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人工智能与数据库相遇：AI4DB 和 DB4AI
数据库和人工智能 (AI) 可以相互受益。一方面，AI 可以使数据库更加智能 (AI4DB)。例如，传统的经验数据库优化技术（例如，成本估算、连接顺序选择、旋钮调整、索引和视图顾问）无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云端。幸运的是，基于学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化 AI 模型 (DB4AI)。例如，AI 很难部署，因为它需要开发人员编写复杂的代码并训练复杂的模型。数据库技术可用于降低使用 AI 模型的复杂性，加速 AI 算法并在数据库内提供 AI 功能。DB4AI 和 AI4DB 最近得到了广泛的研究。在本教程中，我们回顾了有关 AI4DB 和 DB4AI 的现有研究。对于 AI4DB，我们回顾了基于学习的数据库配置、优化、设计、监控和安全技术。对于 DB4AI，我们回顾了面向 AI 的声明性语言、数据治理、训练加速和推理加速。最后，我们提供了 AI4DB 和 DB4AI 的研究挑战和未来方向。
TwinOps：数字孪生与 DevOps 相遇 - DTIC
本报告总结了 TwinOps 项目的贡献，该项目由软件工程研究所资助，为期一年，于 20 财年执行。这项研究的贡献有两个方面。首先，它引入了 ModDevOps，作为一种创新方法，使用 DevOps 概念和从模型生成代码来连接基于模型的工程和软件工程。ModDevOps 平滑了从模型级验证和确认 (V&V) 到软件生产的过渡。其次，该研究开发了 TwinOps，这是一种特定的 ModDevOps 管道，通过在构建模型工件时对其进行精心组合，为系统工程师提供新的分析能力。
当人工智能与计算神经科学相遇
摘要 计算智能和人工智能都旨在构建具有智能行为的机器和软件。因此，它们易于相互作用，即使后者不一定对理解认知如何从大脑基础中产生感兴趣。在本章中，我们列举、描述和讨论了最重要的交互领域。有些是方法论的，涉及信息表示、处理和学习。在功能层面，重点放在感知、导航、决策和语言等主要认知功能上。在计算神经科学对智能系统发展的重要贡献的显著特征中，其对大脑功能的系统性观点对于建模决策等高度多模态的认知功能尤其有价值
NAEMA：东西方相遇 2025 总记录
报告名称：注册会员：A -M 报告日期：2025 年 2 月 14 日 活动名称：NAEMA：东西方相遇 2025 总记录数：165 条 公司全名 职务
策略与行动相遇 - 诺兰公司公告
ReSource Pro 收购两家领先的保险行业战略咨询公司 Strategy Meets Action 和 The Nolan Company 加入 ReSource Pro 纽约，2021 年 1 月 12 日 — — ReSource Pro 是一家为保险组织提供运营解决方案的全球供应商，今天宣布已收购两家专注于财产和意外伤害保险的战略咨询和管理咨询公司，Strategy Meets Action (SMA) 和 The Nolan Company (Nolan)。交易于 2021 年 1 月 1 日完成。通过收购这两家公司，ReSource Pro 正在巩固其为保险组织提供业务转型服务和运营解决方案的战略。SMA 和 Nolan 是公认的思想领袖，专注于实现保险公司转型的务实咨询和咨询方法。Strategy Meets Action Strategy Meets Action 是一家行业领先的战略咨询公司，为保险公司、解决方案提供商和保险科技初创公司提供战略见解、咨询服务和已发表的研究。该公司提供有关业务战略、数字化转型、核心系统和客户体验的见解和指导。 Strategy Meets Action 将继续由 Deb Smallwood 领导，她将担任 SMA 承运人转型高级合伙人的新职位。ReSource Pro 首席执行官 Dan Epstein 表示：“我们很高兴将 Deb、她的团队以及 Strategy Meets Action 的专业知识加入我们的产品系列。我们将共同为保险公司提供更广泛的能力平台，帮助他们踏上数字化转型之旅。” Nolan 公司 Nolan 成立于 1973 年，是一家管理咨询公司，为保险业高管提供战略、增长、技术和运营改进方面的服务。Steve Discher 将继续担任 Nolan 承运人业务高级合伙人的新职位，领导 Nolan。Epstein 解释说：“Nolan 在优化新业务、索赔、承保、分销、客户体验和保单服务方面拥有深厚的行业知识。我们很高兴与 Steve 及其 Nolan 团队合作，发展他们的业务，同时将他们的产品整合到更广泛的 ReSource Pro 解决方案中。” 这些交易的财务细节未披露。Morgan Partners 在这些交易中担任 ReSource Pro 的独家财务顾问。
癌症纳米医学与免疫疗法相遇
癌症纳米药物在联合免疫疗法中显示出良好的前景，迄今为止主要处于临床前阶段，但也已进入临床试验阶段。将纳米药物与免疫疗法相结合旨在通过增强免疫反应级联中的关键步骤，即抗原释放、抗原处理、抗原呈递和免疫细胞介导的杀伤，来强化癌症免疫循环。联合纳米免疫疗法可以通过三种靶向策略实现，即靶向癌细胞、靶向肿瘤免疫微环境和靶向外周免疫系统。纳米免疫疗法的临床潜力最近在一项 III 期试验中得到证实，该试验将纳米白蛋白紫杉醇 (Abraxane ® ) 与阿替利珠单抗 (Tecentriq ® ) 联合用于治疗晚期三阴性乳腺癌患者。在本文中，除了策略和初步（前）临床成功案例外，我们还讨论了纳米免疫疗法中的几个关键挑战。总体来看，纳米药物与免疫疗法相结合正受到广泛关注，预计其将在临床癌症治疗中发挥越来越重要的作用。
网络智能与脑信息学相遇
摘要 理解人类智能，特别是脑智能，是实现终极人工智能的基石。本文简要回顾了人工智能与脑科学的历史互动，展望了人工智能在互联世界中的未来愿景。特别介绍了网络智能（WI，互联世界中的人工智能）和脑信息学（BI，以大脑/心智为中心的脑机智能研究与应用）两个快速发展的领域，并将它们结合起来，加速人类水平的人工智能社会的到来。此外，通过将人工智能和脑科学与大数据相结合，将创造出从系统的脑机智能研究到互联的社会-信息-物理-思维空间中新的人工智能产业链的新愿景。
AI时代的英语文学与科学的相遇
我的演讲融合了神经生物学和现象学的概念，以解释语言、认知和叙事之间的关系。理解这些关系是许多学科的深思熟虑的研究人员一直在进行的一项研究。然而，形式主义的目标是确定有序的、普遍的思维、语言和叙事结构，这与大脑中概率性的、相互的相互作用并不相符，认知模式正是通过大脑中我们对世界的具体体验而产生的。认知叙事学需要打破框架、脚本和偏好规则等术语中仍然存在的结构主义遗产，并接受各种实用主义导向的、现象学叙事理论提出的范式转变，这些理论对形式主义方案提出了质疑。如果我们想理解故事，逻辑结构和分类法是行不通的。相反，我们需要知道的是，元素如何通过它们在生活经验和具体认知中的相互作用组合成模式。
对称性与人工智能相遇 摘要 目录 1 简介
电磁学的麦克斯韦方程、爱因斯坦的狭义和广义相对论以及粒子物理学中基本力的规范理论。从更务实的角度来看，对称性有很多应用，例如晶体学中的应用或它们为问题研究带来的简化：对称性是手头信息背后的组织结构。因此，发现这种模式可以加深理解，就像罗夏赫测试的简单情况一样：注意到墨迹的反射对称性可以帮助孩子猜测这些图画是如何制作的，即通过将吸墨纸折叠起来。这种理解使我们能够简化处理数据的方式，并且在更深层次上可以表明存在更高层次的原理。对称性与简单性甚至优雅之间的这种联系在理论物理学中经常出现。在艺术中，对称性也经常与优雅的概念联系在一起。这并不是说对称的艺术品更美丽，因为众所周知，大多数人更喜欢对称性不是完全对称，而是略有不完美或破碎的面孔、乐曲、绘画和照片 [ 1 , 2 ] 。在物理学中，对称情况的偏差通常被认为是一种有用的近似技术，因为在自然界中很少发现完美的对称性。发现对称性的一个物理学例子是火星的运动。天文学家第谷·布拉赫在 1601 年去世前，收集了它在夜空中位置的最精确记录。这些数据中有一个底层结构，约翰尼斯·开普勒花了很多年才将其梳理成椭圆形 1 。从这种更简单的数据表示中，艾萨克·牛顿能够推导出引力定律，该定律表现出中心对称性，毫无疑问，与最初的观测集合相比，它更简单、更深入、更普遍地描述了天体的运动。快进许多年，我们现在明白，牛顿定律可以通过将对称性强加于一个称为作用的抽象对象上来获得。我们在本文中的想法是为布拉赫和牛顿之间的开普勒中间步骤的自动化或人工智能 (AI) 版本奠定基础。面向任务的功能性 AI 一般概念实现称为机器学习 (ML)。它涉及为计算机提供一般处方的算法，以便逐步逼近（或学习）适当的规则来重现特定的观察结果。这与传统程序形成了鲜明对比，传统程序缺乏这里所需的表达能力。目前，科学，尤其是物理学，正在经历一场革命 [ 3 ] ，因为在具有大数据集的实验领域中采用的 ML 方法被应用于更正式的领域，甚至用于符号数学 [ 4 ] 。ML 确实特别擅长模式识别，因此我们提出一个问题：当这些方法用于从数据中提取信息时，它们是否也能检测到它们所接触的数据中对称性的存在？如果可以，它们会自动这样做吗？它们是否自然地根据对称模式组织信息？在本文中，我们迈出了回答上述问题的第一步。除了好奇心和想要了解自然法则和机器学习的发展方式的愿望之外，我们还运用我们的方法来研究物理和艺术之间的深层联系。在第 2 节中基于物理的设置上训练算法之后，我们在第 3 节中将它们应用于艺术品并评估它们的对称性。这项工作可以进行许多扩展和应用，在第 4 节中我们将讨论这个方向的一些想法。
大数据与信息物理系统相遇：全景调查
摘要 — 世界正在见证信息物理系统 (CPS) 前所未有的增长，预计它将通过在环境监测、移动医疗系统、智能交通系统等各个领域创造新的服务和应用，彻底改变我们的世界。信息和通信技术 (ICT) 行业的数据流量正在显着增长，这得益于智能手机、平板电脑和视频流的广泛使用，以及预计在不久的将来传感器部署的显着增长。预计原始感测数据的增长率将显著提高。在本文中，我们通过提供数据收集、存储、访问、处理和分析的广泛概述来介绍 CPS 分类法。与其他调查论文相比，这是第一次对 CPS 大数据进行全景调查，我们的目标是提供不同 CPS 方面的全景摘要。此外，CPS 需要网络安全来保护其免受恶意攻击和未经授权的入侵，这对于网络中不断生成的大量数据来说是一个挑战。因此，我们还概述了针对 CPS 大数据存储、访问和分析提出的不同安全解决方案。我们还讨论了大数据在 CPS 背景下应对绿色挑战的问题。