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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
图片可以转文字描述吗
图片可以转文字描述。以下是一些相关的实现方式和应用场景： 在“AI 拍立得”中，用户上传图片后，大模型会根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。其逻辑在于大模型对图片内容的理解和对生成文本的整理润色，可应用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等场景。 在 Midjourney 中，图片描述可以理解为以图生图。把找到的设计参考图上传到 Midjourney 中，得到专属链接，再使用“参考图链接+文本描述”的方式生成图像。例如，想要得到特定风格的 UI 界面图，可通过调整文字提示来实现。还可以通过加入特定参数来控制生成图像的比例。此外，Midjourney 不仅能生成整张设计图，还能输出多种风格的设计组件。 同时，关于图片模型和语言模型的大小差异，这是因为图像生成的核心质量实际上由文本控制，去掉图片只用文字表达要求的模型复杂度会小很多。人类对图像的容错率相对较高，大脑在处理视觉信息时可以进行一定程度的“脑补”，但对于语言，补偿有限，所以文字的准确性非常重要。
2024-12-18
帮我描述一段让AI生成未来绿色城市的描述词，图片要是OC渲染、超高品质，8K渲染
以下是一段让 AI 生成未来绿色城市的描述词，图片采用 OC 渲染、超高品质、8K 渲染： 未来绿色城市，一片生机勃勃的景象。城市中摩天大楼与葱郁的森林相互交融，建筑表面覆盖着绿色的植被，仿佛是从大地中自然生长而出。街道宽敞整洁，由可再生材料铺就，太阳能路灯照亮着道路。空中花园遍布城市的各个角落，五彩斑斓的花朵争奇斗艳。清澈的河流穿城而过，河面上倒映着蓝天白云和两岸的绿树。城市的交通系统高效便捷，无人驾驶的电动汽车在智能轨道上有序行驶。公园中，人们在清新的空气中休闲娱乐，孩子们在绿色的草地上欢笑奔跑。整个城市被一层柔和的光芒笼罩，展现出和谐、美丽与可持续发展的魅力。
2024-12-12
ETNA：怎么用，需要注册登陆吗，是免费的吗，我把文字描述写入它网页的对话框里，点击了coming soon 但是没有任何反应，怎么回事
ETNA 的使用方法可能因具体版本和功能而有所不同。通常来说，使用这类工具可能需要注册登录。关于其是否免费，也取决于具体的服务策略。您在网页对话框中输入文字描述并点击“coming soon”没有反应，可能有以下原因： 1. 该功能尚未正式开放或仍在准备中。 2. 网络连接存在问题，导致请求无法正常发送和接收。 3. 可能是网页本身存在技术故障或错误。 由于目前知识库中没有关于 ETNA 更详细的信息，建议您查看其官方说明或联系相关技术支持以获取准确的使用指导。
2024-12-10
请你作为提示词专家，告诉我，如何让提示词能够具有追问的能力，当用户的诉求描述不清时，可以让大模型继续追问
以下是关于让提示词具有追问能力的方法和相关知识： 让提示词具有追问能力可以通过以下方式实现： 1. 给予模型思考时间 美国康奈尔大学的研究报告显示，在提示词中让大模型“深呼吸（take a deep breath）”，让其“慢些思考”“不着急回复”，能在一定程度上提升回复质量。 “Take a deep breath and work on this problem stepbystep”“Let’s think step by step”也是有用的提示词口令。 实施技巧包括： 指导模型在匆忙下结论之前先找出自己的解决方案。例如，在解答有关中国五千年历史的复杂问题之前，请先分阶段梳理历史线索；在对“一带一路”倡议的经济影响进行分析之前，请先详细考察相关的经济数据和政策背景。 使用内部独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程。例如，在分析古诗词的意境和语言特色之前，请先逐句解读其含义；在预测明年的股市走势之前，请先回顾并总结过去一年的重大财经事件。 询问模型是否在之前的尝试中遗漏了什么。例如，在列出适合春节期间旅游的目的地之后，请检查是否有遗漏的重要景点或考虑因素；在分析一部电影的主题和风格之后，请回顾是否有未涉及的重要镜头或细节。 2. 了解提示词的概念和作用 提示词是给大语言模型的输入文本，用于指定模型应执行的任务和生成的输出，发挥“提示”模型应做什么的作用。 设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计，良好的提示词能让模型正确理解人类需求并给出符合预期的结果。 3. 结合大语言模型和知识库 大语言模型像全知全能的人，擅长公共知识、学识技能、日常聊天，但在工作场景下需提示词指定角色和专注技能。 知识库则像工作手册，为模型提供特定的工作信息。 通过以上方法，允许模型有更多时间推理和处理信息，可提高回答的准确性和可靠性，使模型应用更高效和精准。同时，要了解大模型的特性，具备清晰表述需求和任务的能力，才能用好提示词这个工具。
2024-11-29
如何将传统知识库通过LLM能力转化成更智能与精细化的知识库？包括但不限于分段、QA问答和图片解析描述和总结
将传统知识库通过 LLM 能力转化为更智能和精细化的知识库是一个复杂但可行的过程，以下是一些关键步骤和方法： 1. 数据预处理：对传统知识库中的内容进行清理、格式化和标准化，确保数据的质量和一致性。 2. 内容分段：根据主题和逻辑结构，将长篇的知识内容合理分段，使信息更易于理解和处理。 3. 提取关键信息：从文本中提取重要的概念、实体和关系，为后续的问答和总结做准备。 4. 构建 QA 问答对：分析知识库中的内容，设计有针对性的问题和准确的答案，形成问答对，以方便用户快速获取所需信息。 5. 图片解析描述：对于包含图片的内容，使用图像识别技术提取关键元素，并进行详细的描述和解释。 6. 总结归纳：对分段后的内容进行总结，提炼核心要点，帮助用户快速了解主要内容。 在实施过程中，需要不断优化和调整方法，以确保转化后的知识库能够满足用户的需求，提供更高效和准确的服务。
2024-11-18
撰写内容概要：以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果，并进行汇总评述。（1）表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况；（2）将所收集的资料进行分类，按照几个分类方面逐一进行表述，表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等；（3）小组综合性的对所收集到的资料进行评述，描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。）
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。
2024-11-15
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