XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System未来学
塑造未来学院 2025
塑造未来学院以多样性为核心，欢迎来自不同领域的参与者（例如民间社会、学术界和智库、公共管理、商业和媒体），以鼓励跨学科性并促进网络和知识交流。塑造未来学院通过创造一个汇聚不同观点和专业知识的空间，为参与者提供了一个独特的机会，让他们相互学习，确定良好的做法和原则，共同发展对全球可持续性变化的见解，并分享共同但不同的价值观和丰富的经验。同时，他们将通过同伴驱动的学习提高领导能力，以实现发展和可持续性原则。
一项关于联邦未来学习的调查：挑战，方法和未来的方向
近年来，“被遗忘的权利”（RTBF）的概念已成为数字信任和人工智能安全数据隐私的关键方面，需要提供支持根据要求删除个人数据的机制。因此，机器学习（MU）引起了相当大的关注，这使ML模型可以选择性地消除可识别的信息。从MU演变出来的是，联邦未学习（FU）已经出现了，以面对联合学习（FL）设置中数据擦除的挑战，该设置促使FL模型能够取消fl客户端或与客户有关的可识别信息。尽管如此，联邦学习的独特属性引入了FU技术的特定挑战。这些挑战需要在开发FU算法时进行量身定制的设计。虽然在该领域存在各种概念和许多联合的未学习方案，但统一的工作流程和FU的量身定制设计尚不清楚。因此，这项全面的调查深入研究了FU的技术和方法，提供了基本概念和原则的概述，评估了现有的联邦未学习算法，并审查了针对联邦学习量身定制的优化。此外，它讨论了实际应用并评估其局限性。最后，它概述了未来研究的有希望的方向。
建模和工程的未来学习方法
日期：2024 年 9 月 23 日至 10 月 18 日 | 地点：虚拟 [ https://flame-ai-workshop.github.io/ ] 联系方式：flame.ai.workshop@gmail.com 使命 建立一个充满活力的论坛，用于交流与流体动力学、湍流和环境科学的 ML 技术相关的想法、前沿数据、先进方法和模型 - 这些应用对于可持续能源解决方案、气候适应力、野火缓解和安全系统的开发至关重要 议程 1. 将举行为期四周的 ML 挑战赛（每队 1-2 人参加）以应对 ML 挑战
可供未来学生使用的顶点项目列表...
S/N 项目标题 1 控制碳水化合物利用并促进肺炎链球菌上皮细胞结合的基因调控网络 2 基于 RNA 结构的新型 mRNA 设计，用于基因治疗和疫苗接种 3 延长寿命：CURATE.AI 用于定制 NMN 利用和治疗增强 (ACCURATE) 临床试验 4 人工智能识别人类癌症基因组中的癌症驱动突变 5 用于 HSC 靶向基因治疗的骨髓芯片 6 癌症治疗诊断学和新型示踪剂的开发，用于多模态分子成像和靶向放射性配体治疗与多种癌症免疫疗法相结合 7 表征减毒活黄病毒疫苗疫苗突变的分子机制 8 复杂生物疗法的化学合成 9 揭示类固醇诱导病毒感染增加的分子机制 10 揭示合成衍生物作为抗登革热病毒抗病毒剂的潜力 11 设计和研究下一代哑铃形DNA载体和反式剪接RNA 12 设计递送平台以提高细胞外囊泡的生物利用度以用于癌症治疗 13 开发受蝙蝠启发的基于蛋白质的局部抗炎疗法，用于治疗人类皮肤炎症疾病 14 开发线粒体抑制剂的药物类似物作为治疗剂 15 开发新型基于RNA的线粒体递送载体，用于线粒体靶向核酸以进行线粒体基因治疗和抗衰老 16 开发跨物种肝脏类器官模型以确定减轻肝脏胰岛素抵抗的新药物靶点 17 开发用于检测人畜共患病毒T细胞的快速全血检测方法 18 开发癌症疫苗：针对公共肿瘤抗原和个体化新抗原的RNA疫苗 19 发现用于检测肠道病毒D68感染的生物标志物 20 发现膜配体转运蛋白用于功能性药物筛选试验 21 基于 DNA 的非病毒基因治疗 22 表观遗传肿瘤突变调节药物疗效和结肠直肠癌的致癌作用 23 探索肌醇在调节妊娠糖尿病中胎盘脂质和肌醇衍生物代谢中的效用 24 细胞外囊泡 (EV) 和 EV 模拟疗法用于椎间盘再生 25 细胞外囊泡递送靶向 KRAS 的疗法用于治疗胰腺癌和转移
未来学素材 - UKnowledge
关于技术创新对工作和就业的影响的焦虑、希望和猜测至少与资本主义一样古老。人工智能/机器人在二十一世纪工作场所的普及，被许多观察家理解为“第四次工业革命”（FIR），似乎只会增强人们了解其后果的动力。事实上，在 2013 年至 2020 年间，专门讨论人工智能/机器人对就业影响的学术研究出版物激增（例如Acemoglu 和 Restrepo，2018 年；Autor，2015 年；Brynjolfsson 和 McAfee，2014 年；Cameron，2017 年；Ford，2015 年；Frank 等人，2019 年；Frey，2019 年；Frey 和 Osborne，2013 年、2017 年；Korinek 和 Stiglitz，2017 年；Susskind，2020 年；Susskind 和 Susskind，2015 年）。1 随之而来的是大量“灰色文献”，包括来自咨询公司、政府、智库和企业的文章，这些文章通常由学者撰写（例如Arntz 等人，2016 年；Muro 等人，2019 年）。大约在同一时期（尤其是 2016 年至 2018 年），各种各样的经济和商业新闻（下称“媒体”）几乎每周都会报道对美国就业“未来将如何”的预测，这是本文的重点。2
老师们对 BTS 网络防御专业未来学生的寄语
关注整个 ANSSI 在线课程：https://secnumacademie.gouv.fr 这个免费课程持续 4 周，大约 30 小时，将为您概述信息安全面临的挑战。无论您的水平如何，它都会为您提供有关培训中心主题的良好介绍。因此，我们邀请您在 2023 年 8 月 20 日星期日之前完整填写，这将使您获得个性化的成功证书。
通往未来学的中智学之路
本文是我们之前在 SGJ 期刊上发表的文章的更新，标题为：关于哥德尔不完备定理、人工智能和人类思维 [7]。我们对人工智能、人形机器人和未来场景的最新发展提供了一些评论。基本上，我们认为对未来更深思熟虑的方法是“技术现实主义”。
通过支持表征能力，以新颖的视觉效果为未来学习做好准备
摘要。许多 STEM 问题都涉及视觉效果。为了从这些问题中受益，学生需要表征能力：理解和适当使用视觉效果的能力。对表征能力的支持可提高学生的学习成果。但是，为整个课程设计表征能力支持是不可行的。这就提出了一个问题，即这些支持是否能增强未来从新问题中学习的能力。我们通过对工程班的 120 名本科生进行的实验来解决这个问题。所有学生都使用智能辅导系统 (ITS)，该系统为问题提供了交互式视觉表征。实验改变了所提供问题中表征能力支持的类型。我们从随后的一组涉及新视觉表征的新问题中评估了未来的学习。结果表明，表征能力支持可以增强未来从新问题中学习的能力。我们讨论了将这些支持整合到教育技术中的意义。
各州采用 ISTE 标准引领未来学习
在罗德岛，我们继续为学校和学区提供必要的指导和专业发展，以确保在疫情期间有效利用技术，并在应对当前挑战后继续发挥影响。例如，今年，罗德岛的每个学区都共享统一的日历，以便我们更好地协调全州范围内的数字学习实践培训，促进模型资源和想法的交流，同时我们的学生继续异步学习。我们还继续支持学区使用 ISTE 标准作为教育工作者和教育领导者的路线图，帮助他们重新设计学校和教室，以适应数字时代的学习。最后，我们建立了一个中央网站 Back to School RI，以便随时向社区提供有关病毒和学校计划的最新信息。