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人工智能与自动化：研究议程
样本包括 2000-2010 年和 2010-2020 年这二十年间观测到的 722 个关键区域。在每个图中，观测值是关键区域 x 十年对。AI 采用率和 AI 暴露率分别在方程 (12) 和 (14) 中定义。预测 AI 采用率是图 b) 中第一阶段回归中 AI 采用率的拟合值。
民航局对新兴人工智能自动化的回应 A 部分：航空航天领域人工智能和高级自动化监管战略
我们认识到人工智能是一种强大的新技术，可以以前所未有的方式自动执行复杂任务。这带来了两个主要挑战：首先，我们需要确保人工智能软件本身是安全可靠的 - 例如，如果它帮助控制飞机，我们必须绝对确定它每次都会做出正确的决定。其次，我们需要仔细考虑当人工智能接管任务时角色如何变化 - 例如，如果飞行员从主动飞行转变为监督人工智能系统，我们需要确保这种新的工作方式保持安全。为了应对这些挑战，我们将在民航局职权范围内的所有领域监督人工智能，方法是建立在我们既定的监管框架的基础上 - 使用行之有效的规则，并在需要时仔细更新我们的要求。我们将采取慎重的方法，从有针对性的研究和现实世界的项目中学习，同时发展我们在监管人工智能系统和提高自动化水平方面的专业知识。
释放分子电位：生成
佐治亚州，美国摘要： - 生成人工智能（AI）的进步正在通过引入自动数据驱动的工作流程来大大减少开发时间和成本来重塑药物发现景观。本文探讨了针对药物发现中生成的AI应用程序量身定制的过程发现和自动化工作流，涵盖了数据摄入和预处理到分子生成，验证和优化的关键阶段[1]。通过过程发现的镜头，我们确定了传统药物发现工作流程中的关键瓶颈和自动化机会，以证明生成的AI，尤其是生成对抗性网络（GAN）和变异自动编码器（VAES）等生成模型如何有效地产生多样的分子候选者。工作流的每个阶段都集成了自动化，以简化高通量虚拟筛选，优化铅化合物并提高药理学特性（例如生物利用度，功效和安全性）的预测精度。通过将自动化嵌入到这些过程中，生成的AI不仅可以加速候选化合物的产生，还可以针对复杂的生物学标准进行评估。本文进一步解决了数据质量，可解释性和法规依从性的挑战，同时展示了现实世界中的案例研究，其中AI驱动的过程自动化导致了突破性的治疗发现。这个结构化的工作流为寻求利用工艺自动化和生成AI的研究人员和行业专业人员提供了蓝图，以推动药物发现中的创新，效率和可扩展性[1]。关键字： - 生成AI，药物发现，过程改进，医疗保健，自动化。
第三届自动化、计算国际会议...
锡安山工程技术学院成立于 2001 年。由锡安山基督教教育基金会管理。该基金会成立于 1988 年，其唯一目的是为教育落后的 Pudukkottai 地区提供教育。自成立以来，该学院发展迅速，目前是该地区最好的学院之一。它致力于让所有通过其门户的人成为创新、勤奋的工程师，为他们的工作场所和整个社会提供帮助。
革命性药房实践：自动化和AI在增强患者安全和效率方面的作用
药房自动化正在成为医疗保健和改善患者结果的一种变革性工具，以改善药物分配，减少库存，管理库存和患者的安全，从而增强医疗保健的态度。自动化系统，例如机器人，基于AI的算法和远程分配服务，使药房能够更有效地处理药物操作，并提供更好的患者服务，尤其是在外围地区。人口增长以及传染病和慢性疾病的兴起导致对药物和药物服务的需求增加，这强烈推动了药房自动化的趋势及其在降低药物错误，提高效率并满足全球需求中的有效作用。本评论探讨了药剂师在高度自动化的药房环境中的好处，挑战和不断发展的作用。它还研究了AI和机器人技术的整合，强调了它们重塑药房实践和整体健康状况的潜力。
社会适应AI人类劳动自动化
AI正在以前所未有的速度转变人类劳动力 - 每年提高10倍的训练效果。本文使用Bernardi等人分析了社会如何适应AI驱动的人类劳动自动化（HLA）。的社会适应框架。借鉴了一般自动化经济学和最近的AI发展的文献，该论文开发了“威胁模型”。威胁模型以大规模失业及其社会经济后果为中心，并在全部AGI接管与迅速创造就业机会之间存在非二元方案。该分析探讨了塑造AI发展方式的“能力修改干预措施”（CMI），也可以探讨“帮助社会调整的“适应干预措施”（ADIS）（ADIS）。分析的关键干预措施包括将AI开发转向具有人体补充的能力，实施人类的要求，自动化税收，全面的教育重新定位以及工作的材料和社会替代品。虽然CMI可以在短期内减慢过渡，但不可避免的是重要的自动化。长期适应需要ADIS - 从教育改革到为工作的收入和心理利益提供替代品。成功取决于通过“ IF-Then承诺”之类的机制以及制定避免错误指定的灵活和准确的调节。对HLA干预措施及其潜在影响和挑战的结构化分析旨在指导AI经济的整体AI治理策略。
机器人和自动化 - 桑坦德私人银行
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Maestro：基于意图的6G网络的LLM驱动的协作自动化
I。出现了S 6G，由于新的应用程序和用户订阅的激增，对当前网络的需求迅速增长。为了应对这些挑战，探索了创新的解决方案，例如多租户方法。这使网络运营商和服务提供商可以共享资源，从而提高运营效率。但是，这种共享环境引入了用户需求和网络容量的复杂波动。管理这些复杂性需要确定关键的架构和技术对6G。基于意图的网络（IBN）可以使用意图使用最小的外部干预[1]实现灵活和模拟的网络操作。声明意图仅描述了持续状态，而无需提及详细行动以实现它。因此，系统内部复杂性被抽象为高水平的意图。的意图是由试图将电流与所需状态持续匹配的网络调和。大型语言模型（LLM）越来越多地提出了创建真正的自主网络[2]。llms在文本生成，事实信息以及复杂的逻辑和时间推理中表现出色。他们擅长与API等外部工具进行交互。通过利用其新兴推理，可以将基于LLM的代理嵌入到整个Intent驱动的6G架构中。这将创建一个集体智能系统，用于网络服务提供和资源共享与所有利益相关者的目标保持一致。尽管如此，LLMS遇到了重大挑战，包括开销，幻觉和安全威胁。他们需要改善数学推断以及处理复杂环境。很多时候，LLM会产生反映社会偏见或毒性的结合[3]。服用这些