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让人工智能远离自我炒作：了解机器学习的益处和挑战
本文比较了不同的船舶性能建模方法，目的是找到最适合运营优化的建模技术。特别强调了机器学习等数据驱动方法的潜力和挑战。与中午报告相比，使用基于传感器数据的数据驱动方法的附加值是量化的。除了行业标准方法之外，还提出了一种基于物理信息机器学习的新方法，称为“船舶内核”。船舶内核在短期准确性方面优于此处考虑的其他方法。这使它们成为需要对广泛条件进行预测的运营优化（例如路线和速度优化）的理想构建块。与其他方法相比，船舶内核具有出色的长期准确性，使其成为性能监控用例（例如与船体和螺旋桨性能相关的维护计划）的宝贵工具。本文最后对机器学习操作化面临的挑战进行了总体评论和警告。
观看生成的AI炒作气泡气气
著名的短语“没人因购买IBM而被解雇”是一个很好的（即使是部分的历史类似物）与当前的喂食狂热购买AI：IBM虽然很昂贵，但昂贵，是自动化工作场所的公认领导者，表现到这些公司的优势。IBM著名地重新设计了安装系统的环境，以确保办公基础架构和工作流程被最佳地重新配置以模拟其计算机，而不是相反。同样，AI公司一再声称我们处于采用的新时代，而且还必须主动适应其新技术。具有讽刺意味的是，在过去的AI浪潮中，IBM本身已经过分宣传和交付不足：有些人将其“ Watson AI”产品描述为他们出售的医疗保健环境的“不匹配”，而其他人则将其描述为“危险”。 13又一次，尽管存在许多问题和缺点，但AI还是不可避免的“进步”：从内置偏见到不准确的结果到隐私和知识产权侵犯，再到繁重的能源使用。
小胶质细胞介导的突触修剪作为神经发育障碍的关键缺陷：炒作还是希望？ Mordelt，A。; Witte，L.D。 DE 2023，文章 /信函< / div>
摘要在该领域达成共识，即小胶质细胞在神经发育过程中起着杰出作用，例如突触修剪和神经元网络成熟。因此，出现了当前将小胶质细胞缺陷与神经发育障碍（NDDS）相关的动量。这个概念受啮齿动物的研究和临床数据的挑战。有趣的是，小胶质细胞的数量减少或小胶质细胞功能不一定会导致明显的NDD表型，而神经精神病症状似乎主要在成年期发展。因此，仍然开放讨论小胶质细胞是否确实是健康神经发育必不可少的。在这里，我们批判性地讨论了小胶质细胞在突触修剪中的作用，并突出区域和年龄依赖性。我们提出了在NDD的背景下的小胶质细胞介导的突触修剪的更新模型，并讨论了针对这些疾病治疗这些疾病的小胶质细胞的潜力。
早期非小细胞肺癌的靶向治疗：炒作还是希望？
摘要：非小细胞肺癌 (NSCLC) 约占肺癌的 85%，全球发病率逐年增加。几种新的更有效的分子药物在临床实践中的引入，使局部晚期和转移性 NSCLC 的生存率和生活质量不断提高。特别是致癌驱动因素确实改变了 NSCLC 的治疗算法。近 25% 的患者在早期被诊断出患有 NSCLC，此时 NSCLC 仍可进行根治性手术。尽管如此，完全切除的早期患者的五年生存率仍然令人失望。辅助化疗显示出适度的生存益处，具体取决于分期，但超过一半的患者会复发。鉴于这种改进需求，过去几年来，人们在早期 NSCLC 中评估了不同的靶向疗法，但对未经选择的患者没有生存益处。然而，在转移性环境中确定这些药物的可靠预测生物标记、分子导向研究的设计以及新型强效且毒性较小的药物的出现为早期 NSCLC 治疗开辟了新时代。在这篇综述中，我们将讨论早期 NSCLC 靶向治疗方案的当前前景。
使用全球炒作的全球流域建模（...
摘要。流域水文学的最新进步（例如了解集水区相似性，访问新数据源以及对参数约束的重新发现方法）使得在大型域上为Ungaig的盆地应用集水模型成为可能。在这里，我们提出了一项尖端的案例研究，该案例研究第一次使用集水区模型技术，并在全球范围内对河流进行评估。建模过程具有挑战性，但可行，甚至第一个模型版本都比传统的河流流动模型显示出更好的性能。我们使用了炒作模型的开源代码，并将其应用于> 130 000个集水区（平均分辨率为1000 km 2），并划定了覆盖地球的陆地（Expept Antarctica）。使用20个关于生理变量的开放数据库对流域进行了表征，以根据与大气的交流来解释全球淡水资源的空间和时间变异性（例如土地所有隔间中的预言和蒸散量）及其相关预算（例如，土壤，河流，湖泊，冰川和浮游物），包括水分，住宿时间以及各个隔间之间的途径。使用逐步方法的参数组估算了全局pa-rameter值，该参数群体调节了代表性测量的捕获物中的特定过程和集水特征。每天和每月的时间序列（> 10年），用于全球5338次河流流量，用于模型评估（一半进行校准，一半用于独立阀门），导致每月的中位数为0.4。但是，
生成人工智能：从炒作到业务影响 - 塞浦路斯
多年来，CIM-Cyprus商学院为10,000多名学生提供了获得著名资格并实现其愿望的机会。我们的许多学生都是从中学毕业后出于某种原因而错过了学习机会的人，但他们总是希望追求学习，获得进一步的知识和资格并提高职业。尽管CIM为各个年龄段和各行各业的学生提供服务，但我们仍然专门提供晚间课程 - 以满足在职人员的需求。我们仍然强调将理论和实践结合起来，并继续致力于以最实惠的费用提供最佳，最容易获得的教育。
订阅炒作：零售业中的AI
虽然订阅服务的概念并不是什么新鲜事物，但近年来采用了。将订阅福利的整合到日常购物习惯中，这表明消费者与零售商互动的方式发生了根本性的变化 - 超越一次性购买，而不是持续的价值驱动的关系。随着越来越多的消费者选择多种订阅服务，零售商必须重新考虑其在更广泛的“订阅经济”中的作用。现在，订阅几乎是每个零售类别的固定装置，消费者越来越多地寻找一种合并的购物体验，以奖励忠诚度，并有形，持续的福利。
超越炒作：对生成AI研究，教学实践和工具的当前趋势的全面回顾
生成的AI（Genai）正在迅速发展，计算教育中的文献几乎正在扩大。对Genai工具的初始赞助是在恐慌和乌托邦式的乐观主义之间混合的。许多人迅速指出了Genai的机会和挑战。研究人员报告说，这些新工具能够解决大多数入门编程任务，并在整个课程中造成干扰。这些工具可以编写和解释代码，增强错误消息，为讲师创建资源，甚至为像传统助教这样的学生提供反馈和帮助。2024年，新的研究开始对计算教室中Genai使用的影响产生。这些新数据涉及使用Genai来大规模支持课堂教学，并教学生如何与Genai进行编码。为了支持前者，新的工具正在出现，可以向学生提供个性化的反馈，以完成他们的编程任务，或同时教授编程和提示技能。随着文献的扩展如此迅速，本报告
营销中的AI代理：导航炒作，风险和机会
•企业采用率正在增长，但谨慎。不到1％的企业评估/追求代理AI•大多数组织仍然专注于基本的Genai教育•供应商营销与现实之间的差距•超过80％的企业在某种程度上接受了AI作为核心技术（Vention Teams）。•29％的企业领导团队对企业范围内的AI采用具有近期愿景（1 - 3年），而46％的企业领导团队则预计长期采用（3岁以上）7。
