人工智能 (AI) 正在通过改善患者治疗效果、降低成本和提高医疗专业人员的效率来彻底改变医疗保健。这篇小型评论探讨了人工智能在医疗保健领域的各种应用,包括疾病诊断、个性化治疗计划和患者生存率预测。机器学习 (ML)、深度学习、自然语言处理 (NLP) 和机器人流程自动化 (RPA) 等人工智能技术正成为现代医疗保健实践不可或缺的一部分。这些技术通过分析医学图像和患者数据,实现早期疾病检测,特别是在癌症等病例中,从而带来更有效和个性化的治疗策略。此外,人工智能可以通过分析电子健康记录中的大量数据集来预测患者治疗效果,提供有价值的见解,为临床决策提供参考。然而,人工智能在医疗保健领域的整合也带来了重大的道德挑战。需要解决数据隐私、算法偏见、缺乏透明度以及健康不平等加剧的可能性等问题。世界卫生组织 (WHO) 提供了强调人工智能道德使用的指导方针,强调了设计尊重人权和促进公平的人工智能系统的重要性。随着人工智能的不断发展,确保负责任和透明地使用它以最大限度地发挥效益和降低风险至关重要。这篇评论强调了人工智能在医疗保健领域的变革潜力,同时呼吁谨慎考虑道德问题,以确保以增强患者护理和维护道德标准的方式实施人工智能技术。
这项全面的研究对小企业对美国经济复杂结构产生的深远影响进行了详尽的考察。本研究采用精心设计的方法,结合对美国各地各种中小企业的随机访谈和对二手资料的广泛审查,力求揭示小企业的多方面影响和后果。从充当创造就业机会的引擎和地方经济发展的催化剂,到推动工业扩张和促进创新,小企业在塑造国家经济格局方面发挥的关键作用日益明显。此外,本研究还对经常困扰小企业的无数挑战和负面外部因素进行了批判性分析,提供了旨在减轻这些障碍和增强复原力的深刻见解和战略建议。本研究得出的有力结论不仅强调了小企业对美国经济活力和生机的不可或缺的贡献,而且也为政策制定者、利益相关者和企业家发出了号召,要求他们加倍努力营造有利于小企业持续增长和繁荣的环境。通过为利益相关者提供切实可行的见解和量身定制的解决方案,本研究旨在帮助小企业应对美国商业环境的复杂性,并在不断变化的经济模式中蓬勃发展。
收入:优先考虑直接惠及低收入合格社区或低收入社区的项目 • 规模:总计高达 2 MW 对于从 Guzman 合同第三年(2028 年)开始的剩余 60,000 MWh,将优先考虑那些为成员带来总体成本节约的项目以及那些开发未来弹性、可靠性和系统运行灵活性的项目。
摘要。本研究对描述癌症和多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 分子发病机制的文献进行了广泛的回顾,探索了在更广泛的癌症和脑肿瘤背景下运动训练所导致的生理适应,特别强调 GBM,旨在辨别运动对改善患者生活质量 (QoL) 的影响。GBM 是一种主要的恶性原发性脑肿瘤,死亡率很高。GBM 涉及多种途径,可以通过运动训练进行针对性治疗。运动已在其他各种癌症类型中显示出其价值,并为 GBM 提供了一种有希望的方法。运动训练被认为是一种安全可行的辅助治疗方法,可以改善包括 GBM 在内的脑肿瘤患者的生活质量。然而,需要进一步研究,以充分阐明运动影响癌症及其治疗所影响的细胞过程的机制,特别关注 GBM。虽然已经为一般癌症患者制定了运动训练指南,但目前缺乏针对 GBM 患者的具体指南。明确的指导方针对于帮助临床医生确定最合适的患者的运动类型、强度和频率以优化他们的康复过程至关重要。
摘要 共同设计将设计师、最终用户、研究人员和其他相关利益相关者聚集在一起,以打造有意义的设计解决方案。它通过促进协作、参与式设计开发流程,消除了专业设计师和最终用户之间的传统障碍。本文探讨了在共同设计研讨会中使用人工智能可视化工具 Vizcom。该工具可帮助没有可视化技能的参与者将他们的草图转换为精致的视觉表现。来自杨百翰大学十个学科的 36 名本科生参加了这项研究。向参与者介绍了共同设计的原则和 Vizcom 的功能,包括如何创建帐户、为人工智能制作有效的文本提示以及如何调整绘图影响参数以优化他们的想法的可视化。参与者两人一组,分别被指定为“用户”和“专业人士”。在被要求反思校园午餐食物加热体验时,用户与专业人士分享了见解,专业人士通过采访找出了具体问题。随后,专业人士和用户一起集思广益,提出解决方案。然后,用户在协作会议期间讨论的见解和想法的指导下,勾勒出拟议的解决方案。完成草图后,他们使用手机将草图和详细提示上传到 Vizcom,生成概念的视觉表示。该研究通过单独的调查收集了专业人士和用户角色的反馈,评估了人工智能在捕捉和增强概念解决方案方面的有效性。研究结果为产品设计的共同创造提供了新的途径,强调了人工智能工具在弥合基本草图和复杂视觉输出之间差距方面的潜力。
能源消耗”(NDRC Energy [2023] No.1044),由国家能源管理部国家发展与改革委员会发行,2023年7月25日,可在http://zfxxgk.nea.gov上获得。CN/2023-01/04/C_1310691552.HTM。
人工智能 (AI) 代表一种计算领域,它创建旨在模仿人类智能的系统。机器学习是该领域的一个分支,它使用算法处理数据,随着系统通过反馈“学习”,算法能够逐步改进。机器学习主要用于检测模式并进行预测。
量子发射器的闪烁统计及其相应的马尔可夫模型在生物样本的高分辨率显微镜以及纳米光电子学和许多其他科学和工程领域中发挥着重要作用。目前用于分析闪烁统计的方法,如全计数统计和维特比算法,在低光子速率下会失效。我们提出了一种评估方案,它消除了对最小光子通量和通常的光子事件分箱的需求,而这限制了测量带宽。我们的方法基于测量记录的高阶光谱,我们在最近引入的量子多光谱方法中对其进行了建模,该方法来自连续量子测量理论。通过这种方法,我们可以确定半导体量子点在比标准实验低 1000 倍的光级下的开启和关闭速率,比使用全计数统计方案实现的低 20 倍。因此,建立了一种非常强大的高带宽方法,用于单光子隐马尔可夫模型的参数学习任务,并可应用于许多科学领域。
未来工作研究所 19 发布的一份报告阐述了培养劳动力技能而非仅仅关注人工智能的重要性,并强调培训和技能提升将对目前人工智能准备程度最低的地区产生最大影响。报告称:“培训投资,加上新技术信息共享、技术采用咨询以及赋权和自主导向,预计将影响新技术对工作和工人产生积极还是消极影响。首先,高技能劳动力将更有可能理解新技术的必要性、技术方面和好处,并且不会感到受到威胁(经合组织在 2023 年指出),这将促进采用人工智能的方法,即劳动力与技术相辅相成。”
