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用于为企业网站创建文本内容的人工智能文案和人工智能重写：语言方面和新挑战
简介 AI文案和AI改写是利用人工智能（AI）创建和处理文本内容的过程[1]。这些过程包括使用机器学习算法和神经网络来生成可用于文案、营销、新闻、宣传、博客、教育等各个领域的文本 [2]。在技术和营销快速发展的背景下，人工智能文案和人工智能改写变得越来越重要，因为它们可以显著加快内容创作过程并提高其质量 [3]。现代人工智能技术使我们能够创建质量不逊于人类编写的文本的文本。这为商业开辟了新的机会，因为它降低了内容创作的成本并提高了其有效性[4]。然而，尽管人工智能在文案撰写和改写中的应用有诸多优势，但也引发了许多与所创作文本的语言特征有关的问题，以及对文案撰写的新挑战 [1]。本研究旨在分析人工智能生成文本的语言特征并确定文案写作面临的新挑战。在
数字，共同创建的通信合作伙伴培训计划的中风计划，脑indu
摘要目的：沟通伙伴培训是针对患有脑损伤患者的伴侣的建议干预措施。在本文中，我们根据我们2023年的澳大利亚语音病理学国家会议讲话探讨了传播伙伴培训（CPT）的过去，现在和未来。方法：我们专注于研究团队的贡献，并强调跨中风，创伤性脑损伤（TBI）和痴呆症的研究知识。这项工作以沟通残障人士的声音为基础。CPT旅程中的一个合作伙伴Rosey Morrow，合着者本文。结果：获得的神经系统状况的CPT证据基础正在增长，包括在技术，合作和翻译领域。但是，知识和实施差距仍然存在。结论：CPT的未来将要求我们利用共同设计和技术，同时满足复杂系统的实施挑战，以使所有人进行沟通。
自2020年1月以来，Elsevier创建了一个与
最近发生的严重急性呼吸综合症冠状病毒-2（SARS-COV-2）在许多国家继续进化，造成冠状病毒病（COVID-19）的爆发（COVID-19），并为全球公共卫生带来了威胁生命的临床问题。虽然肺是SARS-COV-2介导的病理后果的主要靶标，但该病毒似乎会侵入大脑并引起不可预测的神经系统效果。在后期，Covid-19可以发展为肺炎，急性呼吸衰竭，神经退行性和多器官功能障碍，导致死亡。尽管COVID-19患者的显着部分已经从临床症状中恢复过来，但SARS-COV-2感染对肺部，心脏，大脑和其他器官在后发现状态下的结构和功能特性的病理影响仍然未知。目前，迫切需要采取补救措施来对抗这一Dev-ating Covid-19。肉毒杆菌毒素（BONTS）是有效的神经毒素，可以诱导人类的肌肉和急性肺部停滞。然而，众所周知，纯纯的Bont纯剂量会减轻慢性咳嗽，呼吸困难，肺炎，急性呼吸衰竭，循环异常，心脏缺陷和各种神经系统抑制作用，这些神经系统缺陷已被认为是共证临床症状的明显临床症状。©2020作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http：//creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。Considering the fact, this review article provides 1) an overview of the SARS-CoV-2 mediated pathological impact on the lungs, heart and brain, 2) sig- ni fi es the therapeutic uses of BoNTs against pulmonary failure, cardiac arrest and neurological de fi cits, and 3) empha- size the rationality for the possible use of BoNT to prevent SARS-CoV-2 infection and manage COVID-19.
自 2020 年 1 月起，爱思唯尔创建了 COVID-19 资源中心，
以减少所有人群的疫苗犹豫。使用 CASP 工具上的 11 个问题中的每一个进行分析，同时比较每种疫苗的方法和结果。对于辉瑞和 Moderna RCT，大多数 CASP 工具项目都是阳性或肯定的。未评为肯定的项目将被讨论。分析结果表明，这两项 RCT 都是严格进行的，并向所有医疗保健提供者和公众保证了两种疫苗的安全性和有效性，以影响 COVID-19 疾病惊人的发病率和死亡率。作者认为，分析是分发过程的重要组成部分，以制定计划和沟通策略，以减少潜在的疫苗犹豫和抵抗。儿科卫生保健杂志。（2021）35，443-448
PharmAML：创建一个机器学习过程来分析动作机理＆
●随机森林：一种合奏学习算法，该算法构建了多个决策树并结合了输出以提高准确性并减少过度效果。●XGBoost：像随机森林一样，XGBoost是一种集合学习算法，但它使用梯度提升来依次构建决策树，在每个步骤上纠正错误，以提高准确性和效率。●KNN：一种基于实例的学习算法，该算法基于其K最近的K最近邻居的多数类或通过平均值来预测值。●XGBlend：我们创建的XGBoost模型！将标准神经网络与XGBoost体系结构相结合，以提高算法处理的速度。●1D-CNN：使用卷积层将每一行视为1D序列的卷积神经网络，以捕获特征相互作用并提取图案，以提高预测性能。●TABNET：专为表格数据而设计的深度学习模型，利用注意机制动态选择相关特征，从而实现可解释性和有效的学习。
学会创建自己的手动J能量模型
即。 8760负载：建模建筑物内的每个房间，结果每天365天，结果每天24小时的负载。 注意：24 x 365 = 8760小时即。8760负载：建模建筑物内的每个房间，结果每天365天，结果每天24小时的负载。注意：24 x 365 = 8760小时
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术