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World File Search System复杂问题
解决从海底到……的复杂问题
全面的高超音速战略意味着要从进攻和防守两方面着手，制定全链条解决方案来应对这些先进威胁。凝视高空持续红外 (OPIR) 监视传感器可实时超视距探测高超音速威胁，从而延长交战时间并提示跟踪系统以实施射击解决方案。我们的 OPIR 监视系统可为最先进的导弹威胁提供弹性的太空导弹预警和跟踪。用于传感器部署的 C4ISR 空间和导弹作战模拟 (COSMOS) 建模工具套件可实现主动情报收集和高效资源分配，帮助最终用户了解完成工作所需的条件。
复杂问题应用的创新解决方案...
成就 LLNL 整合了工程、材料科学、物理、化学、数据科学、建模和仿真以及制造方面的专业知识，共同设计创新解决方案。例如，材料科学家研究材料的化学、电子、结构和动力学特性，包括聚合物、合金、陶瓷、泡沫和仿生材料。研究人员还探索了增强原料开发、制造技术和表征方法的方法，同时研究了可能影响长期性能的材料老化和降解。利弗莫尔专家利用人工智能 (AI) 和数据科学的力量来优化设计并实现材料科学的快速进步。LLNL 的广泛资源为这些成就做出了贡献，例如：
遗传质量：实验研究可重复性的一个复杂问题。
在过去的 15 年中，科学界逐渐意识到已发表的研究普遍缺乏可重复性，尤其是动物研究。据估计，36% 的临床前研究成本花在了不可重复的实验上，原因是所用试剂和材料（包括动物）的错误（Freedman 等人，2015 年）。科学文献中报道的研究资源（包括模型生物，例如转基因小鼠品系）通常缺乏关键细节，因此研究无法重复（Percie du Sert 等人，2020 年）。再加上动物研究向临床研究的可转移性非常低（Leenaars 等人，2019 年），这些问题令人担忧，需要予以解决，以改进药物研究，并且出于明显的道德原因。造成这种情况的原因有多种，例如：缺乏统计功效分析、实验设计不佳、所用动物的健康状况等。本文将重点讨论小鼠的遗传质量。在使用疾病动物模型时，科学家需要考虑一系列因素
未来的 AI 如何帮助解决全球复杂问题？
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针对复杂问题的混合量子-经典人工智能模型......
AI/ML 工程师摘要：本报告探讨了人工智能与混合量子-经典系统的交集，重点关注它们解决不同领域复杂问题的能力。因此，该报告列出了人工智能发展的各个阶段，指出了其巨大的里程碑以及机器如何学习。然后，它继续解释量子计算有望如何升级人工智能——特别是在优化和机器学习方面，这将用于药物发现、金融投资组合优化和物流应用。讨论的其他报告领域还包括混合量子-经典系统的实际应用以及与量子技术集成相关的挫折。最后，本文谈到了这种混合方法的未来前景，表明人工智能和量子计算中的转化能力可用于解决全球复杂问题。关键词：混合量子-经典人工智能模型、量子计算、人工智能 (AI) 和机器学习。
蓝色的光明面：抑郁作为分析复杂问题的适应性。
抑郁症是寻求帮助的主要情绪状况。沮丧的人经常报告持续的反省，这涉及分析和生活中复杂的社会问题。分析通常是解决复杂问题的有用方法，但是它需要缓慢，持续的处理，因此破坏会干扰解决问题。The analytical rumination hypothesis proposes that depression is an evolved response to complex problems, whose function is to minimize disruption and sustain analysis of those problems by (a) giving the triggering problem prioritized access to processing resources, (b) reducing the desire to engage in distracting activities (anhedonia), and (c) producing psychomotor changes that reduce exposure to distracting stimuli.由于处理资源是有限的，对触发问题的持续分析会降低专注于其他事物的能力。该假设得到了许多层次的证据，例如基因，神经递质及其受体，神经生理学，神经解剖学，神经术，药理学，药理学，认知，行为和治疗功效。此外，该假设为抑郁症文献中令人困惑的发现提供了解释，这挑战了抑郁症中5-羟色胺传播较低的信念，并且对治疗有影响。
“在复杂问题上简单” - 有关气候变化的视觉数据交流的帐户
摘要 - 数据可视化在传达有关气候变化以及刺激参与和行动的科学证据方面起着至关重要的作用。为了调查如何更好地利用可视化来传达气候变化的复杂性与不同受众的复杂性，我们对气候变化，数据可视化和科学交流领域的17名专家进行了访谈，以及12名外行人。除了有关气候变化通信和数据可视化的各个方面的问题外，我们还要求参与者分享他们认为的是两个模范气候变化数据可视化的主要外卖消息。通过主题分析，我们观察到有关所包含内容，消息的长度和抽象以及参与者组之间的感官过程的差异。平均而言，专家表达了更短而更抽象的消息，通常是指更高级别的结论，而不是特定的细节。我们使用我们的发现来反思设计决策，以创建更有效的可视化，尤其是在针对外行观众的新闻媒体来源中。我们特此根据观众的需求讨论内容的适应，简化和准确性之间的权衡以及使可视化吸引力的技术。
模型集成证据（MIE）行业会议仿制药试验计划：简介
•以创新性具有创新性并且没有资格且无法在现有的ANDA和ANDA科学会议计划下充分解决与单个产品或多个产品有关的复杂问题（例如，验证验证与单个产品或多个产品的常见策略）的复杂问题（CFD）模型/平台相对于ofos ofos osidos osidos ofoseos osids osids osid osids osid osids，•无法有资格或无法充分解决与单个产品或多个产品相关的复杂问题，以解决与单个产品或多个产品相关的复杂问题。 •具有复杂建模方法的非复合产品，支持基于BCS的生物效果和其他研究豁免，这些豁免是当前建议的。 •新型数据分析工具，例如建模方法的发展或建模方法的新应用，例如，复杂粒度分布（PSD）的等效分析，用于相同性评估的新定量方法以及新型数据分析方法（例如机器学习方法论）进行等效评估。•无法有资格或无法充分解决与单个产品或多个产品相关的复杂问题，以解决与单个产品或多个产品相关的复杂问题。•具有复杂建模方法的非复合产品，支持基于BCS的生物效果和其他研究豁免，这些豁免是当前建议的。•新型数据分析工具，例如建模方法的发展或建模方法的新应用，例如，复杂粒度分布（PSD）的等效分析，用于相同性评估的新定量方法以及新型数据分析方法（例如机器学习方法论）进行等效评估。
理学士人工智能与机器学习
完成人工智能与机器学习理学学士学位课程后，学生将能够 展现良好的领域知识并以预期的质量标准完成任务。 能够建模、设计、实施和验证计算系统以满足特定要求，造福社会。 设计和开发基于研究的复杂问题解决方案。 拥有高效专业运作所必需的批判性思维、沟通技巧、团队合作、领导能力和道德行为。 能够运用分析性和批判性思维来识别、制定和分析复杂问题 培养倾听、阅读、熟练沟通和表达复杂想法的能力。