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World File Search System广泛使用
风险从人工智能中出现的广泛使用
本文探讨了广泛的人工智能（AI）在个人隐私上使用的风险，并提出了一个将数据集成到决策中的框架，重点是公平，问责制和透明度。通过现实世界中的示例和分析，我们研究了AI技术如何损害隐私并突出关键挑战，例如偏见和对知情同意的需求。本文强调了解决这些问题的监管和道德干预措施的紧迫性。我们的框架旨在支持组织制定基于伦理的数据决策，并优先维持社会福祉。通过提出框架来保留隐私，同时促进AI创新并促进道德数据实践，这项研究为负责的AI治理和培养不同组织内的数据使用安全性做出了贡献。
IHI正在努力使可再生能源广泛使用
这种可再生能量的方法涵盖了广泛的领域。，它不仅包括直接涉及的发电机集和类似的技术和产品，还包括与其利用，开发和促销以及可再生能源供应行业有关的材料。Among IHI's multitude of approaches related to renewable energies, this paper introduces the following approaches: (1) Utilization of boundless marine energy ① Ocean current power generator ② Ocean thermal energy conversion (2) Utilization of blessings of forests ① Development of high-performance forestry machines that help boost the efficiency of wood biomass harvesting ② “IHI's forestry package” targeting local production for local消费③木材生物量的气化 - 加电（电力和热量供应） - 甲烷的生产④混合燃烧燃煤发电厂中的木材生物量高于美国的木材生物量。
塞维索工厂广泛使用传感器和人工智能构建新型安全管理系统
控制重大事故危险 MAH 的安全管理系统 SMS 是塞韦索法规的支柱。在过去 30 年中，该法规为减少欧洲化学事故的数量和严重程度做出了贡献。在塞韦索的机构中，采用正式的 SMS-MAH 是强制性的，并且要接受主管部门定期检查的程序。技术的发展为安全管理带来了新的挑战和机遇，塞韦索的工业可以提前抓住这些挑战和机遇，因为他们已经信任一个好的安全组织。信息和通信技术的广泛使用使记录所有最小事件和扩大可用于改进 SMS-MAH 的信息库变得更加容易。例如，位置传感器可能有助于获得事件的实际位置。环境传感器以及插入设备的传感器可以提供进一步的相关信息。随着事件数量的成倍增加，分析变得越来越困难和浪费时间。使用 AI 人工智能技术（包括文本挖掘和机器学习技术）有助于扩大研究的事件数量并提高提取隐藏在事件报告中的信息的能力。程序和操作说明应实用、简洁、精简和有效；它们应包括不同的格式，例如图表、图纸、照片、视频。信息表和培训材料是其他要素，它们的动态更新对于拥有最高级别的员工至关重要。本文提出了一种新的 SMS-MAH 模型，该模型仅具有少数正式程序，随着时间的推移保持不变，并且由于工业 4.0 的支持技术（即传感器和 AI），许多动态资源易于适应不断变化的环境。所提出的架构的基本思想如下：管理系统在操作部分非常动态，但其监管核心需要合理的稳定性，这很重要，因为在塞韦索环境中，管理系统也具有法律效力。
在图像和视频中广泛使用生成的AI会影响生态学的环境和科学
这些在人工智力（AI）领域是动荡的时期，每天都有一系列用于生产力，研究和创造的新的AI工具，每天都可以在一定程度上向公众使用，部分原因是自从OpenAI在11月2022年11月2022年开放式聊天机器人聊天以来。在技术的热情中，也有声音警告说，先进的生成AI模型未经检查和部署的潜在危险。在2023年3月，有一封公开的信（背后的动机仍然受到临时），要求暂时停顿比GPT-4更强大的模型（Life Institute的Future of Life Institute，2023年）。超出了生成模型的潜在负面社会政治含义（Bird等，2023; Weidinger等，2022）和法律关注点，例如版权感（Samuelson，2023），这是对
识别。量化。预测。为什么免疫学家应广泛使用分子成像作为冠状病毒疾病2019
使用PET/CT或PET/MRI进行分子成像已经从1972年成立的实验成像方式演变为肿瘤学诊断程序的整体成分，并且在较小程度上，在心脏病学和神经病学上，通过成功地提供键入的病理学靶标的键入和定量，在心脏病学和神经病学中，通过成功地提供了刺激性刺激性的疾病。除了代谢探针外，新型的放射标记肽和抗体宠物示踪剂（包括放射标记的单克隆抗体（MAB））进入了临床领域，从而提供了靶向性能，可提供靶向特异性定量的靶向定量数据，以收集有关细胞和分子概述的量表，并提出了一项范围，并提出了一项构图，并提出了一项构图，并提出了整个范围，并在一定范围内提出了一个范围，并在范围内提出了一个范围，并且整合了构成范围，并且整合了构成的量表。用作预后指标。分子成像在整体量表上映射疾病严重程度的成功，并指导肿瘤学的有针对性疗法可能转化为2019年冠状病毒疾病的管理（COVID-19），通过识别，本地化和量化对在SARS-COV2的反应以及可能涉及SARS-COV2的反应以及可能的急性感染的反应以及可能急性的尖锐感染的反应，并可能导致尖锐的尖锐感应，并可能探究良好的急性感染。 C器官。作者总结了Covid-19中的当前医学成像知识，一般关注分子成像技术，并为对分子成像研究感兴趣的免疫学家提供了一种观点，并使用经过验证和立即可用的分子探针以及可能的未来目标以及可能的未来目标，强调了量身定制的治疗方法的关键目标，以提高关键人物的领导者的提升。
最近在包括卫生部门在内的各个领域中广泛使用了摘要人工智能。目前的疑问和细节出现
最近在包括卫生部门在内的各个领域中广泛使用了摘要人工智能。目前，人们对人工智能取代卫生工作者的作用的潜力有一个疑问和热情的讨论。关于人工智能取代卫生工作者的作用的优缺点的各种意见。本文旨在描述人工智能如何取代卫生工作者的作用。此手稿是叙事文献综述。文章取自Google Scholar，PubMed和Science Direct页面上的期刊。包含标准中包含的文章在过去5年中发表。从图书馆搜索开始时获得的45篇文章获得的所有11篇文章。人工智能只是一种工具，它不会取代卫生工作者在医疗实践中的作用。但是，不掌握人工智能的医生将由了解人工智能的来龙去脉的医生取代。人工智能所拥有的卫生工作者的独特性是人类，上下文理解以及每个案件中猜测/使用特殊考虑的能力之间的心理关系。卫生工作者可以阅读由患者传达的肢体语言（非语言），包括在经济，文化，社会和环境因素方面的考虑。另一方面，人工智能仅限于编程语言中包含的算法。简介因此，人工智能有可能为与算法不符的案例做出不切实际的决策。结论：人工智能没有潜力取代卫生工作者的作用，尤其是在人类心理关系，考虑（确定）的能力以及对手头案件的上下文理解的能力方面。关键字：人工智能，医学实践，卫生工作者1。
高级信息技术（AICITSS）
Microsoft Excel无疑是最用户友好的工具，并且在世界范围内广泛使用。本课程的目的是使CA学生学习高级Excel技术，并在日常工作中有效地使用它们，以清洁和分析大数据，快速报告和图表，并制作动态的仪表板以进行高层管理。方法论在Excel中进行练习。该课程旨在为CA学生从事中间和大型跨国公司的文学工作，并在广泛使用Excel的大量数据中使用大量数据。
