5 Essential Tips to Avoid Generative AI Implementation Failure in 2025
你是否发现自己在做某件事，因为其他人都在做？你是否觉得自己必须做某件事，因为如果你不做，你就会落后？这正是当今企业采用 GenAI 时所发生的事情。企业急于实施人工智能，通常没有明确的战略，其驱动力是 […]Artykuł 5 个避免 2025 年生成式人工智能实施失败的基本技巧，由 DLabs.AI 服务提供。
How AI is Reducing Emergency Room Overcrowding
急诊室人满为患已成为医疗保健领域最紧迫的挑战之一，由于延误治疗和资源紧张，无数生命面临风险。这场危机的规模十分巨大：2023 年，超过 150 万患者在主要急诊室的等待时间超过 12 小时，其中 65% 的患者正在等待入院。其中 […]文章 AI 如何减少急诊室人满为患，由 DLabs.AI 提供。
Top 10+ Mental Health Apps for 24/7 Emotional Support
在这个世界上，有近 10 亿人面临心理健康挑战，但 61% 的人没有寻求传统治疗，数字解决方案变得越来越重要。从人工智能驱动的治疗伴侣到专业的远程治疗平台，心理健康应用程序正在打破成本、可及性和耻辱感的障碍。但是，有数百种选择——从冥想指南到情绪追踪器，从同伴支持社区到临床工具——你如何找到适合你的旅程的支持？在本文中，我们收集了 2024 年最具创新性的心理健康应用程序，特别关注那些利用人工智能提供更个性化护理的应用程序。文章 DLabs.AI 提供的 10 大心理健康应用程序，提供 24/7 全天候情感支持。
Top AI Newsletters to Follow in 2024
跟上 AI 的快速发展可能会让人不知所措。这就是为什么我们精心挑选了 2024 年最值得关注的 AI 新闻通讯，提供有关研究、趋势、道德等方面的简短见解。轻松获取最新信息 - 非常适合您早晨的咖啡习惯！☕文章 2024 年最值得关注的 AI 新闻通讯由 DLabs.AI 提供。
EU AI Act in Healthcare: 15 Steps to Ensure Your Company’s Compliance
2024 年 8 月 1 日生效的欧盟《人工智能法案》开启了具有全球影响的 AI 监管新时代。这项开创性的立法将其范围扩展到欧洲边界之外，影响所有使用影响欧盟公民或员工的 AI 技术的实体——无论公司的实际位置如何。[…]文章 欧盟医疗保健领域的 AI 法案：确保公司合规的 15 个步骤由 DLabs.AI 提供。
AI Design Sprints: Bridging the Gap Between Ideas and Market-Ready Products (Case Study Included)
当今的企业不断寻求加速创新流程、降低成本和最大限度降低风险的方法。然而，传统的瀑布模型往往耗时且成本高昂。那么，企业如何才能快速高效地创新而不花大钱呢？进入设计冲刺，这是一种改变游戏规则的方法，彻底改变了人工智能产品的开发。它们提供了一个灵活的五天框架，用于快速原型设计和用户测试。这种方法由 Google Ventures 首创，已被 Slack、Spotify 和 Google 等领先公司采用，以增强其创新能力。文章 AI 设计冲刺：弥合创意与市场就绪产品之间的差距（包括案例研究）由 DLabs.AI 提供。
EU AI Act: A Simple Guide for All Stakeholders in 2024
2024 年 8 月 1 日，欧盟《人工智能法案》正式生效，标志着一个重要的里程碑。这项开创性的立法将重塑人工智能开发和部署的格局，不仅在欧盟，而且在全球范围内。但这对您和您的公司意味着什么？在本文中，我们将深入了解 […]文章欧盟人工智能法案：2024 年所有利益相关者的简单指南由 DLabs.AI 服务提供。
Design Sprint, Design Thinking, or Lean Startup: How to Choose the Right Approach?
创新是现代商业成功的基石。由于有各种方法可供选择，选择正确的方法可能具有挑战性。本文消除了这种困惑，全面比较了三种领先的创新框架：设计冲刺、设计思维和精益创业。我们将探索每种方法的独特优势和应用，让您掌握选择适合您特定挑战的工具的知识。通过详细的比较表和真实案例研究，您将获得切实可行的见解，了解如何利用这些方法来推动从初创公司到成熟企业的各种环境中的创新。文章设计冲刺、设计思维或精益创业：如何选择正确的方法？由 DLabs.AI 提供的帮助。
Harnessing Data and AI: Revolutionizing Decision-Making in Healthcare
根据美国医学研究所的数据，美国医疗保健系统将其近三分之一的资源（每年高达 7500 亿美元）分配给不必要的服务和低效的护理。我们如何应对医疗保健行业面临的最重大挑战之一？在本文中，我们将探讨数据和人工智能的集成如何提供有效的解决方案。文章利用数据和人工智能：彻底改变医疗保健决策，由 DLabs.AI 提供。
6 Key Reasons Why AI Projects Fail and How to Avoid Them
令人震惊的是，85% 的人工智能项目未能实现其目标，只有略多于一半的项目成功从原型过渡到生产。本文深入探讨了这些失败的主要原因，并提供了您的组织可以采用的可行策略，以避免常见的陷阱。文章人工智能项目失败的 6 个关键原因以及如何避免它们，由 DLabs.AI 提供。
Top 17 AI-Powered Sales Tools for 2025 to Enhance Customer Acquisition
准备改变您的销售策略并加速您的成功之路？探索我们2025年AI顶级销售工具的指南，并发现您今天可以开始增强客户的收购！Artykułtop 17 AI销售工具2025年，以增强客户获取Pochodzi Z Serwisu dlabs.ai。
Top 17 AI-Powered Sales Tools for 2024 to Enhance Customer Acquisition
准备好改变您的销售策略并加速您的成功之路了吗？探索我们的 2024 年顶级 AI 销售工具指南，了解如何立即开始提高客户获取率！文章 2024 年 17 大 AI 驱动销售工具，可增强客户获取率由 DLabs.AI 提供。
AI in Healthcare: 10 Strategies to Gain Stakeholder Support for AI Initiatives
您是否认识到人工智能的变革潜力并希望在您的医疗保健组织中利用其力量，但发现您的利益相关者犹豫不决或持怀疑态度？本指南概述了传达人工智能计划价值的清晰有效的方法。通过这些策略，您可以将怀疑转化为热情的承诺，并为您的提案争取可行的支持。文章 医疗保健中的人工智能：获得利益相关者对人工智能计划支持的 10 种策略 DLabs.AI 提供的。
10 Biggest Challenges Facing the Healthcare Industry in 2024
尽管取得了长足的进步，但医疗保健行业仍然面临重大挑战，这些挑战破坏了其基本使命：优先考虑患者护理和改善治疗体验。本文深入研究了 2024 年医疗保健行业面临的十大挑战，重点介绍了最新行业报告和研究的数据。加入我们，我们将解读这些见解，为您提供更丰富的视角，了解医疗保健领域的复杂性！文章 2024 年医疗保健行业面临的十大挑战，由 DLabs.AI 提供。
What is Fine-Tuning? Your Ultimate Guide to Tailoring AI Models in 2024
探索人工智能微调的力量。了解它如何将模型（如 GPT）转换为特定任务，了解其流程和应用——并权衡其利弊。文章 什么是微调？ 2024 年定制 AI 模型的终极指南由 DLabs.AI 服务提供。
12 Real-Life Examples of GPT Integration: Learn How to Enhance Your Products with AI
在本文中，您将找到各种关于 GPT 在商业中实施的令人兴奋的案例研究，从科技巨头到本地企业。准备好探索了吗？让我们踏上这段旅程吧！文章 12 个 GPT 集成的真实示例：了解如何使用 AI 增强您的产品由 DLabs.AI 提供。
How to Sell More and Faster: 5 Ways to Use AI for Responding to Customer Inquiries
正在努力应对大量客户咨询？🌊了解 AI 如何彻底改变您的响应时间！我们的文章展示了可以处理最繁忙季节并简化您的日常工作流程的尖端 AI 工具。领先竞争对手一步：今天就来看看吧。💡文章如何更快地销售更多产品：使用 AI 响应客户咨询的 5 种方法由 DLabs.AI 提供。
How To Use LLMs in a Software Developer’s Work [Case Study Included]
如果您想知道 DLabs.AI 的开发人员如何使用 AI，以及您如何使用 AI，那么您来对地方了。通过回顾我们如何创建一个名为 SugarAssist 的内部项目（糖尿病助手），您将了解我们在日常工作中在哪里以及如何使用 AI。文章如何在软件开发人员的工作中使用 LLM [包括案例研究] 由 DLabs.AI 提供。
