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大学课程中使用人工智能的指南
• 一些人工智能可以支持学习过程和专业活动。此类技术的适当用途可能对大学的学习和教学有用。此外，这些工具在专业层面上有不同的用途；例如，人工智能工具有助于公共政策过程所有阶段的活动。• 但某些人工智能的使用是有风险的，因此它们的使用必须是知情、透明、合乎道德和负责任的。人工智能工具并不适合每种类型的活动，某些类型的使用可能会对教学过程产生反作用。人工智能的某些用途可能会给用户和第三方带来风险。此外，如指南第 4 节所述，必须意识到使用这些工具所带来的伦理、环境和人权影响。正是由于这些风险，一些大学发布了关于在学术环境中使用人工智能的建议和指南。
关于在反潜战中使用人工智能的指南 - mackenty.org
● 辅助创造力：学生可以利用生成式人工智能激发不同学科的创造力，包括写作、视觉艺术和音乐创作。● 协作：生成式人工智能工具可以与学生合作开展小组项目，贡献概念、提供研究支持和识别各种信息之间的关系。● 交流：人工智能可以为学生提供实时翻译、个性化语言练习和交互式对话模拟。● 内容创建和增强：人工智能可以帮助生成个性化的学习材料、摘要、测验和视觉辅助工具，帮助学生组织思想和内容，并帮助复习内容。● 辅导：人工智能技术有可能使一对一辅导和支持民主化，使更广泛的学生更容易获得个性化学习。
招聘中使用人工智能的道德观点
2 尽管学术文献经常区分招聘、选拔和聘用候选人，招聘和选拔描述了招聘流程中的两个不同阶段，但在本论文中，我使用 AI 招聘和 AI 聘用这两个术语作为同义词。在这样做时，我总是指整个招聘流程中 AI 的使用。
在银行服务中使用人工智能（AI）
金融科技（Fintech）是指利用人工智能和信息技术改变金融服务的方式。换句话说，它是金融与技术的交集。它还使更多人能够轻松访问不同的金融服务，并使用它们来支付账单、汇款，甚至开立新账户，从而提高金融包容性。
在学术写作中使用人工智能的挑战
近年来，人工智能 (AI) 取得了显著的增长和进步，彻底改变了各个行业和领域。人工智能取得重大进展的一个领域是学术写作。学术写作在知识传播和学术交流中起着至关重要的作用。此外，讲师还需要在学术上写出高质量的文章。因此，本研究探讨了人工智能对学术写作的挑战。这里的挑战是指讲师对人工智能对学术写作的看法。本研究采用描述性定性方法和在线问卷调查。参与者是印度尼西亚的 10 名讲师。研究结果显示，人工智能在学术写作教学中是必要的，它可以帮助讲师教授学术写作。人工智能在教授学术写作方面也有积极影响，但有时如果使用不当且时机不对，人工智能也会产生负面影响。通讯作者：Rizqi Akbarani 电子邮件：rizqiakbarani@iainponorogo.ac.id
在网络安全中使用人工智能的道德问题
II。 文学评论A. 人工智能和机器学习在塑造网络安全的未来中的作用：趋势，应用和道德考虑因素，2023年（S al-Mansoori，MB Salem），如论文[1]所讨论的[1]，作者强调人工智能和机器学习的潜力，可以通过适当的定期辩护，自动分析，自动分析，并自动捍卫，并实现网络的潜在。 借助这些技术，可以处理大量数据以建立互连，这将使网络防御系统更加复杂，以应对新的新兴风险。 本文还提到了与AI部署有关的数据隐私和道德问题。 自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。 本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。 要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。 B. 在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。 他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。 此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。II。文学评论A.人工智能和机器学习在塑造网络安全的未来中的作用：趋势，应用和道德考虑因素，2023年（S al-Mansoori，MB Salem），如论文[1]所讨论的[1]，作者强调人工智能和机器学习的潜力，可以通过适当的定期辩护，自动分析，自动分析，并自动捍卫，并实现网络的潜在。借助这些技术，可以处理大量数据以建立互连，这将使网络防御系统更加复杂，以应对新的新兴风险。本文还提到了与AI部署有关的数据隐私和道德问题。自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。 本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。 要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。 B. 在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。 他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。 此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。B.在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。对AI有效性的广泛数据集的依赖构成了隐私风险，而培训数据的偏见可能会导致歧视性结果和威胁评估。为了解决这些问题，作者提出了强调治理框架，透明度和包容性的系统方法。建议使用公平意识算法设计，定期审计和利益相关者参与等最佳实践，以确保AI在网络安全方面的道德和负责任部署。
如何以及何时在Profinet Systems中使用以太网物理
表2-1的表列表。PROFINET Requirements.......................................................................................................................................... 2 Table 3-1.DP83822 100Base-TX Strapping................................................................................................................................ 4 Table 3-2.DP83822 100Base-FX Strapping................................................................................................................................ 5 Table 3-3.DP83822 Software Configuration............................................................................................................................... 5 Table 3-4.DP83826 100Base-TX................................................................................................................................................ 7 Table 3-5.DP83826 Software Configuration............................................................................................................................... 7 Table 3-6.DP83867 100Base-TX Strapping................................................................................................................................ 9 Table 3-7.DP83867 Software Configuration............................................................................................................................... 9 Table 3-8.Functional Mode Strap Table..................................................................................................................................... 11 Table 3-9.DP83869 100/1000铜引导程序选择......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 12表3-10。DP83869 1000Base-X Fiber Bootstrap Selection................................................................................................... 12 Table 3-11.DP83869 100Base-FX Fiber Bootstrap Selection................................................................................................... 12 Table 3-12.DP83869 RGMII Software Configuration................................................................................................................ 12 Table 3-13.DP83869 MII软件配置..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 13
在业务建模中使用人工智能的影响
AI技术的快速增长改变了全球业务格局，包括随着数据分析，市场预测和业务流程自动化等各种应用。本研究旨在研究使用人工智能（AI）在业务建模中的影响。这种研究方法包括文献分析，以了解商业部门在商业部门使用定性方法中使用人工智能的最新趋势和发展。这项研究的结果表明，在印度尼西亚在商业建模中使用人工智能（AI）具有重大的积极影响。AI集成提高了运营效率，优化了供应链管理，并开辟了创新机会。AI还通过主动检测和应对网络威胁来改善公司安全方面发挥着重要作用。尽管需要进行初始投资，但长期收益包括降低运营成本和竞争优势。公司在采用AI方面的成功可以创建能够快速适应并有效地使用数据的行业领导者，从而帮助他们面对日益数字和动态的未来的挑战。