The Artificial Intelligence and Nanotoxicology
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: یازدهمین کنفرانس بین المللی علوم و توسعه فناوری نانو
- کد COI اختصاصی: SDNCONF11_018
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 255
نویسندگان
Toxicology Research Center, Medical Basic Sciences Research Institute, Ahvaz Jundishapur University of Medical Sciences, Ahvaz, Iran/Department of Toxicology, Faculty of Pharmacy, Ahvaz Jundishapur University of Medical Sciences, Ahvaz, Iran/ Student Rese
Toxicology Research Center, Medical Basic Sciences Research Institute, Ahvaz Jundishapur University of Medical Sciences, Ahvaz, Iran/Department of Toxicology, Faculty of Pharmacy, Ahvaz Jundishapur University of Medical Sciences, Ahvaz, Iran
چکیده
Over the past two decades, there has been notable advancement in the development of methodologies and understanding pertaining to the safety of nanomaterials. However, it is imperative to maintain ongoing investment and dedication towards the responsible research and innovation of commercially applicable nanomaterials. These advancements result in the generation of extensive and intricate data sets, which are perfectly suited for modeling and analysis using state-of-the-art machine learning techniques. The full realization of the advantages of automation in nanomaterials has not yet been achieved, resulting in a delay in the implementation of machine learning techniques for data analysis. Here, we will discuss some important advancements and challenges in the utilization of machine learning techniques for the purpose of modeling and predicting potential negative impacts on biological and environmental systems caused by nanomaterials. It presents instances of how traditional machine learning and deep learning techniques are employed in the field of nanosafety. Additionally, it offers a broader understanding and future outlook on advancements that are expected or necessary in the near future to enable artificial intelligence to play a more significant role in ensuring nanosafety.کلیدواژه ها
Artifcial Intelligence, Nanomedicine, Nanotoxicology, Machine Learning.مقالات مرتبط جدید
- تحلیل چالشها و راهکارهای تقویت ارتباط دانشگاه و صنعت: با تمرکز بر حلقههای مفقوده
- بازخوانی نقش دانشگاه و صنعت در توسعه ملی: از موانع تا راهکارها
- نشانگر تشخیصی جدید در ژن C-myc به عنوان کیت غیر تهاجمی تشخیص سرطان دهان
- برنامه ریزی منابع تجدید پذیر با درنظر گرفتن برنامه ریزی توسعه انتقال و تولید منابع توان راکتیو
- برنامه ریزی همزمان توسعه انتقال و منابع تولید توان راکتیو با استفاده از یک الگوریتم تکاملی بهبود یافته
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.