经济发展 (120 ECTS) 经济发展是一个动态变化的过程,随着时间的推移,它会导致总体生活水平的持续改善,并增加个人过上自己选择的生活的机会。最紧迫的全球问题之一是,这一进程在世界许多地方进展缓慢。与此同时,全球经济正在转型,为发展中国家提供了赶上来的潜在机会。为了分析和了解当今发展中国家人类生活条件进步的可能性和障碍,需要对这些经济变革过程进行彻底的实证和理论理解。
生成式人工智能 (Gen AI) 突然引起了全世界的关注,但这项技术自 20 世纪 40 年代第一个神经网络数学模型发布以来就一直在发展。作为生成式人工智能扩展核心的大型语言模型 (LLM) 是自然语言处理、神经网络和深度学习的结合,随着云计算和图形处理单元 (GPU) 变得更加实用,它获得了关注。与早期专注于自动化体力劳动的人工智能进步相比,由于其语言(包括人类和计算机)能力,生成式人工智能可能会加速知识工作的自动化。通俗地说,生成式人工智能能够根据自然语言或图像的提示,以文本、音频、视频或软件代码格式再现内容。一些初始工作由本土生成式人工智能公司(如 OpenAI、Anthropic 和 Cohere)领导,但“大型科技公司”通过内部计划或收购其中一些公司的股份迅速赶上来。
aj。前陆军卓越医疗中心负责人迈克尔·塔利将军在最近于佐治亚州摩尔堡举行的机动作战人员会议小组上发出号召:“当我们谈论军团战斗中 21,000 名伤亡人员的规模时,我们需要每个人都尽快清理战场。这就是现实。你如何继续下去?”根据法规,选择性服务必须在征兵开始后的 193 天内将其应征者送交军队。1 在这两个路径点之间,我们必须与“我们拥有的军队”一起战斗,尽可能地再生战斗力,并维持行动,直到我们的人员和物资生成能力赶上来。2 在这种严峻的背景下,战争的一个残酷事实依然存在:疾病非战斗伤害 (DNBI) 历史上造成的伤亡人数远远超过战斗相关伤害。在第二次世界大战期间,DNBI 造成的伤亡人数几乎是战斗伤害的五倍。3 在伊拉克自由行动的早期阶段,DNBI 占所有住院人数的 75% 左右。4 如果我们将下一场冲突想象成一场泥泞、血腥的消耗战,那么非战斗伤害就变得更加不可接受。
摘要。当任何领域沿着理论、数据和综合这三个平行轴前进时,沿着这些轴中的任何一个轴的进展都只能在有限的时间内超过其他轴,然后必须等待沿着其他轴的进展赶上来。我们发现自己正处于历史的这样一个时期,在收集经验数据和计算处理这些数据的能力方面取得了重大进步,在许多领域,这造成了信息(数据)过剩,但知识(综合)匮乏。人工智能 (AI) 在揭示这些数据中的模式方面具有巨大的希望,这些模式使我们能够对周围的世界做出推断,而这在以前是不可能的。然而,数据中出现模式的原因有很多,如果数据的收集方式不适合感兴趣的问题,其中一些可能导致不正确或误导性的推断。实验设计领域旨在以某种方式构建数据收集,以最大限度地提高研究人员根据研究问题或目标 1 从收集的数据中做出适当推断的能力。有许多文本致力于设计有效的实验,其中许多都是为了在特定感兴趣的领域提供相关建议而编写的。在本章中,我们介绍了实验设计的基本概念,并提供了如何使用和将这些概念纳入利用人工智能的分析的指导。