XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System错综复杂
弥补欧洲航天领域的融资缺口
21 世纪初期，全球化和国际贸易扩张引领了全球经济的强劲增长，而技术互联互通和万维网的出现则推动了这一增长。全球化和经济凝聚力推动了人们对无冲突未来的乐观情绪，从而带来了宏观经济稳定。为了降低成本而转向“离岸外包”导致了全球供应链错综复杂，商品和服务价格创下历史新低，西方的生活质量也得到了提高。然而，这个乐观的全球化时代，政治精英、央行行长和经济学家的自满情绪使人们忽视了潜在的风险。人们相信冲突得到解决的局面与低通胀、高经济增长和全球金融稳定息息相关，从而创造了一个经济欣快时代。
WIP：面向航空航天工程实验室课程的 AI 教学助理
虽然这项工作可以扩展到其他学科，但根据我们的经验，专注于航空航天工程实验课程为这一发展历程提供了肥沃的土壤。在这些环境中，传统助教的角色通常可以分为两个不同的功能：面向学生和课程支持角色。面向学生的职责，例如开展办公时间和提供实验室指导，旨在提高学生对主题的理解。这些任务细节丰富、错综复杂，对创建基于人工智能的对应任务提出了重大挑战。然而，我们的努力在开发用于课程支持任务的人工智能工具方面取得了更大的进展。这些包括实验报告评分的自动化以及同行评审的有效处理和评估，在这些领域，人工智能可以更容易地复制和增强传统助教的功能。
2024 年网络安全重大事件和趋势
今年发布的多份报告强调，在地缘政治紧张局势不断升级的情况下，网络攻击激增令人担忧。11 月，微软的一份报告概述了网络行动与地缘政治冲突之间的错综复杂联系。与前一年类似，地缘政治冲突已延伸至网络空间，各国越来越多地将数字领域视为另一个战场。正在进行的以色列与哈马斯冲突也表现为网络安全攻击激增。针对以色列和伊朗关键基础设施的网络攻击愈演愈烈，威胁行为者表现出跨越既定红线的意愿。此外，影响行动显著增加，不仅针对组织，还大规模针对个人。俄罗斯和乌克兰之间的冲突也具有重要的网络层面意义，两国都通过网络行动毫不留情地瞄准对方的国家机构。
飞机寿命数据 - 普华永道
航空航天业规模庞大（2018 年收入：8380 亿美元 1 ），错综复杂且相互关联。该行业近期表现强劲。由于每天有数百万人和数亿吨货物在世界各地长途和短途运输，利润创历史新高。2 该行业有望进一步增长。为了适应日益互联的世界航空旅行的持续增长，未来 20 年对新型商用飞机的需求可能达到约 40,000 架。3 然而，与其他所有行业一样，航空航天业也面临着重大挑战。制造、运营和服务飞机的公司一直在寻找能够优化性能的能力、技术和工具，无论是购买更好的收益管理软件还是创造更省油的设计。当该行业权衡人工智能和 3D 打印等技术改变运营的潜力时，还有另一项创新应该考虑：区块链。
Ventresca&Seidel (2020) TMO 教学笔记 - Rev02
简介在新兴技术错综复杂、市场和全球政治发生剧烈变化、各行各业对组织创造价值和获取价值的要求发生变化的时代，如何引领创新战略？本说明概述了作为牛津战略与创新文凭课程第 2 模块：创新战略的一部分而开发的综合框架。研究人员、经验丰富的高管和创新大师提供了丰富的框架，有助于应对领导和管理创新这一挑战。在本说明中，我们概述了牛津大学为这项工作提供的工具包。我们介绍了一种结合技术动态、新兴市场和组织能力研究与实践的综合方法，我们将这个框架概括为 TMO。与过去试图找到制定创新战略方针的“最佳方法”的方法相比，我们的工作倡导管理者在技术、市场和组织三个相互交织的研究机构之间进行思考和整合（图 1）。
坎伯尔经济不平等与学术自由
我将在第二部分中简要介绍衡量不平等的概念和经验问题，从而对过去三十年全球经济不平等趋势进行描述。我们将看到，这些趋势和模式错综复杂，而且不平等加剧并没有普遍的模式。然而，潜在的力量是朝着经济不平等加剧的方向发展的——这些变化反映了政策选择。然后，本节定义了学术不平等，并强调了它与经济不平等之间的双向因果关系。第三部分区分了消极自由和积极自由，并强调积极自由是本文的重点。然后，它评估了经济资源和经济不平等是积极自由（包括积极学术自由）的关键决定因素。如果经济不平等削弱了积极自由，学术不平等又削弱了积极的学术自由。第四部分讨论了在加强积极学术自由的目标下，专门针对学术不平等与更普遍的经济不平等之间的政策平衡问题。第五部分结束。
单细胞水平的群体多样性
群体规模的单细胞基因组学是一种揭示遗传和细胞变异之间错综复杂联系的变革性方法。这种方法由尖端实验方法论推动，包括高通量单细胞多组学的发展以及多重环境和遗传扰动方面的进展。研究自然或合成遗传变异在细胞环境中的影响，可以深入了解遗传和环境在塑造细胞异质性方面的相互影响。计算方法论的发展进一步使得分子变异的详细定量分析成为可能，为研究随机、细胞间和个体间变异的各自作用提供了机会。未来的机会在于利用长读测序、改进与疾病相关的细胞模型以及采用预测和生成机器学习模型。这些进步有可能更深入地了解人类分子特征的遗传结构，这反过来对理解人类疾病的遗传原因具有重要意义。
脆弱的大脑：了解神经麻醉中的脆弱性
老龄化问题错综复杂。世界人口的寿命越来越长，老龄化问题也越来越严重。应对和规划这一大规模人口转变是 21 世纪最大的社会挑战之一。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，50 岁及以上人口的数量正在增加。2019 年，60 多岁及以上人口数量为 10 亿。预计这一数字将以惊人的速度增长，到 2030 年将达到 14 亿，到 2050 年将达到 21 亿。虽然印度的年轻人口数量最多，但老龄化正在迅速加剧。目前，印度 60 岁以上的人口为 1.53 亿，预计这一数字还会进一步上升，到 2050 年将达到惊人的 3.47 亿。这种人口结构变化不仅仅是一个统计数字，它是一场社会变革，是一项前所未有的医疗保健挑战，影响深远。过去 20 年里，研究范式发生了转变，许多研究表明，年龄作为独立风险因素，不应作为神经外科手术的禁忌症。1,2
金融服务行业的大数据分析
Henriques、Meirelles 和 Cunha (2020) 全面概述了大数据分析的发展，强调了其对社会、经济和政治领域的影响。作者认为，大数据分析正在进入瓶颈期，这表明研究重点可能会转向探索除提高生产力之外的新途径。他们的批判性分析强调了确定研究界正在进行的研究和辩论以了解该领域发展轨迹的重要性 (Henriques、Meirelles & Cunha, 2020)。与此同时，Ehimuan 等人 (2024) 研究了全球数据隐私法的错综复杂格局，强调了技术进步对用户权利的重大影响。他们的工作深入探讨了技术与立法之间的复杂互动，深入了解了这些法律如何随着数字创新的不断发展而发展。这篇评论为理解技术与用户隐私权之间的动态关系提供了基础资源，强调了技术开发人员、法律学者和政策制定者之间进行持续对话的必要性，以保障数字时代的个人自由（Ehimuan 等人，2024 年）。
可卡因成瘾的蛋白质组机器学习研究
摘要：尽管经过数十年的努力，但美国食品和药物管理局尚未批准任何一种抗可卡因成瘾药物。主要的挑战是可卡因成瘾的分子机制错综复杂，涉及多巴胺转运蛋白上游和下游蛋白质之间的协同相互作用。然而，用传统实验很难研究如此多的蛋白质，这凸显了该领域对创新策略的需求。我们提出了一个蛋白质组信息机器学习 (ML) 平台，用于发现近乎最佳的抗可卡因成瘾先导化合物。我们分析了可卡因依赖的蛋白质组蛋白质-蛋白质相互作用网络，以确定 141 个相关药物靶点，并建立了 32 个 ML 模型，用于对 60,000 多种候选药物或实验药物进行跨靶点分析，以了解其副作用和重新利用潜力。我们进一步预测了它们的 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）特性。我们的平台显示，基本上所有现有的候选药物都在跨目标和 ADMET 筛选中失败，但确定了几个近乎最佳的线索以供进一步优化。