XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System融合
ret融合基因阳性肺癌的新分子靶耐药机制...
接下来，使用LCC-190细胞进行CRISPR/CAS9的整个基因组敲除筛选，以鉴定与抗RET抑制剂抗性相关的基因。将LCC-190细胞与大约120,000个SGRNA文库（包含3-6个SGRNA敲除一个基因）一起引入，用RET抑制剂处理了大约9天，然后检查了幸存细胞中包含的SGRNA。结果强烈表明，ERRFI1（MIG6）基因的敲除参与RET抑制剂耐药性（图2）。为了验证这一结果，使用LC2/AD和LCC-190细胞用具有不同序列的其他SGRNA敲除Mig6。结果表明，在Mig6基因敲除细胞中，EGFR途径过度活化，诱导耐药性。 EGF以1 ng/ml的浓度共同治疗，与人类的血液浓度相当
结合机器学习、知识表示和符号推理的神经符号......
为了处理现实世界中的噪声数据和不完整信息，我们将机器学习的通用性和抗噪性与知识表示和符号推理的严谨性和可重用性相结合，构建能够灵活应对未知情况的强大人工智能。我们还旨在将AI应用到以前从未应用过的领域，例如估计COVID-19的基因网络，预测辐射下的细胞动态以及基于媒体数据分析行为。
评估军民融合的潜力
美国的国家安全和经济福祉长期以来依赖于其技术和工业实力。在长达四十年的冷战期间，美国的国防技术和工业基础与商业基础基本上隔绝，从而失去了更大基础带来的一些好处。这种隔绝提高了许多国防产品和服务的成本，减少了国防获得快速发展的商业技术的渠道，并使商业公司难以利用国家大规模国防科技投资的成果。政府官员和私营部门高管一直主张国防和商业部门的整合（通常称为军民融合或 CMI）。CM I 声称的好处包括节省成本、增加技术转让和增加潜在国防供应商的数量。然而，CM I 战略要求对采购法律和法规进行大量修改，而对此类修改的潜在成本和风险的担忧阻碍了变革。尽管国会和政府已出台多项举措促进一体化，但迄今为止，大部分国防基础仍然处于孤立状态，一体化所承诺的益处仍未实现。此次评估发现，提高 CM I 是可能的。它证实了成本节约和增加技术转让的潜力，但分析表明，与许多先前的研究表明的相比，这种节约可能较少，而且实现起来更慢。即便如此，即使只节省国防技术和工业总支出的几个百分点，也将达到数十亿美元的总体节约，这些节约可用于满足其他重要的国防需求。提高 CMI 最重要的好处可能是在财政日益紧张的环境下保留可行的国防技术和工业能力。如果国防要利用快速发展的商业技术，提高 CMI 似乎至关重要。
人工智能与电子学习的融合
在数字化转型蓬勃发展的时代，教育领域经历了一场范式转变，向先进技术模式的整合迈进，尤其是通过电子学习。这一转变不仅使教育机会民主化，而且还开启了一个以人工智能 (AI) 与教学方法融合为特征的新时代。人工智能彻底改变电子学习平台的潜力是当代教育话语的核心，有望重新定义学习体验的轮廓，并催化学习成果前所未有的改善。在这一变革之旅中，人工智能能够促进个性化的学习轨迹，从而实现与个体学习者独特的学习风格和节奏产生共鸣的定制教育体验（Zohuri 和 Rahmani，2024 年；Das 等人，2023 年；Jung，2023 年；Tapalova 和 Zhiyenbayeva，2022 年）。此外，智能内容创建算法的出现有可能动态定制教育材料以满足不同的学习需求，从而以多样化的观点和知识丰富教学环境。由人工智能驱动的自动评估机制有望进一步简化评估过程，提供及时和准确的反馈，这对于迭代学习过程至关重要（Wambsganss 等人，2022 年；Parycek 等人，2023 年）。然而，将人工智能融入电子学习并非没有挑战。当我们探索这一技术前沿时，鉴于教育数据的敏感性，隐私和安全问题变得至关重要。人工智能驱动平台中人机互动和支持的减少引发了人们对学习的社会情感方面的影响的质疑，凸显了平衡整合技术和人性化需求的必要性。此外，技术挑战，包括开发能够准确理解和适应不同学习需求的复杂人工智能算法，仍然是充分发挥人工智能在教育领域潜力的重大障碍。
纳米人工智能融合：概述
Wang, Y.、Iyer, A.、Chen, W. 和 Rondinelli, J.，“无特征自适应优化加速功能电子材料设计”，《应用物理评论》，2020 年。• 潜变量 GP (LVGP) 开源代码下载量超过 20,000 次并实现商业化
人工智能与纳米技术的融合
人工智能是一种新现象，在我们现在的生活中占据了重要地位。它几乎存在于任何处理大量数据的行业中，它们正在利用人工智能将其整合到日常运营中。人工智能具有基于其数据分析功能和一定程度的自主学习的预测能力，其原始成分就是海量的数据。人工智能是从数据中提取价值，当可以提取洞察力时，这已成为核心业务价值。人工智能有各种基本应用。这项技术可以应用于许多不同的部门和行业。在过去的几十年里，人工智能在纳米技术研究中得到了广泛的应用。人工智能和纳米技术的融合可以为各种技术发展和各种学科塑造道路。在这篇简短的交流中，我们介绍了利用人工智能及其由纳米技术中的深度学习驱动的机器学习子集的创新和动态站点。关键词：人工智能；机器学习；深度学习；纳米科学；纳米技术；原子力显微镜；模拟，纳米计算
跨学科人工智能教育：...的融合
摘要。人工智能 (AI) 融入教育有可能改变我们的学习和教学方式。在本文中，我们研究了人工智能在教育中的现状，并探讨了将这项技术融入课堂的潜在好处和挑战。目前可用于人工智能教育的方法通常只为学生提供专注于离散计算机科学概念的体验，与更大的课程无关。然而，教授人工智能不能是孤立的或跨学科的。相反，人工智能教学应该是跨学科的，包括与学生正在学习的广泛课程和社区的联系。本文深入探讨了目前正在为 Neom 社区学校和沙特阿拉伯正在开发的新大都市 Neom 的教育、研究和创新部门开发的人工智能计划。在这个计划中，人工智能既作为一门学科来教授，也通过学校系统的国际文凭 (IB) 方法学习课程内的其他科目，该方法通过“探究单元”部署学习。这种教育方法将课程中的各科目通过一个主要指导问题串联起来。所提出的方法提供了一种有意义的方法，通过这些探究单元向学生介绍人工智能，因为它将人工智能从学生“喜欢”或“不喜欢”的科目转变为整个课程中教授的科目。
人工智能与沉浸式环境的融合
NVIDIA 的 Magic3D 代表了 AI 驱动的 3D 建模的重大飞跃。这款创新工具可以根据文本描述生成 3D 模型，大大减少了创建复杂 3D 资产所需的时间和专业知识。这些 AI 工具对 3D 资产创建过程的影响是深远的。传统上，创建高质量的 3D 模型需要在专门的软件上进行大量培训，对于复杂的资产可能需要几天甚至几周的时间。借助 AI 驱动的工具，这个过程可以缩短到几小时甚至几分钟。这种效率不仅节省了时间；它为虚拟世界设计的快速原型设计和迭代开辟了新的可能性。
跨学科融合方法 - 人为因素
本文致力于研究人为因素的系统性问题，这些问题与人机交互的认知方面有关。数学建模的快速发展产生了动态运输系统在困难条件下运行的安全、控制和预测系统性问题。潜在矛盾的积累和跨学科冲突是教育和科学问题系统复杂性的主要原因，这增加了人为因素的重要性。这项工作的主要目标是进一步发展一种在跨学科基础上研究人为因素安全问题的收敛方法。系统安全问题和人为因素表现的关键原因是自组织临界性，其在信息传输线路中的表现导致各种性质的分形信号的非线性和不稳定性。这项工作建立了一个人的过渡功能状态与其认知活动的个性之间的联系。提出了一种工具包，用于识别信息传输媒体引起的空间和时间不均匀性，这些不均匀性在不同尺度水平上产生隐藏的时空关系。这些互连由各种性质的分形和多重分形信号的认知图形图像的个性决定。知识的创造