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揭开人工智能 (AI) 在卫生与公众服务 (HHS) 计划中的神秘面纱
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词语很重要：揭开“机动”的神秘面纱
机动是陆军最常见的作战理论术语之一，但它到底意味着什么？对于陆军使命中如此重要的概念，它值得仔细研究。机动一词在作战理论中的使用范围正在扩大。战争性质的变化激发了陆军作为联合部队的一部分利用新技术进行机动的新作战概念。当代军事领导人和规划人员使用“跨域机动”和“扩展机动”等术语来描述太空、网络空间、电磁频谱 (EMS) 和信息环境等新兴领域和维度中的作战。对于那些熟悉机动的传统应用——陆战——的人来说，这引出了一个问题：我们如何才能像在地面上描述作战一样准确地描述虚拟域中的作战，尤其是在战略层面和整个冲突范围内？虽然为了描述目的而将这些概念进行比较并无不妥，但值得考虑误解这些重要概念的风险。
揭开人工智能的神秘面纱
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揭开标量波的神秘面纱
标量波通常被认为是一种神秘而高深莫测的现象，几十年来一直吸引着科学家、发明家和爱好者的想象力。人们认为这些波具有独特的特性和潜在的应用，挑战了我们对传统电磁波的理解。在这篇全面的概述中，我们旨在阐明标量波的性质、它们的起源、潜在的应用以及围绕它们的争议。我们还将探讨它们与尼古拉·特斯拉的开创性工作的联系以及它们在能量和治疗领域的作用。标量波，也称为特斯拉波，是一种电磁波，不同于更常见的横向电磁 (EM) 波，如无线电波、微波和可见光。与传统的电磁波不同，标量波被认为是非赫兹的，这意味着它们不像传统的电磁波那样在空间中传播。标量波通常被描述为驻波，这意味着它们不会在空间中移动，而是以静止的能量模式存在。这些波的特点是它们有可能在量子层面上与物质相互作用并对其产生影响，因此具有独特的性质 [1]。
揭开算法和人工智能 (AI) 的神秘面纱
除了了解算法是什么，审计人员可能还需要了解算法的特征。这些特征（例如与给定算法相关的智能、复杂性和类型）随时间变化。智能和复杂性的程度将影响与给定算法相关的固有风险水平。在其他条件相同的情况下，复杂性越高，风险也就越大。对于更复杂的流程，算法实施不正确或无法按预期运行的可能性就越大，这可能会导致结果不理想。因此，审计人员在识别算法时考虑这些特征非常重要。有关每个特征的更多信息，请参阅下文。
人工智能与版权：揭开法律挑战的面纱
人工智能的潜力似乎是无限的，围绕它的炒作也日益高涨。随着 ChatGPT、Stable Diffusion、Bard、DALL-E 或 Speechify 等生成式人工智能工具的推出，全球各地的企业都在拥抱这一重大技术创新，并在团队中发挥创造力、效率和生产力的提升。然而，我们即将看到的只是生成式人工智能引发的潜在颠覆的冰山一角。比尔·盖茨最近在一篇公开文章中写道：“人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和手机的创造一样重要”。无论人们喜欢哪种比较，不可否认的是，生成式人工智能注定会继续存在，并将继续以令人难以置信的速度发展。对于企业，尤其是机构来说，这带来了无限的机遇，但也伴随着一定的风险。
揭开传染病世界的面纱
传染病仍然是全球重大的健康问题，给医疗保健系统、经济和社会带来了复杂的挑战。本摘要简要概述了与传染病相关的关键方面，包括其原因、传播、影响、预防和管理。传染病的影响范围很广，影响个人、社区和国家。它们可能导致发病和死亡，阻碍经济增长，使医疗资源紧张，并扰乱日常生活。传染病的爆发，例如 COVID-19 大流行，凸显了快速反应、全球合作和疾病控制和管理科学创新的必要性。预防和管理传染病涉及多方面的方法。疫苗接种在预防许多感染、促进群体免疫和减轻疾病负担方面发挥着关键作用。公共卫生措施，包括监测、早期发现、隔离、检疫和接触者追踪，对于控制疫情至关重要。抗菌疗法和新疗法对于控制感染和改善患者预后至关重要。
UGEB1407 揭开人工智能的神秘面纱
《机器学习向往》第 5-7 章。URL：http://www.mlyearning。org/(96) 139 ，Andrew Ng，2017 年。4.分类和回归 《机器学习初学者入门：简明英语介绍》第 7-8 章。Oliver Theobald Scatterplot Press，2017 年。 《使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行机器学习：构建智能系统的概念、工具和技术》第 3 章。O'Reilly Media，Aurélien Géron，2019 年。 《Python 机器学习：使用 Python、Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习和深度学习》第 3 章。Packt Press，Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili，2017 年。5.训练和评估 《使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行机器学习实践：构建智能系统的概念、工具和技术》第 4 章。O'Reilly Media，Aurélien Géron，2019 年。 《Python 机器学习：使用 Python、Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习和深度学习》第 2 章。Packt Press，Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili，2017 年。成绩描述符
教师人工智能：揭开学校人工智能的神秘面纱
数学教师中 ChatGPT 的使用率最低，只有 4% 的教师表示他们使用过 ChatGPT，只有 11% 的教师表示他们在工作中使用过任何 AI 工具，而其他中学科目平均使用率为 25%，使用率最高的是科学和“其他包括体育”（包括计算）。考虑到 ChatGPT 是法学硕士学位，而数学是一门数字学科，因此数学中 ChatGPT 的使用率低并不完全令人惊讶。然而，据报道数学中其他 AI 工具的使用率低可能进一步表明，教师在回答这些问题时只考虑生成式 AI，因为数学很容易适应机器学习或基于算法的软件，例如个性化测试和自动评分。如果不进行调查，就无法判断这种低使用率是否准确反映了 AI 在数学中的使用情况。