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通过智能教室有改善教育质量吗？
本报告的方法涉及一种多方面的方法，以收集有关智能课堂设施有效性的全面数据。最初，问卷分布在智能城市当局中，以收集有关各种指标的国家级别数据，包括学校的数量，学生入学人数以及与建立智能课堂相关的成本。在城市级别的分析中，本研究的重点关注Ajmer，NDMC和Tumakuru，与包括学生，教师和校长在内的各种利益相关者进行了现场访问和调查。这些调查旨在捕获对智能课堂技术的使用，舒适和影响的定性和定量见解。然后分析收集的数据，以识别模式，评估总体效力，并了解所涉及的教育机构所面临的挑战和收益。我们使用各种类型的探索性数据分析技术和有序的逻辑回归模型的概念。
人工智能 (AI) 在企业中的潜在应用
摘要：人工智能 (AI) 是计算机科学的一部分，旨在创建和开发智能机器。要使人工智能发挥作用并发挥作用，就需要开发算法和模型，使计算机能够从数据中学习、识别模式并做出预测。研究表明，人工智能可以提高私营企业的产出、决策能力和效率。人工智能可以快速准确地分析大量数据，并识别模式和趋势 (Marr, 2018)。这使得人工智能非常适合需要数据处理和分析的职业，例如数据输入、分析和客户服务 (Sharma, 2019)。人工智能还可用于自动化流程和任务 (Sharma, 2019)。研究表明人工智能将影响就业 (WEF, 2018)。这可能涉及为个人提供培训，以提高他们的技能和知识，为他们从事涉及人工智能技术的职业做好准备，以及制定法规和流程，以确保以公平、透明和负责任的方式使用人工智能 (WEF, 2018)。评估人工智能的局限性并确保预测数据准确可靠（Marr，2018）。考虑人工智能系统中存在偏见的可能性并采取预防措施也至关重要（WEF，2018）。此外，人工智能带来了许多好处，但也带来了问题，包括失业的可能性、人工智能算法中存在偏见的可能性、隐私、安全和道德问题（WEF，2018）。通过确定企业如何利用人工智能，在企业运营中实施人工智能的影响是什么，它如何影响企业的效率、生产力和整体绩效。这项探索性研究从深入了解人工智能开始，探讨人工智能是如何被利用和实施到企业中的，道德和社会考虑因素，以及企业可能面临的潜在利益和挑战。对使用人工智能的行业领先专家进行十次采访，随后进行焦点小组讨论，产生了信息、意见和关键见解。通过利用 Nvivo 软件，这项定量研究提出了关键主题和内容发现，以帮助在人工智能决策和实施阶段教育企业人员。
推荐引用 推荐引用 R, Huchegowda 和 C, Huchegowda (2021) “基于人工智能的尿路感染尿液试纸分析即时检测装置”，《马尼帕尔药学杂志》：第 7 卷：第 1 期，第 8 篇文章。网址：https://impressions.manipal.edu/mjps/vol7/iss1/8
结论试纸分析是一种 POCT 设备，用于尿液分析，用于诊断各种疾病，尿液中存在的一系列分析物由技术人员进行视觉分析。由于色盲或偏见等视觉问题，这可能会出现人为错误。人工智能 (AI) 可以解决这个问题，其中软件通过分析大量已知结果的训练数据来识别模式并自动确定准确的结果。进一步研究的主要目的是 (1) 扩展和改进模型以提高初步工作的准确性，(2) 通过有效地训练针对更大数据集的定制模型来减少检测错误，(3) 在服务器中部署相同的模型以方便访问，并同时远程服务多个子/客户端设备，以及 (4) 调整此预测过程以提高成本效益。这项研究将使医生和患者能够获得准确、快速、可靠的诊断结果，而不会出现任何人为偏见或错误。
经济洞察：深入观察：人工智能
广义上讲，人工智能是指开发机器来执行模仿人类行为的功能，例如使用网站的聊天机器人提问。而机器学习是人工智能的一个子类别，它使用算法来学习见解和识别模式。机器学习的一个常见例子是音乐服务根据听众之前播放的歌曲向听众推荐新歌。机器学习的一个较窄的子集称为深度学习，它更进一步，使用像人脑一样运作的神经网络来分析数据。这方面的例子包括自动驾驶汽车和面部识别。最后，在深度学习中，有一个称为生成人工智能的组件。人工智能的这个分支可能获得了最多的媒体关注。生成人工智能自主地进行预测并创建新数据，而不是使用结构化、标记的数据来预测结果。ChatGPT 是生成人工智能的一个流行例子。
2024 年 10 月 21 日
专家开发基于人工智能的欺诈检测系统，申请人的拟议努力声明和“未来活动模型或计划”都声称申请人将运用她的“知识和经验来创建可以分析大量财务数据、识别模式和趋势并在早期阶段检测潜在欺诈活动的算法”。该记录包含申请人前雇主的来信，证实她在风险管理领域拥有多年经验。这些信件详细说明了申请人的职责，部分包括：执行管理活动、制定和实施 ERM 方法、确保合规、提出索赔、谈判、对冲市场债务以及管理信用证。然而，虽然这些信件证实了申请人在风险管理领域的公司工作经验丰富，但它们并未证实她之前曾是该领域的企业家、所有者、首席执行官或创始人，也未证实她在 II 声称的主要目标方面有经验
人工智能与学习的未来专家小组报告
本报告介绍了三个层次，它们可以概括人工智能对教育工作者的意义。首先，人工智能可以看作是“计算智能”，这种能力可以作为教育工作者能力和优势的额外资源，应用于教育挑战。其次，人工智能为计算带来了具体的、令人兴奋的新功能，包括感知、识别模式、表示知识、制定和执行计划，以及支持与人的自然互动。这些特定功能可以设计成解决方案，以支持具有不同优势和需求的学习者，例如允许学生使用手写、手势或语音作为输入，以及更传统的键盘和指针输入。第三，人工智能可以用作工具包，使我们能够想象、研究和讨论当今尚不存在的学习未来。专家们认为，人工智能在教育领域最具影响力的用途尚未被发明出来。报告列举了人工智能的重要优势和劣势，以及将人工智能应用于学习的各自机遇和障碍。
工作机会一个由捐助者资助的研究项目...
25-40背景：一个由捐助者资助的研究项目旨在招募一名高技能的生物信息学家来分析测序/元基因组学数据。该人将有助于大规模测序/宏基因组学数据集的分析和解释，以了解微生物群落的多样性，组成和功能。要求：基本资格：1。Ph.D.在生物信息学/计算生物学中2。 在测序数据分析中有经验的经验。 3。 分子生物学，遗传学和微生物学方面的强烈背景。 4。 精通编程语言（例如Python，r）。 5。 具有生物信息学工具和数据库的经验（例如，Blast，GenBank）。 6。 强大的分析和解决问题的技能。 理想的资格：1。 具有高性能计算环境的经验。 2。 熟悉基于云的计算平台（例如AWS，Google Cloud）。 3。 机器学习算法和应用的知识。 4。 具有数据可视化工具的经验（例如R Shiny，Tableau）。 5。 熟悉版本控制系统（例如，git）。 责任：使用各种生物信息学工具和管道（例如Qiime，Mothur，spraphlan）分析元基因组学数据。 2。 识别并量化微生物类群和功能基因。 3。 执行统计分析和数据可视化以识别模式和相关性。 4。 5。 6。 7。Ph.D.在生物信息学/计算生物学中2。在测序数据分析中有经验的经验。3。分子生物学，遗传学和微生物学方面的强烈背景。4。精通编程语言（例如Python，r）。5。具有生物信息学工具和数据库的经验（例如，Blast，GenBank）。6。强大的分析和解决问题的技能。理想的资格：1。具有高性能计算环境的经验。2。熟悉基于云的计算平台（例如AWS，Google Cloud）。3。机器学习算法和应用的知识。4。具有数据可视化工具的经验（例如R Shiny，Tableau）。5。熟悉版本控制系统（例如，git）。责任：使用各种生物信息学工具和管道（例如Qiime，Mothur，spraphlan）分析元基因组学数据。2。识别并量化微生物类群和功能基因。3。执行统计分析和数据可视化以识别模式和相关性。4。5。6。7。将测序/宏基因组学数据与其他OMIC数据集成在一起。在研究问题的背景下解释结果，并将发现与研究团队传达。开发和维护生物信息学工作流和管道的文档。开发一个实时监视仪表板，以进行主动监视和信息共享。8。帮助组织该项目下的车间。
美国的人工智能 (AI)
根据人工智能的功能，它还可以分为不同的类型：• 机器学习（ML）。指计算机程序自学的能力。ML 基于已有数据的学习周期，这使得程序能够识别模式并通过重复或训练随着时间的推移提高其性能。• 自然语言处理。将语言学与机器学习算法相结合，以便机器能够阅读和理解人类语言。• 语音识别。通过语音促进人与计算机之间的交流。用于语音控制导航系统、听写应用程序和语音助手，如 Alexa、Siri 或 Cortana。后者是自然语言处理和语音识别的结合。• 计算机视觉。能够识别和解释视觉信息（物体识别、运动跟踪和人脸检测）。这种人工智能的一个例子就是苹果的面部识别。• 增强现实。将现实世界与以图形方式叠加的虚拟对象结合起来。它有各种各样的应用，例如外科手术、虚拟化妆测试或在空房间中可视化家具。
确定中学生对人工智能概念的看法
1955 年，约翰·麦卡锡（John McCarthy，美国达特茅斯学院）在 1956 年达特茅斯夏季研究项目的提案中创造了人工智能（AI）一词（Clarke，2019 年）。在提案中，AI 基于这样的假设：“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟”（McCarthy 等人，2006 年）。从最广泛的意义上讲，AI 被定义为为执行最初由人类执行的任务而开发的信息处理模型（Skilton & Hovsepian，2017 年）或用于执行需要认知的过程的算法和计算机软件系统的总和（Cross & Lucas，2019 年）。世界银行（2018）将其定义为实时收集、分析和处理大数据并最终识别模式、做出决策以及从数据和经验中学习的计算机系统。
人工智能和机器学习在软件测试中的作用
人工智能技术越来越多地被应用于软件测试，以提高自动化程度和效率。Eggplant AI 和 Test.ai 等工具利用人工智能来执行传统上由人类测试人员完成的任务。这些工具使用人工智能算法来生成测试用例、执行测试和分析结果，从而大大减少了测试所需的时间和精力。人工智能可以自动执行重复和平凡的测试任务，让测试人员专注于软件更复杂和更关键的方面。此外，人工智能可以通过分析历史数据和识别模式来预测潜在的故障区域，从而提高测试的准确性和有效性 (Mulla and Jayakumar, 2021)。此外，自然语言处理 (NLP) 等人工智能技术可用于理解和生成用通俗易懂的语言编写的软件需求的测试用例。这使得测试生成更加直观和高效，减少了非技术利益相关者参与测试过程的障碍 (Amershi et al., 2019)。