XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System方法
评估 AI 生成音乐的启发式方法
- 需要大量“真实”数据 - 这些数据可能会有偏差 - 示例：统计差异箱的数量 (NDB) - 示例：MuseGAN 客观指标（下一张幻灯片） - 人类专业知识
翻译方法 Elie Bou Assi1,2*，Kaspar ...
请注意，本文计划在 ICTALS 2022 特别版中发表。致谢：我们感谢伯尔尼大学、Inselspital、伯尔尼大学医院、癫痫研究联盟、瑞士国家科学基金会 (SNF)、UCB、FHC、Wyss 生物和神经工程中心、美国癫痫协会 (AES)、CURE 癫痫基金会、Ripple neuro、Sintetica、DIXI medical、UNEEG medical 和 NeuroPace 通过无限制的教育捐款为伯尔尼 ICTALS 2022 会议提供慷慨赞助。AR 和 KS 感谢 SNF 拨款 200800 的支持。CR 感谢 SNF 通过拨款 204593 提供的支持。EBA 感谢数据价值研究所 (IVADO, 51627) 和蒙特利尔大学医院研究中心 (CRCHUM, 51616) 的资金支持。利益冲突：Elie Bou Assi、Kaspar Schindler、Christophe de Bézenac、Simon S. Keller、Émile Lemoine、Abbas Rahimi、Mahsa Shoaran 和 Christian Rummel 没有利益冲突需要披露。
优化农杆菌介导的大豆毛状根体外和体外转化，以便使用可视化方法筛选转化子
体外和体外农杆菌介导的毛状根转化 (HRT) 测定是植物生物技术和功能基因组学工具包的关键组成部分。在本报告中，使用 RUBY 报告基因优化了大豆的体外和体外 HRT。评估了不同的参数，包括农杆菌菌株、细菌细胞培养物的光密度 (OD 600 )、共培养基、大豆基因型、外植体年龄以及乙酰丁香酮的添加和浓度。总体而言，就毛状根和转化根（表达 RUBY ）的诱导百分比而言，体外测定比体外测定更有效。尽管如此，体外技术被认为更快且方法更简单。在 cv 的 7 天大子叶上观察到了 RUBY 的最高转化。 Bert 用 R1000 接种 30 分钟，R1000 悬浮在 ¼ B5 培养基中，OD 为 600 (0.3)，乙酰丁香酮含量为 150 µM。该测定的参数还通过两步体外毛状根转化获得了最高百分比的 RUBY。最后，使用基于机器学习的建模，进一步确定了两种测定的最佳方案。本研究建立了适用于大豆功能研究的高效可靠的毛状根转化方案。
情境问责：应用人工智能的伦理原则、认证标准和解释方法
鉴于人工智能开发人员在确保人工智能系统、其成果和此类系统用户的责任方面发挥着重要作用，我们需要他们采取负责任、合乎道德和负责任的方法。因此，我们建议这些参与者参与旨在产生负责任的人工智能设计和使用的政策制定过程。根据我们的实证研究结果，我们提出了几项建议，以弥补当前在追求负责任的人工智能时将道德原则、认证标准和解释方法作为问责机制所发现的缺陷。我们希望这些建议能够有助于讨论如何在实践中确保问责制，同时兼顾开发人员、研究人员和公众的观点。
NPC 和斑马鱼中方法和工具的开发...
识别导致神经遗传疾病的 DNA 变异的主要瓶颈是 VUS 的功能分析。本研究的目的是通过在 NPC 和斑马鱼中使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑来开发一种方法，以对在巨脑回患者中观察到的候选致病变异进行建模。通过 aCGH 和 WES 分析了 20 名巨脑回/无脑回患者的 DNA，并确定了变异的优先级。通过使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑在 NPC 和斑马鱼中生成突变系，并与已知在巨脑回/无脑回中发挥作用的三个关键基因（TUBG1、LIS1、DAB1）之一的模型进行了比较。使用 3D 基质胶腔系统 (ICChip) 对 NPC 进行表征，并在 3 dpf 和 5 dpf 时观察到发育中的斑马鱼的表型变化。使用 qPCR 对目标突变系和选定的变体系进行了比较。与对照组相比，在 3 个选定基因的突变 NPC 系中观察到迁移延迟。WES 确定了两个候选变体，CGREF1 和 NOL9。观察到 CGREF1KO 斑马鱼和 CGREF1KONPC 中无脑畸形和小头畸形相关基因和神经元分化基因的表达变化。在 Tubg1 突变斑马鱼中观察到严重的表型，包括小头和小眼，以及肝脏/肠道发育异常。我们的研究结果证明，使用 NPC 和斑马鱼模型可以以省时省钱的方式测试导致与 NPC 迁移相关的缺陷的变异。多组学分析可以进一步将这种方法的使用范围扩展到其他神经遗传缺陷组。该项目由 TUBITAKCOST Action 资助，代码号为 217S944。
1 月 retrain.ai 对纽约市地方法律 #144 的评论
我们 retrain.ai 明白，如果使用得当，人工智能可以让雇主大大加强公正的招聘实践，从而带来多元化、包容性劳动力的明显好处。我们期待进一步完善第 144 号地方法律，以改善不仅在纽约市，而且在我们城市范围之外的招聘实践，因为无数国内外公司通过位于这里的业务运营与纽约市联系在一起，其中许多需要在纽约市的五个行政区内招聘人员。感谢您在对话中加入各种声音。
人工智能和机器学习方法
参考文献 1] Klaus Greff 等人。“LSTM：搜索空间漫游。”IEEE 神经网络和学习系统学报，28 (2015): 2222-2232。 https://doi.org/10.1109/tnnls.2016.2582924。[2] Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., Erhan, D., Vanhoucke, V., & Rabinovich, A.(2014)。更深入地了解卷积。2015 IEEE 计算机视觉和模式识别会议 (CVPR)，1-9。 https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298594。[3] Lee, J., Jun, S., Cho, Y., Lee, H., Kim, G., Seo, J., & Kim, N. (2017)。医学成像中的深度学习：概述。韩国放射学杂志，18，570 - 584。 https://doi.org/10.3348/kjr.2017.18.4.570。[4] Klyuchnikov, N., Trofimov, I., Artemova, E., Salnikov, M., Fedorov, M., & Burnaev, E. (2020)。NAS-Bench-NLP：自然语言处理的神经架构搜索基准。IEEE Access，PP，1-1。https://doi.org/10.1109/access.2022.3169897。[5] Lu, Z., Whalen, I., Dhebar, Y., Deb, K., Goodman, E., Banzhaf, W., & Boddeti, V. (2019)。用于图像分类的深度卷积神经网络的多目标进化设计。IEEE Transactions on Evolutionary Computation，25，277-291。https://doi.org/10.1109/TEVC.2020.3024708。[6] Zhang, T., Lei, C., Zhang, Z., Meng, X., & Chen, C. (2021)。AS-NAS：用于深度学习的具有强化进化算法的自适应可扩展神经架构搜索。IEEE 进化计算学报，25，830-841。 https://doi.org/10.1109/TEVC.2021.3061466。[7] Sun, Y., Sun, X., Fang, Y., Yen, G., & Liu, Y.(2020)。一种用于进化神经架构搜索算法性能预测器的新型训练协议。IEEE 进化计算学报，25，524-536。https://doi.org/10.1109/TEVC.2021.3055076。[8] Verma, M., Sinha, P., Goyal, K., Verma, A., & Susan, S. (2019)。一种用于爬山领域的神经架构搜索的新框架。2019 IEEE 第二届人工智能与知识工程国际会议 (AIKE)，1-8。https://doi.org/10.1109/AIKE.2019.00009。[9] Zhang, H., Jin, Y., Cheng, R., & Hao, K. (2020)。通过采样训练和节点继承实现注意力卷积网络的有效进化搜索。IEEE
欧盟在经济领域通过什么方式和方法真正实现战略自主？
我们的分析采用了欧盟委员会提出的敏感生态系统概念，并重点关注了一系列战略行业，强调了欧盟内部值得密切关注的进口依赖性。在各种产品类别中，有一类产品特别值得关注：“计算机、电子产品和光学产品制造”。这一类产品定义了“数字”生态系统，并在“电子”和“航空航天和国防”生态系统中发挥着重要作用。它包括计算机芯片和半导体等关键组件，并且对非欧盟国家的进口依赖程度相当高。重要的是，其中一些产品的进口高度集中在“无自由”状态的国家，从而给这些依赖性带来了相对较高的风险。此外，对于这一类别中的某些产品，用欧盟生产的产品进行替代要么是不可能的，要么会带来重大挑战。
交易的未来：量子AI比传统方法的优势
量子AI的量子计算结合以及专家系统为机器学习算法开辟了一个新的可能性领域。Quantum机器学习公式（QML）在涉及处理大数据以及揭示秘密模式时，提供了相当的优势。通过利用量子叠加和纠缠，QML公式可以同时查看许多机会，从而获得更精确的预测以及耐用的设计。在交易背景下，量子AI的增强设备学习能力为创新的交易方法打开了可以动态调整到不断变化的市场条件的创新交易方法，不可避免地会导致更高的回报和降低的威胁。