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hai_ai-index-Report-2023_chapter_4.pdf
AI系统的技术能力的提高导致企业，政府和其他组织中的AI部署率更高。 AI和经济的不断增长既引起兴奋又引起人们的关注。 AI会提高生产率还是成为傻瓜？ 它会提高工资还是导致工人的广泛替代？ 企业在多大程度上拥抱新的AI技术并愿意雇用AI技能工人？ 随着时间的推移，对人工智能的投资有何变化？AI系统的技术能力的提高导致企业，政府和其他组织中的AI部署率更高。AI和经济的不断增长既引起兴奋又引起人们的关注。AI会提高生产率还是成为傻瓜？它会提高工资还是导致工人的广泛替代？企业在多大程度上拥抱新的AI技术并愿意雇用AI技能工人？随着时间的推移，对人工智能的投资有何变化？
年度报告2023-2024
实际上，使工作场所更安全被认为更现实，因为它承认工作场所环境的复杂性和变化。它认识到可以出现新危害，安全措施需要连续更新。它承认安全是一种范围，无论有多大的改进都有助于使工作场所比以前更好。
职权范围
1. 连贯性 • 在项目实施过程中，合作伙伴在多大程度上考虑了当地所有权？ • 是否已建立或可以发展结构以确保其他机构将来可以接管项目？ • 所选方法和途径是否仍然有效，特别是在动荡的环境下？ • 环境、人员配置、地点和合作伙伴组织运营模式的变化如何影响整个项目实施？ • 项目中使用的方法和途径是否符合类似标准，在项目剩余时间内是否有潜在的协同效应？ • 项目和合作伙伴组织在多大程度上与其他相关参与者（如地方当局、民间社会、国际组织）协调，以避免重复并确保互补性？ • 是否有机制确保合作伙伴组织的工作与更广泛的国际标准或行业最佳实践（如性别平等、人权或治理）相一致？ • 在项目的规划和实施过程中，是否考虑了社会或经济环境变化带来的潜在风险？
生物学新闻
为庆祝两所院校教职员工对此次交流做出的贡献，自然科学与数学学院设立了托莱多大学 - 索尔福德大学交流项目名人堂，并选出三名创始成员。David Dollimore 博士因其发现这一机会并建立交流项目的远见而入选。索尔福德大学物理学教授 Roy Whitehead 在索尔福德大学具有影响力，他不仅招募索尔福德大学学生参加交流项目，还在交流初期欢迎和接待托莱多大学学生到索尔福德学习。第三位入选者是 Patricia Komuniecki 博士。Komuniecki 博士从 1992 年到 2010 年担任交流项目主任。在她任职期间，有 141 名托莱多大学学生和 288 名学生参加了交流项目。许多校友都知道，Dr.
CRISPR/Cas 作为果树育种的基因组编辑技术
1 西班牙穆尔西亚，埃斯皮纳多大学园区，CEBAS-CSIC（安全教育与应用生物学中心-高等科学技术研究委员会）植物育种系水果生物技术组，E-30100； mmartin@cebas.csic（MM-V.）; cperez@cebas.csic.es (CP-C.)； nalbur@cebas.csic.es (NA) 2 伊朗设拉子大学农学院园艺科学系，设拉子 7144165186； sama_rahimi@yahoo.com （社交媒体链接） smemahdavi@gmail.com (SMEM) 3 水果育种组，植物育种系，CEBAS-CSIC（教育、应用生物学和安全中心-高等科学技术研究委员会），埃斯皮纳多大学校区，E-30100 穆尔西亚，西班牙； gortuno@cebas.csic.es（GO-H.）; jasalazar@cebas.csic.es (JAS) 4 匈牙利农业与生命科学大学水果种植研究中心，匈牙利布达佩斯 1223； bujdoso.geza@uni-mate.hu * 通信地址：pmartinez@cebas.csic.es;电话：+34-968-396-200 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
总环境的科学
生物膜恶化和生物膜保护应被视为微生物与户外遗产表面之间复杂相互作用的不同方面（例如石头，砖块，砂浆和石膏）。因此，迫切需要在多大程度上验证和量化生物膜可以在多大程度上保护不同的风化过程，以最终确定从遗产表面中去除生物膜的可取性。一方面必须更精确地描述由微生物引起的衰减过程，并量化微生物导致衰减的程度，严重性和速率。另一方面，有必要定义方法来全面研究生物保护现象。到目前为止，尚无决策工具可指导遗产专业人员决定是否删除或保持遗产表面上的生物膜，而审美的改变和变色通常是唯一考虑的标准。在这项工作中，对生物膜在户外遗产中双重作用的研究进行了不同的可用方法。也总结了公开挑战和问题。
克劳德·香农（Claude Shannon）
在多大程度上可以在多大程度上标志着克劳德·香农（Claude Shannon）和诺伯特·维纳（Norbert Wiener）关于传播理论的观点之间的区别？这种区别通常是根据以下术语进行的：第一个建议是从根本上讲技术的，或者是从本质上将其视为工程问题。因为重点是量化的 - 位是信息的基本和客观衡量 - 以及噪声对消息传递质量的影响。因此，为了确保最大的一般和简单性，因为其目的在根本上是实际的，因此不应根据理论考虑语义维度。信息的量化使您可以更有效地绘制最多样化的通信系统，这些通信系统应以最小的损失，应能够通过一个适当的渠道传达一个在另一个点生成的消息。Wiener的观点反过来又不能对消息的含义无动于衷，因为它的建议是促进跨学科领域 - 控制论 - 旨在考虑有关一组自我调节系统的控制机制。控制论是
通过机器学习制定乳腺癌诊断方案
摘要在医学中使用机器学习（ML）算法引发了激烈的讨论。它被认为是几十年来最具破坏性的通用技术之一。它已经渗透到我们日常生活的许多领域，并生产了我们无法再做的应用程序，例如导航应用程序或翻译软件。但是，许多人仍然不确定是否应以当前形式使用ML算法。医生在多大程度上相信算法的预测在多大程度上怀疑。发展中的缺点和不清楚的监管监督可能导致偏见，不平等，适用性问题和非透明评估。过去的错误使人们对开发有效临床使用模型所需的内容有了更好的了解。医师和临床研究人员必须参与所有发展阶段并了解他们的陷阱。在这篇综述中，我们解释了ML的基本概念，在血栓形成和止血场中的示例，讨论常见的陷阱，并提出了一个方法论框架，可用于开发有效的算法。
大脑如何将随机性转化为强大的记忆
之前对模仿大脑的人工智能系统（即神经网络）的研究表明，在神经网络活动中注入随机波动实际上可以提高它们在学习执行任务时的表现。然而，之前的研究是在相对简单的神经网络上进行的，这让人怀疑这种影响在现实生活中到底能发挥多大作用。