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利用人工智能定制药物治疗
个性化医疗代表着一种范式转变，从传统的“一刀切”方法转变为考虑个人遗传、环境和生活方式因素的更具针对性的医疗模式。本文探讨了人工智能 (AI) 与个性化药物治疗的整合，重点介绍了 AI 技术如何增强治疗计划的定制化。AI 能够分析大型复杂数据集（包括基因图谱、临床病史和生活方式信息），从而实现更精确的药物选择、剂量优化和结果预测。本文探讨了 AI 对个性化医疗的关键贡献领域，包括基因数据分析、多组学整合、预测模型和实时治疗调整。它还讨论了 AI 在提高治疗效果、减少反复试验方法和提高患者满意度方面的优势。然而，AI 的整合带来了一些挑战，例如数据隐私问题、系统兼容性需求以及解决道德问题。展望未来，本文概述了人工智能驱动的个性化医疗的未来趋势，包括人工智能技术的进步、个性化护理的扩展以涵盖更广泛的数据源，以及跨学科合作对推进研究的重要性。人工智能在个性化医疗中的前景在于它有可能通过提供更有效、个性化的治疗来彻底改变药物治疗，从而提高整体患者护理和治疗效果。
使用人工智能在恐怖游戏中创造紧张的体验 - Rivindu Wickramarachchi.docx
电子游戏行业日新月异，新技术不断涌现，以提升玩家体验。由于近年来技术发展迅速，在游戏中使用人工智能 (AI) 可视为许多游戏公司关注的主要领域之一。尽管与学术研究领域相比，商业电子游戏行业很少应用和使用深度学习等现代人工智能技术，但我们可以看到许多游戏开发者使用人工智能方法来克服游戏中持续存在的动态难度调整 (DDA) 和敌人寻路问题。本文重点研究如何在恐怖游戏中使用人工智能来提升玩家的紧张感，研究恐怖类型中如何创造紧张感和恐惧感、如何在游戏中跟踪和识别玩家情绪，最后提出一个假设的解决方案，该解决方案可用于跟踪玩家情绪，以便在人工智能的帮助下在恐怖游戏中创造紧张感，同时结合玩家的生理反应。本文的研究结果为解决方案系统的可行性以及生理反应在商业视频游戏中的潜在用途以及为实施和测试本文提出的解决方案系统而要做的未来工作提供了参考。
公民对公共服务采用人工智能有何看法？从社会契约视角探索公民态度
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而，与人工智能相关的风险很大，公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中，我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现公民普遍持积极态度，并确定了三个促成这一结果的因素：a) 对政府的高度信任；b) 人类参与所带来的保证；c) 对流程、用于人工智能模型的数据以及模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现，并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献，并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
通用人工智能方法：分析
本文分析了实现 AGI 的不同方法，包括人脑模拟、AIXI 和集成认知架构。首先，本文定义了 AGI，并说明了其要求。对于提到的每种提议方法，都总结了相关方法，并详细介绍了其关键流程，展示了其运作方式。然后，分析了列出的每种方法，并考虑了各种因素，例如技术要求、计算能力和对要求的充分性。结论是，虽然有多种方法可以实现 AGI，例如人脑模拟和集成认知架构，但实现 AGI 最有希望的方法是集成认知架构。这是因为发现人脑模拟需要扫描技术，而这些技术很可能要到 2030 年代才能实现，因此不太可能在那之前创建出来。此外，集成认知架构降低了计算要求，并具有适合通用智能的功能，使其成为实现 AGI 的最有可能的方法。
儿童使用人工智能的利弊以及如何设置安全界限.docx
随着人工智能在我们的生活中发挥越来越大的作用，让孩子与科技建立健康的关系非常重要。这意味着不仅要了解如何安全负责地使用人工智能，还要知道如何以批判性和创造性的思维方式对待技术。鼓励孩子培养批判性思维技能在数字时代至关重要，因为它可以让他们评估他们在网上遇到的信息的准确性和有效性。这包括能够识别虚假新闻或错误信息，并了解人工智能算法中可能存在的潜在偏见。与技术建立健康的关系还意味着在其使用方面设定健康的界限。父母可以帮助孩子在屏幕时间和其他活动之间建立健康的平衡，例如户外游戏、与朋友和家人交往以及从事创造性活动。
应用人工智能挑战_社交媒体风格指南
不要错过赢得奖项和协助机构采用#AI及相关技术（如#NLP #ML）以更好地服务美国人民的机会！快点！@GSA_TTS 的#AppliedAIChallenge 还剩一周，详情请见：（插入 challenge.gov 链接）
使用人工神经网络对视觉障碍进行建模
我们提出了一种方法来弥合人类视觉计算模型与视觉障碍 (VI) 临床实践之间的差距。简而言之，我们建议将神经科学和机器学习的进步结合起来，研究 VI 对关键功能能力的影响并改进治疗策略。我们回顾了相关文献，目的是促进充分利用人工神经网络 (ANN) 模型来满足视障人士和视觉康复领域操作人员的需求。我们首先总结了现有的视觉问题类型、关键的功能性视觉相关任务以及当前用于评估两者的方法。其次，我们探索最适合模拟视觉问题的 ANN，并在行为（包括性能和注意力测量）和神经层面预测它们对功能性视觉相关任务的影响。我们提供指导方针，为未来针对受 VI 影响的个体开发和部署 ANN 的临床应用研究提供指导。