XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System飞速发展
信息、编码和生物功能
摘要 20 世纪中叶，两门新的科学学科强势崛起：分子生物学和信息通信理论。起初，两者的相互影响十分深刻，以至于遗传密码这一术语被普遍接受用来描述 mRNA 三联体（密码子）作为氨基酸的含义。然而，如今，这种协同作用并未充分利用这两门学科的飞速发展，而是带来了更多的挑战而不是答案。这些挑战不仅具有重大的理论意义，而且代表了下一代生物学不可避免的里程碑：从个性化基因治疗和诊断到人工生命，再到生物活性蛋白质的生产。此外，这一问题与理论生物学所需的范式转变密切相关，这种转变早已开创，需要生物学领域以外的学科共同做出贡献。信息作为概念隐喻的使用需要转化为定量和预测模型，这些模型可以通过经验检验并以统一的视角进行整合。要成功完成这些任务，需要采取广泛的多学科方法，包括人工生命研究人员来解决这一问题。
精准医疗：利用人工智能改善诊断和医疗保健
COVID-19 疫情凸显了医疗体系中长期存在的不平等和裂痕。（Bambra 等人，2020 年）根据疫情带来的启示，未来的医疗保健必须更加公平、更加个性化、更具成本效益。与此同时，多个领域的技术飞速发展导致了大量数据的产生——从医学成像到测序和基因组学技术，再到电子健康记录 (EHR)。精准医疗的最终目标是利用这些大型数据集来改善医疗服务；然而，这需要开发用于解析大规模多模态数据的方法和工具。在这里，我们回顾了一些旨在满足这些需求的研究，并以 2022 年太平洋生物计算研讨会 (PSB) 上“精准医疗：使用人工智能改善诊断和医疗保健”会议中已接受的论文为例。这项研究的最新趋势表明，越来越多的工作利用人工智能 (AI) 分析复杂的医疗数据，例如解释医学影像或预测传染病，以及开发更复杂的工具来深入了解基因组学和多组学数据。
液压实验室专用
过去半个世纪，计算机技术和电子技术的飞速发展彻底改变了我们的日常生活，为所有科学和工程分支提供了强大的新工具。水利工程实践和研究也不例外。例如，笔记本电脑每秒执行的浮点运算比四十年前推出的 Cray 1 超级计算机高出几个数量级，如今通常用于运行数值模型，以解决各种水利问题。此类模型结果的可信度取决于使用现场或实验室数据进行验证的程度。在大多数情况下，现场数据的收集非常昂贵且耗时，因此使用实验室数据是模型验证的更具吸引力的选择。此外，水利实验室中的物理模型提供了在受控条件下进行测试的可能性，并可以提供对基本过程的新见解，有助于加深对基础物理的理解。利用当今技术提供的工具，研究人员和从业人员能够分析复杂的流动问题和过程，这导致了液压实验室发展的两种趋势，即使用越来越复杂的仪器和设计用于研究特殊流动问题的创新实验设施。
2020 年入学生物学信息表
2020 年入学生物学信息表 生物学是一个令人兴奋且快速发展的学科领域，与应对从疾病和贫困到生物多样性丧失和气候变化等全球挑战密切相关。近年来，生物研究经历了巨大的扩展，课程涵盖的细胞生物学、发育生物学、进化生物学和生态学等主题正在飞速发展。这种扩展伴随着学科之间的界限的模糊：对热带植物感兴趣的生物学家很可能会使用分子遗传学家不可或缺的许多工具和技术。牛津生物学课程的模块化结构鼓励跨学科方法。第二年和第三年的选项系统允许学生学习涵盖全面主题的一般背景知识，或专攻动物、植物、细胞或生态学的细节方面。该课程现在包含可选的第四年，这意味着学生可以在获得学士学位三年后离开，也可以选择留下来并在学术人员的监督下完成一个扩展项目（可以是实验室或实地），此外还可以接受高级研究技能培训。
采用 DINOv2 的脑成像基础模型... - CS231n
近年来，随着 Transformer 等深度学习技术的飞速发展，深度学习已逐渐融入社会的各个领域，用于处理音频、语言和视觉等各种任务。深度学习有助于减轻医疗负担并解决复杂问题，例如模拟蛋白质折叠。随着强大的 Transformer 模型的不断发展，最近的一个重点领域是开发基础模型，以迈向通用人工智能。DINOv2 是一种最近发布的稳健特征提取模型，作为基础模型，在执行各种医疗任务（例如疾病分类和器官分割）方面取得了良好的效果。在本文中，我们尝试将 DINOv2 编码器集成到不同的模型中，从简单的自动编码器模型到更复杂的卷积 Transformer 模型，以解决更复杂的 MRI 成像图像配准问题。结果表明，DINOv2 在 Transformer 模型中有望用于解决 MRI 配准问题，未来需要研究如何集成 DINOv2 以实现更强大的 MRI 配准特征提取。
信息手册 2017 年 8 月 - 12 月
印度科学研究所 (IISc) 成立于 1909 年，是印度政府人力资源开发部高等教育部下属的一所认可大学和中央资助技术机构。科学技术的飞速发展使得专业人员的教育必须贯穿其整个职业生涯，而不能局限于某一阶段。我们需要将教育与工作完全结合起来，贯穿他们的整个生产生涯，这将足以帮助他们应对新的需求。继续教育涵盖了一个人在整个工作生涯中经历的所有教育过程，这些教育过程与一个人职业生涯中可能遇到的实际问题有关。继续教育可以通过正式和非正式的教学模式或大众媒体来实现。近年来，大学越来越意识到，向其边界之外的人们传授知识是其服务社会同等重要的一部分。大学以其在社会中发挥的广泛作用开始寻求接触专业人士的方法。 IISc 已经制定了多种机制，以便为行业、大学和研究机构的合格技术人员提供专业知识和设施。建立学术机构与行业和研发组织之间的联系是 IISc 的目标，其代表
技术变革对工作、就业的影响...
摘要 ：快速的技术变革对就业、工作和人力资源管理的转变产生了巨大的影响。技术创新导致了自动化和新类型工作的兴起。人力资源实践正在向远程工作、算法决策等转变。然而，技术融入组织生产不可避免地会带来不平等和道德问题方面的挑战。为了应对这些挑战，本文为人力资源部门可能采取的干预措施提出了一系列实用建议。 关键词：人力资源管理、技术变革、工作、就业 1.引言 现代技术的飞速发展极大地改变了工作性质、就业实践和人力资源管理（Omar，2021 年）。快速的技术变革在自动化、人工智能 (AI)、机器学习和数字化方面取得了新的突破（Dwivedi 等人，2021 年），这些技术正在改变组织的运作方式和工作性质。本文将批判性地回顾技术发展对工作和就业以及人力资源管理实践的影响，研究随之而来的挑战和机遇，并提供有效的策略。
释放人工智能在阅读方面的潜力......
摘要 科技的飞速发展已成为当代生活诸多方面不可或缺的组成部分，包括教育。人工智能（AI）有可能极大地改善英语阅读理解领域的学习体验。本研究探讨了作者对 SMA Asuhan Daya Medan 学生将人工智能（AI）融入阅读的观点、挑战和创新解决方案的分析。该方法采用问卷和访谈的定性方法。问卷结果表明，50％的学生非常同意，35％的学生同意，15％的学生对在阅读学习辅助中使用人工智能持中立态度。根据以上数据，确定 50％的受访者表示非常同意，40％的人同意，10％的人对使用基于人工智能（AI）的应用程序来提高阅读能力持中立态度。学生们遇到了许多困难或障碍。首先，学生与老师的互动减少。其次，学生对技术的依赖。最后一个问题涉及人工智能应用在表达情感方面的效力可能会降低，特别是在解读唤起快乐或悲伤情绪的文本时。
人工神经网络文化简介...
近年来，随着数据处理技术的飞速发展和风险投资的涌入，人工智能（AI）在自动化任务方面展现出其优势，并开始深刻影响社会的各个方面，包括学术、工业和公共生活。2011年，IBM 的著名问答计算机系统 Watson 在美国热门智力竞赛节目《危险边缘》中击败了两位最成功的人类选手，引发了人们对“机器的潜在思维能力”的讨论。2016年，世界围棋冠军李世石被谷歌的围棋程序 AlphaGo 击败（1：4）后，“人工智能（AI）”、“机器学习（ML）”和“人工神经网络（ANN）”等术语再次引起媒体和公众的关注。一年后，下一代程序 AlphaGo Master 在比赛中以 3：0 击败了世界排名第一的人类选手柯洁，开启了人工智能主导竞技游戏的新时代。本文将首先介绍人工智能的定义、应用和广泛使用的方法，以便对人工智能有一个全面而直观的认识。 随后，探讨人类大脑神经元如何为人工神经网络的起源带来启发。 然后，对相关关键技术，包括框架、模型训练和优化，进行总体介绍和总结。
液压实验室专用
过去半个世纪，计算机技术和电子技术的飞速发展彻底改变了我们的日常生活，为所有科学和工程分支提供了强大的新工具。水利工程实践和研究也不例外。例如，笔记本电脑每秒执行的浮点运算比四十年前推出的 Cray 1 超级计算机高出几个数量级，如今通常用于运行数值模型，解决各种水利问题。此类模型结果的可信度取决于其使用现场或实验室数据进行验证的程度。在大多数情况下，现场数据的收集非常昂贵且耗时，这使得使用实验室数据成为模型验证的更具吸引力的选择。此外，水利实验室中的物理模型提供了在受控条件下进行测试的可能性，并可以提供对基本过程的新见解，有助于加深对基础物理的理解。利用当今技术提供的工具，研究人员和从业人员能够分析复杂的流动问题和过程，这导致了液压实验室发展的两种趋势，即使用越来越复杂的仪器和设计用于研究特殊流动问题的创新实验设施。