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使用人工智能来推进可持续供应链：通过书目分析探索的回顾性和未来途径
摘要与匆忙发展的经济保持一致意味着永久进行不懈的转型。在供应链领域中，只能通过探索新的视野和创新解决方案来保证这种进步，以应对全球市场的限制。新兴技术，尤其是人工智能，为增强供应链流程提供了承诺的途径，可持续性上升为关键考虑。尽管最近对AI驱动的应用进行了表面表面，但很少关注的注意力致力于探索其在Sup-Ply链操作中的全部潜力，尤其是与可持续发展目标结合使用。认识到实施AI为可持续供应链实施的未开发的机会，本研究对从科学数据库中提出的236份研究论文进行了书目分析。该分析利用R语言书籍来检查所提取的论文，剖析关键概念和主题之间的模式，趋势和关系，以及著名的主题，有影响力的作者以及该领域的领先期刊和领先的期刊和国家。这些发现揭示了与SCM，AI和可持续性有关的研究的大幅增长，因为英国领导了这一研究领域，其中132篇文章，其次是印度，中国和美国。最终，新加坡国立大学在纸质隶属关系方面是第一位，其次是德拉萨尔大学和伦敦大都会大学。这些结果仅证明，在AI驱动的供应链方程中，尤其是在当前的社会政治和经济环境中，可持续性变得越来越重要，这构成了进一步的学术研究的坚实基础，并在该领域的管理和商业相关政策中进行了更多的知识。
dyphAI 利用人工智能进行动态药效团建模
1 产品与工艺设计组 (GDPP)，哥伦比亚波哥大安第斯大学化学与食品工程系，2 哥伦比亚波哥大安第斯大学化学系计算生物有机化学 (COBO)，3 哥伦比亚卡利 ICESI 大学生物科学、生物过程与生物技术系工程、设计与应用科学学院 Natura 集团，4 哥伦比亚波哥大安第斯大学生物科学系微生物研究中心 (CIMIC)，5 哥伦比亚卡利 ICESI 大学制药与化学科学系工程、设计与应用科学学院 Natura 集团，6 哥伦比亚伊瓦格大学自然科学与数学学院生物有机化学与分子系统研究组 (QBOSMO)
使用人工智能来个性化最近出院的患者的关怀联系消息：混合方法可行性研究
此预印本版的版权持有人于2025年2月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.12.12.25322159 doi：medrxiv preprint
在医学中使用人工智能的责任
尽管人工智能（AI）具有改善医疗实践的巨大潜力，但肯定会出现错误，有时会导致伤害。谁将承担责任？与AI相关伤害的责任问题不仅引起了潜在责任当事方的直接关注，而且还引起了有关如何开发和采用AI的更广泛的系统性问题。责任景观很复杂，涉及医疗保健提供者和机构以及AI系统的开发商。在本章中，我们考虑了这三个主要责任基因座。一开始，我们注意到一些塑造我们分析的问题。首先，AI的侵权责任领域仍在发展。在撰写本文时，在法院案件中仍未直接解决医疗保健ai liabil的问题，这主要是因为该技术本身是如此新并且仍在实施。因此，我们考虑侵权法的一般原则以及它们最有可能适用的原则。第二，在人工智能侵权背景下，因果关系通常会具有挑战性。在医学背景下，证明受伤的原因常常很难，因为结果通常是概率的，而不是确定性的。添加通常非直觉且有时难以理解的AI模型可能会使因果关系更具挑战性。第三，我们专注于美国的观点。 我们讨论的原则在某种程度上是可以推广的，但最终，有足够的复杂性可以准确地捕获国际差异，这在可用的空间中是不可行的。 系统将使用哪些数据集？第三，我们专注于美国的观点。我们讨论的原则在某种程度上是可以推广的，但最终，有足够的复杂性可以准确地捕获国际差异，这在可用的空间中是不可行的。系统将使用哪些数据集？我们在结论中确实指出了欧洲地平线上一些潜在的实质性变化。第四，从系统的角度来看，个人的医疗保健专业责任虽然复杂，但仅代表了一个较大的拼图，系统设计师必须尝试将其组合在一起以实现全面且最佳设计的责任系统。许多玩家在医疗AI领域进行互动，包括可能承担可能塑造它的责任和监管者的演员。首先，AI开发人员将在基础AI上做出许多关键选择，至少在责任系统中部分指导 - 它会被锁定还是自适应？选择体系结构会使“推翻”系统变得容易或难以使该系统变得容易或难以“否决”？第二，美国食品和药物管理局（FDA）将（有时）确定
信用人寿保险 - 亚利桑那州保险部
COPY of the foregoing electronically delivered this ______ day of February, 2025, to: Barbara D. Richardson, Director Tom Zuppan, Hearing Officer Alena Caravetta, Regulatory Legal Affairs Officer Arizona Department of Insurance and Financial Institutions 100 North 15th Avenue, Suite 261 Phoenix, Arizona 85007 AMI Risk Consultants, Inc. gailf@amirisk.com arvin.delrosario@amirisk.com佛罗里达州NAIC＃60275 LESLIE SOLER LESLIE.SOLER.SOLER.SOLER.SOLER@ASSURANT@ASSURANT.COM美国健康和生活Ins。Co. NAIC＃60518 GREGG LEHMAN GREGG.H.LEHMAN@OMF.com Linda Frazier linda.j.frazier@omf.com faye johnson johnsonf@omf.com Co. NAIC＃60739 Robert Zahirniak Robert.zahirniak@americannational.com nate ackerknecht nathan.ackerknecht@americannational.comCo. NAIC＃60518 GREGG LEHMAN GREGG.H.LEHMAN@OMF.com Linda Frazier linda.j.frazier@omf.com faye johnson johnsonf@omf.comCo. NAIC＃60739 Robert Zahirniak Robert.zahirniak@americannational.com nate ackerknecht nathan.ackerknecht@americannational.comCo. NAIC＃60739 Robert Zahirniak Robert.zahirniak@americannational.com nate ackerknecht nathan.ackerknecht@americannational.com
在电子商务客户中使用人工智能...
dorota balcerzyk 1摘要：目的：本文的目的是解决使用人工智能工具与电子商务中的客户交流的问题。研究的第一部分分析了人工智能的理论方法。第二部分描述了研究方法，介绍了自己的研究结果和分析。设计/方法论/方法：文章的目的是通过对文献的论证综述实现的，为进一步研究的方法论假设提供了基础。主要的研究方法是诊断调查。使用定性和定量方法的结合使人们可以在研究的问题上找到受访者的意见。这使得得出结论和建议成为可能。发现：鉴于人工智能在社会生活的各个领域中毫无疑问地存在，试图解决有关聊天机器人人工智能工具在电子商务领域的客户交流中应用的研究问题。对有关该主题的广泛文献的分析和调查研究结果表明，与人工智能及其实际应用有关的争议存在许多争议。实际含义：研究的结论应作为改善聊天机器人等通信工具设计的指南。他们还为开发负责公司交流的管理人员的能力的发展提供了指导，特别关注现代工具和技术。独创性/价值：本文的独创性在于掌握迄今为止文献中尚未广泛涵盖的主题。进行的分析使人们有可能在人工智能及其应用的感知中确定当代趋势。注意到，消费者对元相关产品和服务（包括电子商务）的兴趣日益增长，并注意到它们在虚拟空间中的活动不断增长。提出的论文是，尽管电子商务中与聊天机器人的沟通并非没有缺陷，但它支持做出购买决策并提高客户互动的有效性的过程。关键字：人工智能，交流，电子商务，虚拟现实jel分类：M12，M54，J53。纸质类型：研究文章。
在反鉴定中使用人工智能
数字媒体和社交网络网站的扩散使有问题信息的迅速传播（Vosoughi等，2018），传统的媒体监管和审查方法似乎不足以应对这一挑战（Alemanno，2018； Marsden等，2020）。政府，学术界和民间社会的发现是寻找解决这个问题的方法的想法，而人工智能（AI）越来越被视为这场战斗中的一种吸引人的工具。AI确实有可能自动化错误或误导信息的识别，然后可以在其广泛传播之前将其标记或删除（Bontridder and Poullet，2021）。等组织（例如欧盟1和联合国2号）启动了支持AI驱动的事实检查工具的计划，而Meta 3和Google 4等私人公司已经投资了AI，以帮助从其平台中识别和删除虚假内容。
使用人体内部脑电图从自然语音中解码语义
Camille R. C. Pescatore 1* , Haoyu Zhang 1* , Alex E. Hadjinicolaou 1 , Angelique C. Paulk 1,2 , John D. Rolston 3 , R. Mark Richardson 4 , Ziv M. Williams 4,5,6 , Jing Cai 4† & Sydney S. Cash 1,2,5† 1 Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA.2马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州综合医院神经科学中心和神经记录中心。3，杨百翰和妇女医院神经外科部，马萨诸塞州波士顿哈佛医学院。4马萨诸塞州波士顿哈佛医学院马萨诸塞州综合医院神经外科部。5哈佛大学卫生科学与技术部，马萨诸塞州波士顿。6哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿神经科学计划。 *这些作者也同样贡献。 †这些作者也同样贡献。 应向谁致辞，电子邮件：jcai5@mgh.harvard.edu6哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿神经科学计划。*这些作者也同样贡献。†这些作者也同样贡献。应向谁致辞，电子邮件：jcai5@mgh.harvard.edu
使用人工智能的指南
•不透明的设置：与具有受版权保护的材料相关的风险相关，通常不透明哪种未透视材料可以用于训练AI模型，包括用户志愿者使用工具的任何信息。•有限的监督：行业和政府对AI的监督正在开发，需要像技术一样快速发展。•使用条款和条件：用于开发AI模型的培训数据是AI公司知识产权的主要部分。对于条款和条件声明而言，使用工具之前需要同意的条款和条件声明并不少见，以授予公司许可以将用户添加的任何信息添加到其培训数据中。此外，数字内容的出版商（例如学术期刊）也可以在出版协议中具有类似的陈述。这引入了隐私和/或知识产权风险。•环境影响：由于训练和部署这些系统所需的高能量消耗，使用AI技术，尤其是大规模生成的AI模型，可能具有显着的环境影响。用户应注意与AI使用相关的碳足迹，并确定在可能的情况下最大程度地减少环境危害的工具或实践。