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人工智能在微观结构中的应用
几乎每一个研究和工程领域（包括材料科学）都以惊人的速度被来自各种来源（实验和模拟）的大量数据所淹没。因此，第四种研究范式——数据驱动科学应运而生。它建立在前三种科学范式（实验、理论和模拟）产生的海量数据之上。为了以一种有助于加快新材料发现和实现材料基因组计划 (MGI) 目标的方式来研究这些数据，需要先进的数据驱动分析方法。第四种科学范式利用可扩展的机器学习 (ML) 和数据挖掘工具从如此大量的数据中得出可以付诸实践的结论，并指导各个层面的材料设计计划 (Agrawal & Choudhary, 2019)。
雷达卫星：新技术、新应用和大量数据
最近，合成孔径雷达卫星被发射到低地球轨道，掀起了新一轮数据收集浪潮，这将彻底改变对地球的观测。这些卫星配备了 C、L 和 X 波段的图像采集设备，可以透过云层全天候拍摄图像。从它们的极地轨道上，还可以每周甚至每天重复拍摄图像。现在可以将这些海量数据下载到地面站，并使用增强的计算能力快速处理，从而以合理的成本快速获得结果。使用示例包括几乎实时监测地面运动、地面运动的历史匹配以及监测油田生产和 CCUS 活动的能力。雷达成像已成为一种常规交付成果，无需专业编程。
生成式人工智能已经出现，chatgpt 等工具如何改变......
源自基础模型——在涵盖许多主题的海量、广泛、非结构化数据集（如文本和图像）上训练的大规模深度学习模型。开发人员可以根据广泛的用例调整模型，几乎不需要对每个任务进行微调。例如，ChatGPT 的基础模型 GPT-3.5 也已用于翻译文本，科学家使用早期版本的 GPT 来创建新的蛋白质序列。这样，所有人都可以使用这些功能的强大功能，包括缺乏专业机器学习技能的开发人员，在某些情况下，包括没有技术背景的人。使用基础模型还可以将开发新的 AI 应用程序的时间缩短到以前很少可能的水平。
基于人工智能的金融风险评估研究
摘要。人工智能（AI）模型在金融风险领域的有效应用，可以提高数据处理速度、深化数据分析程度、降低人力成本，从而有效提高金融风险管控效率。人工智能在金融风险管理领域的应用，对金融监管的制度设置和运行模式提出了新的要求。随着计算机和网络技术的快速增长、市场交易频率的提高、数据来源的多样化以及大数据的发展应用，给基于海量数据的金融风险管理带来了新的挑战。基于此，本文分析了人工智能在促进金融业改革与成长中的作用，并提出了在金融风险管理领域合理运用人工智能的对策。
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罗伯塔·沃尔施泰特于 1962 年出版的《珍珠港：警告与决策》一书警告称，在海量情报中错过“敌人的某个行动或意图”将非常危险。2 几十年来，这本书一直具有现实意义，因为美国一方面成功避免了苏联发动的热核突袭，另一方面却未能预料到喷气式飞机撞向摩天大楼。沃尔施泰特告诉一代又一代的冷战和反恐情报分析员，不仅必须收集和阐释信号以告知决策者，还必须对其进行分解和剖析，以帮助指导未来的情报收集。只有这样，美国才能破译敌人的决策结构，并洞察对手的更大战略计划。
整合英国健康数据：社会的巨大机遇
通过担任各种职务，我已经在英国健康数据领域扎根多年，我以为自己很了解它。但进行这次审查再次证明了这个领域是多么复杂——要找到最严峻挑战的潜在解决方案，不仅需要广泛了解数据、科学和技术，还需要广泛了解卫生保健系统、政府以及道德、法律、社会、文化、行为、金融、地理和政治因素。此外，有关各种健康相关数据源的海量信息有时看起来像个无底洞。英国四个国家之间的差异以及组织标签、结构、战略和政策的频繁变化加剧了这种情况。对该领域任何部分有深入了解的读者不可避免地会发现本审查中的不足之处，对此我深表歉意。
自然语言处理 (NLP) 的探索...
由于计算能力的大幅提升、海量数据的普遍存在以及数据驱动算法日益强大的能力，自然语言处理 (NLP) 近来在众多领域取得了快速发展，其中之一就是航空业。在本研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空业的现状。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空业 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了目前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的使用方式。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们建议的研究方向。