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第 9 页 https://doi.org/10.59298/RIJSES/2025/519130 人工智能在加速药物发现创新中的作用
摘要 药物发现是一个复杂、昂贵且耗时的过程，通常需要十多年的时间和数十亿美元的资金才能发现新的治疗化合物。人工智能 (AI) 的最新进展改变了这一领域，使更高效、更具成本效益和创新的方法成为可能。本文探讨了人工智能在药物发现各个阶段的应用，从目标识别到化合物筛选和毒性预测。机器学习和深度学习技术被强调为提高预测准确性、优化分子特性建模和改进高通量筛选过程的关键贡献者。尽管它具有变革潜力，但数据质量、监管障碍和人工智能模型的“黑箱”性质等挑战仍然存在。通过解决这些限制，人工智能驱动的药物发现有望加速救命疗法的开发，同时降低成本和上市时间。关键词：人工智能、药物发现、机器学习、深度学习、高通量筛选。
107 人工智能在工程中的应用
在国家安全领域具有潜在的重要作用，并且正在迅速发展。人工智能因其综合的计算和决策能力而被用于改善国防领域关键系统的功能（Hoadley & Lucas，2018；Bistron & Piotrowski，2021）。情报收集和分析 (Hoppa et al., 2019; Xi, Lingyu, & Jiapeng, 2021)、信息作战 (Telley, 2018; Paterson & Hanley, 2020)、网络安全 (Alhayani et al., 2021)、物流和运输 (Bujak, Smolarek, & Gębczyńska, 2011; Amir & Ahmad, 2019)、目标识别 (Min et al., 2019; d'Acremont et al., 2019)、模拟和训练 (Ernest et al., 2016; Fawkes 2017)、指挥和控制领域 (Schubert et al., 2018; Wang 2019) 以及各种半自动和自动驾驶汽车 (Gare 2016, Mori 2018; Amir & Ahmad 2019)人工智能的使用研究仍在继续。
可旋转的天线启用了带视觉识别的无线通信系统：原型实现
摘要 - 可润滑的天线（RA）是一种具有巨大潜力来利用额外空间自由度（DOF）的新兴技术，它通过灵活地改变每个天线的三维（3D）方向/无视。在此演示中，我们开发了具有RA支持的无线通信系统的原型，该原型具有视觉识别模块，以评估RA在实用环境中提供的绩效增长。尤其是通过对数字伺服电机，定向天线和微控制器进行机械驱动的RA的开发，该电动机能够动态调整RA方向。此外，RA的方向调整是由目标识别模块提供的目标的方向指导的，从而显着提高了系统响应速度和定向精度。实验结果表明，与常规的基于固定天线的系统相比，基于RA的通信系统在通信覆盖效果方面取得了出色的改进。索引术语 - 可润滑的天线，视觉识别，3d orimitation。
Fiona Marshall博士
随着新技术的出现和成熟，医学的景观正在发生地震转变。对疾病机制的了解增加使我们能够将研究工作重点放在提供功能性治疗或长期缓解方面的挑战性疾病上。在药物发现中的新方式出现，例如靶向RNA的疗法（XRNA）和放射性疗法（RLT），正在改变药物景观。这些创新的方法为靶向疾病具有更高的精度和特异性提供了潜力，从而改善了患者的结果。将AI和其他计算方法的整合到药物发现过程中提供了显着提高效率的潜力，尤其是在目标识别，生成化学和预测性安全等领域。基于结构的药物设计的进步是通过冷冻电子显微镜的蛋白质复合物以及启用AI的预测建模的实验数据驱动的。本演讲将探讨重新定义药物发现及其对医学未来的促进方法。
军事人工智能的优势与挑战......
摘要。该文章探讨了AI在军事领域的日益融合。它突出了其在现场操作，预测分析和物流上提高效率和准确性的潜力，因为它可以处理大量并自主学习。该研究还强调了AI在分析来自卫星图像，智能信息和社交媒体等各种来源的数据中的作用，这有助于目标识别和操作自动驾驶汽车。它还解决了重要的道德和法律挑战，包括决策的透明度以及错误或附带损害的责任。它引起了人们对军事系统攻击，篡改和意外损害潜力的脆弱性的担忧。该研究对军事背景下的AI类型和应用的现有文献进行了定性综述，重点是利益和风险。该研究旨在综合与军事AI能力，监督和治理有关的关键问题，为国防中的AI负责制定方向和预防措施。
使用简单检测通过量子态进行物体检测和测距
当目标物体嵌入在嘈杂的环境中时，使用弱光源感知目标物体的存在是一项艰巨的任务。一种可能性是使用量子照明来完成此任务，因为它在确定物体存在和范围方面的表现优于传统照明。即使传统照明和量子照明都限制在基于非同时、相位不敏感的巧合计数的相同次优物体检测测量中，这种优势仍然存在。受现实实验协议的启发，我们提出了一个使用简单探测器分析巧合多发数据的理论框架。这种方法允许包括经常被忽视的非巧合数据，并提供无需校准的阈值来推断物体的存在和范围，从而实现不同检测方案之间的公平比较。我们的结果量化了在嘈杂的热环境中进行目标识别时量子照明相对于传统照明的优势，包括估计以给定置信度检测目标所需的拍摄次数。
利用人工智能增强战术层面的瞄准
随着现代战争格局的不断演变，人工智能 (AI) 已成为军事行动中改变游戏规则的理论，特别是在增强战术级瞄准方面。人类驱动的战术级瞄准的问题在于，由于认知处理限制以及敌方战斗人员迅速发展的复杂性及其迅速转移的能力，它在实现快速获取、精确瞄准和最佳决策方面存在固有的局限性。人工智能驱动的瞄准系统可以彻底改变精度、准确度和传感器到射手的能力，将军事交战的效力和效率提升到前所未有的高度。通过利用人工智能算法和先进数据处理的力量，指挥官可以依靠全面而智能的决策框架，确保卓越的目标识别并最大限度地减少附带损害，从而在战场上取得决定性优势。本文深入探讨了人工智能在增强战术级瞄准方面的令人印象深刻的影响，强调了精度、准确度和传感器到射手增强方面的显著改进，这将重新定义现代战争的面貌。
克拉马斯湖上游流域总最大日负荷 (TMDL) 和水质管理计划 (WQMP)
3.1 概述 76 3.1.1 温度 TMDL 制定和方法摘要 76 3.1.2 鲑鱼热量需求 80 3.2 目标识别 – CWA §303( D )(1) 81 3.2.1 敏感有益用途识别 81 3.2.2 水质标准识别 82 3.2.3 污染物识别 84 3.3 现有热源 – CWA §303( D )(1) 85 3.3.1 非点源热源 86 3.3.2 点源热源 90 3.4 季节性变化和关键条件 – CWA §303( D )(1) 95 3.5 装载能力 – 40 CFR 130.2( F ) 100 3.6 分配 – 40 CFR 130.2( G ) 和 ( H ) 101 3.7 替代措施 – 40 CFR 130.2( I ) 102 3.7.1 场地特定有效遮荫替代措施 103 3.7.2 有效遮荫曲线 - 替代措施 107 3.7.3 河道形态 - 替代措施 113 3.8 安全边际 – CWA §303( D )(1) 114 3.9 水质标准达成分析和合理保证 – CWA §303( D )(1) 116
绘制武器系统自主性的发展
1.自主性已经用于支持武器系统的各种功能，包括机动性、目标瞄准、情报、互操作性和健康管理。2.自动目标识别 (ATR) 系统是一种使武器系统能够自主获取目标的技术，自 20 世纪 70 年代以来就已存在。ATR 系统的感知和决策智能仍然有限。随着操作环境变得更加混乱和天气条件恶化，它们的性能会迅速下降。3.现有的能够自主获取和攻击目标的武器系统大多是防御系统。这些系统在人类监督下操作，并且仅在交战时间太短而人类无法做出反应的情况下自动射击。4.巡飞武器是目前已知的唯一一种能够自主捕获和攻击目标的“进攻性”武器系统。巡飞武器的巡飞时间和部署的地理区域以及它们可以攻击的目标类别都是由人类预先确定的。
机器视觉
这本书是对机器视觉的易于访问且全面的介绍。它提供了所有必要的理论工具，并显示了它们如何在实际图像处理和机器视觉系统中应用。关键特征是包括许多编程练习，这些练习可以洞悉实用图像处理算法的开发。作者从对数学原理的评论开始，然后继续讨论图像处理中的关键问题，例如图像的描述和表征，边缘检测，特征提取，分割，纹理和形状。他们还讨论了图像匹配，统计模式识别，句法模式识别，聚类，扩散，自适应轮廓，参数变换和一致的标签。描述了重要的应用程序，包括自动目标识别。本书中的两个复发主题是一致性（用于解决机器视觉问题的主要哲学结构）和优化（用于实现这些方法的数学工具）。本书中使用的软件和数据可以在www.cambridge.org/9780521830461上找到。这本书针对电气工程，计算机科学和数学的研究生。这对从业者也将是有用的参考。