XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System科学的
人工智能改变法医科学的世界
人工智能在法医科学领域的应用越来越广泛。人工智能在识别人脸、DNA、指纹以及整体识别和犯罪学应用方面的应用正变得越来越普遍。这是一项最新发现，它不仅使法医科学领域受益，而且正在极大地发展和改变法医科学中使用的程序。法医科学和人工智能的最新发展有利于提高生产力、实用性和资源。虽然法医科学领域由于人工智能的改进而不断发生变化，但这些发展也带来了各种负面和正面的增长。
人工智能驱动的开放科学的开放数据和算法......
近年来，深度学习和基于人工智能的分子信息学发展迅猛。AlphaFold 的成功引发了人们对将深度学习应用于多个子领域的兴趣，包括合成化学的数字化转型、从科学文献中提取化学信息以及基于天然产物的药物发现中的人工智能。人工智能在分子信息学中的应用仍然受到这样一个事实的限制：用于训练和测试深度学习模型的大多数数据都不是 FAIR 和开放数据。随着开放科学实践越来越受欢迎，FAIR 数据运动、开放数据和开源软件等举措应运而生。对于分子信息学领域的研究人员来说，拥抱开放科学并提交支持其研究的数据和软件变得越来越重要。随着开源深度学习框架和云计算平台的出现，学术研究人员现在能够轻松部署和测试自己的深度学习算法。随着深度学习的新硬件和更快硬件的发展，以及数字研究数据管理基础设施的不断增加，以及促进开放数据、开源和开放科学的文化，人工智能驱动的分子信息学将继续发展。本综述探讨了分子信息学中开放数据和开放算法的现状，以及未来可以改进的方法。
自传中的神经科学的历史12
史蒂夫·利斯伯格（Steve Lisberger）一直是理解使用眼动运动作为醒着的模型系统的运动控制和运动学习的神经回路基础的先驱，表现非人类灵长类动物。接受了数学和计算机科学培训，他作为研究生转向神经科学。在整个50年的职业生涯中，他一直用作工具单单元电生理学，巧妙的目标运动范例，对眼动行为的定量分析和计算建模。他对小脑皮层的输出如何控制运动以及其与前庭反射（VOR）的相互作用进行了重要发现。他对VOR中运动学习的神经回路基础的分析显示，前庭输入中存在于小脑皮层和前庭核中“小脑核”神经元的三个平行VOR途径。他的研究生涯的后半部分扩展到了平稳追捕眼动的视觉指导分析。他评估了如何从外部视觉皮层中解码视觉运动的种群响应，并将解码器的神经回路基础表征为一种途径，它估计了物理目标运动的速度和方向，并且可以评估运动可靠性并利用它来设置信号传播的强度，从而将信号传递从视觉系统到电机系统。最近，他将运动学习用于追捕眼运动，以阐明小脑皮层中学习神经回路的工作原理。
促进欧洲对开放科学的接受
可查找：（重新）使用数据的第一步是找到它们。元数据和数据应该易于人类和计算机找到。可访问：一旦找到，用户需要知道如何访问它们，可能包括身份验证和授权。可互操作：允许与其他数据、应用程序/工作流集成以进行分析、存储和处理。可重用：元数据/数据需要得到很好的描述，以便可以在不同的设置中复制和/或组合它们。
“全球关于农业，园艺和盟友科学的研发的见解”
这项工作中包含的图形设计师Aryaman的信息是由农业出版物（印度）获得的，从据信是可靠的来源。但是，不仅仅是农业出版物（印度）和作者都保证了本文发布的任何信息的准确性或完整性，也不只是农业出版物（印度），也不应对由于使用此信息而引起的任何错误，遗漏或损害。这项工作的发表是在理解的，即仅农业出版物（印度）及其作者正在提供信息，但并未试图提供工程或其他专业服务。如果需要此类服务，则应需要适当的专业人员的帮助。办公室地址：Just Africulture出版物H8-F，旁遮普大街，Jalandhar联系人号+91-6283921515印刷：jalandhar
量子计算机科学的基础教会了我们关于化学的知识
物理上的不可证明** - 随着系统的随着时间的流逝，有突然的，定性的变化无法以任何方式预测，除了时间向前发展并查看它是否发生，并且在有限的时间内没有答案可以表明它永远不会发生（对于所有系统）。
自传中的神经科学的历史12
Ellermann奖，瑞士（1984年），布鲁克斯国际讲座，哈佛大学神经生物学系（1993年），瑞士西奥多·奥特·普里布尔（Share）（共享）（1997年）（1997年）金脑奖（2002年）神经科学学会，神经科学学会，圣地亚哥社会（2004年）Ipsen oyronal plotiality for Neuronal塑料（2005）（2005年）（2005年）（200555）神经科学奖 - 赋予奖项（2010年）卡夫利总统讲座，神经经济学会（2010年）德国祖尔奇奖，德国（共享）（共享）（2013年）（2013年），蒙特利尔神经学研究所（2014）QI Zhen全球全球演讲全体讲座，日本神经科学学会第39届年会，横滨（2016）大脑奖（共享）（共享）（2017年）Caltech Chen Decrinented演讲（2017年）Erlanger Decording Ondricted Onction，San Diego（2018）Volker Henn volker Henn演讲（2019）英国剑桥市AV Hill演讲（2021）
AI意识的范式 - 科学的种子
关于人类的“ Claude”聊天机器人是否有意识（Claude无能为力），有生动的讨论。但是，如果意识需要进行物理实例化的某些东西，那么意识的每个“块”都必须在时空上扩展。克劳德的意识在哪里？它与GPU的一部分相关联，在某个遥远的数据中心进行了推理，还是计算机上的CPU和I/O总线的一部分，或者在过去生成Claude培训数据的人或最初训练该模型的数据中心？是否有单一的“克劳德意识”，还是计算机中有成千上万的小碎片经验？我们所说的“克劳德”在意识领域中可能没有干净的参考词，总的来说，我们
哲学和思想科学的即将到来
本文已在米兰举行的第5 silfs研究生会议，2022年帕尔马的AISC中期会议和米兰的ESPP联合会议上发表。我要感谢所有这些会议的观察的观察，他们确实改善了论文。特别感谢（按随机订单）Marco Viola，Giacomo Zanotti，Bruno Cortesi和Arianna Beghetto曾阅读并评论此手稿的各种迭代。最后，我要感谢两位哲学的匿名审稿人和思维科学的评论，对他们的出色而深刻的评论。