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World File Search System技术突破
Sahu, Arvind 和 Sahu, Atul，“生成式人工智能在高等教育机构 (HEI) 中的革命性应用及其影响”(2024)。图书馆哲学与实践 (电子期刊)。8087。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8087
摘要 近几十年来，由于技术突破，特别是人工智能 (AI) 的出现，教育程序发生了显著的变化。近年来，生成人工智能 (AI) 模型取得了显著的进步和接受度，具体例子是生成预训练变压器 (GPT)。在生成人工智能的总体类别中，各种人工智能工具和技术促进了计算机生成的文本、图像和其他形式的数字化媒体的生成。本文全面分析了围绕生成人工智能的论述的概念和含义。通过采取主张接受而不是反对生成人工智能的立场，本研究为高等教育学习者的教育者和研究人员提供了宝贵的见解。本文提出的研究结果对理解生成人工智能作为改革教育的变革力量做出了重要贡献。本研究调查了生成人工智能 (AI) 技术对高等教育的潜在影响，特别关注高等教育机构 (HEI) 内可能发生的重大变革性转变。本文探讨了三个主要目标：
人工智能 VS 设计师：人工智能对设计实践的影响
摘要。技术进步，包括利用人工智能 (AI) 提供的可能性，已成为具有战略重要性的领域和经济发展的关键驱动力。如今，人工智能已融入各种经济体，设计行业也不例外：人工智能正越来越多地应用于设计产品和服务的开发。然而，随着技术突破迅速改变人类与机器和算法执行的工作任务之间的界限，全球劳动力市场正在发生重大转变。这就提出了一个问题：这些变化如何影响设计师未来的工作，并将继续影响设计师的工作？设计师需要哪些技能才能开始或继续从事该行业？本文旨在进行荟萃分析，总结人工智能对设计师职业活动影响的研究，并测试基于人工智能的设计解决方案的能力和结果。研究方法——理论——文献和互联网资源的研究和分析；实证——案例研究，分析基于人工智能的设计解决方案的可能性和结果。关键词：人工智能、设计师、未来、案例研究。
引用本文：Jakub Olczak、John Pavlopoulos、Jasper Prijs、Frank F A Ijpma、Job N Doornberg、Claes Lundström、Joel Hedlund 和 Max Gordon (2021)：向临床医生和医疗保健利益相关者介绍人工智能、深度学习和机器学习研究：带有指南和临床人工智能研究 (CAIR) 清单提案的入门参考，Acta Orthopaedica，DOI：10.1080/17453674.2021.1918389
机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和人工智能 (AI) 在骨科和其他医学领域变得越来越普遍。人工智能于 1955 年被定义为“制造智能机器的科学与工程”，其中智能是“学习并执行适当技术以解决问题和实现目标的能力，适合不确定、不断变化的世界中的情况”（Manning 2020）。机器学习意味着从数据中学习而不是遵循明确规则的模型和算法。深度学习 (DL) 是一种使用大型多层人工神经网络的 ML 形式。神经网络是受生物网络影响的信息处理计算算法。它们由多层进行通信的“神经元”组成。通过训练神经元如何通信，可以产生解决特定问题的相互作用。DL 是目前最成功和最通用的 ML 方法（Michie 等人1994 年，Manning 2020 年）。计算硬件方面的最新技术突破（如专用图形处理器 [GPU] 和云
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？
量子保护：量子技术如何帮助或阻碍生物多样性保护？
量子计算和量子力学的相关应用将取代大型语言模型 (LLM) 和人工智能 (AI)，成为下一个重大技术突破。虽然量子技术正在迅速发展，但其目前的前沿集中在工业应用、金融服务和以盈利为主的行业，包括加速药物发现、蛋白质设计、生物医学的其他方面。然而，尽管新量子时代可能为该领域带来重大机遇和风险，但量子技术在生物多样性保护中的应用尚未在最近的视野扫描中得到充分探索或考虑。事实上，量子启发优化 (QIO) 算法已经被应用于加速空间规划，以及量子启发机器学习 (QML)，以帮助社区检测以探索生物多样性变化。本文为保护主义者提供了关于量子理论、计算和技术的入门知识，并考虑了保护界应该如何为可能有助于和阻碍扭转生物多样性丧失曲线的努力的新量子时代做准备。
DE-AC05-00OR22725 - ORNL 主要合同
技术突破将加速清洁能源和全球安全解决方案的部署，从而为国家创造经济机会。橡树岭国家实验室支持能源部的使命，即通过变革性的科学和技术解决方案解决能源、环境和核挑战，确保美国的安全和繁荣。橡树岭国家实验室，随后称为实验室，是一个多项目能源部 (DOE) 国家实验室和联邦资助的研究和开发中心 (FFRDC)，根据联邦采购条例第 35 部分在科学办公室 (SC) 的监督下成立。该实验室由能源部建立，在材料科学、中子科学和计算科学等学科领域拥有各种高度专业化的能力和技术专长。该实验室为所有能源部项目开展工作，包括科学、电力输送和能源可靠性、能源效率和可再生能源、核能、化石能源、环境管理、高级研究计划局 - 能源和国家核安全局。 DOE 项目与学术界、私营部门、其他 DOE 国家实验室、国际科学界和其他政府机构合作开展。
人工智能在基于模拟的教育中的应用和挑战
临床模拟已被证明可用于健康科学教育的多个领域——本科（1,2）和研究生培训（3-5）以及继续教育（6,7）——借助技术手段和组件，并得到不同教育理论观点的支持，可以在安全的学习环境中实现高效的实践（8-10）。技术突破无疑推动了不同知识领域的发展，健康科学教育和基于模拟的教育（SBE）特定领域也不例外，因为重要的发展已经成为现实（11,12）。在适用于教育的技术中，人工智能（AI）近年来发展势头强劲，并以令人眼花缭乱的速度被采用（13），为实际应用带来了新的可能性；然而，其在临床模拟训练中的实际应用知识仍处于起步阶段。本文探讨了一些关键概念，使读者能够从教育科学、计算机工程和机电一体化工程的角度了解人工智能的广阔领域、其在基于模拟的教育实践中的潜在应用以及健康科学教学人员面临的挑战。
负责任的媒体技术和人工智能 - 开放研究在线
摘要 过去二十年，技术突破给传统媒体行业带来了重大变革。新的机遇和挑战不断涌现，最近一次是人工智能技术的快速发展和应用。一方面，这些技术的广泛应用可能为媒体产品多样化、打击虚假信息和推进数据驱动新闻带来新的机会。另一方面，算法内容选择和用户个性化等技术可能会带来风险和社会威胁。平衡这些机遇和好处与其潜在负面影响的挑战凸显了对负责任媒体技术进行更多研究的必要性。在本文中，我们首先描述了现代媒体技术给社会和媒体行业带来的主要挑战。然后，我们概述了媒体制作和传播链中存在研究差距的各个环节，需要更好的技术方法，以及必须以能够有效支持负责任的编辑流程和原则的方式设计技术的地方。我们认为，迫切需要采取一种全面的方法来研究负责任的媒体技术，利用跨学科的方法以及媒体行业和学术机构之间的密切合作。
经合组织 2023 年科学、技术与创新展望
动员研究和创新系统吸收、应对和恢复危机和社会挑战的雄心与现状截然不同。需要新的和实验性的参与者、机构和实践配置来提高科技创新系统的弹性以及产出与新出现的危机、挑战和公民日常生活的相关性。对于气候紧急情况尤其如此，这要求能源、农业食品和流动性等领域的社会技术系统彻底转型。科技创新系统在这些转变中发挥着重要作用，但政府必须更加雄心勃勃，并在其科技创新政策中采取更紧迫的行动。他们需要设计政策组合，使变革性创新和新市场得以出现，挑战现有的基于化石燃料的系统，并为低碳技术突破创造机会之窗。这需要更大的投资，但也需要在研究和创新方面更具方向性，例如通过以任务为导向的创新政策，帮助指导和压缩低碳技术的创新周期。
使用低噪声超脑源
解锁光谱对纳米级的真正潜力需要开发稳定和低噪声激光源。在这里，我们开发了一个基于由飞秒纤维激光器泵送的全正常分散纤维的低噪声超脑（SC）来源，并显示出高分辨率，在近芳烃（NIR）区域的频谱分辨出近场测量。具体来说，我们探讨了对无孔径散射型扫描近场光学显微镜（S-SNOM）的减少噪声要求，包括SC的固有脉冲到脉冲波动。我们使用SC的光源来展示第一个NIR，频谱解决的S-SNOM测量，这种情况是最先进的商业SC来源太嘈杂而无法有用。我们在单个测量中绘制了在波长区域的1.34–1.75μm波长区域中表面等离子体偏振子（spp）波的传播，从而实验表征了NIR中SPP的分散曲线。我们的结果代表了一种技术突破，有可能在近场研究中实现低噪声SC来源的广泛应用。