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World File Search System未知领域
生成模拟雷达和 EO/IR 图像的组合数据集
在遥感领域，雷达和 EO/IR（电光/红外）传感器都携带着对成像界有用的独特信息。雷达能够在各种天气条件下成像，无论白天还是夜晚。EO/IR 可生成辐射图，并且通常能以比雷达更精细的分辨率生成图像。虽然这些系统对成像都有价值，但成像界对于结合这两个领域的最佳优势所带来的附加价值仍存在未知领域。这项工作将开始探索在雷达工具 Xpatch 和 EO/IR 工具 DIRSIG（数字成像和遥感图像生成）中模拟场景的挑战。雷达和 EO/IR 固有的功能和局限性在图像模拟工具中相似，因此在模拟环境中完成的工作也将延续到真实环境。这项工作的目标是演示一个可以模拟常见场景的 EO/IR 和雷达图像的环境。一旦演示完成，该环境将用于促进各种多传感器仪器设计和开发算法概念的权衡研究。生成的合成数据将与现有测量数据进行比较，以证明实验的有效性。
大型藻类的基因组编辑：进展与挑战
这篇小型评论探讨了大型藻类基因组编辑的现状和挑战。尽管这类生物具有生态和经济意义，但基因组编辑的应用有限。虽然 CRISPR 功能已在两种褐藻（Ectocarpus species 7 和 Saccharina japonica）和一种绿藻（Ulva prolifera）中得到证实，但这些研究仅限于概念验证演示。由于编辑效率相对较低，所有研究还（共同）以腺嘌呤磷酸核糖基转移酶为目标来富集突变体。为了推动该领域的发展，应该注重推进辅助技术，特别是稳定转化，以便可以筛选出具有效率的新型编辑试剂。还需要开展更多工作来了解这些生物中的 DNA 修复，因为这与编辑结果紧密相关。为大型藻类开发高效的基因组编辑工具将解锁表征其基因的能力，这在很大程度上是未知领域。此外，鉴于其经济重要性，基因组编辑还将影响育种活动，以开发产量更高、生产更多商业价值化合物并表现出更强的抵御全球变化影响能力的菌株。
自然理性下的人工智能
今天，人们比任何时候都更加清楚地认识到，富有创造力的人的显著特质之一就是他的智慧。人类是一种富有创造力的存在，具有永恒的不可压抑的活力，永远不会满足于现有的成就，具有与生俱来的智慧。人类凭借理性，孜孜不倦地探索新的领域，掌握未知领域，创造前所未见的事物。一切“给予我们新知识的事物都让我们有机会变得更加理性”[1，第 213 页] [104]人类不断地改进和磨练自己的技能，利用自然界的物质，在一个世纪又一个世纪中，人类胜利地走过了人生的旅程，这也使人类不断发现新的机会，以实现对地球的全面统治。人工智能是在人类活动发展的一定阶段借助自然智能而产生的，极大地方便了人类活动。这就造成了自然智能不再能够应对人工智能的局面。但反过来说，如果没有自然智能，人工智能也是很难想象的，因为“机器与人类不同，没有自己的目标”[2，p. 13]只有人类知道并告诉他们需要达到什么样的结果。它们本着互补的原则，朝着一个方向前进、发展，试图掌握越来越多的
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
Hale,Glendon 危险控制中的个人行为......
前言 近一个世纪以来，行为科学或社会科学一直是公认的学科领域。在此期间，心理学家和其他社会科学家就与人类和动物行为有关的广泛主题撰写了数百万字的论文，内容涉及思想、感觉、动机、态度、感知、学习、焦虑和攻击性等。然而，在这些已发表的文献中，只有一小部分着重探讨了人们如何应对危险并试图应对危险。涉及该主题的研究往往是由主要兴趣在其他地方的研究人员进行的，他们目前只在自己选择的领域之外进行了短暂的探索。这导致了基于众多理论的零散文献，这些理论之间的相互关系很难解开。表面上的矛盾比比皆是，我们知识上的空白仍然很大，令人沮丧。因此，健康和安全从业者经常对试图从文献中提取任何合理的结论和建议感到绝望。尽管人们普遍认为人为因素是导致该领域问题的主要因素，但它仍然是一个未知领域，经常被认为是无望的琐事和难以理解的术语的混合体。希望很高，但期望很低。作为心理学家、研究人员、教师和健康与安全从业者，我们试图在这本书中解决这两个问题。我们的
学生手册 - 纽贝里学院
欢迎（回来）来到纽贝里学院。作为一所小型住宿学院，纽贝里学院是一所以学生为中心的文科本科院校，提供各种专业，并将文科和专业学科的学习无缝整合在一起。在纽贝里这样的小型学院，师生比例较低，学生可以私下了解他们的教授。我们的教师、教练、员工和管理人员非常自豪地指导您完成智力和个人旅程，走向成功和充实的职业生涯。纽贝里学院不仅提供出色的学术教育，还促进学生的道德、伦理和精神成长。路德教的信仰和理性思想传统植根于多样性和包容性的背景下，使我们能够发现创新和创造性的方法来穿越未知领域的不确定性。我们将为您提供开放的心态，接受他人的新观点和新见解。我们将践行“知识谦逊”的精神，因为世界总是比我们所知的镜头更大、更神秘。“知识谦逊”培养真正的好奇心和跨学科的真理探索。您是纽伯里学院大家庭的一员。敢于梦想，释放您内心的伟大。
热反应堆物理学：兴奋与挑战
反应堆物理学因其多学科性质而令人兴奋且引人入胜。探索原子核释放了原子的潜力和迷人的中性粒子——中子的作用！对原子核内能量转移的复杂现象以及孤立中子的相互作用的理解为能源生产打开了许多机会。裂变链式反应的发现对世界来说是一个伟大的尤里卡时刻，这个想法已经得到成功利用。回顾芝加哥堆的 80 年，我们已经取得了长足的进步，并成功设计和运行了几种类型的核反应堆。在世界上所有的动力反应堆中，超过 90% 是基于热中子能谱的。热反应堆的物理特性由散射介质中复杂的中子传输控制，以实现所需的中子谱。新一代反应堆通常必须满足四个主要方面，即可持续性、更好的燃料利用率、固有安全性和更好的经济性。本文旨在介绍这些新型反应堆设计中的设计挑战，其中使用先进燃料来实现上述目标，并调整中子谱以实现更高的安全性。因此，我们必须使用更新的材料并探索未知领域。本文尽量简洁，以便其他领域的读者也能理解反应堆物理学的这些特点。
编辑复杂性先进计算机模拟技术在智能城市中处理的问题 2021
复杂性科学技术将为新的仿真研究领域不断拓展带来机遇，特别是对人体仿真、社会仿真、人脑仿真等，为社会治理、预测、城镇化等仿真提供前所未有的机遇。复杂性科学技术的发展为利用建模与仿真方法研究新的虚拟信息空间提供了重要机遇。众所周知，建模与仿真技术的优势在于提供了从现实世界到虚拟空间的桥梁，为研究人类社会和物理世界的未知领域提供了替代。然而，虚拟信息空间是一个完全不同于物理世界和人类社会的全新的虚拟空间，这个虚拟空间不仅是“人、机、物”三者相结合的空间，还存在着多层网状、跨领域关联的特点，对这种新的虚拟空间的研究是一个复杂的、当前的科学研究领域。在充分利用复杂性科学研究成果的基础上，利用并行系统、嵌入式仿真等方法构建通向这一新型空间的桥梁，为研究对象之间的相互作用或行为特征提供一种虚拟的替代方案。利用复杂性科学的成果不断修改和测试所建立的模型，是建模与仿真科学进一步发展需要解决的问题。
探索未知的未知：通过参与语言模型代理对话促进人类学习
虽然基于语言模型 (LM) 的聊天机器人和生成搜索引擎擅长回答具体查询，但在未知的未知领域中发现信息对用户来说仍然具有挑战性。为了模拟常见的教育场景，即儿童/学生通过聆听和参与与父母/老师的对话来学习，我们创建了协作 STORM (Co-STORM)。1 与要求用户提出所有问题的问答系统不同，Co-STORM 允许用户观察并偶尔引导多个 LM 代理之间的对话。代理代表用户提问，让用户偶然发现未知的未知事物。为了促进用户交互，Co-STORM 通过将未发现的信息组织成动态思维导图来帮助用户追踪对话，最终生成一份综合报告作为总结。对于自动评估，我们通过收集具有用户目标的真实信息搜索记录来构建 WildSeek 数据集。 Co-STORM 在话语追踪和报告质量方面均优于基线方法。在进一步的人工评估 2 中，70% 的参与者更喜欢 Co-STORM 而不是搜索引擎，78% 的参与者更喜欢它而不是 RAG（检索增强生成）聊天机器人。
工作场所中的神经技术：未来派现实
想象一个小工具，允许雇主通过隐藏在键盘或鼠标内的微小电极来监视其工人的脑电波，该电极发送实时显示以评估情绪，警觉性，压力和生产率水平。不久前，您认为这个概念太牵强了，无法认真考虑。但是神经科学和人工智能的进步正在融合 - 有人说，增长是“类固醇” 1-提供了负担得起且可广泛的神经技术设备，这些设备将很快成为普遍存在的工作环境的常规部分。我们研究了当今正在开发的神经技术的开创性工作场所应用，包括有可能帮助发现和帮助早期干预工作，以解决疲劳，倦怠，欺诈，欺诈，商业秘密盗用以及其他可严格的工作场所活动，以及提高生产力和工人的发展。，但也存在明显的固有道德风险，法律问题和忧虑，集中在可能不负责任地使用这种强大的技术。法律风险包括与生物识别数据收集，工作场所隐私以及感知或实际残疾歧视有关的风险，以及其他问题。随着科学和技术进入未知领域，雇主将不得不第一次解决这些法律问题，通常很少有先例或指导。