芝加哥大学应用数据科学硕士研究领域

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跨物理和生物科学的变革性人工智能科学发现的新范式，推进核心人工智能原则并培训新一代多元化的跨学科科学家。

人工智能在科学领域的广泛采用有可能将科学探究与假设生成、数据分析、模拟和测试模式相结合，这将改变我们解决当前看似棘手的科学问题的能力。

人工智能与科学领域有四大研究主题，分别是人工智能揭示新的自然法则、人工智能指导科学测量、基于物理的机器学习、科学发现推进人工智能前沿。

二、数据与民主领域

DSI与有效政府中心之间的合作，开展跨学科研究，召集主要利益相关者，并传播和扩大保护数字时代民主所需的研究结果。

数据与民主研究领域是计算机科学家、统计学家和政治学家之间的独特合作，旨在更好地了解数字时代的民主。该倡议将调查有关错误信息对有效政府的影响、在线交流如何转化为线下政治行为以及整合在线媒体平台对言论自由的影响等关键问题。我们邀请研究人员加入这一倡议，作为不断壮大的学者群体的一部分，带头开展新的跨学科研究项目。

　　三、互联网股权领域

开发新的数据科学工具来衡量宽带接入和性能，并与社区合作伙伴合作，让所有人都能使用高速互联网。

教育和经济机会以及健康成果取决于能否提供负担得起的高速互联网接入。COVID-19 大流行，尤其是危机期间社会对可靠高速宽带互联网接入的日益依赖，加速并扩大了这些现有的差距。随着学习、求职和获得医疗保健等基本生活任务转移到网上，互联网接入日益成为教育平等和经济机会的问题，这一问题对低收入家庭和少数群体造成了不成比例的伤害。

缺乏精确的宽带部署数据使这个问题变得更加复杂，并试图弥补“数字鸿沟”。目前的 FCC 宽带地图依赖于人口普查块数据，该数据高估了拥有互联网接入的家庭数量，并且缺乏细粒度的细节。在data.org的资助下，我们的团队将创新强大的新数据科学方法，收集和聚合多个数据源以生成准确的宽带地图。我们还将创建一个互联网衡量和绩效工具包，使政策制定者、管理人员和公众能够定位和了解互联网覆盖范围的差距，并针对最需要的社区进行关键资源投资。

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