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World File Search System据点
在热带生态系统和...
在其中，教授喜欢CA的陪伴。50位研究人员和9位实验室技术人员进行了基本，专业和应用研究工作，这些研究主要涉及生物学Sensu Lato，生物地理学，保护和进化生态学。热带组成部分是DBO的历史据点（自1948年以来自1948年以来的P. Duvigneaud的热带植物学），并且与世界上独特的研究窗口完全扩展（例如红树林的社会生态系统，热带雨林中的热带植物学和干燥的森林）。在生物多样性危机和气候变化的时代，热带生态系统及其生态系统商品和服务的功能和保护已成为地球的关键主题（例如，IUCN红色物种和生态系统，联邦可持续发展委员会的生物多样性和森林工作组）。这一热带研究概况还将加强ULB的发展合作和对南方的所有活动，ULB是我们大学的政治优先事项，可以使用相当大的资金来源（例如EC，Belspo，Ares等。）。
研究、开发和创新组织格局的演变
英国科学、创新和技术部 (DSIT) 的成立为研究、开发和创新 (RDI) 政策提供了新的单一领导、协调和证据点。今年 3 月，英国政府公布了《科学与技术 (S&T) 框架》，为英国制定了明确的交付重点和战略愿景，旨在到 2030 年巩固英国作为科技超级大国的地位。通过将政府的 RDI 优先事项与将科学技术作为战略优势来源的明确愿景结合起来，新部门展示了政府对采取连贯、长期方针的承诺。在 DSIT 的协调和推动下，这些新架构还将为英国研究与创新 (UKRI) 的角色创造更清晰的战略方向感，UKRI 是政府的主要公共 RDI 资助机构，也是整个 RDI 领域全球独一无二的科学和运营交付专业知识来源。
使用人工智能自动处理 3D 点云数据
点云，作者：DAVID SELVIAH 数字化现实：使用 AI 进行自动化 3D 点云数据处理 用于数字化 3D 真实环境的仪器变得越来越小、更轻、更低成本和更强大，因此得到了广泛的应用，不仅用于最高精度的测量三脚架，还用于移动平台，例如自动驾驶汽车、无人机、直升机、飞机、机器人吸尘器、火车、移动电话、卫星和火星探测器。激光雷达使用激光扫描，而摄影测量则记录来自一个或多个可能正在移动的摄像机的图像。每次激光扫描都会在点云中记录数千万个数据点的位置和颜色，并且可以组合数百个这样的点云。本文讨论了许多公司和组织在获得大量 3D 点云数据集后面临的管理、存储、注册、融合、提取有用和可操作信息等挑战。
鉴定 SARS-CoV-2 的 3CLpro 的先导抑制剂......
(IC50) 值是从欧洲化学分子生物学实验室 (CHEMBL) 数据库中检索到的。18 下载数据后，我们过滤掉缺少 IC50 值的 SMILES 条目，只保留以纳摩尔 (nM) 为单位测量的生物活性条目，并删除重复的分子，得到 744 个数据点。由于 IC50 值的尺度各不相同，它们被转换成相应的负对数，称为 pIC50 值。此阶段使用 P zer 规则，也称为 Lipinski 五规则 (RO5)，根据药物相似性过滤数据。19,20 满足大多数 Ro5 参数并不能确保化合物会成为药物；它仅表示药物相似性并有助于在临床前阶段淘汰较弱的化合物。我们使用应用 RO5 过滤器后剩余的 659 个数据点来训练模型。图 2 显示了数据集中 RO5 域内或域外的化合物的蜘蛛图。
novartis-负责任地使用人工智能系统.pdf
MELLODDY 7（药物发现的机器学习账本编排）MELLODDY 项目（创新药物计划联盟，我们是其中的一员）已经创建了一个 AI 平台，该平台可以从多家制药公司提供的专有化合物分析数据（1000 万个小分子的 10 亿个数据点）中学习，同时通过基于区块链的加密保持机密性。公司可以控制自己的数据和由此产生的机器学习模型。这些模型学习与疾病相关的生物分析中的化学子结构和活性之间的相关性，并受益于“迁移学习”等技术，该原理是通过从相邻领域的模型中学习来提高预测准确性。MELLODDY 将通过为我们药物发现管道中的传统和当前分析提供结构活性信息，实现更便宜、更快和更高通量的药物发现。
农业技术
农场每天在地面上产生数十万个数据点。借助人工智能，农民现在可以实时分析这些数据，例如天气状况、温度、用水量或土壤条件，以更好地为决策提供信息。农业正在迅速数字化，农业中的人工智能正在出现三大类别，即 (i) 农业机器人、(ii) 土壤和作物监测，以及 (iii) 预测分析。农民越来越多地使用传感器和土壤样本来收集数据。这些数据存储在农场管理系统中，以便更好地处理和分析。这些数据和其他相关数据的可用性为在农业中部署人工智能铺平了道路。本模块涵盖人工智能 (AI) 的基础知识。该模块概述了人工智能及其哲学。它涵盖了人工智能的基本原理：逻辑推理、在不确定性情况下的推理和机器学习。它展示了如何使用搜索来解决人工智能中的各种问题。涵盖了人工智能中的代理和不确定性等概念。
人工智能在ICU中的无限潜力
重症患者每天会产生数千个数据点。7 ICU 临床医生依靠 EHR 积累数字化临床数据，以帮助在护理点及时做出决策。然而，进一步的研究揭示了在 ICU 实施和使用 EHR 的某些局限性。多项研究报告了效率下降、EHR 工作流程令人沮丧以及文档记录时间更长等问题。8 虽然 EHR 收集并包含大量患者记录，但它们也充斥着无关紧要的数据，导致临床医生被无意义的信息压得透不过气来，这增加了他们的精神负担。EHR 中的数据经常会过时，一些连接设备的关键生理参数会有 15 分钟的差距，而其他数据点只有护理团队成员记录后才会记录下来。这些数据收集方面的差距会带来风险，在评估重症监护患者时，临床医生的想象力会非常有限，因为轨迹可能会在一瞬间发生变化。
持久 - 空军杂志
据美国高级官员称，“持久自由行动”的迅速成功主要归功于空前的大规模空中力量（大部分是重型轰炸机）、少量地面特种部队、本土部队以及美国情报、监视和侦察能力的全面压制。到 12 月中旬，该行动已实现其最初目标：打破亲恐怖主义的塔利班民兵对阿富汗政权的控制，并消除其支持和保护基地组织恐怖网络的能力。仅在美国空袭两个月后，塔利班就被赶出了据点，并与基地组织的外国战士一起逃离了美国军队和阿富汗联合阵线的追击。第一阶段的军事成功是在批评人士的普遍抱怨下取得的，他们一开始就坚持认为美国在阿富汗依靠空中力量收效甚微。阿富汗是一个传统基础设施很少的国家，军事目标被认为值得轰炸。布什总统在 12 月 11 日在西点军校发表演讲时表示，这种混合战略
调查问卷VSME征求意见稿...
本次调查的结构如下：A）第 1 部分：VSME ED – 一般关键问题（关键，请考虑回答所有问题）（如果您只希望完成第 3 部分，请翻阅问卷至该部分）B）第 2 部分：VSME ED – 关于 3 个模块中的原则和数据点的详细问题（附加，请尽可能回答第 2 部分以补充您在第 1 部分的答案）（如果您不想完成此部分，请翻阅至价值链上限的第 3 部分或相关的提交页面）C）第 3 部分：价值链上限（关于 VSME 和 LSME 在涓滴效应中的作用的单独部分）由 ESRS LSME 确定的价值链上限）（请注意，此处要求您选择是简要回答此主题还是更详细地回答。请注意，此处关于价值链上限的问题与 A2 部分中的 LSME 问卷中的问题相同，如果您同时回答这两个问题问卷调查，您无需重复回答。）您可以选择单独回答任何部分，也可以与其他部分组合回答。调查说明
使用深钢筋学习
摘要 - 对患有1型糖尿病的个体的血糖水平的准确预测有助于通过特定的胰岛素递送来调节血糖。在我们的工作中，我们提出了与长期术语内存网络结合使用的密集连接编码网络的设计。我们将血糖预测提出为深度增强学习问题，并在OHIOT1DM数据集上评估我们的结果。OHIOT1DM数据集包含5分钟内的血糖监测记录，在8周内为12例患有1型糖尿病的患者。先前的工作旨在预测30分钟和45分钟的预测视野中的血糖水平，分别对应于6和9个数据点。与先前的工作相比，到目前为止，相对于平均绝对误差的最佳预测准确性，我们在30分钟和45分钟的预测范围内分别提高了18.4％和22.5％。此外，为了在我们的预测中进行风险评估，我们可视化错误并通过监视错误网格方法评估临床风险。索引术语 - 深处增强学习，长期术语记忆，血糖预测，1型糖尿病