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使用人工智能算法的动态定价策略
定价策略会对公司的成功产生巨大影响。本文重点介绍在动态定价策略中使用人工智能的优缺点。充分了解可能的好处和挑战将有助于公司了解其选择的定价策略的影响。人工智能驱动的动态定价有很大的机会增加公司的利润。公司可以从基于个人行为和特征的个性化定价中受益，并通过提高效率和减少使用手工和自动化的需求来降低成本。然而，人工智能驱动的动态奖励会对客户对信任、公平和透明度的看法产生负面影响。由于使用了价格歧视，可能会出现隐私和公平等道德问题。了解决定定价策略的企业和客户非常重要，两者缺一不可。它将全面概述人工智能辅助动态定价策略的主要优点和缺点。本研究的主要目的是揭示实施人工智能支持的动态定价策略最显着的优点和缺点。未来的研究可以通过案例研究扩展对算法定价的理解。这样，未来就可以开发出新的实际意义。重要的是研究如何缓解与顾客信任和不公平感相关的问题，例如通过价格框架。关键词
![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 ]。
审查医学领域专家识别的人工智能算法：范围审查
摘要：随着信息量的增加和人与人之间的相互联系，识别特定领域中知识渊博的个人对于组织来说变得至关重要。人工智能 (AI) 算法已被用于评估知识并定位特定领域的专家，从而减轻了专家分析和识别的人工负担。然而，在医学和生物医学领域，探索人工智能算法在专家查找中的应用的研究有限。本研究旨在对现有关于利用人工智能算法在医学领域进行专家识别的文献进行范围审查。我们使用自定义搜索字符串系统地搜索了五个平台，并通过其他来源确定了 21 项研究。搜索范围涵盖了截至 2023 年的研究，研究资格和选择遵循 PRISMA 2020 声明。搜索共评估了 571 项研究。其中，我们纳入了 2014 年至 2020 年期间进行的六项符合我们审查标准的研究。四项研究使用机器学习算法作为模型，而两项研究使用自然语言处理。一项研究结合了两种方法。所有六项研究都表明，与基线算法相比，专家检索取得了显著的成功，这通过各种评分指标来衡量。人工智能提高了专家查找的准确性和有效性。然而，在智能医疗专家检索方面还需要做更多的工作。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
关于EVS中有效电池管理的优化和人工智能算法的全面审查
摘要 - 全面，用于电动汽车应用中的电池技术的研究正在迅速扩展，以解决温室排放和全球变暖的问题。电动汽车（EV）的效率高度取决于对重要因素的精确测量以及电池存储系统的适当操作和分析。不幸的是，电池存储系统的监控和安全措施不足会导致严重的问题，例如电池过度充电，装卸，超负荷，电池不平衡，热爆炸和燃烧危害。电池对其能力的能量的数量被描述为充电状态（SOC）。SOC以百分比为单位测量，估计为在相同问题下电池的最大输出与其在特定时间的平均能量之间的距离。健康状态（SOH）是对电池最大充电量的评估，而首次排放时的起始值。SOH是使用百分点作为变量的。 有效的电池管理系统，其中包括针对内容量身定制的，充电控制，热调节，电池保护和安全性，对于解决这些问题至关重要。 本文的目标是对电动汽车应用程序中使用的各种智能控制策略和电池管理系统方法进行彻底分析。 此外，审查还评估了智能算法，以根据其属性，自定义，安排，准确性，收益和缺点来估算电池状态。SOH是使用百分点作为变量的。有效的电池管理系统，其中包括针对内容量身定制的，充电控制，热调节，电池保护和安全性，对于解决这些问题至关重要。本文的目标是对电动汽车应用程序中使用的各种智能控制策略和电池管理系统方法进行彻底分析。此外，审查还评估了智能算法，以根据其属性，自定义，安排，准确性，收益和缺点来估算电池状态。最后，提出了开发成功的复杂算法和控制器的前景和方向，以创建一个增强的电池管理系统，以在将来的应用环境友好的EV技术中为应用程序创建。
实现公共服务提供中人工智能算法的真正透明度和可问责性
利用人工智能来整合数据进行创新对于推动经济增长和改善人类福祉越来越重要。在世界许多地方，人工智能正在彻底改变人类与技术的互动方式。如果以合乎道德的方式实施，人工智能有可能解决重大的全球性问题并为发展中国家带来切实利益。从我们的社交媒体信息流到我们获得的社会效益，人工智能无处不在，影响着每个人。人工智能可以以各种方式帮助我们：它可以代表我们执行困难、危险或繁琐的任务；帮助我们拯救生命和应对自然灾害；为我们提供娱乐；让我们的日常生活更加愉快。人工智能帮助医生对我们的健康状况做出决定，帮助法官和律师筛选案件，加快司法程序。凭借其认知、学习和推理能力，人工智能能够提高工业生产力，为各个行业创造额外价值，并预测和管理潜在障碍。
基于人工智能算法的脑肿瘤计算机辅助诊断系统
治疗选择和预后评估取决于脑肿瘤的早期准确诊断。由于临床实践中手动评估磁共振成像 (MRI) 图像的挑战，许多脑肿瘤未被诊断或被临床医生忽视。在这项研究中，我们基于人工智能算法构建了一个用于神经胶质瘤检测、分级、分割和知识发现的计算机辅助诊断 (CAD) 系统。神经图像具体使用一种称为梯度直方图 (HOG) 的视觉特征来表示。然后，通过两级分类框架，使用 HOG 特征来区分健康对照和患者，或不同等级的神经胶质瘤。该 CAD 系统还使用半自动分割工具提供肿瘤可视化，以便更好地管理患者和监测治疗。最后，创建一个知识库，为脑肿瘤的诊断提供额外的建议。基于我们提出的两级分类框架，我们训练了神经胶质瘤检测和分级模型，分别实现了 0.921 和 0.806 的曲线下面积 (AUC)。与其他系统不同，我们将这些诊断工具与基于Web的界面集成在一起，为系统部署提供了灵活性。
人工智能算法需要可解释——...
随着人工智能 (AI) 在放射学领域的作用日益增强，人们对现代 AI 算法的黑箱性质感到担忧。AI 用户通常无法知道算法如何或为何得出预测，这使得用户很难评估或批评预测的质量。统称为可解释 AI (XAI) 的一组方法旨在通过提供算法输入和输出之间因果关系的人类可理解的解释来克服这一限制。XAI 的动机包括促进临床医生和 AI 系统之间的信任、实现错误检测和促进知情同意。然而，有人认为，XAI 实际上可能无法满足临床医生的需求，还可能带来意想不到的后果，从而可能损害 XAI 的预期价值 ( 1 )。在 2022 年核医学和分子成像学会年会上，我们就 XAI 的临床需求进行了辩论。我们在此通过讨论 5 个关键论点来总结这场辩论。对于每个论点，我们从数据科学、临床实践和生物伦理的角度提出支持和反对使用 XAI 的理由。首先，应该认识到，XAI 一词指的是多种方法，其中大多数最初是为医学以外的用途开发的 ( 2 )。XAI 包括可解释方法，其中 AI 算法被设计为本质上可解释，以及应用于已训练算法的事后方法。解释的呈现方式也可能有所不同 ( 3 )。在放射学中，XAI 通常通过显着图呈现，其突出显示对模型预测影响最大的图像部分。例如，Miller 等人。展示了显着图如何突出显示心肌中对 SPECT 图像中基于 AI 的冠状动脉疾病诊断影响最大的区域 ( 4 )。
在需求工程过程中识别可能的人工智能应用 = 在需求工程过程中识别人工智能算法的可能应用
摘要 在产品开发项目中，管理不断增长的需求是一项耗时且高度复杂的活动。随着近几十年来人工智能 (AI) 的兴起，算法现在能够支持需求工程 (RE) 任务。算法智能处理自然语言数据的能力以及在 RE 中的应用已得到广泛发表。然而，在已建立的 RE 流程中，通常不清楚在哪里可以使用人工智能算法。结果是最先进的人工智能算法与其在实际 RE 流程中的应用率之间存在显著的不平衡。原因之一是，当前的 RE 流程模型无法传达识别合适任务所需的信息。因此，本文旨在提供一个具有面向数据处理的视角的有限和标准化流程步骤框架，可用于系统地识别 RE 流程中可以应用人工智能算法的点。通过该框架的标准化流程步骤，可以抽象和表达已建立的 RE 流程，使其与人工智能算法的范围兼容。由于标准化流程步骤数量有限，因此可以构建适用于已定义流程步骤的 AI 算法库，以便有效评估其适用性。所提出的框架是在与行业参与的研究项目中合作开发的。