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World File Search System已经
石油和天然气行业已经迅速变化... -Viridien
在Viridien的核心地下成像业务中，Peter认为全波倒置（FWI）具有令人兴奋的未来。“数据比过去更准确。在几年之内，我们将直接从数据本身中提取详细的地下信息，因此石油公司将能够使用AI自动获得以数据为导向的储层潜力，大小和量的分析。”“这不会使人们退出工作；我们需要新的专家来运行和监视自动化算法，而AI只是一种工具，可以帮助解释器做得更好。FWI输出也用于岩石财产和流体定义，因此公司将能够在钻探之前以更高的精度预测储层中的东西。”
未来的能力，已经存在
6 DESMARAIS 安娜（2024年）。 “俄罗斯如何以及为何使用借助光纤几乎无法探测的无人机。”在先锋队。 2024 年 9 月。[在线]。巴塞罗那，网址为：https://es.euronews.com/next/2024/09/01/como-y-por-que-rusia-utiliza-drones-casi-indetectables-gracias-a-la-fibra-optica [访问日期：2024 年 11 月 15 日]。 7 冈萨雷斯伊赞（2024）。 “Ratel S，乌克兰隐形神风地面无人机：它是如何突破俄罗斯防御的。”西班牙语。 2024 年 9 月。[在线]。马德里，网址：https://www.elespanol.com/omicrono/defensa-y-espacio/20231118/ratel-sigiloso-dron-terrestre-kamikaze-ucraniano-cuela-defensas-rusas/807169292_0.html [访问日期：2024 年 10 月 18 日]。 8 冈萨雷斯伊赞（2024）。 “愤怒，乌克兰针对俄罗斯执行特殊任务的无人机：它用机枪攻击，还能监视部队。”西班牙语。 2024 年 9 月。[在线]。马德里，网址：https://www.elespanol.com/omicrono/defensa-y-espacio/20240928/furia-dron-ucrania-misiones-especiales-rusia-ataca-ametralladora-puede-vigilar-tropas/888161572_0.html [访问日期：2024 年 10 月 18 日]。
您的机会时刻已经到了...
您是否渴望冒险和经历持久的回忆？这很可能是您的职业生涯中，您将永远记住您所获得的经验以及您个人和专业的成长。您不应该让这个机会通过！加入Boab Health的团队的合作，该团队在远程盟友和心理健康服务方面处于领先地位，这将是一种带来自己的回报的体验。所有这些都在西澳大利亚州独特而奇妙的金伯利地区！BOAB HEALTH SERVICES是一家非营利性的多学科初级卫生保健服务，在整个金伯利（Kimberley）提供了多种服务。 对于经验丰富的临床医生来说，这是一个独特的机会，他想迈出下一步的管理。 区域经理在支持向西澳大利亚州西金伯利地区提供临床服务方面起着至关重要的作用。 关于角色BOAB HEALTH SERVICES是一家非营利性的多学科初级卫生保健服务，在整个金伯利（Kimberley）提供了多种服务。对于经验丰富的临床医生来说，这是一个独特的机会，他想迈出下一步的管理。区域经理在支持向西澳大利亚州西金伯利地区提供临床服务方面起着至关重要的作用。关于角色
大亚特兰大地区是否已经为电气化未来做好准备？
亚特兰大区域委员会的新兴技术圆桌会议于 2021 年发起，由来自亚特兰大社区的主题和问题专家组成。新兴技术圆桌会议成员每季度举行一次会议，探讨、建议和报告新兴技术在未来十年及以后可能如何影响我们在本地区的生活、工作和旅行方式。每一份新兴技术圆桌会议报告旨在通过提供有关新兴技术和合理未来的可行见解，更好地帮助 ARC 员工和我们服务的政府为实现理想结果做好规划。
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
乙型肝炎（急性，慢性，围产期）-NJ.GOV 长期经济监测计划-NJ.GOV 算法歧视指南-NJ.GOV CY 2025家庭护理津贴-NJ.GOV 入侵脑膜炎球菌疾病-NJ.GOV 8F订单TI公共实体 - 新泽西州 公告25-03-新泽西州 微生物从水源中减少感染的副本 NJ直接支持专业核心竞争职业途径 部门更新个人，家庭和提供者-NJ.GOV 退休计划成员指南-NJ.GOV 房地产投资咨询服务| nj.gov 家庭中以治愈为中心的创伤方法... -NJ.GOV njdcf-lacensed-child-care-Centers.pdf-nj.gov 申请认证的黄热病统一邮票 电动发电单元-NJ.GOV 新泽西州公立学校员工短缺工作组成员的初步建议 NJAC 5：23-6.1 -NJ.GOV 已经通过获得新泽西州的被覆盖了吗？ 4个简单的步骤，以获得更多的经济帮助。 公共事业委员会 - 新泽西州 经济摘要：新泽西州的经济变化... -NJ.Gov 新泽西州的沟通计划针对聋哑学生... 计划认可指南| nj.gov 8E-订购Bristol Myers Squibb-新泽西州 电子访问验证-NJ.GOV b''
急性HBV感染的临床过程与其他类型的急性病毒肝炎没有区别。孵化期范围为45至160天（平均120天）。临床体征和症状在成年人中的发生频率比通常有无症状急性病程的婴儿或儿童更频繁。但是，有急性感染的成年人中约有50％是无症状的。从初始症状到黄疸发作的前片前或前驱相通常持续3至1天。它是非特异性的，其特征是不适，厌食症，恶心，呕吐，右上象限腹痛，发烧，头痛，肌痛，皮疹，肢管炎和关节炎和黑暗的尿液，以及黑暗的尿液，从Jaundice开始前1到2天。黄体相是可变的，但通常持续从L到3周，其特征是黄疸，轻或灰色的凳子，肝柔韧性和肝肿大（脾肿大较少）。在康复期间，不适和疲劳可能会持续数周或数月，而黄疸，厌食症和其他症状消失。成年人中大多数急性HBV感染导致完全恢复，从血液中消除HBSAG和抗HBS的产生，从而对未来感染产生免疫力。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
51.ca (加拿大) 1 Dec 2024 英语翻译 科学家找到将量子计算机元件缩小1000倍的方法 来源：cnBeta 研究人员已经
新加坡南洋理工大学物理与数学科学学院的博士生 Leevi Kallioniemi 使用蓝色激光装置生成纠缠光子对。图片来源：新加坡南洋理工大学 研究人员的这一发现可以使量子计算更加紧凑，可能将基本组件缩小 1,000 倍，同时需要更少的设备。目前正在开发的一类量子计算机依赖于光粒子或光子对，它们彼此连接，用量子物理学术语来说，是“纠缠的”。生成这些光子的一种方法是将激光照射到毫米厚的晶体中，并使用光学设备确保光子彼此连接。这种方法的缺点是它太笨重，无法集成到计算机芯片中。
社论 已经投入还是绝对热衷？人工智能、学术出版和信息素养
好吧，好吧，我承认……我们可能是时候发表一篇关于人工智能 (AI) 的社论了，对吧？统计数据显示，我们发表的关于这个主题的论文可靠地排在我们最受欢迎的文章中，而且在图书馆学的几乎所有其他方面，越来越难以避开这个主题。话虽如此，而且有点令人惊讶的是，考虑到炒作，与人工智能和信息素养 (IL) 相关的出版物相当稀少。除了 JIL 董事会成员 Noora Hirvonen (2024；Hirvonen 等人，2023) 从可供性的视角探索人工智能，以及 Karolina Andersdotter (2023) 研究如何使用学习圈来帮助图书馆工作人员参与该主题的工作外，似乎研究尚未赶上我所看到的关于该主题的专栏文章、会议提交和 LibGuides 的数量。最近，我的同事 Darren Flynn 推荐了 Annie Pho 和 Wynn Tranfield (2024) 关于批判性人工智能素养的论文，该论文对工具对图书馆工作人员“劳动、教学和专业实践”的影响进行了有用的分析，特别关注了延续关系性的需求（和挑战）。然而，除了这些文章之外，仍然有足够的空间来考虑人工智能如何限制和实现 IL 实践的实施，或者它如何为信息景观的构建创造条件。有一件事我见过的报道更少，但它引发了更多有趣的考虑，那就是人工智能对 JIL 等期刊的影响。无论你对人工智能及其未来有何看法（目前，它似乎有点“惊慌失措”），都有明显的实际影响，学术期刊需要尽早处理。当然，编辑委员会的主要担忧之一是人工智能在作者评定中的应用——下一段将对此进行详细介绍——但一个可能不太常见的担忧是人工智能在学术交流过程的审阅阶段的应用（Battacharya，2024 年）。人工智能用于同行评审的风险在于将评审重点放在结构性问题而非分析性问题上，这也引发了人们对“所有权、剽窃和隐私标准”的担忧，因为审稿人会将未发表的材料上传到高度不透明的私营公司手中（Heidt，2024 年）。更不用说与数据抓取相关的问题了，这是
您是否已经接种了人类乳头瘤病毒（HPV）接种疫苗？
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