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Kudan 首席技术官解释人工智能与人工感知之间的联系
上个月，Kudan 参加了在圣何塞举行的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 和 Jetson 合作伙伴日。这是一个绝佳的机会，可以亲自了解生成式人工智能和更广泛的机器人领域的最新发展，加深我们对 NVIDIA 对市场趋势的看法，并推进与 NVIDIA 机器人团队和其他潜在合作者的合作。目前，NVIDIA 的大部分增长都集中在数据中心，反映了生成式 AI 的现状，其中计算密集型模型占主导地位。大规模语言模型 (LLM) 通常具有数十亿个参数，而 GPT-4 等最新进展估计将达到万亿个参数大关。 然而，谈到机器人加速计算和边缘计算，我们仍处于早期阶段。小型语言模型 (SLM) 和微型视觉语言模型 (VLM) 可以在 NVIDIA Jetson 设备（包括 Orin Nano）上运行。然而，边缘计算机预计要处理多项任务，而且机器人和边缘设备执行的任务的关键性要求对错误的容忍度要低得多。聊天机器人可以犯一些错误，但仍然可以为用户提供价值，但是当机器人犯错时，代价可能是灾难性的。 NVIDIA 对边缘计算和机器人技术的未来的乐观前景正在指导我们在这些领域的战略投资。尽管目前还处于早期阶段且面临诸多挑战，但边缘人工智能的市场机会无疑是巨大的。尽管这一市场扩张的时机仍不确定，但它所代表的机遇规模却是显而易见的。
硅芯片上的人工神经元
摘要 硅芯片上的人工神经元的发明是教育技术的一大进步。这些人工神经元的灵感来自人脑的工作方式，已被开发用于执行一系列可用于教学的功能。这些硅基神经元旨在帮助可视化和理解复杂的神经过程，使其成为教育工作者和学生的宝贵工具。它们通过建模和模拟大脑网络为进一步研究神经科学和认知科学提供了独特的机会。此外，这些合成神经元可用于为各种教学应用创建特定模型。这一突破为更深入地研究神经网络铺平了道路。关键词-硅芯片上的神经网络、人工智能、人脑、神经元建模、硅制成的神经元、具有神经形态特性的硬件、硅神经元芯片的实现。
SenoGram® 人工智能工具
在一项多读者参与的内部可行性研究中，读者使用 SenoGram ® 估计的 LOM 比使用主观 LOM 分配更准确地区分良性和恶性肿块。读者使用 SenoGram ® 决策支持获得的特异性（98% 灵敏度）高于他们使用主观 LOM 评估所获得的特异性。与没有 SenoGram ® 支持相比，读者使用 SenoGram ® 临床决策支持对他们的 LOM 分配以及随后的 BI-RADS 类别分配也更有信心。
为人们提供人工智能工具......
由于设计不便，一些残障人士无法访问某些资源。图书馆工作人员可以观察到顾客的困难，并愿意阅读屏幕内容。获取信息是印度残疾人面临的主要问题。印度的视障人士至今仍依赖两个主要信息来源，即 I) 盲文书；和 ii) 有声读物服务。然而，通过将信息传递到他们的桌面，ICT 现已有助于缩小视力正常者和盲人之间的数字鸿沟。由于 ICT 及其工具具有高度的灵活性，各种残疾人都可以广泛使用 ICT 及其工具。普通用户现在可以访问的相同信息现在也可以供各种残疾人使用。很明显，那些懂电脑的人可以提高他们的教育水平，并且比不懂电脑的人更有权力。然而，即使有了所有这些技术，特别有能力的用户在获取信息方面仍面临问题，因为图书馆没有配备这样的技术，图书馆工作人员要么不知道这些技术，要么没有接受过使用这些技术的培训。本模块涉及此类辅助服务和技术及其使用。
人工耳蜗 - 新加坡
2.3。目前，BCHIS和可穿戴的BCD已针对SSD儿童提供补贴。两种治疗方法都可能在功能增益，听力 - QOL和患者满意度方面提供改善，但是，BCHIS和可穿戴的BCD不会恢复双耳听力，并且在聋哑耳朵中长期缺乏刺激可能会影响大脑发育。2.4。CI系统分别由位于皮肤下和人工耳蜗内的耳朵和内部成分（接收器，电极）后面的外部组件（声音处理器，发射器）组成。声音被捕获，并由声音处理器转换为数字信号，并通过发射器发送到接收器。接收器将数字信号转换为电能以刺激耳蜗神经。然后大脑将刺激解释为声音。由于其作用机理，CI系统是在有耳蜗神经缺乏症的患者中禁忌的。假设CI可以直接刺激非听力耳朵来恢复双耳听力。CI可能会从四年以下儿童中逆转异常皮质组织，因为年轻时的神经可塑性更高。在长期听力剥夺或耳蜗神经缺乏症患者中，BCHI或可穿戴的BCD是首选。技术的总体好处
生成人造人工
收到：2024年10月21日。以修订的形式收到：2024年12月9日。接受：2024年12月16日。抽象生成人工智能（Genai）在2023年初出现了出色的工具，其能力以其最少输入产生独特的文本和图像的能力而闻名。尽管越来越受欢迎，但该技术的道德意义仍未得到充分探索。这项研究旨在检查Genai的道德维度，尤其是关注驱动其算法的生命周期中必要的准则。我们采用了定性，非实验性，描述性和探索性方法。全面的文献计量分析涵盖了一百五十个书目参考。分析强调了对算法歧视，正义，数据隐私以及与此新生技术相关的固有风险的重大关注。调查结果表明，强大的方案迫切需要管理Genai应用的开发，以减轻算法偏见和隐私漏洞等风险。没有这样的框架，Genai的广泛社会和经济影响提出了重大挑战。本文通过讨论了由生成人工智能驱动的数字平台的深刻道德含义。关键字：项目管理；生成人工智能；算法歧视；道德意义；算法正义。
人工神经网络：概述
一个非线性数据建模系统，其中在输入和输出之间建立复杂关系的模型或模式被称为人工神经网络（ANN）。神经网络具有卓越的学习能力。它们通常被用于手写和面部识别等更复杂的任务。神经网络也称为“ perceptron”。它首次出现在1940年代初期。他们最近才成为人工智能的重要组成部分。神经网络被视为可观察的数据显示设备，其中显示了数据源之间的关系。神经网络由由三个单元的神经层组成，并说明了流量，并用“输入”单元以及一层“封闭的UP”单元组成，这对应于“输出”单元[1]。数据到达数据源，并通过网络逐层通过网络传播，直到达到输出为止。本研究中使用的神经网络在以下各节中进行了详细介绍。如图1。
