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利用数字技术用于伊博语言开发耶利米·安妮·恩纳·恩南·埃纳·埃博尼州，艾巴卡利基耶利米。
利用数字技术为伊博语言开发耶利米·安妮·安妮·安妮·安妮·埃纳尼·埃比尼州，阿巴卡利基耶利米jeremiah.nwankwegu@ebsu.edu.edu.edu.edu.ng摘要数字技术彻底改变了沟通，教育和文化保存，并为非葡萄酒提供了诸如非葡萄酒的开发机会。本文探讨了如何利用各种数字技术，包括移动应用程序，社交媒体平台，电子学习平台，人工智能以及诸如虚拟现实和增强现实等沉浸式技术，以促进和维护伊博语。通过检查现有的数字资源，例如语言学习网站，交互式应用程序和数字词典以及成功的计划，本研究表明了这些工具可以增强语言学习和文化参与的潜力。此外，它解决了诸如Internet访问，设备可用性和财务限制之类的挑战，提出了解决方案，例如扩大宽带基础设施，提供低成本设备以及确保多样化的资金来源。未来的方向强调了新兴技术，战略合作和可持续方法的重要性，以确保伊博语的充满活力和持久的未来。本文以呼吁利益相关者的呼吁进行了呼吁，包括教育机构，科技公司，政府和社区团体，以协作促进一个具有数字授权的生态系统，以支持数字时代的IGBO语言的持续活力。数字技术彻底改变了我们交流，学习和互动的方式。引言在21世纪，数字技术彻底改变了我们在全球范围内传达，学习和保存语言的方式。随着全球社区通过互联网和社交媒体越来越互动，已经出现了新的机会，以支持Igbo等世界少数族裔语言的发展和促进。如果利用，数字工具和平台，语言爱好者，教育者和社区的力量可以共同努力，以确保伊博语不仅生存，而且在现代时代蓬勃发展。从在线语言课程和交互式应用程序到虚拟文化交流和多媒体内容创建，利用技术推进Igbo语言发展的可能性是巨大而令人兴奋的。本文探讨了可以通过战略性地利用数字技术来振兴伊博语，加强其在母语中的使用的各种方式，并将其引入伊博散居者内外的新一代学习者。拥抱技术的变革潜力可以帮助我们在伊博语言保存和成长的故事中写下新篇章，并确保其在数字时代及以后的充满活力的存在。数字技术的定义和范围是指生成，存储或处理数据的电子工具，系统，设备和资源（Johnstone，Kervin和Wyeth，2023年）。这些技术包括广泛的应用程序，包括但不限于计算设备，通信工具和软件应用程序。它为语言发展和保存提供了新的可能性。数字技术的范围很广，涵盖了从基本硬件和软件到人工智能（AI）和虚拟现实（VR）的高级创新的所有内容。igbo语言的概述伊博语是尼日利亚所说的主要语言之一，主要是该国东南部地区的伊博人。它属于尼日尔 - 戈语言家族，该家族是世界上最大的语言家族之一。
利用人工智能进行自我诊断的医疗聊天机器人
摘要：医疗保健对于健康生活非常重要。但是，如果您有健康问题，就很难寻求医疗帮助。建议的概念是开发一个医疗聊天机器人，该聊天机器人可以采用人工智能来分析疾病并生成与医生讨论的病情相关的必要信息。医疗聊天机器人的建立是为了降低医疗成本并改善获取医疗知识的途径。一些聊天机器人充当医疗手册，帮助患者了解自己的疾病并改善健康状况。如果用户能够诊断多种疾病并提供所需的数据，他们肯定可以从聊天机器人中受益。文本诊断机器人使患者能够参与对其药物问题的分析，并根据症状提供个性化的分析报告。因此，人们对自己的健康和个人稳定性有自己的看法。
讲师指南：利用生成式人工智能在比勒陀利亚大学进行教学和学习增强。docx
OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 Gemini 和微软的 Copilot 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文单词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的训练语言模式数据库，大型语言模型可以提供准确反映用户输入上下文的生成文本响应。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题，并有说服力地提出论点。
利用人工智能为欣赏式咨询提供动力
○ 人工智能补充人类顾问，处理日常任务并提供数据驱动的见解 ○ 人类顾问带来同理心、复杂问题解决能力和道德判断，这是人工智能无法复制的 ○ 未来很可能是一种协作模式，其中人工智能增强了人类顾问的能力
人工智能作为快速有效生产再利用的推动因素：一项探索性研究
摘要 Covid-19 的爆发导致制造业运营中断。最严重的负面影响之一是关键医疗用品的短缺。制造公司面临来自政府的压力，要求其利用制造能力重新利用生产来满足对必需产品的关键需求。为此，技术和人工智能 (AI) 的最新进步可以作为应对解决方案，以克服与重新利用制造 (RM) 相关的威胁。该研究的目的是通过系统的文献综述 (SLR) 来调查人工智能在 RM 中的重要性。本研究收集了 SCOPUS 数据库中选定研究领域的约 453 篇文章。结构主题模型 (STM) 用于从选定的 RM 中 AI 文档中生成新兴的研究主题。此外，为了研究 RM 中 AI 领域的研究趋势，使用 R 包进行了文献计量分析。研究结果表明，由于该领域每年全球文章的产量有限，因此该领域的研究空间巨大。然而，这是一个不断发展的领域，已经确定了许多研究合作。该研究提出了一个全面的研究框架和未来研究发展的建议。
第 11 章 AI 完备性：利用深度学习消除人为因素
摘要 计算复杂性是计算机科学和数学的一门学科，它根据计算问题的固有难度对其进行分类，即根据算法的性能对其进行分类，并将这些类别相互关联。P 问题是一类可以使用确定性图灵机在多项式时间内解决的计算问题，而 NP 问题的解可以在多项式时间内验证，但我们仍然不知道它们是否也可以在多项式时间内解决。所谓 NP 完全问题的解也将是任何其他此类问题的解。它的人工智能类似物是 AI 完全问题类，对于该类问题仍然没有完整的数学形式化。在本章中，我们将重点分析计算类，以更好地理解 AI 完全问题的可能形式化，并查看是否存在适用于所有 AI 完全问题的通用算法（例如图灵测试）。为了更好地观察现代计算机科学如何尝试解决计算复杂性问题，我们提出了几种涉及优化方法的不同深度学习策略，以表明无法精确解决高阶计算类问题并不意味着使用最先进的机器学习技术无法获得令人满意的解决方案。这些方法与人类解决类似 NP 完全问题的能力的哲学问题和心理学研究进行了比较，以强化我们不需要精确和正确解决 AI 完全问题的方法就可以实现强 AI 的概念的说法。
利用机器学习潜力拓展量子计算在材料科学领域的应用范围
解决电子结构问题代表了量子计算机的一个有前途的应用领域。目前，人们投入了大量精力设计和优化近期量子处理器的量子算法，目的是使用有限的量子资源在选定的问题实例上超越经典算法。这些方法仍有望具有防止大规模和批量系统量子模拟的运行时间。在这项工作中，我们提出了一种策略，使用在量子模拟数据上训练的机器学习潜能将量子计算方法的范围扩展到大规模模拟。在当今的量子环境中应用机器学习潜能的挑战来自于影响电子能量和力的量子计算的几种噪声源。我们研究了选择各种噪声源的机器学习潜能的可训练性：统计、优化和硬件噪声。最后，我们从实际 IBM Quantum 处理器上计算的氢分子数据构建了第一个机器学习潜能。这已经使我们能够执行任意长且稳定的分子动力学模拟，优于所有当前分子动力学和结构优化的量子方法。
建议：利用人工智能促进科学进步
随着人工智能的不断发展，其推动科学发现的能力无疑将不断扩大，从而开辟新的研究领域，并帮助解决人类面临的一些最紧迫的挑战。然而，成功利用人工智能促进科学进步可能具有挑战性。存在经济障碍，例如计算资源有限和资金匮乏。（即使对于大型机构而言，构建和利用人工智能模型的成本也高得令人望而却步。）7 此外，缺乏相关数据集，尤其是包容性且无偏见的数据集，可能会阻止研究人员在某些领域利用人工智能，而使用低质量数据集可能会导致在这些数据集上训练的人工智能模型出现不准确且可能具有歧视性的行为。跨学科研究人员的稀缺也会抑制人工智能在科学上的潜力。此外，还存在技术障碍，例如某些人工智能模型难以扩展以及它们分析某些大型数据集的能力有限。在目前的状态下，人工智能系统无法完全理解 DNA 或重力等基本概念。8