XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System科学研究
AI4R：第五种科学研究范式
摘要：本文将“人工智能研究范式”（AI for Research，AI4R）称为第五种科研范式，并总结了其特征，包括：（1）人工智能充分融入科技研究；（2）机器智能成为科研不可分割的一部分；（3）有效处理高计算复杂度的组合爆炸问题；（4）概率统计模型在科研中发挥更大作用；（5）实现现有四种研究范式的融合，跨学科合作成为主流研究方式；（6）科研更加依赖以大模型为特征的大研究平台。本文指出，AI4R是一场科学革命，它带来的机遇与挑战将影响中国科技发展的未来，呼吁各领域科学家实现智能化转型。DOI: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002-en
科学研究如此之多，但工作台空间却如此之小。
Alpha – VICTOR Nivo 系统现采用高性能激光 Alpha 技术，经验证可与我们专有的 AlphaScreen ® 和 AlphaLISA ® 技术配合使用。Alpha 免洗检测能够快速、简单、高灵敏度地检测细胞裂解物、细胞上清液、血清和各种其他样品类型中的生物分子，以及分析具有广泛亲和力的结合检测，解离常数范围从 fM 到 mM。基于激光的 Alpha 检测允许您在几分钟内测量 96 孔板和 384 孔板，同时保持高信噪比。它使几乎所有实验室都可以使用快速、灵敏的 Alpha 检测技术。
蒙哥马利县科学研究竞赛
荣誉提及CICELY JI-印度波峰中学 - 六年级 - 8年级MS -CHM -005-马铃薯糖水平对法式炸质量有什么影响？Daniela Luna-宾夕法尼亚菲尔德中学 - 六年级 - 8年级MS -CHM -004-调查常见饮料对我们牙齿的影响：PH重要吗？Michaela Malone-印度谷中学 - 六年级 - 八年级MS -CHM -013-电影配乐会影响您感受到朱莉娅·乌尔里希（Julia Ulrich）的方式 - 印度谷中学-6-六年级 - 8年级MS -CHM -014-颜色会影响我们品尝的东西吗？
基于 fNIRS 和 ML 的消费者神经科学研究
自柏拉图及其学生亚里士多德以来，人类就被描述为理性动物（Keil and Kreft，2019）。这一假设对于人类自我认知方式至关重要，甚至成为整个法律和经济体系的基础（Blasi and Jost，2006）。18 世纪数学家丹尼尔·伯努利提出的圣彼得堡悖论等决策规范理论规定了决策的最佳方法（Bernoulli，1954）。伯努利的解释主要基于潜在货币收益的客观价值（即预期效用）和主观价值（即预期收益）之间的区别。由于缺乏与人类相关的材料，因此需要进行上述区分，以便充分合理地解释这种悖论。 20 世纪中叶，数学家约翰·冯·诺依曼和经济学家奥斯卡·摩根斯坦建立了预期效用理论（Von Neumann and Morgenstern，1944 年）的基本假设，并断言如果满足某些条件，个人的财务决策可以通过效用函数建模（Peasgood 等，2014 年）。然而，虽然这些理论框架很有价值，但它们在解释人类在假设和现实生活中如何做出决策方面却存在局限性。近两千年后，随着行为科学和认知科学的出现，人类理性的问题开始成为学者们争论的主题。随着前景理论（Kahneman and Tversky，1979 年）的普及，对完全理性行为的前提提出了挑战，通过列举框架、主观参照点、损失规避和孤立效应等人类偏见的例子，对阻碍人类理性行事的机制进行了研究。关于启发式、认知偏差和可能引发非理性行为的情况的实证研究也迅速增加（De Martino 等人，2006 年），科学界对金融决策过程的神经基础的兴趣也随之增加。
在科学研究和培训方面的投资
由于基础研究项目的不确定性以及企业无法完全适当的研究，因此需要在支持科学研究和培训方面的公共角色（科学为主要的知识产生模式）。知识产权保护涵盖了知识的特定实施例，而不是关于自然的一般科学知识。然而，新的科学知识的发展最终导致了许多新的，更有效的产品，其中许多产品在初步研究时是无法预料的。发现DNA的性质和1953年的基因复制过程是基础研究的一个很好的例子，现在正在从根本上改变农业生产的性质以及许多医疗保健的要素。此外，基础科学研究是对应用领域工作的科学家，工程师和卫生专业人员的培训的基础。实验室研究对于研究生培训至关重要；实际上，在实验室中，许多科学的研究生培训中多达90％。此类研究有助于确保科学家了解知识产生的关键过程，并熟悉其领域的最新发展。
人工智能算法在海洋科学研究中的作用
海洋科学研究对人类的生存和发展至关重要。一方面，海洋充当全球气候调节器，向大气供应70%的氧气和87.5%的水蒸气，同时储存大量的热量（Petterson等，2021）。另一方面，海洋是全球物理系统的重要组成部分，其中质能、生物和地质过程的变化会对海洋和陆地生物产生重大影响（Du等，2021）。然而，由于缺乏对深海和极地等重要区域的了解，人类尚无法破译海洋中某些特定的现象和模式。人工智能（AI）算法使用大量统计数据对具有特定结构的数学模型进行训练，以获得包含训练数据中固有统计特征的过滤器。它可以应用于解决优化问题。因此，AI算法在许多科学领域都取得了巨大的成功，例如自动驾驶（Khan等，2021），医学成像（Hickman等，2022），地球物理（Yu和Ma，2021）和纳米科学（Jiang等，2022）。随着海洋科学研究进入智能化和不断改进的海洋数据的新时代，AI可以有效挖掘海量数据中蕴含的潜在信息。因此，它也越来越受到海洋研究人员的关注（Logares 等，2021）。AI技术与传统模型的结合以提高海洋安全性也已被证明（Khayyam 等，2020）。此外，海洋污染（Agarwala，2021）、风能和波浪能（Gu and Li，2022）研究中的数据处理问题可以使用AI算法解决。因此，本文报告了AI算法方法在海洋科学研究中的应用前景，主要是监测海洋生物多样性，深海资源建模以及预测SST，潮位，海冰和气候。此外，本文还讨论了AI算法在处理海洋数据和建立预测模型方面的当前问题。
社会科学研究中人工智能风险综述
随着人工智能技术的进步和应用领域的拓展，人工智能风险逐渐成为学术界关注的热点，计算机科学、哲学、经济学等学科领域涌现出大量相关文献。根据 Web of Science 核心合集的结果，自数据库建立以来，涉及“人工智能”和“风险”的文献超过 80% 来自计算机科学领域，而社会科学学科中比例最高的是商业和经济学，约占 26%。人工智能所带来的风险被理解为社会问题，需要社会和技术解决方案。社会科学家为提高人们对实验室外人工智能遇到和产生的复杂问题的认识做出了巨大贡献。这涉及到对这些技术开发所在的组织、学科和辩论的实质性和话语推动。人们在描述人工智能的特征并提出规范其产生的风险的措施方面做出了大量贡献 [ 1 ]。
房屋管道系统的测量科学研究需求
执行摘要 场所管道系统是建筑环境的重要组成部分，它提供清洁的饮用水以及从家庭、企业和其他机构中安全、可靠地去除废水的方法。管道系统在整个 20 世纪得到了广泛的发展，始于 20 世纪 20 年代的努力，旨在发展支持系统设计和监管所需的技术理解，其中大部分是由当时的商务部长赫伯特·胡佛发起的，旨在解决一系列健康和性能问题。管道系统不断发展以应对当前对成本、水资源可用性、环境影响和安全的担忧。一系列政策行动，包括 1974 年的《安全饮用水法》、1980 年的《能源安全法》和 1992 年的《能源政策法》，旨在提高水质、用水效率和能源效率。这些变化带来了显著的成就，包括减少管道产品中的铅含量和引入低流量装置。例如，如今典型的单户独立住宅的室内用水量比二十年前减少了 22%（DeOreo 等人，2016 年）。因此，管道网络内的流速和相应的停留时间可能与当前设计方法下的假设有显著差异。因此，围绕水处理实践有效性的假设不一定适用，从而导致水质下降。这些和其他现实情况导致管道系统的设计、安装和操作方式与当前规范、标准和实践中所体现的技术数据和理解所支持的方式大不相同。管道设计方法、规范和标准没有跟上这些变化，很大程度上是因为存在重大的技术知识差距。需要进行研究来解决这些差距，以支持水效率和水质目标，确保这些系统现在和将来的有效性。本报告记录了推进管道系统设计、操作和维护的具体研究需求，以及适用于这些系统的标准、规范和指南。推动这一努力以确定场所管道研究需求的主要问题是水质、用水效率和能源效率。水质是最大的问题之一，因为它直接影响建筑物居住者的健康和安全，并且正成为一个日益复杂的挑战。水质问题主要分为三类：金属、化学和生物。由于人口增长、气候变化和基础设施挑战，对用水效率的需求预计将变得更加迫切。水的可用性在很大程度上是一个区域性问题，美国各地有许多地区世界各地都经常出现缺水现象，即使在非干旱条件下也是如此。能源效率是推动管道技术进步的另一个重要因素。美国每年在建筑能源上花费超过 4000 亿美元（DOE，2016 年；DOE，2013 年）。作为一个国家，几乎一半的用水用于发电，超过 3% 的电力用于输送和处理饮用水（DOE，2014 年）。当管道行业寻找减少用水量的方法时，必须考虑能源消耗，因为水和能源的使用紧密相关。
场所管道系统的测量科学研究需求
执行摘要 场所管道系统是建筑环境的重要组成部分，它提供清洁的饮用水以及从家庭、企业和其他机构中安全、可靠地去除废水的方法。管道系统在整个 20 世纪得到了广泛的发展，始于 20 世纪 20 年代的努力，旨在发展支持系统设计和监管所需的技术理解，其中大部分是由当时的商务部长赫伯特·胡佛发起的，旨在解决一系列健康和性能问题。管道系统不断发展，以应对当前对成本、水资源可用性、环境影响和安全的担忧。一系列政策行动，包括 1974 年的《安全饮用水法》、1980 年的《能源安全法》和 1992 年的《能源政策法》，旨在提高水质、用水效率和能源效率。这些变化带来了显著的成就，包括减少管道产品中的铅含量和引入低流量装置。例如，如今典型的单户独立住宅的室内用水量比二十年前减少了 22%（DeOreo 等人，2016 年）。因此，管道网络内的流速和相应的停留时间可能与当前设计方法下的假设存在显著差异。因此，围绕水处理实践有效性的假设不一定适用
PSCB90H3物理科学研究经验 - 秋季2024
本课程为学生提供了与教师合作并进行原始研究的机会。学生将为教职员工的研究项目之一提供帮助，同时还获得信贷。学生将亲自接触当前的研究方法，并分享知识获取发现的兴奋。的进度将通过与教职员工的定期会议和反思期刊来监控。最终结果将在学期结束时的书面报告和/或演示文稿中介绍。预计该课程的工作约为120小时。先决条件：课程协调员的许可（Effie Sauer博士，Effie.sauer@utoronto.ca）建议准备：在相关学科中至少完成至少4.0个学分。广度要求：自然科学链接到UTSC时间表：https：//utsc.calendar.utoronto.ca/section/section/physical-sciences注意：学生应与教职员工联系，然后与课程协调员（Effie Sauer，Effie.sauer@utorento.ca）接触，请求进行监督研究。此表格完成并签名后，您将自动添加到Acorn上的课程中。通常，注册了由物理和环境科学系和CGPA至少为2.5的学生提供的计划的学生。