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World File Search System研究课题
第五届人工智能自然语言研讨会 (NL4AI) 前言
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 中的一个重要研究课题，因为它是不同科学和工业利益的目标。自然语言处于学习、知识表示和认知建模的交叉点。最近的几项人工智能成就已多次显示出它们对复杂推理任务的有益影响，在语言建模、处理和推理方面具有巨大的应用前景。然而，自然语言理解仍然是一个丰富的研究课题，其交叉融合涵盖了许多独立领域，例如认知计算、机器人技术以及人机交互。对于人工智能来说，自然语言是范式和应用的研究重点，但同时，它们也是从视觉到规划和社会行为等大多数智能现象的自动化、自主性和可学习性的基石。反思这种多样化且有前景的互动是当前人工智能研究的重要目标，完全符合 AI*IA 的核心使命。本次研讨会得到了 AI*IA NLP 特别兴趣小组 5 和意大利计算语言学协会 (AILC) 6 的支持，旨在广泛概述意大利人类语言技术 (HLT) 领域的最新活动。在此背景下，NL4AI 2021 的组织为研究人员提供了分享专注于多个领域的 NLP 的人工智能应用经验和见解的机会。2021 年版 NL4AI 与第 20 届意大利人工智能协会国际会议 (AIxIA 2021) 在同一地点举行，由于 COVID-19 大流行而在线举行。会议议程可在官方研讨会网站 7 上找到。征文活动共收到来自意大利（23）、德国（5）和法国（4）的 34 位作者的 12 篇投稿。经过审核，12 篇论文中有 10 篇被接受发表（接受率为 83%）。论文涉及
作物抗非生物胁迫育种进展
全球气候变化，包括干旱、极端气温以及盐碱化和重金属污染等不利的土壤条件，对作物的产量和品质产生了深远影响，对全球粮食安全构成了重大威胁（ Waadt 等，2022 年）。为了更好地适应各种非生物胁迫，谷物作物的细胞过程和整个植物生理发生了一些根本性变化（ Zhang 等，2022 年）。这些适应性反应对于增强作物抗性至关重要，对作物改良具有极其重要的意义（ Gong 等，2020 年）。优良种质的鉴定、潜在机制的发现和重要抗性基因的利用对于抗非生物胁迫作物育种至关重要。高通量表型评估、全基因组关联研究、多组学分析和基因编辑等先进技术不仅加深了我们对作物应对非生物胁迫的分子机制的理解，而且加速了培育具有增强的非生物胁迫抗性的作物（Gao，2021）。尽管通过应用这些先进技术，在模式植物和非模式植物中已经报道了参与植物应对非生物胁迫的多种策略和重要基因，从而增进了我们对主要作物抗非生物胁迫机制的理解，但仍存在知识上的空白。我们设立了“作物抗非生物胁迫育种进展”研究课题，目的是弥补这些空白。本研究课题包括以下主题：（a）非生物胁迫抗性评估和优良种质资源的利用； (b) 通过遗传或基因组学方法鉴定赋予抗非生物胁迫性的基因，例如 BSA-seq、QTL 定位、GWAS 和关键基因家族的全基因组表征；(c) 利用多组学研究作物非生物胁迫的生理和分子机制
Adam S. Foster 是该系的教授
Adam S. Foster 是阿尔托大学应用物理系的教授，也是日本金泽大学的研究教授。他在阿尔托大学建立了纳米级表面和界面 (SIN - www.aalto.fi/physics-sin ) 小组，在那里他应用和开发了各种原子和量子力学模拟方法来研究纳米级的表面和界面物理，特别强调与实验人员和技术人员密切合作。他的研究课题包括纳米操作、纳米催化、微电子学、分子电子学的纳米级研究，并经常与最先进的扫描探针显微镜 (SPM) 合作。最近，该小组在开发用于 SPM 分析和控制的机器学习方法方面非常活跃。
使用 ORB-SLAM 实现 Raspberry Pi 移动机器人的网页远程控制
近年来，随着机器人应用领域的不断拓展，智能机器人在越来越多的领域为人类服务。对于一些环境复杂、条件恶劣或者具有一定危险性的工作场所，通常需要通过远程控制来操作机器人完成相应的任务。此外，机器人的自主性也十分重要。在机器人自主性的研究中，自主导航是主要的研究方向之一，而SLAM一直是自主导航领域的重要研究课题[1]。视觉SLAM就是借助摄像头，为机器人针对未知环境构建地图。与激光SLAM相比，视觉传感器或摄像头具有视觉信息丰富、硬件成本低廉等优势，是近来SLAM的研究热点[2]。同时，SLAM
2022-23 年度报告
值得注意的是，今年，ICRIER 着手开展了一些有趣的多学科研究课题，以制定未来的政策。其中包括“性别与贸易”、“税收与性别”、“了解投资、贸易和电池废物管理以实现具有全球竞争力的电动汽车”以及“电子商务和中小微型企业的影响”等。考虑到印度数字化转型在我们的政策叙述中不可或缺的地位，我们推出了第一份年度旗舰报告“印度数字经济状况 (SIDE)”，该报告以独特的方式衡量和分析了印度的数字化转型。ICRIER 将继续致力于促进和推动对与印度及其参与全球经济有关的当代和新兴政策问题的关键领域的研究。
从技术中立到多元化、有影响力的技术发展
技术中立原则，特别是为了加强其对研究和创新政策的预期影响。该项目的第一个工作包侧重于如何识别新兴技术以及评估其未来影响和潜力的标准。在不同技术选项之间选择的权重是组织的一个关键战略决策，但作为研究课题几乎没有涉及。该主题是从技术中立原则的相关性和实施方面进行评估的。在第二个工作包中，对芬兰新兴技术的现状和资金进行了分析。特别是，它研究了技术中立如何反映在监管和公共资金中。该研究评估了融资工具如何在技术推动和市场拉动之间取得平衡等。
PHCO 701 简称分子药理学
本课程旨在让生物医学研究项目的研究生熟悉药物设计和作用所涉及的药理学分子原理。学生将在教学大纲中列出的特定主题背景下提高批判性思维技能，这些主题包括药物开发背后的分子生物学、关键的药物途径以及药物与人体之间的相互作用。到本课程结束时，学生应该熟悉药物开发的分子原理，包括与药物相关的基因表达途径、关键的药物靶点以及药物与其受体之间的相互作用。学生应该具备足够的工作知识，将这些原理应用于新的研究课题，并提出适当的策略来解决相关的研究问题。
社论：人工智能用于教育
当“人工智能教育”研究课题于 2021 年 6 月启动时，人工智能的进步将对教育领域产生的影响还完全无法预测。然而，人工智能和教育这两个领域的研究之间长期而密切的关系是众所周知的。事实上，由于理解人们如何学习与智能的概念密切相关，或者鉴于知识表示一直是人工智能中最突出的研究主题之一，人工智能和教育知识领域之间的自然联系早在“人工智能”一词被创造出来之前就已经出现了（图灵，1950 年）。人工智能领域的学者一直将教育领域视为他们最喜欢的应用领域之一。从逻辑理论家的实现（Newell 和 Simon，1956 年）到 20 世纪 90 年代认知架构的出现（Laird 等人，1987 年；Newell，1990 年），人工智能领域的许多创新都在教育领域得到了直接应用，实现了支持学习过程的专家系统和智能导师系统等工具（Anderson 等人，1985 年；Bidarra 等人，2020 年）。以深度学习领域的最新创新为标志的人工智能新复兴近年来勾勒出了一个前景，预计教育领域也会受到强烈影响。然而，2022 年 11 月 ChatGPT 的市场引入所造成的混乱恰逢该研究课题征文的最后部分。因此，这个时间点切断了本研究主题中提出的许多研究的所有最新研究，尤其是与生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 相关的研究。尽管如此，我们过去两年一直在监督的主题使我们能够密切关注这一快速变化，收集了提出和分析与教育人工智能相关的各种主题的贡献。Mallik 和 Gangopadhyay 以及 Gentile 等人最近对该主题的两篇贡献概述了这一趋势。
第六届人工智能自然语言研讨会（NL4AI）前言
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 中的一个重要研究课题，因为它是不同科学和工业利益的目标。自然语言处于学习、知识表示和认知建模的交叉点。最近的几项人工智能成就已多次显示出它们对复杂推理任务的有益影响，在语言建模、处理和推理方面具有巨大的应用前景。然而，自然语言理解仍然是一个丰富的研究课题，其交叉融合涵盖了许多独立领域，例如认知计算、机器人技术以及人机交互。对于人工智能而言，自然语言是范式和应用的研究重点，但同时，它们也是从视觉到规划和社会行为等大多数智能现象的自动化、自主性和可学习性的基石。对这种多样化和有前景的互动的反思是当前人工智能研究的重要目标，完全符合 AI*IA 的核心使命。本次研讨会由 AI*IA 1 的 NLP 特别兴趣小组和意大利计算语言学协会 (AILC) 2 的支持，旨在广泛概述意大利人类语言技术 (HLT) 领域的最新活动。在此背景下，NL4AI 2021 [ 1 ] 的组织为研究人员提供了分享专注于多个领域的 NLP 的人工智能应用经验和见解的机会。2022 年版 NL4AI 与意大利人工智能协会第 21 届国际会议 (AIxIA 2022) 在同一地点举行，后者将于 11 月 30 日在意大利乌迪内举行。会议议程可在研讨会官方网站 3 上查看。我们收到了 17 份提交，其中 13 份经过同行评审后被接受。在主题方面，研讨会的贡献范围从纯 NLP 作品到将 NLP 与其他 AI 应用联系起来的更广泛的提案。
人机协作中的生理计算研究
摘要：近年来，人机协作已成为一个突出的研究课题。为了加强协作并确保人机之间的安全，研究人员采用了各种方法。其中一种方法是生理计算，旨在通过测量各种生理信号（如皮肤电反应 (GSR)、心电图 (ECG)、心率变异性 (HRV) 和脑电图 (EEG)）来估计人类的心理生理状态。然后使用这些信息向机器人提供反馈。在本文中，我们介绍了人机协作生理计算的最新方法。我们的目标是为新研究人员提供全面的指南，以了解常用的生理信号、数据收集方法和数据标记技术。此外，我们对相关研究进行了分类和制表，以进一步帮助理解这一研究领域。