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20 23 - 研究、创新与影响 - 密苏里大学
建林“杰克”程——策展人杰出教授和威廉和南希汤普森杰出工程学教授——获得了 NSF 的资助，用于开发一种软件，该软件将根据蛋白质的氨基酸顺序预测蛋白质的功能。就像单词是口语的基础一样，蛋白质序列是生物系统语言的基础。程使用了一个大型语言深度转换模型，该模型与 ChatGPT 所用的模型有些相似，ChatGPT 是一个流行的人工智能 (AI) 程序，可根据用户提示生成文本。由于蛋白质是生命的基石，因此其应用范围从抗旱作物工程到高级药物开发。
推进农业景观中的生物多样性监测
应用范围：生物多样性的遥感（激光雷达和雷达）可用于栖息地映射，包括物种面积曲线和栖息地异质性，物种映射/分布，植物功能多样性/特征，光谱多样性，包括植被指数和光谱物种，威胁状态，威胁，土地用途和转变。基于遥感的研究测量植被的属性随使用传感器的变化（从5m的100m分辨率）变化。他们可以估计生物量，监测农作物植物的健康和压力，检测害虫或病原体侵扰，监测土壤的生育能力以及高杂草或侵入性植物压力的靶标，从花条上绘制花卉资源或放在一边（Librán-Embid等，2020年）。
用于计算小型飞机燃气涡轮发动机重量的相关回归模型
摘要。提出了几种用于小型航空燃气涡轮发动机概念设计阶段的重量计算的新相关回归模型。对获得的重量模型进行了相互比较，并与 Kuz'michev 模型进行了比较。根据获得的结果，得出了关于其可行性和应用范围的结论。新的相关回归模型在输入参数的数量以及预测重量的准确性方面有所不同。在工作过程中，创建了涡扇发动机 (TFE) 的主要数据和热力学参数数据库，该数据库由 92 台推力小于 50 kN 的小型 TFE 组成。根据收集到的统计数据，获得了允许在发动机设计初始阶段计算重量的公式。这些模型计算权重的误差在 10% 到 30% 之间。
介子熔化的量子信息视角
我们建议使用量子信息概念来表征高温下非微扰束缚态的热诱导熔化。我们应用张量网络在伊辛量子场论的静态和动态环境中研究这一想法，其中束缚态是受限的费米子对——介子。介子熔化的平衡特征是在热态第二 R'enyi 熵的温度依赖性中确定的，该熵从指数到幂律缩放不等。在非平衡状态下，我们将热淬火后反射熵从振荡到线性增长行为的转变确定为相关特征。这些分析应用范围更广，为描述量子多体和高能物理中的介质内介子现象带来了新方法。
支持扩大药房作用的专家工作组最终报告
药剂师的作用 药剂行业由一批高技能人才组成，他们接受高水平临床管理和监管标准，并拥有强大的教育和职业发展结构。药物是最常用、最有效的干预措施之一，可用于治疗、管理和改善患者健康。药剂师是药物专家。国际上药剂专业实践的发展以及在适当的管理、安全和临床控制下药剂师开具处方的应用范围在全国范围内实现并说明了一个进一步探索如何最佳地利用药剂师的技能和培训来加强卫生服务的机会。根本目标是在整个系统内提供最佳的患者治疗效果，并符合让人们在最容易获得的地方得到健康和护理的理念。
![arxiv：2406.00006v1 [CS.RO] 2024年5月14日](/simg/1\16227b3aa1b55c22d24698ac8ed1fed0c9197829.webp)
arxiv：2406.00006v1 [CS.RO] 2024年5月14日
随着无人机技术的快速开发，多人的应用在各个领域变得越来越普遍。但是，多个无人机的任务计划技术仍然面临着挑战，例如远程操作的复杂性和人机互动的便利性。为了解决这些问题，本文提出了一种基于大语言模型的多个无人机的及时驱动的任务计划方法。通过介绍及时技术，为多无人机系统提供了适当的及时信息。利用大型语言模型的强大语义理解能力，无人机可以准确地理解用户的自然语言任务，从而实现更简单，更高效，更安全的多式无人机控制，从而增强飞行性能和多漏机的应用范围。测试视频：https：//www.youtube.com/watch?v=yu1ivilbh24。
G7 关于人工智能应用的驱动因素和挑战的报告......
在大规模实施人工智能的行业中，业务流程发生了根本性转变：一些主要依赖人工干预的任务，如数据分析、战略规划和解决方案，通常可以通过整合人工智能来增强。从这个意义上说，人工智能可以作为一种补充工具，为人类专家提供初步见解和创造性建议，以供验证和改进。随着机器学习的最新进展，人工智能有可能实现商业实践的重大转变。事实上，在机器学习出现之前，业务流程中的知识密集型工作和功能只能通过显性知识转移到计算机系统中，而开发经典的人工智能系统需要大量的编码工作。随着人工智能的不断发展，可用的数据量也在增加，拓宽了人工智能的应用范围。
您的企业数据是否已为生成式人工智能做好准备？
在瞬息万变的现代商业世界中，数据已成为推动增长和创新的命脉。随着组织努力在竞争中保持领先地位，数据和分析的战略性使用已成为成功的业务增长战略的基石。然而，在人工智能 (AI) 占据中心舞台的时代，利用可信数据进行生成式人工智能计划已成为解锁无与伦比的洞察力和推动前所未有的进步的关键。生成式人工智能正在彻底改变企业利用数据的方式，为自动化、个性化和预测分析创造机会。从自然语言处理到图像合成，应用范围广泛且具有变革性。为了充分利用生成式人工智能的潜力，强大而现代化的数据基础设施至关重要。
人工智能在高等教育中的应用
人工智能 (AI) 在教育领域的应用范围正在不断扩大，尽管其普及似乎仍遥遥无期 (Popenici & Kerr, 2017)。尽管人工智能可以为教学和学习提供支持提供巨大的机会，但高等教育应用的开发也带来了许多影响和道德风险。例如，在危机后预算削减时期，管理人员可能会倾向于用具有成本效益的自动化人工智能解决方案取代教学。教职员工、助教、教育顾问和行政人员可能会担心智能导师、专家系统和聊天机器人会抢走他们的工作，这也许并非毫无道理。人工智能的应用，尤其是在学习分析方面的应用，需要大量数据，包括有关学生和教师的机密信息，这引发了严重的隐私和数据保护问题。