XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System寄予厚望
人工智能：领先公司如何定义使用...
摘要 人工智能 (AI) 是我们这个世纪最具变革性的信息技术之一。尽管各行各业和企业职能部门都对人工智能寄予厚望，但企业仍难以充分发挥人工智能的潜力，难以超越人工智能试点。本文提供了调查数据和三个案例研究的经验证据，以更好地理解人工智能的价值驱动因素。领先的公司从业务角度指定用例，并利用领域专业知识将技术与人力相结合，挖掘价值池。他们为人工智能提供基本推动因素，如数字和数据平台、具有稳固治理的以数据为中心的组织以及促进人工智能价值创造的专门人力资源基础。此外，这些公司会评估人工智能计划的财务和业务影响，如果预期价值未能实现，则会重新调整项目的优先级。根据这些见解，我们将提供更好地扩展和从 AI 项目获取价值的建议。
合成生物学在药物研发中的应用
摘要：近几十年来，随着DNA合成、基因测序和成本降低，以及基因组学和数据科学的快速发展，合成生物学的应用领域迅速扩大。合成生物学可用于设计新的生物系统，或重新设计现有系统以实现人类所需的特性和新功能，应用范围广泛，包括疾病诊断、制造、农业和医学。在制药领域，传统的药物发现过程耗时长、成本高、难度大、成功率低。人们对如何将合成生物学应用于药物开发，以提高药物开发的效率和成功率寄予厚望。本文从新天然产物的发现、靶点的验证、药物的规模化生产以及合成生物学在药物研发领域的具体应用等方面进行了探讨，并对合成生物学技术在药物研究和开放中的应用前景和存在的问题进行了展望。
政策 25 0 高质量基础...
中学课程以学前班至五年级课程的成果为基础，帮助学生顺利进入高中课程。成功的中学课程具有包容性，支持所有人的文化。重要的学术学习体验是常态，其特点是内容严谨，教学标准，对所有学习者寄予厚望，学校环境适合学生的发展，安全且支持性强。中学教育工作者采用多种学习和教学方法，让学生参与真实、积极和有目的的学习体验。学生将学会理解重要概念，培养基本技能，并运用所学知识解决相关问题。中学的环境和文化应使每个学生与至少一位熟悉学生学业发展和个人目标的可信赖成人倡导者建立有意义的支持关系。中学体验的目标是建立稳定且相互尊重的关系，以支持学生的个人、智力、道德和社会成长。
书评：现代战略的新缔造者
在另一篇重要文章中，约书亚·罗夫纳 (Joshua Rovner) 描述了新的作战领域如何带来新的战略，并概述了必然会出现的三重历史模式。最初，随着新的作战领域的出现，人们寄予厚望。然后，随着人们对对手在这些新领域能做什么以及他们调整战略来对抗我们的问题产生担忧，人们开始感到恐惧。最后，随着技术和对抗在冲突中遭遇挫折，人们开始接受局限性。罗夫纳对网络、太空和人工智能之外的潜在人造领域的出现提出了质疑。他指出：“四十年前，很少有人预测到互联网的发展。二十年前，很少有人能预测到当今社交媒体的性质。类似的意外变化将迫使观察者重新考虑他们对网络空间的理解，以及随之而来的战略影响”(1,091)。
生物医学微技术超越学术影响
摘要：最近，学术研究领域在医疗技术方面取得了巨大进步，人们对其有望实现的临床结果寄予厚望。然而，新技术越具有颠覆性和侵入性，医疗设备的概念化和医疗系统采用之间的差距就越大，这让患者的希望破灭。当生物医学科学文献报道技术突破时，新闻焦点通常集中在医学影响上，而不是工程进展上，因为前者对普通读者更有吸引力。虽然成功的治疗和诊断确实是最终目标，但揭示实现这些结果所需的工程思维，以及关键的是，确定未来仍面临的挑战，也同样重要。在这里，我们想就以下问题引发思考，特别关注微加工医疗设备：提高医疗技术成熟度和可靠性的研究是否应该从更高的可访问性和可见性中受益？科学界如何鼓励和奖励学术界在被忽视的工程方面开展工作，以促进实验室样本向临床设备的演变？
超声波导波即将到来的革命
由于各种原因，超声导波与 NDE 和 SHM 的集成正在迅速发展。由于对结构的访问有限，并且只能从结构上的单个位置的传感器检查大面积区域，因此超声导波通常是解决问题的唯一方法。超声导波与更标准的超声体波检查非常不同，后者可以进行数百种测试模式，而体波只能进行两种检查模式，即纵向和剪切。大约 15 年前，随着导波检查的兴起，人们对其使用寄予厚望，但后来由于缺乏理论理解和建模分析所需的计算能力薄弱而受到阻碍。在从实验室到现场的技术转移过程中，我们经常遇到涂层、隐藏、埋藏结构和环境中的几何复杂性等诸多挑战。他们的许多问题现在已经得到克服，技术转移和产品开发正在迅速推进。导波创新在应用、灵敏度和穿透力方面令人惊叹。这些页面讨论了其中一些进步。
接种 COVID-19 疫苗后出现结节性红斑
摘要 当前的 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行是一项全球挑战，具有重大的医学和社会经济影响。人们对各种疫苗的开发寄予厚望。随着疫苗接种活动的进行，需要密切监测不良反应。可能的副作用范围从轻微事件到更严重的表现。在本文中，我们描述了两例在接种 COVID-19 疫苗后出现结节性红斑 (EN) 的病例，这两名患者分别为 59 岁和 51 岁，之前身体健康。实验室检测排除了大多数常见的 EN 病因。EN 用皮质类固醇成功治疗。值得注意的是，在第一例病例中，复发发生在接种第二剂严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 疫苗后 48 小时。在本病例系列中，我们分别描述了接种 mRNA COVID-19 疫苗和病毒载体疫苗后出现的两例不寻常的 EN，并讨论了现有的相关文献。
人工智能作为法律
摘要 信息技术无处不在，人工智能的进步令人鼓舞，法律专业人士也体验到了它的好处并寄予厚望。与此同时，人工智能的力量不断增强，以至于人工智能应用（无论是在法律领域还是其他领域）有助于促进良好社会的建设已不再明显；事实上，它们有时是有害的。因此，许多人认为需要采取保障措施，确保人工智能值得信赖、具有社会性、负责任、人道、合乎道德。简而言之：人工智能应该对我们有好处。但如何为人工智能建立适当的保障措施呢？一个现成的有力答案是：考虑人工智能与法律中研究的问题和解决方案。《人工智能与法律》几十年来一直致力于设计符合人类价值观的社会性、可解释性、负责任的人工智能，《人工智能与法律》解决了人工智能领域（推理、知识、学习和语言）中最困难的问题，《人工智能与法律》激发了新的解决方案（论证、方案和规范、规则和案例、解释）。有人认为，对人工智能作为法律的研究支持了对我们有益的人工智能的发展，使《人工智能与法律》比以往任何时候都更具相关性。
论人工智能在 COVID-19 医学成像中的作用
COVID-19 疫情导致人们迫切需要普遍、准确、低成本且快速的检测方法，而肺部成像是 COVID-19 诊断和管理中的重要补充工具 [1]，[2]。为了自动处理大量临床数据，人们利用人工智能 (AI) 的最新进展，构建了深度学习 (DL) 模型，这些模型在各种检测和监测任务中的表现可匹敌甚至超过医疗专业人员的表现 [3]。在 COVID-19 疫情的背景下，医学成像 (MI) 领域的人工智能蓬勃发展，我们的研究表明，2020 年的预印本和已发表论文数量比 2019 年增加了一倍（见图 1）。因此，人们对人工智能寄予厚望，希望它能够通过自动对肺部筛查结果进行分类，从而促进疑似 COVID-19 患者的快速分层，从而增强医务人员的能力，尤其是在资源有限且没有检测设施的地区。在本文中，我们回顾了人工智能技术在帮助应对 COVID-19 大流行方面的最新进展，讨论了人工智能如何弥补已发现的差距，并分享了有关这些发展的速度、地理多样性和相关性的观察结果。
人工智能作为法律
摘要 信息技术无处不在，人工智能的进步如此鼓舞人心，以至于法律专业人士也体验到了它的好处并寄予厚望。与此同时，人工智能的力量如此强大，以至于人工智能应用（无论是在法律领域还是其他领域）有助于促进良好社会的发展已不再显而易见；事实上，它们有时是有害的。因此，许多人认为需要采取保障措施确保人工智能值得信赖、具有社会性、责任感、人道性和道德性。简而言之：人工智能应该对我们有益。但如何为人工智能建立适当的保障措施？一个现成的强有力的答案是：考虑在《人工智能与法律》中研究的问题和解决方案。几十年来，《人工智能与法律》一直致力于设计与人类价值观相一致的社会性、可解释性、负责任的人工智能，《人工智能与法律》解决了人工智能各个领域（推理、知识、学习和语言方面）最棘手的问题，《人工智能与法律》激发了新的解决方案（论证、方案和规范、规则和案例、解释）。有人认为，对人工智能作为法律的研究支持了对我们有益的人工智能的发展，使得人工智能与法律比以往任何时候都更具相关性。