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World File Search System科学时代
研究所第三科学时代的计划...
CO-4-1：葡萄酒Millogo：位于布基纳Faso Co-1-2的金色平移地点和工业矿山的储水农场的污染和原始的牛奶农场污染幼虫伊维菌素抗性机制的拖曳选择
机器学习和数据科学时代的云计算服务、增强和挑战调查
云计算对人类生产力产生了深远的影响。如今，它被用于计算、存储、预测和智能决策等。使用机器学习的智能决策推动了云服务变得更加快速、强大和准确。安全性仍然是影响云计算增长的主要问题之一，但在云计算采用方面存在各种研究挑战，例如缺乏管理良好的服务水平协议 (SLA)、频繁断开连接、资源稀缺、互操作性、隐私和可靠性。仍需要做大量工作来探索由于广泛使用容器进行云部署而产生的安全挑战。我们还讨论了云计算和云标准的影响。因此，在这篇研究论文中，对云计算、概念、架构原则、关键服务以及云计算的实施、设计和部署挑战进行了详细的调查，并确定了机器学习和数据科学时代的重要未来研究方向。
人工智能：NSF 在人工智能未来中的角色
• 安全学习支持系统计划 • 负责任的技术设计、开发和部署计划 • 法律与社会可信人工智能研究所 • 社会决策人工智能研究所 • 天气、气候和沿海海洋学可信人工智能研究人工智能研究所 • 人工智能和高级数据科学时代的智能健康和生物医学研究 • 信息与智能系统核心计划
知识树上的 CRISPR 苹果
摘要。科学时代宗教研究所 (IRAS) 邀请了著名神学家和生物伦理学家 Ted Peters（过去几十年来一直处于克隆和干细胞辩论的前沿）和我（分子生物学家）邀请各个领域的学者集思广益，探讨 CRISPR 革命的宗教和伦理影响。我们邀请了主题演讲者（本文将介绍他们的演讲），以及其他演讲者和海报展示。2019 年夏天，在美丽的星岛，会议还举办了问答会、牧师会议和为期一周的讨论。本文旨在重点介绍和抽样该会议的讨论和演讲。我将把它们分为三个广泛的主题：科学、伦理和宗教中的 CRISPR。对于不熟悉 CRISPR 技术的读者，本概述也可以作为该领域的介绍，以及未来 CRISPR 讨论想法的垫脚石。
vita.pdf
2023 NSF; Co-Pi，Pi：S。Wojtowytsch（Tamu Math）； $ 35,200会议：首届CAMDA会议2021-24 NSF；唯一的pi; $ 149,783 CD＆E-MSS：数据科学时代的最佳恢复2020-25 ONR；本地COPI，本地PI：R。Devore（Tamu Math）； $ 883,622;负责人：莱斯大学穆里：《深度学习的理论基础》 2019-22 NSF；高级人员（执行委员会），PI：B。Mallick（TAMU统计）； $ 1,416,522三脚架：跨学科数据科学基础的德克萨斯州A＆M研究所2018-21 NSF； Copi，pi：D。Koslicki（俄勒冈州数学），Copi：I。Ivanov（Tamu Vet Med）； $ 292,041 QUBBD：通过生物多样性优化2016-19 NSF分析人类微生物组的快速，有效的数学方法；唯一的pi; $ 99,535 CD＆E-MSS：恢复高维结构化功能2011-15 NSF； PI，COPIS：G。Rosen（Drexel Engineering），L。P. Tabb（Drexel Biostatistics）； $ 666,322 ATD：通过稀疏重建和统计推断改善微生物混合物的分析
ROBERT C. SCHARFF - 文理学院
新罕布什尔大学名誉教授（2015 年至今）、全职教授（1989 年-2015 年）、副教授（1975 年-1989 年）和助理教授（1970 年-1975 年）。系主任，1994 年-1995 年和 2003 年-2005 年。技术科学时代变革教育与响应行动研究所 [ITERATA] 执行董事、董事会成员，密歇根州安娜堡，2016 年至今。《大陆哲学评论》（原《人与世界》）副主编，2005 年至今；主编，1995 年-2005 年；联合编辑，1994 年-95 年；顾问编辑，1991 年-94 年。[期刊主页：https://www.springer.com/journal/11007]。访问研究员（2006 年），约克大学东南欧研究中心 (SEERC)，欧洲校区，希腊塞萨洛尼基城市学院，还曾在石溪大学（2008 年春季；2013 年春季）、西北大学（1970 年夏季）、俄克拉荷马大学（1968-1969 年）和美国空军学院（1966-1968 年）任教。专业领域：
量子计算在印度及其应用的影响
摘要 - 量子计算为我们带来了一条新的科学时代，预测了完全不可想象的可能性，并影响了现代技术的几个领域。量子技术将成为使计算机更快和更聪明的下一步。它为复杂的代码，可以以惊人速度与数字合作的计算机以及超速数据库搜索奠定了基础。所有这些功能对于更大规模地部署机器学习和人工智能将很重要。量子技术可能会促进科学领域的新突破，例如挽救生命的药物，机器学习方法以更快的诊断疾病，密码学，财务建模，网络安全，天气预报和气候变化。预计，许多商业应用将从其在这一行中发展的理论概念中出现。印度的量子任务将由科学技术部（DST）管理印度最近在量子计算上进行的800亿卢比的投资将确保印度在这部分中做出重大贡献。目的之一是在未来几年内开发一台50兆计的计算机。这将导致矛头科学突破并提升量子技术，最终将导致印度经济增长。
出版物详情：Yang, Y., Siau, K., Xie, W., & Sun, Y. (2022)。智能健康：元宇宙、人工智能和数据科学时代的智能医疗系统。《组织与最终用户计算杂志》，34(1)，第 14 篇文章。https://doi.org/10.4018/joeuc.308814
近几十年来，世界各地的医疗保健组织越来越认识到信息技术在各种应用中的价值。影响智能健康的三大新技术进步是元宇宙、人工智能 (AI) 和数据科学。元宇宙是三大技术——人工智能、增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的交汇点。元宇宙提供了仍在不断涌现的新可能性和潜力。人工智能和数据科学提高了医院的工作效率，不仅改善了患者护理，还降低了医疗保健提供者的成本和工作量。人工智能与机器学习相结合，正在改变医疗保健行业。大数据的可用性使数据科学家能够使用数据进行描述性、预测性和规范性分析。本文回顾了多个案例研究以及有关医院管理中人工智能和数据科学应用的文献。本文还提出了元宇宙、人工智能和数据科学在智慧健康领域应用中尚未解决的研究问题和挑战。对于研究人员来说，除了提供元宇宙、人工智能和数据科学在医疗领域的发展和应用的良好概述外，本文还确定了未来可能的研究方向，并讨论了元宇宙、人工智能和数据科学在智慧健康领域的可能性。对于从业者来说，本文为医院决策者和医护人员提供了实用指南和智慧健康管理模型。
r e v i e W机器学习：低收入和中等收入国家的潜在现实解决方案
摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）是一个有前途的心血管医学领域。许多AI工具已被证明具有高度准确性的有效性。然而，他们在现实生活中的使用尚未确定。在卫生技术和数据科学时代，考虑这些工具如何改善医疗保健的交付至关重要。这在资源有限的国家（例如低收入和中等收入国家（LMIC））中尤其重要。lmics在心血管疾病（CVD）的护理连续性中有许多障碍，这些障碍的很大一部分来自资源的稀缺，主要是金融和人类权力限制。如果适当应用这些国家， AI/ML可能会改善医疗保健服务。 预计，目前的文献缺乏有关来自这些国家/地区的AI/ML的原始文章。 重要的是要尽早采用逐步的方法来了解这些国家所面临的障碍，以开发基于AI/ML的解决方案。 除了包括经济部门在内的其他部门的其他预期优势外，这可能对许多患者的生活有害。 在本报告中，我们旨在回顾有关心血管医学中AI/ML的了解，并讨论它如何使LMIC受益。 关键字：人工智能，机器学习，心脏病学，低，中，收入，国家/地区AI/ML可能会改善医疗保健服务。预计，目前的文献缺乏有关来自这些国家/地区的AI/ML的原始文章。重要的是要尽早采用逐步的方法来了解这些国家所面临的障碍，以开发基于AI/ML的解决方案。除了包括经济部门在内的其他部门的其他预期优势外，这可能对许多患者的生活有害。在本报告中，我们旨在回顾有关心血管医学中AI/ML的了解，并讨论它如何使LMIC受益。关键字：人工智能，机器学习，心脏病学，低，中，收入，国家/地区
2024 年 1 月
历史告诉我们一个强有力的信息：当美国拥有适当的资源和政治意愿时，它可以克服任何技术挑战。回顾 63 年前，美国着手将人类送上月球，不仅是为了登陆月球表面，也是为了明确地宣称自己在技术上的领先地位，与苏联抗衡。1 为了实现这一目标，联邦政府在 13 年内花费了 2570 亿美元（以今天的美元计算），开展基础研究并开发以前不存在的技术。2 除了展示美国的技术实力外，最初的登月计划还展示了美国对科学进步、技术创新的承诺，或许最重要的是，它团结全国，共同努力突破人类成就的界限。最近，美国面对着一个无国界、无面孔的对手——新冠肺炎，并迅速组织起来，研发一种新型疫苗。仅在疫苗开发上，“曲速行动”就花费了近 15 亿美元，这是过去五十年来联邦政府在研发 (R&D) 上支出的最大年度增幅。 3 这些联邦投资不仅带来了拯救生命的疗法或“人类的一大步”，还带来了各种衍生产品、数十万个工作岗位以及科学和技术可能性的新边界。4 展望未来，在机遇无限但挑战艰巨的新科学时代，美国将继续面临不同类型的技术竞争。人工智能 (AI) 本身正在迅速发展，导致生成式人工智能的繁荣，并最终导致更通用的人工智能形式。5 人工智能还与其他科学和技术领域融合，加快了发现和发展的步伐。在一个日益互联互通和数字化的世界中，这种人工智能创新将是分散的、易于获取的，并在地缘政治对手之间展开激烈竞争。此时的技术领导地位将落到最容易发明、采用和适应技术的国家，这些技术将继续以前所未有的速度从这个创新“飞轮”中旋转出来。6