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人类学与人工智能的兴起
人类学和科学的每个领域一样，正在并将继续受到人工智能近期和未来发展的影响。相关问题之一是：人工智能将在多大程度上影响人类学家的工作，以及这种影响是否会与其他科学领域有所不同。很少有人谈论这个问题，这是有原因的。对于人类学和一般人文学科而言，很难预测科学实践将如何在未来几十年内与人工智能的预期巨大发展互动中演变。所以，我将不回答这个问题，因为我没有任何超出猜测的答案，而是转向另一个在我看来更令人兴奋且已经引起有趣辩论的主题：人工智能人类学！人类学越来越被认为是一种有效的方法，可以通过深入了解人工智能技术作为一种社会技术现象来更全面、更批判地研究人工智能（Sartori 和 Theodorou 2022）。此外，人类学实地考察无需提前定义变量并测试假设，而是可以通过深入采访和观察不同的利益相关者（如开发者、用户、投资者）来发现个人和机构如何设计、创造和使用人工智能技术的原创性发现。人类学可以而且应该解决的另一个令人兴奋的主题是人与非人类的互动，例如人与机器人或生成式人工智能软件系统（聊天机器人）的互动。然而，目前大多数关于人工智能的人类学研究往往侧重于人类与算法、文化与技术或人类与计算机的二元叙事，在我看来，这过于简化了人类与人工智能之间的关系，因为它们是紧密交织在一起的；如果不考虑另一个，就不可能或至少毫无意义地研究其中一个。认识到人与人工智能关系的复杂性需要超越目前主导技术讨论和人工智能讨论的陈规定型叙事，这是现代人类学最具挑战性的主题之一（van Voors 和 Ahlin 2024）。
分布式能源的兴起：
作为世界第三大温室气体，印度已承诺到2070年实现净零碳排放。电力部门处于脱碳计划和分配能源（DERS）的最前沿，预计将在使该国最终从化石燃料发电（尤其是煤炭上）过渡方面发挥关键作用。ders是物理或虚拟资产，它们位于分销网格中的需求附近，可以为电力系统，个人客户或两者提供价值。随着传统柔性化石燃料产生的份额在功率组合，分布式生成，储能和需求响应中的下降将成为系统灵活性的重要来源。具体来说，电动汽车（电动汽车）的兴起和对冷却服务的电力需求为分散的灵活性提供了重要的机会。但是，印度电力部门需要进行一系列改革，以使其与权力下放范式的兴起保持一致。这些包括在市场架构的领域，传输和分销网络运营商之间的协调，改革分销部门以及零售关税的合理化。
机会主义者的兴起
图1导致机会主义者兴起的因素。因素包括环境挑战（全球变暖，极端天气事件的频率和强度增加和强度，环境污染和异种生物学以及营养径流），饮食挑战（饮食中的挑战，抗微生物因素，水上饲料中的残留和乳化剂），生产强化挑战（生产挑战的挑战）（增加的频率频率（增加派出措施诸如parasite的频率）和更改perase Peremations和Pereagsighate和Ererereragsight和Ererereragsight和Ererereresgit。在这里，我们使用词汇词来包括海虱，变形虫，氟kes和粘菌素。对环境压力源和饲料介导的上皮屏障功能（泄漏屏障）的损害可能有利于共生和环境机会主义者的感染。有毒菌株也可能从机会主义者通过水平基因转移（HGT），重组和突变出现。在图中，带有红色边框的橙色框代表效应子；红色边界圆圈表示影响（例如，溶解氧的变化，DO）；红色箭头指示链接；双头箭头表示连续的方向上运动，浅蓝色框是图中元素的标签。
先租后买模式的兴起
在美国，先租后买模式的发展已成为一种新兴现象，因为它改变了人们购房的结构性质，而这些人原本无法通过购买获得房屋的正规渠道。本文旨在讨论首次购房者进入该行业时出现的主要问题，包括：高房价、高利率、低工资和严格的信贷协议，所有这些都使得购房梦想几乎无法实现。先租后买模式是租房和买房的混合体，包括质量和可负担性、简单的资格或信用检查，以及通过结构良好的购房付款计划节省租金。然而，它也有一些缺点，例如租金成本高、违约和股市波动。本文探讨了 RTA 计划增加房屋所有权的前景、该行业的重要参与者以及监管和促进消费者权益的可能方式。最后，本文探讨了美国先租后买模式的前景、持续发展和监管政策、以及对客户群的教育，以促进这些模式在未来的可持续使用。
混合动力发电厂的兴起
注：图中未包括 54 个采用其他配置的混合/共置项目；这些项目的详细信息在上一张幻灯片的表格中提供。存储比率定义为平均存储容量除以总发电容量。持续时间定义为平均存储 MWh 除以存储 MW。
远程牙科人工智能的兴起
鉴于印度的多样性和庞大的人口，将人工智能 (AI) 融入远程牙科是朝着提高牙科护理可及性迈出的前所未有的一步。这篇全面的评论试图概述人工智能在远程牙科中的实际应用，从患者教育、远程诊断、治疗计划到后续护理。它批判性地分析了与人工智能在龋齿检测、正畸监测和 OPMD 初步筛查方面的有效性相关的工作，以改善医疗保健结果，特别是在服务不足的地区。它还强调了数据隐私、准确性、接受度以及牙科专业人员和患者之间监管明确性的需求等挑战。这篇评论主要提出了以下建议：我们应该尝试将基于人工智能的解决方案与人性化相结合，作为牙科服务提供者的固定装置，这些建议是基于同行评审的研究证据的。随着需要与人工智能合作以追求合乎道德、有效且人人都能获得的远程牙科实践，这种做法将发生变化。
人工智能风险披露的兴起
对于技术团队来说，机器学习可观察性和主动模型监控可以自动在群组级别发现问题，有助于实现这一愿景。当然，仅靠技术是不够的；结合专用基础设施、治理和专门团队的多管齐下的方法才是关键。例如，根据英特尔的企业责任报告，该公司将“人工智能发展的道德原则”与“道德人工智能影响评估流程”和“负责任的人工智能咨询委员会”结合起来，以提供指导和监督。该公司表示：“这个多支柱框架有助于解决潜在问题，例如在收集和使用数据训练人工智能系统的同时保持完整性和保护隐私，降低人工智能系统中有害偏见的风险，并通过帮助与这些技术互动的人更好地理解机器学习应用程序来建立对机器学习应用程序的信任。”
人工智能和机器学习的兴起
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的兴起彻底改变了包括医疗保健行业在内的多个行业。世界各地的医院和护理提供者已经实施了先进的数字技术和设备，例如 AI、ML、智能传感器、机器人、大数据分析和物联网 (IoT)，以提高护理质量和运营效率。多项研究表明，包括机器学习、自然语言处理和智能机器人在内的 AI 支持技术为知识密集型医疗保健行业提供了大量创新机会。AI 因其在治疗人类疾病和公共卫生效率方面的变革性创新潜力而吸引了各个领域的研究人员、医生、程序开发人员和消费者的关注。本文分析了 AI 技术在医疗保健行业应用的一些现实案例，以了解 AI 如何影响护理服务、运营流程及其推荐的一套提高患者治疗效率的策略。尽管 AI 在医疗保健方面具有潜在优势，但仍有几个挑战需要解决，例如隐私问题、网络安全、数据完整性问题、数据所有权、医疗伦理问题、医疗错误责任以及系统故障风险。因此，评估人工智能在医疗保健领域发挥的作用、探索与其应用相关的机遇和挑战至关重要。