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AI生成的内容和人类合作，ICEB 2024
加入编号：20245317617650资料来源标题：国际电子商业会议（ICEB）缩写的资料来源：Proc。int。conf。电子。巴士。(ICEB) Volume: 24 Part number: 1 of 1 Issue title: Proceedings of the International Conference on Electronic Business: AI-Generated Content and Human-AI Collaboration, ICEB 2024 Issue date: 2024 Publication year: 2024 Language: English ISSN: 16830040 Document type: Conference proceeding (CP) Conference name: 24th International Conference on Electronic Business, ICEB 2024 Conference date: October 24, 2024 - October 28, 2024 Conference地点：中国会议守则：204903赞助商：ASI；等。; Icebnet.org;国际电子业务杂志；商业与管理杂志； UI出版商：国际电子商业联盟摘要：程序包含70篇论文。讨论的主题包括：有关与同时映射的电子商务实时流媒体进行冲动购买的系统文献综述；电子商务平台中的成就游戏范围的措施：一项涉及在线购物节的实证研究； AI产品管理人员需求研究 - 基于中国市场招聘信息的分析；人工情报代理人作为团队负责人：对团队气候和团队效果的影响的研究；通过实时流媒体增强电子商务销售：现场流媒体人格特质的观点；致电镜头还是效仿？摘要类型：（编辑摘要）页面计数：715数据库：Compendex数据提供商：工程村编译和索引术语，版权所有2025 Elsevier Inc.从领导力参与的角度研究了人工智能科学协作网络的演变；以及虚拟偶像和虚拟流媒体的比较：从设计特征的角度来看。
虚拟智能：脑模拟单元神经网络发展的系统评价
摘要：大脑的功能一直是一个复杂而神秘的现象。从笛卡尔首次提出大脑是心灵的载体，到当代将大脑视为具有初级和高级突发活动的有机体的研究，大脑一直是人们不断探索的对象。通过成像技术、使用不同编程语言实现数字平台或模拟器以及使用多个处理器模拟大脑中突触过程的速度，人们有可能对大脑功能进行更深入的研究。各种计算架构的使用引发了无数问题，例如计算神经科学等学科在大脑研究中的可能范围，以及在信息技术 (IT) 的支持下将深度知识融入不同设备的可能性。认知科学的主要兴趣之一是在系统或机制中开发人类智能的机会。本文选取三个面向计算科学的数据库（EbscoHost Web、IEEE Xplore 和 Compendex Engineering Village）的主要文章，以了解神经网络在研究大脑方面的当前目标。这种技术的可能用途是开发能够复制更复杂的人脑任务（例如涉及意识的任务）的人工智能 (AI) 系统。结果显示了计算神经科学中神经网络研究的主要发现和发展研究的主题。主要发展之一是使用神经网络作为许多计算架构的基础，使用多种技术，如计算神经形态芯片、MRI 图像和脑机接口 (BCI)，以增强模拟大脑活动的能力。本文旨在回顾和分析那些针对不同计算架构开发的研究，这些研究侧重于通过神经网络影响各种大脑活动。目的是确定该主题的研究方向和主要方向，并走允许跨学科合作的道路。
基于图像的手术伤口感染识别的机器学习方法：范围审查
背景：手术部位感染 (SSI) 频发，对患者和医疗保健系统造成影响。目前，由于需要临床医生进行手动评估，远程监控手术伤口受到限制。基于机器学习 (ML) 的方法近期已用于解决术后伤口愈合过程的各个方面，并可用于提高远程手术伤口评估的可扩展性和成本效益。目的：本综述旨在概述用于从图像中识别手术伤口感染的 ML 方法。方法：我们按照 JBI（乔安娜·布里格斯研究所）方法对用于 SSI 视觉检测的 ML 方法进行了范围界定审查。纳入了任何术后背景下的参与者的手术伤口感染识别报告。未涉及 SSI 识别、手术伤口或未使用图像或视频数据的研究被排除在外。我们于 2022 年 11 月在 MEDLINE、Embase、CINAHL、CENTRAL、Web of Science 核心合集、IEEE Xplore、Compendex 和 arXiv 中搜索了相关研究。对检索到的记录进行了双重筛选以确定是否符合条件。使用数据提取工具绘制相关数据图表，以叙述方式描述并使用表格呈现。对 TRIPOD（个体预后或诊断的多变量预测模型透明报告）指南的使用情况进行了评估，并使用 PROBAST（预测模型偏倚风险评估工具）评估偏倚风险 (RoB)。结果：总共有 10 条筛选出的独特记录符合资格标准。在这些研究中，临床背景和手术程序各不相同。所有论文都开发了诊断模型，但没有一篇进行外部验证。使用传统 ML 和深度学习方法从大多为彩色的图像中识别 SSI，所用图像的数量从不到 50 张到数千张不等。此外，至少有4项研究报告了10个TRIPOD项目，但少于4项研究报告了15个项目。PROBAST评估显示，9项研究被认定为总体RoB较高，1项研究的RoB总体不明确。结论：基于机器学习的图像识别手术伤口感染的研究仍属新兴领域，需要标准化报告。未来应解决与图像采集、模型构建和数据源差异相关的局限性。