zhangyuanjava
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内容概要：2023版《科学智能 (AI4S)全球发展观察与展望》阐述了AI for Science（AI4S）在全球范围内的最新进展及其对科学和工业的深远影响。文章首先回顾了AI4S在过去一年中的快速发展，特别是在药物研发、材料科学、地质学、污染治理等多个领域的应用实例。AI4S通过结合深度学习、机器学习和其他AI技术，加速了从基础研究到实际应用的转化过程。例如，在药物研发中，AI4S帮助科学家克服了“反摩尔定律”的挑战，提高了新药研发的成功率；在材料科学中，AI4S实现了复杂材料的高效模拟，如人造钻石、石墨烯、碳纳米管等；在地质学中，AI4S通过模拟地球内部结构和物理过程，为地震学研究提供了新视角。此外，文章还探讨了大语言模型（LLMs）与科学方法的结合，指出LLMs不仅能辅助科学研究，还能生成新的科学假设并进行逻辑推理。 适合人群：具备一定科研背景或对AI技术感兴趣的科研人员、工程师、政策制定者及高校师生。
这个数据集包含了日常步数统计、睡眠时长、活跃分钟数以及消耗的卡路里，是个人健康与健身追踪的一部分。 该数据集非常适合用于以下实践： 数据清洗：现实世界中的数据往往包含缺失值、异常值或不一致之处。例如，某些天的步数可能缺失，或者存在不切实际的数值（如10,000小时的睡眠或负数的卡路里消耗）。通过处理这些问题，可以学习如何清理和准备数据进行分析。 探索性分析（发现日常习惯中的模式）：可以通过分析找出日常生活中的模式和趋势，比如一周中哪一天人们通常走得最多，或是睡眠时间与活跃程度之间的关系等。 构建可视化图表（步数趋势、睡眠与活动对比图）：将数据转换成易于理解的图形形式，有助于更直观地看出数据的趋势和关联。例如，绘制步数随时间变化的趋势图，或是比较睡眠时间和活动量之间的关系图。 数据叙事（将个人风格的追踪转化为可操作的见解）：通过讲述故事的方式，把从数据中得到的洞察变成具体的行动建议。例如，根据某人特定时间段内的活动水平和睡眠质量，提供改善健康状况的具体建议。
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