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对试图从文本挖掘文献食谱中的机器学习材料综合见解的尝试的批判性反映
预测性逆合合成一直是有机化学的长期目标，13 - 16，使用深神网络取得了明显的进步。17,18通过大量的有机反应（例如Scifinder 19和Reaxys）的商业数据库的可用性，这些机器学习成功得到了实现。目前尚不存在20种无机材料合成反应的商业数据库。但是，由于文献中已经有成千上万的成功材料综合报告，因此发表论文的文本挖掘合成食谱可以提供广泛的专家知识来源，以培训机器学习模型，以实现预测性无机材料合成。在2016年至2019年之间，I‡是劳伦斯·伯克利国家实验室Gerbrand Ceder研究小组的博士后研究员，并参加了31 782固体合成食谱的文本挖掘21和35 675基于解决方案的合成食谱22。在这里，我在尝试构建机器学习（ML）模型以从该数据集构建机器学习模型（ML）模型的回顾性帐户。顺便说一句，这个故事遵循Gartner的“炒作周期”，23，它通过（1）技术触发，（2）inded期望的峰值，（3）幻灭谷，（4）启蒙运动的斜坡，以及（5）生产力的平稳。这里的观点是我自己的，不一定是我的合着者在文本挖掘出版物中共享的。在这里，我们首先审查用于构建文本开采食谱数据库的自然语言处理策略。然后，我们根据数据科学的“ 4 Vs”评估了数据集，并表明数据集的数量，品种，真实性和速度的限制。尽管其中一些局限性源于文本挖掘中的技术问题，但我们认为这些局限性主要源于化学家过去如何探索和合成材料的社会，文化和人为偏见。24我们表明，在此文本挖掘数据集上训练的机器学习模型成功地捕获了化学家对材料合成的看法，但并没有对如何最好地合成新颖材料的实质性新的指导见解。另一方面，我们发现该数据集中最有趣的食谱实际上是异常的配方，即在固态合成中违反常规直觉的配方。这些异常的食谱也相对罕见，这意味着它们在uence回归或分类模型中不会显着。通过手动检查一些异常食谱，我们就固态反应的进行方式以及如何选择增强反应动力学和靶材料的选择性的前体提出了一个新的机械假设。这一假设推动了一系列高可见性的后续研究，25 - 28在经验上验证了我们假设的机制，这些机制是从文本开采的文献数据集中收集的。
生成式人工智能模型开发中的文本和数据挖掘例外：欧盟成员国可以从日本的“非享受”目的中学到什么？
建议引用：Dermawan, Artha (2023)：生成式 AI 模型开发中的文本和数据挖掘例外：欧盟成员国可以从日本的“非享受”目的中学到什么？，《世界知识产权杂志》，ISSN 1747-1796，Wiley，新泽西州霍博肯，第 27 卷，Iss。1，第 44-68 页，https://doi.org/10.1111/jwip.12285
Jan Schoenke、Nils Aschenbruck、Roberto Interdonato、Rushed Kanawati、Ann-Christin Meisener 等人。Gaia-AgStream：用于挖掘农业复杂数据流的可解释 AI 平台。2021 年 6 月，法国，在线，国际智能和可持续农业会议。第 71-83 页。hal-03636208
摘要。我们提出了一份关于农业领域人工智能 (AI) 和数据流平台概念的立场文件。我们项目的目标是通过提供一个名为 Gaia-AgStream 的人工智能和数据流平台，在碳农业和生物多样性保护方面支持农业生态学，该平台加速了人工智能在农业中的应用，可供农民和农业公司直接使用。我们提出的技术创新侧重于智能传感器网络、统一不确定性管理、可解释的人工智能、根本原因分析和混合人工智能方法。我们的人工智能和数据流平台概念为欧洲开放数据基础设施项目 Gaia-X 做出了贡献，包括数据和人工智能模型的互操作性以及数据主权和人工智能基础设施。我们设想的平台和为碳农业和生物多样性开发的人工智能组件将使农民能够采用可持续和有弹性的生产方法，同时通过将碳封存和人工智能就绪数据流货币化来建立新的和多样化的收入来源。开放和联合的平台概念允许将研究、工业、农业初创企业和农民聚集在一起，以形成可持续的创新网络。我们在这些背景下描述了我们提出的方法的核心概念和架构，概述了我们平台的实际用例，并最终概述了挑战和未来前景。
挖掘“挖掘人工智能”：画廊里的大象
Crawford 和 Paglen 的两场展览 TH 和 MF 以及论文 EAI 可被视为对图像分类学的批判，尤其是对给人类照片贴标签的政治含义的警告。最引人注目的是，他们的项目在 ImageNet 数据库中的一些人物类别上推广了怪异和贬低性的标签。然而，C&P 对计算机视觉训练集的分析基础本身就因分类错误而受损。根本问题是 C&P 试图将非常异质的数据集选择归入机器学习“训练集”的单一未分化类别。C&P 展出的数据集在来源、预期用途、版权和知情同意状态、使用条款、资金来源等方面各不相同。下面我将说明区分各种图像数据集的重要性。 C&P 展示的人脸图像数据集有两种不同的来源：由研究小组在受控实验室条件下精心设计和拍摄的数据集，以及从互联网上大量抓取的图像数据集。我分别将它们称为构建数据集和抓取数据集。考虑它们的不同来源如何影响图像的公开展示。当然，这两种图像数据集未经授权公开展示都存在道德问题，但有一个重要区别：构建数据集的版权和知情同意状态是众所周知的，而抓取数据集的版权和知情同意状态则不确定或未知。与抓取的训练集相比，构建图像集（如 JAFFE、FERET、3 和 CK 4）也有明确定义的使用条款。这三个数据集允许用于非商业科学研究，并允许在报告研究结果的学术文章中有限地复制图像。通过在艺术展上公开展示这些图像，C&P 违反了 JAFFE、CK 和 FERET 构建集的使用条款。艺术家和普拉达基金会声称，他们的使用确实构成了“非商业科学
新知识管理模型：通过Zack差距，品牌权益和体育业务中的数据挖掘来增强知识创建
摘要 - 这项研究通过将其与Zack的知识差距模型，品牌权益概念和数据挖掘相结合来改善社会化，外部化，组合和内在化（SECI）知识管理模型。Zack的模型被整合到SECI模型中，以确定组织中知识与组织应拥有的知识之间的差距。我们添加数据挖掘技术来确定知识差距。这项研究的独特性在于SECI模型的外部化和组合。在外部化中添加了“公司必须知道的内容”；为此，我们通过采用品牌权益并将其分配给运动员来编译问卷。在组合中添加了“公司所知道的”；我们使用体育业务管理已经拥有的数据库。在这项研究中进行了两个模型带有数据挖掘的模型所产生的修改，以在体育商业领域开发新的知识管理模型。这种新模式将成为体育业务管理的宝贵知识，以制定战略并提高体育市场的竞争力。此外，除运动外，其他服务业务领域还可以应用这种新模型来改善其知识管理，然后他们可以用来改善其营销策略。
通过科学文献挖掘循环经济范式中识别技术
技术创新是向循环实践转移的催化剂。技术不仅应对技术挑战，从而促进了向更循环经济的过渡，而且还提高了业务效率和盈利能力。此外，它们具有包容性并创造就业机会，最终产生了积极的社会影响。该领域的研究倾向于集中于数字技术，忽略其他技术领域。此外，它在很大程度上依赖文献评论和专家意见，可能引入偏见。在本文中，我们通过自然语言处理（NLP）研究了循环经济的技术格局，研究了该领域中使用的关键技术以及管理这些技术的主要挑战。该方法适用于45,000多个科学出版物，旨在在NLP的科学文章中提取技术。我们的分析结果表明，非常重视新兴的数字，生命周期评估和生物材料技术。此外，我们确定了CE领域内的七个不同的技术领域。最后，我们提供了在工业环境中采用和实施这些技术时产生的优势和问题。
业务流程分析：从建模到挖掘（第二版）
如今，一家公司的成功取决于其业务流程（营销和销售、采购、生产、物流等）的良好知识、运营和管理。公司需要详细了解其流程并加以控制，以使流程高效、有效并简化公司目标。出于这个原因以及不断变化的市场，他们采用一种整体方法来管理业务流程，即“业务流程管理”。ARIS 是业务流程管理领域的领先软件，结合了流程设计、流程共享、流程分析和流程挖掘。通过 ARIS，公司可以深入了解其业务流程和整个企业结构（企业业务架构）。通过这种方式，公司能够提供其运作的精确图像，并可以分析流程性能（流程报告和分析），以不断改进其业务。ARIS 被世界各地最重要的公司广泛使用，拥有超过 10,000 个客户。此外，领先的咨询公司使用流程建模方法来推动不同类型的项目（业务转型/合并和收购/治理风险与合规/ IT 实施），并要求其顾问具备业务流程分析技能。成功完成本课程后，学生应该能够：
从基因组语言模型中挖掘功能性新生基因的语义
生成基因组学模型可以设计越来越复杂的生物系统。然而，有效地控制这些模型以生成具有所需功能的新序列仍然是一项重大挑战。在这里，我们展示了 Evo，一个拥有 70 亿个参数的基因组语言模型，可以执行功能引导设计，超越自然序列。通过学习多个基因之间的语义关系，Evo 实现了基因组的“自动完成”，其中编码所需功能的 DNA 提示指示模型生成可挖掘类似功能的新 DNA 序列。我们将此过程称为“语义挖掘”，与传统的基因组挖掘不同，它可以访问不受发现的进化创新约束的序列景观。我们通过实验测试生成的抗 CRISPR 蛋白和毒素-抗毒素系统的活性来验证这种方法，包括与任何天然蛋白质没有显着同源性的从头基因。令人惊讶的是，即使在没有结构假设、已知的进化保守性或特定任务微调的情况下，使用 Evo 进行上下文蛋白质设计也能实现强大的活性和较高的实验成功率。然后，我们使用 Evo 自动完成数百万个提示，以生成 SynGenome，这是一个独一无二的数据库，其中包含超过 1200 亿个 AI 生成的基因组序列碱基对，可实现多种可能功能的语义挖掘。语义挖掘范例可实现超越观察到的进化宇宙的功能探索。
0.4㎥轮胎挖掘机铲斗出租
(4) 适用合同条款 驻军标准合同“租赁合同条款”、“关于围标等欺诈行为的特别条款”、“关于排除有组织犯罪集团的特别条款” (5) 奖励决定方法 合计金额（不含税） 中标者将是我们团队规定的计划限价内的最低投标者。若有两个或两个以上最低投标人应中标的，则通过抽签确定中标人。 （6）合同等的准备。中标确定后，中标人应及时准备合同等。 （七）其他 A、双方签字盖章后，合同成立。 B.确定中标时，按投标文件中注明的金额加上相当于该金额10%的金额（该金额中存在不足1日元的小数部分，小数部分向下舍入）计算。中标价格，因此投标人，无论是应税企业还是免税企业，都有资格获得合同估算价格的100/110。适用的金额应在投标文件中注明。 C、参加投标者须提交资格审查结果通知书（复印件）。 D、如委托代理人参加投标，请提交授权委托书。 E. 投标人应在其投标文件中包含以下文本。 “我公司（本人（个人）、本单位（组织））接受《投标及合同指南》及《标准合同》等的条款和条件。 ” 在对上述出价进行投标之前。此外，我们将承诺按照《招标和合同准则》的规定消除有组织犯罪。 (f) 通过邮寄方式接受投标。此时，将投标书放入写有主题行的信封中，密封后，将其与资格审查结果通知书副本一起放入写有“0.4㎥轮胎挖掘机铲斗租赁”字样的信封中，然后通过挂号信发送。请务必在 2020 年 11 月 6 日星期三 17:00 之前通过挂号信（可以使用简易挂号信）到达会计团合同团队。此时，请与下面的投标负责人确认投标是否已到。 G. 招标方式包括邮寄招标的，如需再次招标，应按政府规定的日期和时间进行。 H、如拟投标同等产品，请于2020年11月6日星期三之前根据《投标与合同指南（附表4号）》提交《同等产品判定请求书》，并获得承包人批准官员等 (e) 中标者必须在 2020 年 11 月 7 日星期四 17:00 之前提交详细信息。 务必核对产品名称、标准（规格）、单位、数量、单价、金额的一致性。 (S) 如果您对上述内容的一致性有任何疑问，请务必提出问题并进行询问。