(c) 新出现的携带碳青霉烯酶基因的肠杆菌科细菌种； (d) 质粒介导的碳青霉烯酶基因传播，引起医院内和整个医疗保健网络内的疫情爆发；(e) 增加对携带碳青霉烯酶基因的高危谱系大肠杆菌分离株（包括孤立病例和聚集性病例）的检测，这些分离株有在社区传播的风险。
2022 年 1 月 (IAL) MS - 第 2 单元 Edexcel 生物学 A-level
培生：帮助人们在任何地方进步 培生立志成为世界领先的学习公司。我们的目标是通过教育帮助每个人在生活中取得进步。我们相信，无论身在何处，各种各样的人都可以进行各种学习。我们从事教育行业已有 150 多年，通过在 70 个国家/地区使用 100 种语言开展工作，我们以对高标准的承诺和通过教育创新提高成就而建立了国际声誉。详细了解我们如何帮助您和您的学生：www.pearson.com/uk 2022 年 1 月出版物代码 IAL_2201_WBI12_01_ 本出版物中的所有材料均受版权保护 © Pearson Education Ltd 2022
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。
气化：生物质加工和...
全球能源环境正在发生变革性的转变，因为各国努力减少对化石燃料的依赖并减轻气候变化的影响。到2050年，欧盟致力于实现零排放的承诺，这促使人们对可再生气体的兴趣，这是其更广泛的脱碳战略的一部分。在各种可再生能源技术中，气体已成为一种有前途的解决方案，为将有机材料转化为清洁能源提供了多功能方法。欧洲沼气协会（EBA）起草了一篇论文，探讨了欧洲生物质和废气的状态。第1章包括关于气体在未来能源系统中的作用的讨论，重点是推动其部署的相关政策。第2章介绍了该领域的关键技术方面的介绍，例如原料预处理，气体操作参数和最先进的技术。第3章总结了将气体燃料转换为各种最终产物的合成的升级途径，以及对生物炭的价值的讨论，这是产品通过产品的气体化。此外，已经绘制了欧洲运营和计划的气体装置，并在第4章中分析了主要趋势。第5章介绍了影响气体发展部门的市场和经济考虑因素，重点是技术经济方面。促进可再生能源，生物量项目的财务激励措施和旨在减少温室气体排放的监管框架对于促进对气体技术技术的投资至关重要。随着技术的进步和市场状况的发展，生物量和废物气体可能在向可持续能源解决方案过渡方面起着不可或缺的作用，同时减轻与化石燃料消耗相关的环境影响。
具有生成性AI
知识已变得更加开放和访问。本文为主题问题提供了社会历史的观点，“负责任的设计，整合和使用生成AI在心理健康方面”。它评估了使用生成人工智能（Genai）来民主化心理健康知识和实践的道德考虑。它探讨了民主化信息的历史背景，从互联网，开源运动以及最近的Genai技术（例如大语言模型）过渡到限制访问广泛可用性。本文强调了为什么Genai技术代表民主化运动的新阶段，从而无与伦比获得高度先进的技术和信息。在心理健康领域，这需要精致而细微的道德审议。包括Genai在心理健康中，还可以允许改善心理保健，个性化反应和概念灵活性的可访问性，并可以促进医疗保健提供者和患者之间传统的等级制度的变平。同时，它还带来了必须仔细解决的重大风险和挑战。要浏览这些复杂性，本文提出了一份战略问卷，用于评估基于人工智能的心理健康应用。该工具评估了益处和风险，强调了对精神健康中Genai整合的平衡和道德方法的需求。本文呼吁对Genai在心理健康方面采取谨慎而积极的方法，并主张精神卫生专业人员在指导Genai开发方面积极参与。它强调了确保Genai进步不仅在技术上是合理的，而且以道德为基础和以患者为中心的重要性。