XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System费力
2021 年 IRCAI 人工智能奖和人工智能 (AI) 对抗现代奴隶制圆桌会议——可持续发展目标 8 案例研究
据估计，仅英国企业每年就发布 16,000 - 17,000 份现代奴隶制声明，预计其他国家还会发布数千份。手动评估声明既费力又费时。目前，志愿者手动评估一份声明大约需要 1 小时，研究人员验证结果也需要 1 小时。为了满足加快分析速度和建立大规模问责制的需求，未来社会与 Walk Free Initiative 建立了合作伙伴关系，以自动分析企业发布的现代奴隶制声明，以提高合规性并帮助打击和根除现代奴隶制。这项工作以 Adriana Bora 开发的初始原型为基础。
DNA 在液珠中的微流体封装可用于数字 PCR 应用
人类和动物的粪便污染严重影响环境水质，直接威胁人类和牲畜的健康。粪便污染会严重影响海洋捕捞或游泳等娱乐活动。1 人类和温血动物的粪便中含有病原体，是水传播疾病的主要来源。大多数水传播病原体可以寄居在人类和动物的粪便中。2 识别污染源对于有效的资源管理、补救和潜在环境风险评估至关重要。传统的病原体检测培养方法成本高、耗时、费力，并且由于需要长时间培养，不适合及时预防重大流行病的爆发。3 最近，表面等离子体共振 (SPR)、DNA 微阵列、酶联免疫吸附测定 (ELISA)、表面等离子体共振 (SPR)、实时
观察和模拟驱动固态陶瓷合成的顺序成对反应
固态陶瓷合成涉及在高温（通常 > 700 ° C）下加热前体粉末混合物，并已用于实现无数功能材料。 [1–3] 最近的原位表征研究表明，固态反应通常在形成平衡相之前通过各种非平衡中间体进行。 [4–10] 这些复杂的相演变序列目前难以理解，导致需要费力地反复试验以优化陶瓷合成配方。 理论和计算可以帮助指导合成规划，但计算主要用于评估热力学稳定性或总反应能量。 [11–16] 虽然这些量很有价值，但它们并不能提供在反应过程中会出现哪些非平衡中间体的机制见解。
临床数据、艺术和人工智能
做出判断，而无需进行进一步的冗长分析）[7]。示例：当观察右半胸区域呈带状排列的红色背景上的成群水泡的皮肤表现时，经验丰富的医生会立即、联想、毫不费力地识别出该模式并做出带状疱疹的视觉诊断。▪ 缓慢思维（类型2）是分析性的、费力的、有意识地发生并且基于假设演绎思维过程[7]。示例：当观察上述相同的皮肤状况时，从未见过带状疱疹的学生将无法识别出其中的模式，也不会产生任何关联。因此，他必须有意识地用缓慢的思维来分析情况，并考虑是什么疾病会导致50岁以上患者出现皮肤发红、背景集中、分布皮节、神经痛的水疱。
元启发式算法的自动设计：调查
元启发式学在学术界和实践中取得了巨大的成功，因为他们的搜索逻辑可以应用于可用的解决方案表示，解决方案质量评估和当地概念的任何问题。手动设计用于解决目标问题的元启发式算法因费力，容易出错和需要密集的专业知识而受到批评。这引起了人们对元启发式算法自动设计的兴趣越来越大。具有充分探索潜在设计选择的计算能力，自动化设计可以达到甚至超过人类水平的设计，并且可以使许多更广泛的研究人员和从业者可以使用高性能算法。本文通过就设计领域，设计策略，绩效评估策略和该领域的目标问题进行了一项调查，介绍了元启发式算法自动设计的广泛图景。
使用机器学习的自动PDF文档分类
摘要。PolitècnicaDeValència大学（UPV）在管理其Alfresco文档存储库方面面临挑战，其中包含600,000个PDF文件，其中只有100,000个正确分类。手动分类是费力且容易出错的，阻碍了信息检索和广告搜索功能。该项目提出了一条自动管道，该管道集成了光学特征识别（OCR）和机器学习以有效地对文档进行分类。我们的方法区分扫描和数字文档，准确地将文本提取并使用BERT和RF等模型将其分为51个预定义的类别。通过改进文档组织和可访问性，这项工作优化了UPV的文档管理，并为高级搜索技术和实时分类系统铺平了道路。
2024 年 5 月卫生技术简报
Capivasertib 联合醋酸阿比特龙目前正处于临床开发阶段，用于治疗转移性（已扩散至身体其他部位）且激素敏感的前列腺癌。这意味着，通过将睾酮水平保持在睾丸切除后预期的低水平，即可控制癌症。具体而言，Capivasertib 联合醋酸阿比特龙适用于磷酸酶和张力蛋白同源物 (PTEN) 缺陷的患者，这意味着 PTEN 基因（一种肿瘤抑制基因）已被删除。PTEN 缺陷与晚期前列腺癌的发展和不良临床预后相关。晚期前列腺癌的症状包括尿频、排尿费力以及尿液或精液带血。转移性前列腺癌被认为是无法治愈的。因此，有必要为这类患者开发新的治疗方案。
探索心理学与人工智能的交汇点
引言 心理学是一门研究人类思想和行为的学科。多年来，人们开发了许多研究人类行为的技术，包括访谈、调查和实验。然而，这些技术有其局限性，而且往往耗时费力。随着人工智能 (AI) 的出现，心理学家现在可以使用强大的工具来帮助他们分析大量数据并预测人类行为。人工智能已在心理学中用于多种目的。其中一个研究领域是人格评估。人工智能算法可以在大量人格评估数据集（如大五人格特质）上进行训练，然后根据个人对一组问题的回答来预测其人格。另一个研究领域是心理健康诊断和治疗。人工智能算法可以在临床数据集（如患者病史和医疗记录）上进行训练，以预测诊断并提出建议
能源、资源和工业人工智能档案
传统上，开发创新的新材料和化学品是一个复杂而耗时的过程，需要大量的猜测、反复试验和费力的人工研究。但由于人工智能的进步，许多步骤正在被简化或消除。人工智能驱动的过程包括建立和维护有关材料和化学品的开发数据的综合数据库——自动将技术文档转换为结构化、可搜索的数据库——然后使用机器学习和高级分析来挖掘数据并在创纪录的时间内发现高性能化合物。人工智能模型可以预测新材料、化学品和配方的性能，并可以建议下一步进行哪些实验——帮助研究人员避免重复实验并快速找到相关数据集。潜力是什么？以前所未有的速度开发新化学品和新材料。