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EEOC的人工智能和算法公平倡议EEOC的人工智能和算法公平倡议
开发算法，以帮助雇主评估，评估和做出有关工作申请人和雇员的其他决定。尽管该术语的公开用法正在发展，但国会将“ AI”定义为“基于机器的系统，该系统可以为给定的一组人为定义的目标，做出影响实际或虚拟环境的预测，建议或决定。” 2020年的《国家人工智能倡议法》第5002条（3）。在就业环境中，使用AI通常意味着开发人员部分依赖计算机自己的数据分析，以确定做出决策时要使用的标准。AI可能包括机器学习，计算机视觉，自然语言处理和理解，智能决策支持系统和自治系统。。。。（从某些问题中：评估在1964年《民权法》第VII条第VII标题中使用的软件，算法和人工智能的不利影响|美国平等就业机会委员会（EEOC.GOV）。）
公共服务中的人工智能聊天机器人
事实上，机器人用户的判断更准确，但总体而言，看到机器人的人的判断不太准确，这可能是由于使用机器人的好处，但也可能是由于自我选择；使用聊天机器人的人的类型即使没有机器人也可能更准确（例如，非常投入的参与者）。
网络优化和管理的人工智能和机器学习
这项研究深入研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用，以优化和管理现代通信网络。随着数据流量的指数增长以及网络体系结构的增加，网络管理和优化的传统方法证明是不足的。AI和ML提供了新颖的方法来通过实现智能，自适应和自动化网络解决方案来应对这些挑战。该研究探讨了各种AI和ML技术，包括受监督和无监督的学习，强化学习和深度学习，及其在交通预测，资源分配，故障检测和自我修复网络中的应用。它还解决了AI/ML算法与网络管理系统的集成，研究了与可扩展性，实时处理和安全性有关的问题。通过模拟和现实世界案例研究，该研究表明了AI和ML提高网络性能，降低运营成本并提高整体服务质量的潜力。这项工作强调了AI和ML对网络优化和管理的变革性影响，强调了它们在下一代通信网络发展中的关键作用。
人工智能发展对日本文化的影响Tiara Anggun Rahmawati 1，Pipiet Furisari 2 1日本文学部
摘要人工智能（AI）的发展在日本文化和社会的转变中起着关键作用。作为一个领先的技术国家，日本致力于将技术创新整合到日常生活中，包括保存语言，传统，表演艺术和教育。日本人对AI的看法各不相同。有些人将AI视为男人的朋友，并计划在日常生活中使用，而另一些人则对潜在的问题持怀疑态度，例如失去人类参与和对传统工作的经济影响。努力将技术在电影编剧和漫画等创意产业中整合，尽管目标仍不清楚。但是，有警告说有太多依赖AI的风险，尤其是关于经济学和潜在有害依赖性的风险。AI在日本的发展在技术进步和文化保护之间创造了动态，在转型过程中，社会需要在创新与维护传统价值观之间保持平衡。关键字：人工智能，技术，日本文化
人工智能系统中的宣言laurea杂志 /人工智能系统的硕士学位-A.A。 2024-25
145865优化技术INF/01 6选择1 2 TBD 146079正式验证Ing-Inf/05 6选择1 2 *** Sebastiani Roberto 145774自动控制Ingf/04 6选择1 2 ZACCARIAN Tizzoni Michele 146170应用自然语言处理Inf/05 6选择1 2 Staiano Jacopo 146321知识发现和模式提取INF/01 6选择1 2 Casati Fabio 146322 Systems Inf/01 Inf/01 Inf/01 6选择1-2 Housers 1-2 2 Housers 14614 Knowledgge图2 Juchia faust faus faus faus/01人类行为SPS/07 6选择2 1 Bison Ivano 146308流程挖掘和管理Ing-Ing-Ing-Inf/05 6 Choice 2 1由FrancesComarino Chiara 145972用于数据科学INGINF/05 6 2 1 FIORE SANDRO SANDRO SANDRO 145801 NEUROMAGING for DATAIC SCICON SCICAN SCICAN SCICAN MIM M-PSI/02 6 6 6 2 1 BALD
<在化粪池患者管理中分为人工智能
1。Brown JM，Campbell JP，Beers A等。使用深卷积神经网络在早产性视网膜病变中对疾病的自动诊断。 Jama Ophthalmol。 2018; 136：803–810。 doi：10.1001/jamaophthalmol.2018.1934。 2。 Gulshan V，Peng L，Coramm等。 在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。 JAMA。 2016; 316：2402–2410。 doi：10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS，Swan R，Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3：444–450。 doi：10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P，Irvin J，Zhu K等。 chexnet：放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD，Golan D，Hanna SA，Ramachandran M.人工智能，机器学习和医疗保健的发展：光明的未来还是令人担忧的原因？ 骨JT res。 2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。使用深卷积神经网络在早产性视网膜病变中对疾病的自动诊断。Jama Ophthalmol。2018; 136：803–810。 doi：10.1001/jamaophthalmol.2018.1934。 2。 Gulshan V，Peng L，Coramm等。 在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。 JAMA。 2016; 316：2402–2410。 doi：10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS，Swan R，Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 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人工智能（AI）助力癌症治疗公平化
人工智能方法越来越多地用于肿瘤基因组表征。该应用可以从肿瘤病理图像中识别特定的基因突变。人工智能被用于加速药物研发，预测针对癌症生长中重要特定分子的新药。
iv学期CS3491-人工智能和机器
o上述问题的贝叶斯网络如下。网络结构表明，盗窃和地震是警报的母节，直接影响警报熄灭的可能性，但David和Sophia的调用取决于警报概率。o网络代表我们的假设没有直接感知入室盗窃，也不注意到次要地震，并且在呼叫之前也不会授予。o theconditionAldistributionsForeachNodeAdeAdeAsconditionalProbabilitableOrcpt。o CPT中的每一行必须汇总至1，因为表中的所有条目都代表了该变量的详尽集库。o在CPT中，带有K布尔父母的布尔变量包含2 K概率。因此，如果有两个父母，则CPT将包含4个概率值
工作场所政策中的人工智能（AI）驱动工具
(c) 在使用人工智能工具进行任何与工作相关的用途之前，无论其位置如何，只要该用途不在列表中，未获得其部门和工作分类的特别批准，或未获得人工智能用户希望使用人工智能工具执行的任务的批准，人工智能用户必须获得 [主管/经理/人力资源指定人员] 的明确书面同意。提出请求的人工智能用户应准备好讨论使用相关人工智能工具完成工作相关任务的目的、范围和业务理由。