Urothelial carcinoma (UC) originates from the urothelial lining renal pelvis, ureter, bladder, and urethra. Based on the report from Global Cancer Statistics 2020, bladder cancer is the 7th and 13th most frequent malignancy among men worldwide and those in Japan, respectively (1,2). Unresectable, metastatic, or advanced UC (aUC) is a progressive, poor prognostic disease with a median overall survival (OS) time of approximately 19–26 months following first-line (1L) platinum-based chemotherapy and subsequent administration of immune checkpoint inhibitors (ICIs) including anti-PD-1 and anti-PD-L1 antibodies (3-6). A substantial proportion of the population responds poorly to chemotherapy and ICIs, resulting in poor survival outcomes. Novel upfront drug combinations including ICIs, antibody-drug conjugates, and tyrosine kinase inhibitors (TKIs) are currently being tested in an attempt to overcome drug resistance and improve antitumor activity.
欧盟可以成为人工智能 (AI) 伦理领域的全球标准制定者。欧盟在人工智能伦理方面采取共同立法行动可以促进内部市场并建立重要的战略优势。虽然全球许多公共和私人行为者都制定了该领域的道德准则,但目前尚无全面的法律框架。欧盟可以从缺乏竞争的全球治理模式中获益,并获得充分的“先发制人”优势。凭借欧盟的经济和监管权力,欧盟共同立法行动具有为欧洲工业提供竞争优势的巨大潜力。此外,欧盟的行动可以促进全球采用欧盟标准,并确保人工智能的发展、采用和传播基于欧盟保护的价值观、原则和权利。这些好处无法通过单个成员国的行动实现。因此,欧盟行动的成功和效益取决于欧盟能否及时采取共同的立法行动,并以强有力的民主监督、问责和执法支持这一行动。对这项欧洲附加值评估的分析表明,到 2030 年,欧盟共同的道德框架有可能为欧盟带来 2949 亿欧元的额外 GDP 和 460 万个额外就业岗位。
人工智能的情感计算方法使机器不仅能够像人类一样思考、行为和交流,还能像人类一样表达情感。人工智能的这一维度正在取代人类的能力,因为它在生活的方方面面都有所裨益。虽然有很多研究比较人工智能和人类智能在认知能力方面的差异,但很少有研究关注情感方面。因此,本研究通过回顾实证研究,利用二手数据来研究人工智能对人类交流情感方面的影响。本研究以基本情感理论和技术决定论为基础,阐明了情感人工智能的基本原理及其影响。本文认为,人工智能缺乏天生的情感和理解抽象的能力,因此无法充分复制人类智力和情感的复杂性和主观性。它建议用户掌握媒体素养技能,并为设计人工智能的科技公司提供道德指导,以确保人工智能对人类和社会的危害较小。
的努力。这代表了开发和飞行测试新型或改装飞机的新范例,如图所示。1.学飞用飞行中应用的实时方法取代了传统的地面测试和分析。主要收益是使用快速自适应机载流程进行建模、控制和制导,大大提高了飞机开发和飞行测试的效率,这些流程普遍适用且全球有效。学飞概念是一种快速飞机原型设计和测试的支持技术,但也应用于故障检测、自学飞行器、飞行包线保护、快速高效飞行测试、无人机安全可靠的飞行操作,以及从飞行数据快速生成或更新气动模型以进行高保真飞行模拟等领域。学习飞行概念的一个关键组成部分是基于
人工智能的概念起源于古希腊哲学家的著作,并在其中得到体现。亚里士多德定义了不可辩驳的推理法则:矛盾律(禁止律)、排除第三律。矛盾律听起来是这样的:“不可能同时存在和不存在”,或者“不可能正确地同时肯定和否定某事”。亚里士多德制定了决定理性思维部分的法则,并开发了一种非形式化的三段论系统来测试推理的正确性。该系统使得在最初存在的先决条件存在的情况下,机械地得出合乎逻辑的结论成为可能[1]。在21世纪,智能系统正积极地动态地进入人们的生活。智能系统应用于人们生活的各个领域,同时显著地改变了人们的生活条件。人们不可能想象一个人脱离技术领域,而技术领域的决定性因素是人类活动和世界
自从 1956 年 John McCarthy 在达特茅斯学院(新罕布什尔州汉诺威)的研讨会上创造了人工智能 (AI) 这一术语以来,人们提出了许多定义。例如,Bellman (1978) 将 AI 定义为“与人类思维相关的活动的自动化,例如决策、解决问题、学习等活动。” 另一个有趣的 AI 定义是由 Rich 和 Knight (1991) 给出的:“研究如何让计算机做目前人类做得更好的事情。” 除了正确的定义之外,人类一直对有关智能的挑战性问题感兴趣。小型设备的处理能力越来越强,人们与互联网(所谓的物联网 - IoT)的互动显著增加,导致了复杂的 AI 技术的密集发展。除此之外,大量数据(也称为大数据)的可用性以及复杂的数学/统计建模方法的开发也为机器学习 (ML) 和人工智能文献做出了贡献,从而催生了“数据驱动文化”,其中许多决策都是基于机器的数据处理做出的。数据越多,计算机就能学习和提取我们无法处理的隐藏关系。从商业和管理角度来看,数据驱动的决策成为一种竞争优势。公司有兴趣从数据中提取知识以做出更好的决策。该过程由数据科学和数据分析专业人员执行,他们利用了许多 AI 和 ML 技术。与此同时,更复杂的数据驱动的 AI 和 ML 方法的开发也引起了人们的极大兴趣。这场竞赛最好的例子是 2022 年 11 月出现的聊天生成预训练 Transformer (ChatGPT),这是美国人工智能研究实验室 OpenAI 开发的聊天机器人。聊天机器人 (或聊天机器人) 是一种试图模拟人类与人交谈的计算机程序。它的目标是以一种让人们觉得他们正在与另一个人交谈而不是与机器交谈的方式回答问题。在用自然语言问问题后,程序会查询知识库,然后提供试图模仿人类行为的答案。聊天机器人这个词是由 Lycos, Inc. 的创始人和第一个聊天机器人 Julia 的创造者 Michael Mauldin 于 1994 年创造的,用来描述这些对话机器人。然而,人工智能的滥用ChatGPT 因其在许多知识领域的详细响应和清晰回答而备受关注。这表明它能够出色地完成许多通常由人类智能执行的任务,例如写歌、写诗、写论文、画画等。聊天机器人使用语言模型,并通过使用监督和强化学习技术进行了微调(一种迁移学习方法)。人们可以从使用 ChatGPT 等技术中得到很多好处。例如,在许多公司中,当使用这项技术来理解概念、总结信息、构建和评估建议、通过算法优化流程等时,日常活动可以更高效。
4.6 专利内容在商品和服务贸易总额中所占的百分比 69 4.7 贸易中专利内容增长的分析 71 4.8 专利总价值估计值比较 72 4.9 版权保护产业的估计增加值 73 4.10 版权材料贸易在商品和服务贸易总额以及 GDP 中所占的份额 75 4.11 1996-97 年版权内容和专利内容在 GDP 中所占的份额 76 B.1 专利相关商品在商品贸易中的份额 116 B.2 版权相关商品在商品贸易中的份额 117 B.3 商标相关商品在商品贸易中的份额 117 C.1 部门层面 BERD 支出的专利内容估计 118 C.2 1996-97 年部门层面的销售、贸易和 BERD 数据 119 C.3 1996-97 年贸易和国内销售中的专利内容估计120 C.4 1986-87 年部门层面的销售、贸易和 BERD 数据 121 C.5 1986-87 年贸易和国内销售中专利含量的估计值 122 C.6 1976-77 年部门层面的销售、贸易和 BERD 数据 123 C.7 1976-77 年贸易和国内销售中专利含量的估计值 124 D.1 版权材料贸易 125 D.2 1996-97 年贸易和国内销售中版权含量的估计值 126
●C。-C。 Kao,C. -S。 lu和C. -m。 Yu,“图像取证罢工:针对对抗贴片的防御”,2024 IEEE国际视觉通信与图像处理会议(VCIP),日本东京,日本,2024年,第2024页,pp。1-5,doi:10.1109/vcip63160.2024.10849849。