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how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文描述一遍，英文描述一遍

回答

中文描述： 用户询问：人工智能如何在生命科学工程和信息学领域发挥作用，以及它在我们的研究和创新中扮演何种角色。

英文描述： Quary: How AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.

以下是为您找到的相关内容：

  1. 人工智能（AI）已经在带来广泛的社会效益，从医疗进步到缓解气候变化。例如，DeepMind（一家英国企业）开发的一项 AI 技术现在能够预测几乎每种已知科学的蛋白质结构。这一突破将加速科学研究和救命药物的开发，已经帮助科学家在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾方面取得巨大进展。
  2. 英国科学技术框架将 AI 列为五项关键技术之一，并指出监管在为 AI 创造繁荣环境方面的作用。在适当的条件下，AI 将改变生活的所有领域，并通过释放创新和提高生产力来刺激英国经济，创造新的就业机会并改善工作场所。
  3. 相关法案提到支持跨多个机构和组织的跨学科研究和开发，包括物理学、工程学、数学科学、计算机和信息科学、机器人学、生物和认知科学、材料科学、社会和行为科学、网络安全和技术伦理等与人工智能研究和相关学科。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

advances1tomitigating climatechange.2For example,an AI technology developed by DeepMind,a UK-based business,can now predict the structure of almost every protein known toscience.3Thisbreakthrough will accelerate scientific research and the development of life-saving medicines –it has already helped scientists to make huge progress in combating malaria,antibioticresistance,and plastic waste.

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

Framework4sets out government’s strategic vision andidentifies AI as one of five critical technologies.The framework notes the role of regulation increating the environment for AI to flourish.We know that we have yet to see AI technologiesreach their full potential.Under the right conditions,AI will transform all areas oflife5andstimulate the UK economy by unleashing innovation and drivingproductivity,6creating new jobsand improving the workplace.

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

(9)MACHINELEARNING.—The(B)describes how the agencies carrying(viii)in consultation with the Council(4)in carrying out this section,take into con-(b)FINANCIAL ASSISTANCE TO ESTABLISH(2)ARTIFICIALINTELLIGENCE INSTITUTES.—(D)supports interdisciplinary research and16development across multiple institutions and or-17ganizations involved in artificial intelligence re-18search and related disciplines,including phys-19ics,engineering,mathematical sciences,com-20puter and information science,robotics,biologi-21cal and cognitive sciences,material science,so-22cial and behavioral sciences,cybersecurity,and23technology ethics;24VerDate Sep 11 2014 23:31 Mar 25,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00024 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6216.IH H6216p amtmann on DSKBC07HB2PROD with BILLS25•HR 6216 IH

其他人在问
用一段话描述一下讯飞智文的产品功能
讯飞智文是由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具。它充分利用了科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，可能具备智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。其目的在于提高文档编辑的效率，尤其在处理大量文本内容时，能够帮助用户迅速整理思路、优化文案，并生成结构化的文档。您可以通过 https://zhiwen.xfyun.cn/ 了解更多详细信息。
2024-11-14
请根据提供的AI工具网址，搜索常用的AI工具，实际操作AI工具，记录使用过程中的感受和发现，提交一份体验报告，描述工具的使用过程和个人感受，并就AI相关的热点话题，AI伦理、AI与就业等简要发表自己的看法。
以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告： 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程：用户上传简历，工具分析内容并提供优化建议。 个人感受：对于求职者来说，能够针对性地提升简历质量，提高求职成功率，操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程：用户上传户型图，软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受：为室内设计提供了便捷和丰富的创意，节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程：用户提出需求，工具生成旋律和编曲。 个人感受：对音乐创作者有很大的辅助作用，激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程：通过文字或语音与用户交流，提供情感咨询。 个人感受：在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程：实时监测宠物的活动、饮食等状况，提供健康预警。 个人感受：让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程：根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受：为旅行规划提供了个性化的方案，节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程：根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受：有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程：在游戏中分析玩家风格和进度，推荐合适道具。 个人感受：提升了游戏体验，使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程：利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受：为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程：分析医疗病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议。 个人感受：有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程：在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受：方便会议记录和回顾，提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程：识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价。 个人感受：对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用，数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则，确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少，但同时也会创造新的就业机会，如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训，提升劳动者的技能，以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep：中国最大的健身平台，提供全面的健身解决方案，帮助用户实现健身目标。 2. Fiture：沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。 4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-11-11
我想知道flux相关的提示词描述
Fluffy 相关提示词描述如下： 含义：这个词用来描述某种质地柔软、轻盈、松散或有蓬松感的物体，常用于适配动物的毛发、云彩、食物、布料，美容化妆等多种材料和场景，着重营造一种温馨、舒适、轻松的氛围。 主题风格： 作用： 增强感官体验：Fluffy 描述的物体通常能提供愉悦的触感体验。 营造舒适氛围：在家居装饰、服装设计等方面，营造一种温暖和舒适的氛围。 吸引视觉注意：在广告和视觉艺术中，fluffy 物体常常被用来抓住观众的目光。 技巧： 材料选择：纤维结构和化学组成的不同，造就了不同的手感和光泽，比如羊毛和棉花。 毛发渲染：专门用于生成和渲染细长、柔软的物体，如动物毛发、人类头发、草地等。 材质特性：类似羽毛等轻盈蓬松材质应考虑空气动力学效应——如何在空中漂浮或飘动。 灯光运用：使用柔光或特定角度的照明来突出材质的轻盈和柔软。 应用： 家居和室内设计：Fluffy 的枕头、抱枕、地毯等家居用品。 时尚与服装：在服装设计中，如毛衣、围巾和冬季外套等，保暖性与时尚感兼顾。 食品工业：在食品制作中，如蛋糕、面包、甜点等，fluffy 的质地是吸引消费者的一个重要因素。 动物和宠物产品：宠物床垫、玩具等，fluffy 的材质可以提供给宠物更大的舒适感。 广告和市场营销：使用 fluffy 的概念在广告中创建吸引人的、温馨的图像。
2024-11-09
详细描述AI大模型历史
AI 大模型的发展具有丰富的历史。 早期阶段，人工智能经历了从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统等的发展。 随着技术的进步，大模型逐渐兴起。其由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，而数据质量对生成理想的大模型至关重要。 近年来，从 2022 年开始掀起了生成式 AI 的革命。生成式 AI 是深度学习中的一个细分流派，相较之前的所有 AI 实现方法，在结果质量和效果上有了根本性、跨时代的进步。在某些细分场景应用中，甚至让人感觉通过了图灵测试。 随着大模型技术愈发成熟、规模增大，为 AI Agent 提供了强大能力，有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，广泛应用于多个行业和领域。如今，大模型和多模态模型呈现出百花齐放的态势。
2024-11-05
帮我写一段120字的英文短文，回答这个问题：描述一下自动驾驶
Autonomous driving is a revolutionary technology that enables vehicles to operate without human control. It uses sensors, cameras, and advanced algorithms to perceive the environment, make decisions, and navigate safely. This technology holds the potential to greatly enhance transportation efficiency and reduce human errors on the road. However, it also faces challenges such as legal and ethical issues.
2024-11-04
搭建一个数据解读的ai工具，文字描述要有逻辑性，符合金字塔原则
很抱歉，目前知识库中没有关于搭建一个数据解读的 AI 工具且文字描述要符合金字塔原则的相关内容。但一般来说，搭建这样一个工具需要以下几个关键步骤： 1. 明确数据来源和类型：确定您要处理的数据是来自数据库、文件、网络等，以及数据的格式和特点，例如结构化数据、非结构化数据等。 2. 选择合适的技术框架：根据需求和技术能力，选择适合的 AI 框架和工具，如 TensorFlow、PyTorch 等。 3. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、归一化等操作，以提高数据质量和模型的训练效果。 4. 特征工程：提取有意义的特征，以便模型能够更好地理解和处理数据。 5. 选择模型：根据数据特点和任务需求，选择合适的 AI 模型，如决策树、神经网络等。 6. 训练模型：使用预处理后的数据对模型进行训练，并不断调整参数以优化性能。 7. 评估模型：使用合适的指标对训练好的模型进行评估，如准确率、召回率等。 8. 优化和改进：根据评估结果对模型进行优化和改进。 9. 设计文字描述逻辑：按照金字塔原则，先给出结论或主要观点，然后逐步展开支持性的细节和论据。 需要注意的是，这只是一个大致的框架，实际搭建过程中可能会遇到各种技术和业务上的挑战，需要不断探索和优化。
2024-11-03
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文和英文回答
中文回答： 人工智能在生命科学工程和信息学领域发挥着重要作用。例如，DeepMind 开发的 AI 技术能够预测几乎所有已知蛋白质的结构，这将加速科学研究和救命药物的开发，在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面帮助科学家取得巨大进展。随着人工智能的发展，它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平，例如可以提出答案或创意，让经过训练的人类选择最佳答案，筛选结果并跳过错误答案，自然地整合到现有的工作流程中。在合适的条件下，人工智能将改变生活的各个方面，刺激经济，创造新的就业机会并改善工作场所。 英文回答： Artificial intelligence plays significant roles in the field of life science engineering and informatics. For instance, an AI technology developed by DeepMind can predict the structure of almost every known protein to science, which will accelerate scientific research and the development of lifesaving medicines. It has already helped scientists make huge progress in combating malaria, antibiotic resistance, and plastic waste. As AI develops, it can expand the skilled labor force or enhance the level of lowskilled labor. For example, it can propose answers or ideas, allowing trained humans to select the best ones, filter the results and skip incorrect answers, and integrate naturally into the existing workflow. Under the right conditions, AI will transform all areas of life, stimulate the economy, create new jobs and improve the workplace.
2024-08-26
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.
AI 在生命科学工程和信息学领域具有多方面的助力和重要作用，主要体现在以下几个方面： 1. 提升劳动力水平：随着人工智能的发展，它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平。例如，可以提出答案或创意，让经过训练的人类选择最佳答案，筛选结果并跳过错误答案，自然地整合到现有的工作流程中。 2. 推动行业转变：生命科学和医疗保健领域正越来越多地受到工程技术的推动而发生转变。在生命科学领域，基因编辑、细胞生物学、干细胞、机器人实验等方面的进展使科学家能够以前所未有的方式操纵生物学，且随着人工智能嵌入生命科学实验中，存在着强大的反馈循环。医疗保健领域也在利用技术经历复兴，朝着价值导向的付费模式转变，为人工智能创造了深层次的效用。 3. 助力新疗法开发：在理解生物学方面，人工智能扮演着关键角色，成为揭示生物学复杂性的推动者。如今已有的关于人类疾病的人工智能模型，指引着更有效的药物的开发路径，能够更快地进入市场，并减少失败的次数，使研究超越当前主要依赖实验室人力劳动偶然发现的模式。 但也要注意潜在的担忧，早期人工智能模型在人类收集的数据上进行训练可能存在嵌入的偏见和其他失败。随着人工智能应用于新的行业，科学家、医疗保健提供者和监管机构需要保持警惕，以防止潜在的有害副作用。
2024-08-26
什么是prompt engineering
提示工程（Prompt Engineering）是人工智能领域中，特别是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的上下文中，一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示（prompts），以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。 提示工程是一门经验科学，涉及迭代和测试提示以优化性能。在提示工程周期中花费的大部分精力实际上并不是在编写提示上。相反，大部分提示工程时间都花在开发一组强大的评估上，然后针对这些评估进行测试和迭代。 提示工程的生命周期包括以下几个步骤： 1. 设计初步提示：制定一个初步的提示，概述任务定义、良好响应的特征，以及模型所需的任何上下文。理想情况下，应该添加一些规范输入和输出的示例供模型参考。这个初步提示将作为改进的起点。 2. 测试提示：使用初步提示将测试用例输入到模型中。仔细评估模型的响应与预期的输出和成功标准是否一致。使用一致的评分标准，无论是人工评估、与答案标准的比较，甚至是基于评分标准的模型判断的另一个实例。关键是要有一种系统性的评估性能的方式。 3. 优化提示：根据评估结果，对初步提示进行修改和优化。这可能涉及调整提示的内容、结构或格式，以提高模型的性能和准确性。 4. 验证和部署：经过优化的提示需要进行验证和部署。验证包括对模型在不同数据集和任务上的性能进行评估，以确保提示的有效性和泛化能力。部署则涉及将提示集成到实际应用中，以实现对用户的服务。 总之，提示工程是一种通过设计和优化输入提示来引导 AI 模型生成特定输出或执行特定任务的方法。它是 AI 模型开发和优化过程中的一个重要环节，对于提高模型的性能和准确性具有重要意义。
2024-05-26