XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学者
____________________________________________________________________________________________________ ++ 研究学者；# 助理教授；† P
基因工程促进了具有抗病虫害、抗除草剂、增强营养成分和适应环境压力等优良特性的品种的开发。这篇评论文章全面分析了农业基因工程的现状、优势、挑战和未来前景，基因工程技术的历史演变及其在农业中的应用。CRISPRCas9、TALENs、ZFNs和RNA干扰等技术的重大进步使得有针对性的高效基因改造成为可能，并探讨了已经开发和商业化的各种转基因作物，包括Bt棉花、农达大豆和黄金大米，强调了它们对作物产量和农业可持续性的影响，基因工程的好处，强调了其在提高作物生产力、减少对化学农药和除草剂的依赖以及提高粮食作物营养质量方面的作用。基因工程在开发具有新特性的作物方面的潜力，例如生物强化作物和对非生物胁迫具有更高耐受性的作物，与基因工程相关的挑战和担忧，包括监管和生物安全问题、环境影响、伦理考虑和经济挑战，该评论讨论了基因工程在农业中的未来前景，考虑到将基因工程与精准农业和数字农业等其他新兴技术相结合。它探讨了基因工程在实现可持续发展目标 (SDG) 方面的潜在作用，并对未来十年做出了预测，重点关注技术进步、监管演变和市场趋势，该评论强调了基因工程在塑造农业和粮食生产未来方面的变革潜力。关键词：基因工程；作物改良；粮食生产；作物；干扰 (RNAi)；害虫
NanoMatCon 2025 宣传册-学者会议
主题演讲者：聆听推动材料科学和纳米技术创新的先驱科学家和行业领袖的演讲。技术会议：讨论各种主题，包括先进材料、纳米结构、制造技术和各行业的应用。研讨会和教程：参加实践研讨会和教程，旨在提供最新技术和方法的实用见解和技能。小组讨论：参加有关材料科学和纳米技术领域的紧迫挑战、未来方向和跨学科方法的动态讨论。交流机会：通过各种交流活动（包括社交活动和一对一会议）与同行、研究人员和行业专业人士建立联系。
学者经济学，商业和管理杂志
学者经济学，商业和管理杂志缩写缩写关键标题：SCH J ECON BUS MANCANS ISSN 2348-8875（印刷）| ISSN 2348-5302（在线）期刊首页：https：//saspublishers.com技术和AI - 影响着国家的成长和失业博士Brij Behari Dave 1-5* 1印度邮政服务委员会的退休成员，印度2 Silviculture），Dehradun森林研究所，1981年 - 1983年4印度管理研究所，班加罗尔，（PG管理和公共政策文凭）2004-06 5哲学博士学位（2018），萨达尔·帕特尔大学，阿南德·杜伊（Anand Doi）：https：/https：//doi.org/10.36347/sjebm.25.v125.v122.vi.v12.vi.v12 |收到：24.11.2024 |接受：01.01.2025 |发布：03.01.2025 *通讯作者：印度邮政服务委员会的Brij Behari Dave博士
2024家庭医学学者的计划
该计划的目的是为家庭医学（FM）医生提供机会，通过主要参与研究和医学教育，通过监督参与来学习学术家庭医学和初级保健的兴趣。在监督下，学者将实现以下目标：•在研究主管和研究团队的监督下，参加家庭医学部（DFM）的一个研究项目。•学习研究技能，例如： - 回答合适的研究问题，以解决FM或初级保健实践中重要的研究差距。- 在研究项目中理解和应用研究方法的原则。- 分析研究结果并得出结论以回答研究问题。- 在多学科研究团队中工作。•会议中通过出版物或口头/海报演示的研究结果传播。这是鼓励但不是强制性的。•申请研究种子赠款以资助研究。这是鼓励但不是强制性的。•与DFM教育总监讨论后，参加了部门的教育活动。尽可能多地将教育活动与学者的研究活动保持一致。
潜在的巴雷特学者2025项目表
项目描述：量子点（QD），例如硫元素QDS，是太阳能收集的出色候选者，因为它们能够吸收广泛的阳光，包括红外线，通常在常规太阳能电池中浪费。在我们最近的研究中与Argonne National Laboratory的散射科学家合作进行的研究中，我们证明了Chalcogenide QD铅在光激发时表现出快速，可逆的对称性变化，这会影响其吸收波长。此外，我们发现限制QD的配体材料也会影响这种对称性变化。在此项目中，我们将使用依从算计算来阐明配体在不同温度下如何影响QD对称响应对光激发的响应。了解这种对称变化机制将有助于确定最佳条件，包括配体物种，密度和温度，以进行有效的太阳能收集。
2023 AWB年度报告 - 无国界学者
总体而言，AWB服务的需求继续增长，该服务涵盖了教学，研究和管理的全部专上活动。需求不断增长的一个领域，值得突出显示的是增强在线课程课程的项目。新的AWB-AGA KHAN大学（AKU）在线教学课程在2022年末开始，作为AWB与Aku之间的合作，现在已经达到了良好的范围。第一个培训计划于2023年由肯尼亚的AMREF国际大学试行。正在进行完整的计划实施，来自Aga Khan开发网络中高等教育机构的参与者正在进行中，我们收到了与另一家合作伙伴机构一起向该计划进行该计划的请求。我们对该计划和2023年开展的杰出项目感到兴奋，其中许多项目将对改善和获得高等教育的访问产生长期和可持续的影响。
军人家庭住房的经济分析 - AFIT 学者
本论文由 AFIT Scholar 的学生研究生作品免费提供给您，供您开放访问。它已被 AFIT Scholar 的授权管理员接受纳入论文和学位论文。如需更多信息，请联系 AFIT.ENWL.Repository@us.af.mil 。
伽利略圈子学者综合名单
学者名字 学者姓氏 获奖年份 提名部门/单位 Alyssa Abbey 2012 地球科学 Jordan Abell 2015 地球科学 Oleg Abramov 2004 行星科学/月球与行星实验室 Monica Acevedo-Molina 2021 心理学 Cherie Achilles 2017 地球科学 Sydney Acito 2023-2024 地球科学 Kristen Ackley 2021 言语、语言和听力科学 Kristen Ackley 2020 言语、语言和听力科学 Kristen Ackley 2019 言语、语言和听力科学 Enrique Acosta 2011 数学 Scott Adams 2010 天文学 Scott Adams 2011 天文学 Amanda Adams 2023-2024 分子和细胞生物学 Scott Adams 2009 天文学 Hrithik Aghav 2022-2023本科生物学研究项目 Utkarsh Agrawal 2022-2023 数学 Jessica Aguilar 2011 言语、语言和听力科学 Jessica Aguilar 2015 言语、语言和听力科学 Stepfanie Aguillon 2013 生态学和进化生物学 Logan Ahlstrom 2012 化学与生物化学 Tasmia Ahmed 2022-2023 化学与生物化学 Abu Reyan Ahmed 2020 计算机科学 Nasiha Ahmed 2018 分子与细胞生物学 Nasiha Ahmed 2016 分子与细胞生物学 Oluyomi Ajulo 2009 生物化学 Eman Akam 2015 化学与生物化学 Isabel Aksamit 2023-2024 神经科学与认知科学 Amy Alabaster 2009 生物化学
人工智能 (AI) 伦理 - 学者之矿
基于人工智能（AI）的技术已经取得了许多伟大的成就，例如面部识别、医疗诊断和自动驾驶汽车。人工智能有望为经济增长、社会发展以及人类福祉和安全改善带来巨大好处。然而，基于人工智能的技术的低可解释性、数据偏见、数据安全、数据隐私和道德问题对用户、开发者、人类和社会构成了重大风险。随着人工智能的发展，一个关键问题是如何应对与人工智能相关的伦理和道德挑战。尽管“机器伦理”的概念在 2006 年左右提出，但人工智能伦理仍处于起步阶段。人工智能伦理是与人工智能伦理问题研究相关的领域。要解决人工智能伦理问题，需要考虑人工智能的伦理以及如何构建合乎道德的人工智能。人工智能伦理学研究与人工智能相关的伦理原则、规则、指导方针、政策和法规。合乎道德的人工智能是一种行为和行为合乎道德的人工智能。必须认识和理解人工智能可能引起的潜在伦理和道德问题，才能制定必要的人工智能伦理原则、规则、指导方针、政策和法规（即人工智能伦理）。有了适当的人工智能伦理，就可以构建表现出道德行为的人工智能（即合乎道德的人工智能）。本文将通过研究人工智能伦理和合乎道德的人工智能来讨论人工智能伦理。人们认为人工智能存在哪些伦理和道德问题？哪些一般和常见的伦理原则、规则、指导方针、政策和法规可以解决或至少减轻人工智能的这些伦理和道德问题？道德人工智能需要具备哪些特征和特点？如何坚守人工智能伦理，打造道德人工智能？
抑郁的人工智能学者的生存策略
一、引言作为在大学从事人工智能 (AI) 研究的人，你与企业 AI 研究巨头（如 Googe DeepMind、OpenAI 和 Meta AI）建立了复杂的关系。每当你看到其中一篇论文，它训练某种巨大的神经网络模型来做一些你甚至不确定神经网络是否可以做的事情，毫无疑问地推动了最先进的技术并重新配置了你对可能性的看法，你就会感到矛盾。一方面：这非常令人印象深刻。你推动人工智能向前发展，真是太好了。另一方面：我们怎么可能跟上？作为一名人工智能学者，领导一个实验室，里面有几名博士生和（如果你幸运的话）一些博士后研究员，也许你的实验室里有几十个图形处理单元 (GPU)，这种研究根本无法进行。需要明确的是，情况并非总是如此。就在十年前，如果你有一台不错的台式电脑和互联网连接，你就拥有了与最优秀的研究人员竞争所需的一切。开创性的论文通常是由一两个人撰写的，他们在常规工作站上运行所有实验。指出这一点对于过去十年内进入研究领域、需要大量计算资源的人来说尤其有用。如果我们从深度学习 [ 9 ] 中学到了一件事，那就是扩展是有效的。从 ImageNet [ 19 ] 竞赛及其各届获奖者到 ChatGPT、Gato [ 17 ] 以及最近的 GPT-4 [ 1 ]，我们已经看到，更多的数据和更多的计算可以产生更好的定量结果，甚至通常是更好的定性结果。（当你读到这篇文章时，那份最近的人工智能里程碑列表可能已经过时了。）当然，学习算法和网络架构也有所改进，但这些改进主要在大规模实验的背景下有用。 （Sutton 谈到了“苦药丸”，指的是当有更多计算可用时，扩展性好的简单方法总能获胜 [ 22 ]。）如今，学术研究人员无法实现这种规模。据我们所知，普通研究人员可用的计算量与保持竞争力所需的计算量之间的差距每年都在扩大。这在很大程度上解释了许多学术界的人工智能研究人员对这些公司的不满。健康