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World File Search System用例
阿尔茨海默氏病和癫痫用例
脑电图（EEG）被广泛用作一种非侵入性技术，用于诊断几种脑部疾病，包括阿尔茨海默氏病和癫痫病。直到最近，人类专家已经通过脑电图读数发现了疾病，这不仅可能是特定的，而且很难找到，而且还会遭受人为错误。尽管最近出现了用于解释脑电图的机器学习方法，但大多数方法无法捕获人脑不同区域中信号之间的基本任意非欧几里得关系。在这种情况下，图形神经网络（GNN）因其在不同类型的图形结构数据中有效分析复杂关系的能力而引起了人们的关注。这包括脑电图，一个用例相对尚未探索。在本文中，我们旨在通过提出一项研究的研究来弥合这一差距，该研究应用于基于脑电图的阿尔茨海默氏病的检测以及对两种不同类型的癫痫发作的歧视。为此，我们通过证明单个GNN体系结构在两种用例中都可以实现最新性能来证明GNN的价值。通过设计空间探索和解释性分析，我们开发了一种基于图形的变压器，该变压器在阿尔茨海默氏病的三元分类变体和癫痫用例的三元分类变体中，可实现超过89％和96％的交叉验证准确性，与专家学家绘制的直觉相匹配。我们还讨论了GNN对脑电图的实时操作的计算效率，概括性和潜力，将其定位为分类各种神经病理学的宝贵工具，并为研究和临床实践开辟了新的前景。
教育生成AI的用例
与国家教学研究所（NIOT）和教育部（DFE）合作，我们一直在探索教育领域中生成AI的潜在应用，这是“改变教师日常工作”的更广泛努力的一部分1-减少工作量并通过自动执行例行任务来改善教育量。作为这项探索性工作的一部分，我们建立了概念证明（POC）工具，以探索用于这些目的的大语言模型（LLM）的潜力。该工具旨在支持教师评估针对国家课程的工作，并向学生提供形成性的反馈和活动。这先前已被确定为教师的时间密集型过程，并且在这个领域的一致性提高将改善学生的教育成果。POC的范围仅限于仅评估4年扫盲工作，但是，它的设计意味着它可以轻松用作更广泛的工具的基础，并扩展到其他受试者或年度组。
二氧化碳电池可以覆盖大量的用例，因为其持续时间很长，响应时间很快，为客户提供了收入堆叠
•20MW / 200MWH•与威斯康星州的Alliant Energy合作•2027年投入运营•由美国DOE选择50％的成本共享•安装在WI的WI的退休煤炭设施上•美国供应链的ITC和成本降低< / div> < / div>
混合（QKD 和 PQC）安全场景和用例
基于物理属性的程序也可以被视为物理安全原语。这些原语基于基本的物理程序，这些程序反过来也可以用数学来描述，类似于传统的加密原语。与后者的主要区别在于，除了一些（可能非常复杂的）纯计算成分外，某些物理模型的特定数学描述在其定义中起着重要作用。虽然在数学安全原语的情况下，必须保证抽象的数学计算和通信由真实的计算机忠实地表示，但在物理安全子系统的情况下，物理模型的实现有效性也需要得到证明。典型的基本物理过程（“物理原语”）是纯量子密钥分发（通过真实的经典后处理通道）或物理层加密（通过有线 tqp 通道）
法医科学中的人工智能 (AI) 用例探索器
2. 现状描述 记录通信通常需要手动记录或将电话、电子邮件和会议的详细信息转录到案件管理系统中。这个过程很耗时，容易出错，而且会分散对分析工作的注意力，可能导致记录不完整，并影响法医过程的透明度和可辩护性。 3. 人工智能机遇 如果人工智能能够实现以下功能，它就具有变革潜力： • 自动化数据解释，快速将化学特征与数据库匹配。 • 创建无接触分析系统。 • 提高检测准确性，即使对于混合物质或新物质也是如此。 • 识别表明污染或新型药物的模式或异常。 • 提供实时分析反馈以指导进一步测试。 • 自动化质量控制，无需人工检查即可确保数据完整性。 • 生成详细报告以简化文档。 • 与实验室系统集成，优化工作流程
人工智能与零售投资：用例和实验研究
考虑到这一点，我们实验的结果提出了几个关键含义。我们的数据弥补了研究中的一个重要空白，因为现有的大部分工作都比较了对人工智能工具或人类提供者提供的金融建议的信任差异。我们的实验超越了所述的信任，关注对来自各种来源的投资建议的反应行为（尽管是在模拟环境中）。此外，增加“混合”条件使我们能够初步了解投资者如何响应来自未来潜在投资建议状态的建议——“混合”来源。最后，我们的数据表明，加拿大人信任人工智能系统生成的投资建议，因为我们没有观察到人类和人工智能条件在遵守方面有任何实质性差异。这强调了持续确保提供投资建议和推荐的人工智能系统基于公正、高质量的数据，并最终增强散户投资者体验的必要性。
识别埃塞俄比亚有前景的人工智能用例
- 我们主要关注政府作为 AI 实施者和推动者的角色，以实现影响解决方案。该项目还旨在捕捉私营部门主导的举措以及公共、私营部门和第三部门之间的其他合作举措。- 我们旨在对可以利用 AI 在埃塞俄比亚产生影响的一系列用例进行分析。我们将确定跨行业的最多六个用例，这些用例在短期和长期内都具有最有希望的机会。我们旨在调查不同成熟阶段的机会，包括已经部署解决方案的用例，以及更多新兴机会领域。选择标准有待确定，但可能包括行业数据的可用性和质量、数据收集和分析硬件和软件的可用性和可负担性、技能以及融资和商业模式的可及性。
非洲人工智能：用例产生影响
南非是一个中上收入国家，人口 5980 万，GDP 为 4053 亿美元。1 它被认为是非洲大陆的区域超级大国，基于其工业化、多元化经济、国际贸易和人力资本。然而，在 COVID-19 大流行之后，南非经济面临着多重挑战，失业率上升，尤其是年轻人失业率上升，GDP 增长停滞，零售通胀率居高不下。尽管面临这些挑战，南非仍已成为一个蓬勃发展的技术和创新中心，这得益于初创企业、大型科技公司、强大的学术和研究机构、投资者、孵化器和加速器的存在。2 2023 年，南非的初创企业筹集了 5.48 亿美元，在非洲占比最高。3 该国拥有约 80 个活跃的科技中心，仅次于尼日利亚，以及两个专门的人工智能中心。4,5
2024 AI用例清单指南
1个酒吧。 L.编号 117-263，Div。 g，标题LXXII，字幕B，§§7224（a），7224（d）（1）（b）和7225（编码为40 U.S.C. 11301注），https：//www.congress.gov/117/plaws/publ263/plaw-117publ263.pdf。 2行政命令14110，安全，安全和可信赖的人工智能的发展和使用，https://www.govinfo.gov/content/pkg/pkg/fr-2023-11-01/pdf/2023-24283.pdf。 3 OMB备忘录M-24-10，用于代理使用人工智能的治理，创新和风险管理，https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2024/2024/03/mm-24-10-10-10--10------------------10--------- advancing-governance，创新， - 危险管理 - 机构使用人工 - 智能。pdf。 4在44 U.S.C.中定义了“代理”一词。 §3502（1）;参见《美国AI法》第7223（1）条。 5行政命令13960，促进联邦政府中可信赖的人工智能使用，https://www.govinfo.gov/content/pkg/pkg/fr-2020-12-08/pdf/20202020-27065.pdf。 6 pub。 L.编号 115-232，§238（g），https://www.govinfo.gov/content/pkg/plaw-115publ232/pdf/plaw/plaw 115publ232.pdf。1个酒吧。L.编号117-263，Div。 g，标题LXXII，字幕B，§§7224（a），7224（d）（1）（b）和7225（编码为40 U.S.C. 11301注），https：//www.congress.gov/117/plaws/publ263/plaw-117publ263.pdf。 2行政命令14110，安全，安全和可信赖的人工智能的发展和使用，https://www.govinfo.gov/content/pkg/pkg/fr-2023-11-01/pdf/2023-24283.pdf。 3 OMB备忘录M-24-10，用于代理使用人工智能的治理，创新和风险管理，https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2024/2024/03/mm-24-10-10-10--10------------------10--------- advancing-governance，创新， - 危险管理 - 机构使用人工 - 智能。pdf。 4在44 U.S.C.中定义了“代理”一词。 §3502（1）;参见《美国AI法》第7223（1）条。 5行政命令13960，促进联邦政府中可信赖的人工智能使用，https://www.govinfo.gov/content/pkg/pkg/fr-2020-12-08/pdf/20202020-27065.pdf。 6 pub。 L.编号 115-232，§238（g），https://www.govinfo.gov/content/pkg/plaw-115publ232/pdf/plaw/plaw 115publ232.pdf。117-263，Div。g，标题LXXII，字幕B，§§7224（a），7224（d）（1）（b）和7225（编码为40 U.S.C.11301注），https：//www.congress.gov/117/plaws/publ263/plaw-117publ263.pdf。2行政命令14110，安全，安全和可信赖的人工智能的发展和使用，https://www.govinfo.gov/content/pkg/pkg/fr-2023-11-01/pdf/2023-24283.pdf。3 OMB备忘录M-24-10，用于代理使用人工智能的治理，创新和风险管理，https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2024/2024/03/mm-24-10-10-10--10------------------10--------- advancing-governance，创新， - 危险管理 - 机构使用人工 - 智能。pdf。4在44 U.S.C.中定义了“代理”一词。§3502（1）;参见《美国AI法》第7223（1）条。5行政命令13960，促进联邦政府中可信赖的人工智能使用，https://www.govinfo.gov/content/pkg/pkg/fr-2020-12-08/pdf/20202020-27065.pdf。6 pub。L.编号115-232，§238（g），https://www.govinfo.gov/content/pkg/plaw-115publ232/pdf/plaw/plaw 115publ232.pdf。
生成式 AI 在教育中的用例
2023 年 10 月，60 多名参与者齐聚一堂，举办了教育领域首届黑客马拉松，以探索 GenAI。此次活动提供了大量关于教师、学校领导和管理人员对在教育中使用 GenAI 的需求和观点的见解。它还使来自教育、政府和私营部门的数据科学家和工程师能够合作解决一些最困难的相关挑战。这些活动的影响是显而易见的，参与者在一些用例上取得了重大进展，这意味着他们能够使用 GenAI 工具帮助用户完成任务，例如为学校网站起草内容或创建课程材料。他们还获得了重要的经验教训，适用于未来使用 GenAI 开发工具。