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我们可以将人类艺术与AI生成的图像区分开吗？
生成AI图像的出现完全破坏了艺术界。将AI产生的图像与人类艺术区分开是一个具有挑战性的问题，其影响会随着时间的流逝而增长。未能解决这个问题，使坏演员能够欺骗为人类艺术支付保费的人和所陈述的政策禁止AI图像的公司。对于内容所有者而言，建立版权也至关重要，对于有兴趣策划培训数据的模型培训师，以避免潜在的模型崩溃。有几种不同的方法将人类艺术与AI图像区分开，包括经过监督学习培训的分类器，针对扩散模型的研究工具以及使用其艺术技术知识的专业艺术家识别的研究工具。在本文中，我们试图了解这些方法在良性和对抗性环境中都可以对付当今现代生成模型。我们在7种样式中策划真实的人类艺术，从5种生成模型中产生匹配的图像，并应用8个探测器（5个自动检测器和3个不同的人类群体，包括180名人群工作者，3800多名专业艺术家以及13位在探测AI的专家艺术家）。Hive和专家艺术家都做得很好，但是以不同的方式犯错（在对抗性扰动上较弱，而专家艺术家产生更高的误报）。我们认为这些弱点将持续存在，并认为人类和自动化的构件的结合提供了准确性和鲁棒性的最佳组合。
将人工智能融入设计思维
本研究探索了人工智能 (AI) 与设计思维相结合的协同潜力，旨在增强各个领域的创新和解决问题的能力。该研究从全面研究设计思维原则和方法开始，为其核心概念提供了基础理解。随后，它研究了可以补充和增强设计思维过程的人工智能的能力。这包括对不同领域现有的人工智能应用的分析，强调它们的有效性以及对创造性和战略性设计过程的潜在贡献。研究的核心是将人工智能原则和工具整合到设计思维框架中。通过详细回顾人工智能技术，该研究确定了人工智能可以增强构思、原型设计和以用户为中心的设计阶段的具体应用。此外，它还规划了如何将人工智能驱动的解决方案无缝地融入设计思维过程的每个阶段。这种整合旨在通过利用人工智能的预测分析、模式识别和迭代学习能力来优化创造力、解决问题和决策。
将人和星球置于明天的能量的核心。
CVE是可再生能源（电力和绿色天然气）的生产商，帮助公司，地方当局和农业部门脱碳，使其活动和用途脱碳。 在每个项目中，我们试图限制人类活动对气候的影响，并产生积极的环境和社会影响。 我们的目的是：将人和星球放在明天的能量的核心。CVE是可再生能源（电力和绿色天然气）的生产商，帮助公司，地方当局和农业部门脱碳，使其活动和用途脱碳。在每个项目中，我们试图限制人类活动对气候的影响，并产生积极的环境和社会影响。我们的目的是：将人和星球放在明天的能量的核心。
将人类流动性和气候变化联系与相关的国家气候变化计划过程
8。决定，在上述第6段所述的性别行动计划中所包含的活动的实施进度的中间审查应在子公司的[xx]会议上启动，以实施（[xx 20xx]），以通过在[xx]会议上进行审查（xx]会议（xx]）的裁决（xx]），以期为其在[xx]会议上进行裁决（xx]）。 [xx]会议（xx），还决定，应在[xx]会议上进行审查，以确定性别，挑战和进一步工作的性别，挑战和进一步的工作的审查，以在[XX]会议上进行实施（XX）的[XX]会议，以期在其[XX]会议上进行审查（XX]会议）的审查（xx] evernation（xx）的审查（xx]），以此（xx]）（xx] exply（xx））的审查（xx]）。 [xx]会话（xx）;
将人工智能纳入护理教育：
在提供以患者为中心的优质护理的同时，护士经常需要做出艰难的决定，而且必须考虑许多特定于患者的因素。除了评估价值观和职业道德之外，这些复杂的决定还可以用客观工具来分解，例如实践范围决策框架（NCSBN，2016）。虽然该工具最初旨在帮助确定某项活动是否属于护士的实践范围，但它也可以帮助护士进行客观决策。该框架不仅会提示护士考虑该活动或干预是否符合所有适用的规则和规定，而且后续问题还会提醒护士考虑医疗保健文献、循证实践标准、认证标准以及实践环境的政策和程序。关于人工智能，护士应该熟悉其实践领域的现有标准，以及任何技术或工具的使用如何遵守这些标准。
智能酒店转型：将人工智能 (AI) 应用于酒店客房，以增强体验个性化
摘要 本研究的目的是探索人工智能集成如何使酒店客房变得更具适应性并响应客人的偏好。通过利用人工智能系统分析生成的数据，酒店可以识别客人的行为模式并据此生成个性化建议。本研究采用文献综述研究方法，从与研究相关的各种来源收集数据并处理数据。这些来源包括科学数据库、期刊和书籍，用于深入了解人工智能（AI）在酒店客房中的应用，以增强客人的个性化。这项研究的意义在于，它使酒店能够为每位客人提供更加独特和个性化的体验，从而提高客户满意度和忠诚度。此外，人工智能的应用还有望提高运营效率，扩大未来的服务创新机会。因此，酒店客房中的人工智能是酒店向智能转型迈出的一步，专注于提高服务质量和创造卓越的宾客体验。关键词：人工智能、宾客体验个性化、酒店
展望未来：将人工智能纳入 MLIS 能力
摘要 摘要长期以来，图书馆对于知识民主化和提供可靠信息至关重要，其服务范围扩大到满足各种社区需求，包括教育计划和互联网接入 (Pawley, 2022; Freudenberger, 2022)。图书馆员作为信息和文化的保管人，拥有信息组织、数字素养和研究技能方面的核心能力。圣何塞州立大学 (SJSU) 信息学院 (iSchool) 旨在通过高质量的教育、研究和技术创新培养对全球社区产生重大影响的专业人士。本文研究了 SJSU iSchool 的图书馆和信息科学硕士 (MLIS) 课程，重点关注其 14 项核心能力的演变，以融入人工智能 (AI) 的进步。随着人工智能改变教育课程和行政流程，需要更新以包括数字素养、人工智能伦理和数据隐私，确保 MLIS 毕业生具备在人工智能整合的未来中领导的能力。通过将这些能力与 iSchool 的战略愿景相结合，本文提供了将人工智能融入现有能力的建议，并确定了潜在的新能力，以有效满足新兴的工作场所需求。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
推荐引用 推荐引用 Kevin Frazier，《人工智能时代的法律实践 - 实践指南：如何将人工智能和新兴技术融入您的实践并遵守示范规则 3.1》，25 M INN . J.L. S CI . & T ECH . 67 (2024)。可从以下网址获取：https://scholarship.law.umn.edu/mjlst/vol25/iss2/10
AI Nexus：一些 AI 工具 3 有助于识别和起草法律论据。4 未能检查据称支持这些论点的来源并验证这些论点是否符合法律的律师可能会违反 MRPC 3.1 和联邦民事诉讼规则 (FRCP) 规则 11。在哪里：特别注意蒙大拿州、新泽西州、纽约州、俄勒冈州、田纳西州和威斯康星州的 MRPC 3.1 州版本；这些司法管辖区的 MRPC 3.1 各自版本在使用 AI 工具方面与标准规则有实质性不同。5 如果您在这些州中的任何一个州执业，请务必查看下面的“实质性州差异”部分。如何：通过彻底记录和验证您的索赔的法律支持来遵守 MRPC 3.1。6 原因：避免根据《联邦民事诉讼规则》第 11 条受到司法制裁，并避免根据该州版本的 MRPC 3.1 条受到州律师协会纪律处分。7
将人工智能（AI）融入成人教育
这篇概念性文章全面概述了人工智能 (AI) 集成的现状及其对成人教育的影响。它讨论了生成式 AI 技术及其在成人教育环境中的潜在应用，研究了集成 AI 所带来的机遇和道德挑战，并提供了对新兴趋势的见解。本文由五个部分组成。引言部分解释了为什么应该将 AI 融入成人教育。其次，它描述了不断发展的 AI 技术，例如用于个性化学习的大型语言模型 (LLM)、用于自适应学习系统的机器学习算法、用于沉浸式学习体验的虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR)、用于学习者支持和指导的聊天机器人和虚拟助手，以及用于跟踪学习者在成人教育中的进度和表现的数据学习分析 (DLA)。第三部分探讨了 AI 在成人教育中的道德影响，包括学术诚实和正直、数据隐私和算法偏见。在第四部分中，讨论了新兴趋势和未来方向。最后一部分考虑了政策影响，并为致力于开发 AI 丰富的成人教育的成人教育者提出了建议。