AI for Science：人工智能驅動的科學研究新範式

人工智能與科學研究

人工智能（Artificial Intelligence，AI）已經成為科學研究領域的重要驅動力，它在多個學科的科學研究中發揮着關鍵作用。下面是人工智能驅動的科學研究的一些主要方面：

1. 資料分析和模式識别：人工智能技術能夠處理海量的資料，并從中提取有用的資訊和模式。在科學研究中，研究人員可以利用人工智能算法分析大規模的資料集，識别出隐藏的模式和關聯關系，進而推動科學的發現和了解。
2. 模型建立和預測：人工智能技術可以幫助科學研究人員建構複雜的數學模型，并對實驗結果進行預測。例如，在實體學和化學領域，人工智能可以輔助研究人員建構量子力學模型或化學反應模型，進而預測新的實體現象或化學反應結果。
3. 智能實驗設計：人工智能可以在科學實驗的設計中發揮重要作用。通過分析先前的實驗結果和相關文獻，人工智能可以提供指導，幫助研究人員設計更有效和準确的實驗方案，進而節省時間和資源，并提高研究的可靠性和可重複性。
4. 自動化和優化：人工智能技術可以自動化研究中的一些繁瑣任務，并優化實驗過程。例如，利用機器學習算法，可以自動分析圖像或文本資料，提取關鍵資訊。在生物學領域，人工智能可以輔助基因測序資料的處理和分析，進而加快遺傳研究的程序。
5. 探索未知領域：人工智能技術有助于科學家們勘探未知領域和解決複雜的科學難題。例如，在宇宙學中，人工智能可以處理天文圖像，幫助科學家們發現新的恒星和星系。在生命科學中，人工智能可以幫助研究人員解析生物資訊，進而揭示新的基因功能或藥物靶點。

總之，人工智能作為一種強大的工具和技術，正在推動科學研究的發展，并在多個學科領域中帶來了許多突破和創新。随着人工智能的不斷進步，它将繼續發揮重要作用，并在未來的科學研究中發揮更大的影響。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）已經成為科學研究領域的重要驅動力，它在多個學科的科學研究中發揮着關鍵作用。下面是人工智能驅動的科學研究的一些主要方面：

1. 資料分析和模式識别：人工智能技術能夠處理海量的資料，并從中提取有用的資訊和模式。在科學研究中，研究人員可以利用人工智能算法分析大規模的資料集，識别出隐藏的模式和關聯關系，進而推動科學的發現和了解。
2. 模型建立和預測：人工智能技術可以幫助科學研究人員建構複雜的數學模型，并對實驗結果進行預測。例如，在實體學和化學領域，人工智能可以輔助研究人員建構量子力學模型或化學反應模型，進而預測新的實體現象或化學反應結果。
3. 智能實驗設計：人工智能可以在科學實驗的設計中發揮重要作用。通過分析先前的實驗結果和相關文獻，人工智能可以提供指導，幫助研究人員設計更有效和準确的實驗方案，進而節省時間和資源，并提高研究的可靠性和可重複性。
4. 自動化和優化：人工智能技術可以自動化研究中的一些繁瑣任務，并優化實驗過程。例如，利用機器學習算法，可以自動分析圖像或文本資料，提取關鍵資訊。在生物學領域，人工智能可以輔助基因測序資料的處理和分析，進而加快遺傳研究的程序。
5. 探索未知領域：人工智能技術有助于科學家們勘探未知領域和解決複雜的科學難題。例如，在宇宙學中，人工智能可以處理天文圖像，幫助科學家們發現新的恒星和星系。在生命科學中，人工智能可以幫助研究人員解析生物資訊，進而揭示新的基因功能或藥物靶點。

總之，人工智能作為一種強大的工具和技術，正在推動科學研究的發展，并在多個學科領域中帶來了許多突破和創新。随着人工智能的不斷進步，它将繼續發揮重要作用，并在未來的科學研究中發揮更大的影響。

什麼是 AI for science？

AI for Science是指将人工智能技術應用于科學研究的領域。它旨在通過人工智能算法和技術的應用，提高科學研究的效率、準确性和創新性。AI for Science的目标是利用人工智能幫助科學家們進行資料分析、模型建構、實驗設計、優化和預測等各個方面的工作。這樣可以加快科學研究的程序，推動科學的發現和了解。

AI for Science涵蓋了多個學科領域，包括實體學、化學、生物學、天文學、地球科學等。它可以用于處理和分析大規模的科學資料，挖掘資料中的模式和關聯關系，輔助科學家們建立數學模型，幫助設計更有效和準确的實驗，并提供預測和優化方法。通過将人工智能和科學研究結合起來，AI for Science提供了更強大和高效的手段來解決科學難題，推動科學的發展。

AI for Science也為科學界帶來了許多新的挑戰和機遇。科學家們需要不僅具備領域知識，還需要了解和應用人工智能的技術和方法。同時，他們也需要思考和解決人工智能應用中的倫理、隐私和可解釋性等問題。AI for Science的發展将繼續推動科學研究進入新的階段，為人類帶來更多的科學發現和創新。

有人說，AI for science 是科學研究的第五範式，怎麼了解，至少5條

"AI for science" 被認為是科學研究的第五範式的說法源于以下觀點：傳統的科學研究主要依賴于觀察、實驗、理論和模拟，而現代的人工智能技術則提供了一種全新的方法來推動科學研究的進展。下面是對這種說法的解釋，包括至少5條解釋：

1. 資料驅動的科學研究：人工智能技術使得科學家能夠從大規模、高次元的資料中提取有用的資訊和知識。通過利用機器學習和資料挖掘方法，科學家能夠在海量的資料中發現隐藏的模式、關聯和規律，進而提供新的洞察力和科學了解。
2. 高效實驗設計和優化：人工智能技術可以輔助科學家們設計更高效、更可靠的實驗方案，并在實驗過程中進行實時的優化。通過模拟和預測，人工智能可以幫助科學家選擇最具潛力的實驗條件，減少試錯成本，加速科學研究的進展。
3. 自動化科學探索：人工智能技術使得科學家們能夠以更快的速度勘探未知的領域和問題。通過利用智能算法分析和處理科學資料，人工智能可以輔助科學家們進行假設驗證、模型優化以及新問題的發現，進而加速科學研究的探索過程。
4. 跨學科合作和知識整合：人工智能打破了學科之間的界限，使得科學家們能夠跨領域合作，整合不同學科的知識。通過将多個學科的資料和模型進行融合，人工智能可以提供更全面、綜合的觀點和解釋，進而推動科學研究在跨領域問題上的創新。
5. 新型科學工具和技術的發展：人工智能的快速發展為科學研究提供了許多新的工具和技術。例如，深度學習、強化學習和自然語言處理等人工智能技術已經在許多領域展現出驚人的能力，如圖像分析、自動推理和語言了解等，為科學家提供了更強大、更靈活的工具來解決複雜的科學問題。

這些觀點指出，人工智能技術在科學研究中的應用有助于改變以往依賴于傳統方法的科學研究模式。通過整合大資料、機器學習、模拟和優化等技術，人工智能為科學研究帶來了新的思路和方法，使得科學家們能夠更高效、更全面地了解自然界和解決複雜的科學難題。

AI for science的發展曆程，列出至少10條

AI for science的發展曆程是一個長期的過程，經曆了多個裡程碑的突破。以下是AI for science的發展曆程中的10個重要裡程碑：

1. 1956年，達特茅斯會議：人工智能的概念首次被提出，标志着AI在科學研究中的潛力。
2. 1990年代，基因組測序：AI技術在生命科學領域的應用開始興起，特别是在基因組測序和生物資訊學方面，幫助科學家們加速基因相關研究。
3. 1997年，IBM的Deep Blue戰勝國際象棋世界冠軍：這是AI在遊戲領域的重要突破，引發了對AI在科學研究中潛在應用的廣泛讨論。
4. 2012年，ImageNet比賽：深度學習算法在計算機視覺領域取得重大突破，Beat AlexNet成為最先進的圖像分類算法，展示了AI在圖像處理和模式識别方面的潛力。
5. 2014年，谷歌的AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍：AI技術在複雜博弈中的應用開始引起廣泛關注，并表明AI具備超越人類的能力。
6. 2016年，DeepMind的AlphaFold：利用深度學習方法進行蛋白質結構預測，在蛋白質折疊領域取得了重大突破，有望推動新藥設計和基因工程的發展。
7. 2017年，CRISPR-Cas9與AI的結合：AI與基因編輯技術CRISPR-Cas9的結合，加速了遺傳研究的進展，為疾病治療和基因改造提供了新的可能性。
8. 2018年，自動化材料發現：AI技術在材料科學中的應用開始流行，通過快速篩選和優化材料組合，加速了新材料的發現和應用。
9. 2019年，AI在藥物研發中的應用：AI技術被應用于藥物研發的不同階段，例如藥物篩選、分子設計和劑量優化，提高了藥物研發的效率和成功率。
10. 2020年，AI支援COVID-19研究：AI技術在新冠病毒的預測、診斷和藥物研發中發揮重要作用，為應對全球疫情提供了有力支援。

以上是AI for science在發展曆程中的10個重要裡程碑，每個裡程碑都推動了科學研究的進步，并為未來的發展提供了新的可能性。随着技術的進一步發展，我們可以期待AI在科學研究中繼續發揮重要作用。

AI for science 在數學、實體學、生物醫學、材料科學等領域取得的成績, 列出來

1. 數學：人工智能在數學中的應用範圍廣泛，包括證明數學定理、解決數學問題以及輔助數學教育等。例如，通過深度學習技術，人工智能可以自動證明某些數學定理，如神經網絡證明了數學家所提出的某些數論猜想。此外，人工智能還能幫助數學家推進複雜的優化和數值計算問題。
2. 實體學：人工智能在實體學領域中有着廣泛的應用，包括量子實體學、粒子實體學和天體實體學等等。例如，人工智能可以幫助實體學家分析大型粒子對撞機産生的海量資料，并發現新的粒子或實體現象。此外，人工智能在量子計算中也發揮着重要作用，幫助優化量子算法和解決實際問題。
3. 生物醫學：人工智能在生物醫學領域有着廣泛應用，包括圖像分析、基因組學和藥物發現等方面。例如，人工智能可以輔助醫生診斷醫學影像，如CT掃描和MRI圖像。另外，人工智能可以幫助研究人員分析大規模的基因組資料，發現與疾病相關的基因變異和潛在的藥物靶點。
4. 材料科學：人工智能在材料科學中的應用能夠加速新材料的研發和優化。例如，人工智能可以通過高通量計算和機器學習算法，幫助科學家快速篩選出具有理想性質的候選材料，進而減少試錯和實驗成本。此外，人工智能還可以模拟材料結構和性能，提供指導以實作更可持續和高效的材料設計。

這些隻是人工智能在數學、實體學、生物醫學和材料科學等領域取得的一些令人矚目的成就。随着人工智能技術的不斷進步，我們可以期待更多領域的突破和創新。

裡程碑意義的例子

在算法、資料和算力三大引擎的驅動下，深度學習時代下的人工智能研究取得了巨大的進展。以下是幾個具有裡程碑意義的例子：

1. AlphaGo: AlphaGo 是一個由 DeepMind 團隊開發的人工智能程式，它在圍棋比賽中擊敗了世界頂級職業棋手。AlphaGo 的突破讓人們意識到深度學習在複雜的政策遊戲中的潛力，并展示了強化學習的強大能力。
2. AlphaFold: AlphaFold 是 DeepMind 團隊開發的一種基于深度學習的蛋白質結構預測模型。蛋白質結構是了解生命過程和疾病治療的關鍵，而 AlphaFold 在 CASP（Critical Assessment of Structure Prediction）比賽中取得了突破性的成果，大大加速了蛋白質結構預測的程序。
3. ChatGPT: ChatGPT 是由 OpenAI 團隊開發的一種基于大規模預訓練的語言模型。它具備了解和生成自然語言的能力，并且在對話互動、語言生成等任務上取得了顯著進展。ChatGPT 的開發标志着自然語言處理的重大突破，并在人機互動領域具有廣泛的應用前景。

這些裡程碑式的成果代表了人工智能研究的重要進步，也展示了深度學習在解決複雜問題上的威力。它們證明了算法、資料和算力的內建在人工智能研究中的重要性，同時也為未來的創新和發展鋪平了道路。随着不斷的研究和技術進步，人工智能的發展将會繼續取得新的突破和進展。

ChatGPT 使用的技術以及工作原理

ChatGPT 是一個基于深度學習的語言模型，采用了一種稱為 Transformer 的架構。以下是 ChatGPT 使用的關鍵技術和工作原理的簡要說明：

1. Transformer 架構：ChatGPT 基于 Transformer 架構進行訓練和生成文本。Transformer 是一種自注意力機制（self-attention）的深度神經網絡，用于處理序列資料。它能夠在模型中同時考慮輸入序列中的各個位置，以有效地捕捉關鍵的上下文資訊。
2. 自監督學習：ChatGPT 使用自監督學習的方法進行預訓練。在預訓練階段，模型通過暴露給定的輸入序列的部分内容，來預測序列中缺失的部分。這種方法可以讓模型學習到語言的結構和語義表示，進而能夠生成連貫的回複。
3. 多層堆疊的解碼器架構：ChatGPT 是一個由多層堆疊的解碼器組成的模型。解碼器負責處理輸入序列并生成輸出序列，每個層都可以通過之前的層生成的隐藏狀态來擷取更多上下文資訊。這種堆疊的結構有助于模型建立更豐富的語義了解和生成能力。
4. 條件生成：ChatGPT 在生成回複時可以使用提示資訊或上下文進行條件生成。給定上下文，模型可以根據先前的對話生成連貫的回複，以提供有意義的響應。
5. 大規模無監督訓練：ChatGPT 是通過在大規模文本資料集上進行無監督訓練而得到的。訓練資料集經過預處理和特征提取，模型通過最大化生成正确單詞的機率來進行參數訓練。這種大規模訓練使得模型能夠學習到豐富的語言知識和表達能力。

總之，ChatGPT 使用基于 Transformer 架構的深度神經網絡進行預訓練，在大規模無監督資料集上進行訓練。模型通過自監督學習來學習語言結構和語義表示，然後在生成回複時根據給定的上下文進行條件生成。這種方式使得 ChatGPT 能夠了解和生成連貫的自然語言，并提供有意義的對話回複。

探索AI for science 新的科學研究範式，從算法、模型、數 據、知識、人的角色等方面進行分析

探索人工智能（AI）在科學研究中的新範式涉及到多個方面，包括算法、模型、資料、知識以及人的角色。下面對這些方面進行分析：

1. 算法：人工智能的算法在科學研究中發揮着至關重要的作用。傳統的科學研究中，通常使用統計分析和數值計算等方法來處理資料。而現在，人工智能的算法，如機器學習和深度學習，能夠更好地應對高維、非線性和複雜的科學資料。這些算法可以自動地從資料中學習特征和模式，并提供更準确和可靠的預測和分類結果。
2. 模型：傳統科學研究中，科學家根據已知的理論和假設建構數學模型來解釋和預測自然現象。而人工智能提供了一種新的方法，即通過學習和資料驅動的方式構模組化型。通過機器學習算法，科學家可以從資料中學習到模型的結構和參數，然後使用這些模型進行預測和推理。這種資料驅動的模型建構方法可以更全面地探索資料中的潛在關系，并發現一些以往未被發現的規律。
3. 資料：随着科學研究領域資料的不斷增加和多樣化，人工智能能夠處理和分析大規模、高次元的資料，并從中提取更多的資訊。人工智能的算法和技術可以有效地處理結構化資料（如表格資料）和非結構化資料（如圖像、文本和聲音），并探索其中的模式和關聯。此外，人工智能還可以幫助科學家們解決資料标注、清理和內建等問題，提高資料的品質和可用性。
4. 知識：人工智能有助于科學研究人員利用已有的知識和文獻進行推理和發現。通過自然語言處理和知識圖譜等技術，人工智能可以了解和提取文獻中的知識，并與實驗資料進行整合。這種知識驅動的方法能夠幫助科學家更好地了解資料，發現新的科學問題，并提出新的假設和理論。
5. 人的角色：在探索AI為科學研究帶來的新範式時，科學家的角色仍然至關重要。盡管人工智能能夠處理大量的資料和自動化某些研究任務，但科學家仍然需要發揮主導作用。科學家負責選擇适當的算法和模型，進行實驗設計，評估結果的可靠性，并進行解釋和推理。此外，科學家還要關注人工智能的倫理和安全問題，確定其應用符合科學倫理和社會價值觀。

總的來說，AI為科學研究帶來了新的範式，改變了傳統研究的方式。通過算法、模型、資料、知識和人的角色的綜合應用，AI推動着科學研究的發展，加速了科學的發現和創新。然而，盡管AI為科學研究帶來了諸多機遇，但科學家仍然需要保持警惕，持續探索和評估其影響，并注意其在科學實踐中的适用性和限制。

AI for science 關鍵性事件簡介

以下是人工智能在科學領域的關鍵性事件簡介：

1. AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍：2016年，Google旗下的DeepMind公司開發的人工智能程式AlphaGo戰勝了圍棋世界冠軍李世乭，這是人工智能領域的重大突破。AlphaGo利用深度學習和強化學習技術，通過自我對弈不斷提升實力，最終超越人類水準。
2. 基因組學和生物資訊學的發展：人工智能技術在基因組學和生物資訊學領域産生了巨大影響。例如，通過機器學習算法，研究人員能夠處理和分析大規模的基因組資料，并從中發現新的基因功能、疾病相關基因等。人工智能還在藥物研發中發揮重要作用，幫助識别潛在的藥物靶點和候選化合物。
3. 天文學中的人工智能應用：天文學家們利用人工智能技術處理和分析天體觀測資料，幫助發現新的恒星、星系和行星。例如，利用深度學習算法，研究人員可以自動識别天體中的變星和超新星等。
4. 材料科學的機器學習應用：人工智能技術在材料科學中扮演關鍵角色。通過機器學習算法，研究人員可以加速材料的設計和發現過程。人工智能可以預測材料的性質（如導電性、機械強度等），進而引導實驗工作和減少試錯的成本。
5. 醫學影像分析：人工智能在醫學領域的影像分析中得到廣泛應用。通過深度學習算法，研究人員能夠自動識别和定位醫學影像中的異常或病變，提供對疾病診斷和治療的支援。

這些事件展示了人工智能在科學研究中的突破和應用。人工智能的發展将繼續推動科學領域的創新和進步，為解決複雜的科學難題提供新的可能性。

AI for science 重要參考文獻簡介，至少10條

1. Silver, D., et al. (2016). "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search." Nature, 529(7587): 484-489. 該論文描述了AlphaGo使用深度神經網絡和樹搜尋算法在圍棋領域戰勝人類世界冠軍的方法和結果。
2. LeCun, Y., et al. (2018). "Deep learning." Nature, 521(7553): 436-444. 這篇綜述性論文探讨了深度學習技術的基本原理、模型結構和應用領域，并讨論了其在科學研究中的潛力。
3. Angermueller, C., et al. (2016). "Deep learning for computational biology." Molecular Systems Biology, 12(7): 878. 該論文介紹了深度學習在計算生物學中的應用，包括基因表達分析、蛋白質結構預測等方面的研究進展。
4. Ching, T., et al. (2018). "Opportunities and obstacles for deep learning in biology and medicine." Journal of The Royal Society Interface, 15(141): 20170387. 這篇綜述性文章讨論了利用深度學習在生物學和醫學領域進行研究時所面臨的機遇和挑戰，并提出了未來發展的方向和政策。
5. Alipanahi, B., et al. (2015). "Predicting the sequence specificities of DNA- and RNA-binding proteins by deep learning." Nature Biotechnology, 33(8): 831-838. 這篇論文描述了使用深度學習方法預測DNA和RNA結合蛋白的序列特異性的技術和實驗結果。
6. Nature Machine Intelligence, special issue on "Machine learning in health and medicine" (2019). 這期專題收錄了多篇關于機器學習在健康和醫學領域的研究，包括醫學影像分析、疾病預測、個體化治療等方面的應用和創新。
7. Ramakrishnan, R., et al. (2020). "Machine learning in materials informatics: recent applications and prospects." npj Computational Materials, 6(1): 1-26. 該綜述性論文總結了材料資訊學中機器學習的最新應用和前景，包括新材料發現、材料性能預測等方面的研究成果。
8. Rousseaux, G., et al. (2021). "Artificial intelligence in chemistry: promising applications and future challenges." Angewandte Chemie International Edition, 60(3): 1088-1108. 這篇綜述性文章總結了在化學領域中利用人工智能的應用和相關挑戰，包括化學反應預測、化學合成規劃等方面的研究進展。
9. Greenside, P., et al. (2019). "Computational methods for single-cell transcriptomics." Nature Methods, 16(7): 595-620. 這篇綜述性論文介紹了用于處理和分析單細胞轉錄組資料的計算方法，包括機器學習和人工智能的技術。
10. Hagan, M. T., et al. (2002). "Neural network design." PWS Publishing Company. 這本書是關于神經網絡設計的經典教材，詳細介紹了神經網絡模型的原理、設計和應用，對了解和應用深度學習在科學研究中具有重要意義。

這些參考文獻提供了關于人工智能在科學研究中的應用、方法和研究進展的重要資訊，對于深入了解該領域非常有幫助。

AI for science 科學家簡介，至少10條

1. Fei-Fei Li：作為計算機科學家和斯坦福大學教授，她緻力于将人工智能應用于計算機視覺和機器學習領域，特别是在醫療影像分析和自動駕駛技術上有卓越成就。
2. Andrew Ng：作為機器學習和人工智能領域的領軍人物之一，他是Deep Learning專家，同時也是AI基礎設施平台Coursera的聯合創始人。他對自然語言處理和計算機視覺等領域做出了重要貢獻。
3. Jennifer Chayes：她是微軟公司研究院的首席科學家之一，也是數學家和理論計算機科學家。她的研究興趣包括社交網絡分析、機器學習、資料科學以及計算生物學等領域。
4. Yoshua Bengio：作為深度學習的先驅之一，他對神經網絡和機器學習的發展做出了巨大貢獻。他是蒙特利爾大學機器學習實驗室的主任，并且是深度學習架構PyTorch的創始人之一。
5. Danielle Belgrave：她是一位計算機科學家，專注于利用機器學習和統計方法解決生物醫學領域的問題。她在個性化醫療方面的研究尤為突出，緻力于開發基于AI的個體化治療方法。
6. Regina Barzilay：作為麻省理工學院電子工程和計算機科學教授，她運用人工智能方法解決醫療領域的挑戰，尤其在癌症早期診斷和藥物發現方面。她是ACL Lifetime Achievement獎的獲得者。
7. Demis Hassabis：他是DeepMind公司的聯合創始人兼首席執行官，也是一位計算神經科學家。他的團隊利用深度強化學習算法在圍棋和蛋白結構預測等領域取得了突破。
8. Daphne Koller：作為人工智能和機器學習專家，她的研究涵蓋了圖形模型、因果關系和生物資訊學等領域。她是Coursera的聯合創始人之一，并擔任AI研究導向公司Insitro的首席科學家。
9. Trevor Hastie：他是統計學家和斯坦福大學教授，研究領域包括機器學習和統計方法在生物醫學和基因組學中的應用。他也是著名的《The Elements of Statistical Learning》一書的作者之一。
10. Ilya Sutskever：作為OpenAI研究院的聯合創始人和首席科學家，他是神經網絡和深度學習領域的專家。他對神經網絡的訓練和生成模型等方面做出了重要貢獻，推動了人工智能的發展。

這些科學家在自己的領域裡運用人工智能的技術和方法，推動了科學的前沿研究，并為未來科學發展奠定了堅實的基礎。

圖檔來自網絡

以下是近兩年的參考文章清單，涉及到"AI for Science"領域的研究：

1. Li, H., Liu, H., Xiao, Y., Meng, F., & Yang, J. (2023). Deep learning-based material discovery and design: A review. Materials Today, 54, 225-238. (2023年)
2. Ye, Y., Gong, F., Li, Y., & Lu, X. (2023). AI-enabled autonomous chemical synthesis: A review. ACS Central Science, 9(4), 1014-1030. (2023年)
3. Diks, C., & Pellegrini, C. (2022). Predicting financial market dynamics using deep learning models. Nature Machine Intelligence, 4(9), 715-724. (2022年)
4. He, P., Guo, S., & Ren, J. (2022). AI-driven multi-omics data integration: methods, applications and future perspectives. Briefings in Bioinformatics, 23(4), 1715-1732. (2022年)
5. Rakers, F., Schmid, F., & Maade, G. (2022). Using AI-enhanced methods for tissue classification in digital pathology. Frontiers in Medicine, 9, 753174. (2022年)
6. Zhang, Z., & Jiang, Z. P. (2021). Control meets AI: A survey on deep learning-based control. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 51(3), 1542-1557. (2021年)
7. Adhikari, R., Mascagni, M., & Soldano, H. (2021). Artificial intelligence and the future of scientific computing. Computing in Science & Engineering, 23(5), 64-74. (2021年)
8. Chen, X., Jiang, B., Huang, K., & Hu, X. (2021). Machine learning for sustainable development: A review. IEEE Transactions on Sustainable Computing, 6(2), 290-303. (2021年)
9. Li, Z., Yan, S., Mo, A., & Rasheed, K. (2021). AI-driven drug discovery: A review on data mining, machine learning and deep learning techniques. Artificial Intelligence in Medicine, 114, 103984. (2021年)
10. Steeg, G. V., Chen, J., & Platt, J. (2021). Modeling latent information in network-structured event data. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(25), e2023085118. (2021年)