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Wu, P. 特斯拉的战略要务：电动汽车行业市场地位和技术创新的 SWOT 分析。DOI：10.5220
已经改善了一些问题。现在，特斯拉与丰田合作以控制库存时间。另一种检测潜在问题的方法是将目标公司与在同一领域表现良好的其他一些公司进行比较。也有很多论文。最近的研究指出，特斯拉、丰田和比亚迪之间的研发路线完全不同。特斯拉的患者系统纯粹基于电动汽车。比亚迪也有一些汽油发动机患者，但他们在某个时间点改变了策略，开始专注于电动汽车技术。另一方面，丰田长期专注于汽油发动机和电动汽车技术（Park，Y.，Nakaoka，I.，＆Chen，Y.，2020）。这两种方法都有问题。对于第一种方法，它不是寻找解决方案的好方法。商业是一个非常复杂的系统，并不是每个点都能在提供给投资者的图表中找到。最重要的是，它只能找出宏观问题。这些问题由一系列小问题组合而成。所以，它不能触及问题的核心。至于第二种方法，这是一种发现真正问题的好方法。但之前搜索中的比较没有一个清晰的逻辑系统。这意味着，每篇论文都会有不同的评估维度。这将使结果的可靠性变低。我想在本文中做的是将这两种方法结合起来，使结果更准确。SWOT 是可以用来分析案例的最佳系统。SWOT 分析旨在找出优势、劣势、机会和威胁，以找出公司最需要改变的部分 (Jackson, SE, Joshi, A., & Erhardt, NL, 2003)。通过应用这种方法，我可以使用 SWOT 矩阵作为工具来挖掘更多细节。先前的研究已经使用 SWOT 分析了特斯拉的智能驾驶系统、特斯拉的全球化等 (Kumari, D., & Bhat, S., 2021) (Mangram, ME, 2012)。这些论文侧重于运营策略。但是还没有论文用 SWOT 来讨论特斯拉的管理模式，并与其他强大的竞争对手比较其优势和劣势。本研究旨在使用 SWOT 分析特斯拉的管理模式。然后我将站在特斯拉的角度，看看我能从比亚迪和丰田的 SWOT 分析中学到什么。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
DOI：https://doi.org/10.48009/2_iis_2024_132 将人工智能 (AI) 融入游戏开发，提升多样化游戏元素 Vasilka Chergarova，佛罗里达国际大学，vchergar@fiu.edu Mel Tomeo，迈阿密戴德学院，mtomeo@mdc.edu Heidi Morgan，南加州大学，hlmorgan@isi.edu Sandra Andrade，迈阿密戴德学院，sandrad1@mdc.edu
本研究考察了人工智能 (AI) 在游戏开发中的变革潜力，旨在解决传统游戏开发方法面临的挑战并增强玩家体验。探讨了游戏中人工智能的历史演变和当前趋势，强调了人工智能的日益融合及其对游戏玩法的影响。确定了传统游戏开发中的关键挑战，包括手工制作内容和静态人工智能行为的局限性。研究了人工智能在游戏开发中的各种应用，例如角色行为建模、对手人工智能、程序内容生成、动态难度调整和自然语言处理。实施策略部分概述了技术考虑因素、开发方法以及将人工智能集成到游戏开发流程中的可用工具和框架。研究了在游戏玩法的不同方面利用人工智能技术的成功游戏案例研究，强调了它们对玩家参与度和留存率的影响。本研究最后总结了主要发现，重申了人工智能在塑造游戏开发未来方面的重要性，并敦促开发人员采用人工智能技术来创造创新和身临其境的游戏体验。关键词：人工智能、游戏开发、游戏玩法增强、对手智能、程序内容生成、交互式体验、游戏创新
DOI：https://doi.org/10.48009/2_iis_2024_116 网络分析：对垃圾邮件过滤的机器学习算法的检查 Taiwo Ajani，Universi
本研究通过开发一种混合垃圾邮件过滤模型，填补了理论和应用方面的空白。该模型将随机森林分类器的稳健性与神经网络的复杂模式识别能力以及朴素贝叶斯的概率推理相结合，以增强数据安全和网络分析能力。我们重申垃圾邮件过滤在应对网络安全挑战中的重要性，并强调现有技术的优势和局限性；并论证了强大的垃圾邮件过滤系统在应对日益演变的垃圾邮件威胁方面的重要性。在初步评估的六种预测方法中，随机森林 (RF) 分类器被评为最有效的模型，其最高准确率达到 95.87%，最低误分类错误率仅为 4.13%，并且在识别真阳性和真阴性方面表现均衡。随机森林、神经网络和朴素贝叶斯算法的混合使用进一步将准确率提升至 97.22%。关键词：随机森林分类器、垃圾邮件过滤、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、神经网络、网络分析
标题特别重点问题第一部分：癌症治疗中的功能性纳米材料类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/37922/ doi https://doi.org/10.2
标题特别重点问题第一部分：癌症治疗类型的功能性纳米材料，文章https://clok.uclan.ac.uk/37922/doi https://doi.org/10.2217/nnm-2021-01-01-2021-0150日期2021引文2021引文SEN，tapas and papas and tapas and tapas and Mahmoudi extip iplotigiation（MAHMOUDI）：癌症治疗中的纳米材料。纳米医学，16（11）。pp。879-882。ISSN 1743-5889创作者SEN，TAPAS和MAHMOUDI，MORTEZA
标题成为不朽的：未来的健康和医疗旅游市场类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/44087/ doi https://doi.org/10.1108/jtf- 标题为基于空中视力的遥感图像数据集，来自大型农场使用自主无人机监视牲畜类型的文章url https：/ div> 神经发育和相关精神疾病中的转录因子：遗传和环境风险因素的潜在收敛 痕量DNA证据的抗污染措施 医学教育中人工智能的范围审查 标题特别重点问题第一部分：癌症治疗中的功能性纳米材料类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/37922/ doi https://doi.org/10.2 纳米颗粒药物递送到靶向乳腺癌脑转移：当前和未来趋势 基于SDN的DDOS攻击对智能家居的检测和缓解 不断发展的控制 - chaos连续体：第1部分 纳米疗法靶向脑肿瘤的潜力 DNA在法医学中的作用：全面的评论 负面的幻觉会因环境友好型的数字而加剧： 有丝分裂原和应激激活蛋白激酶1负调节海马神经发生 优化可再生能源微电网系统的...
抽象目的 - 人类正在走向不朽的生活吗？如果是这样，哪些社会领域在实现这一目标中发挥了积极作用？为了理解这一点，该研究探讨了永生与健康和医疗旅游业之间的关系，以寻求它们之间的潜在关系，并最终询问有关这些旅游部门增长的困难问题，以及对他们进行更大监管的潜在需求。设计/方法论/方法 - 采用务实的哲学方法，并通过检查次要来源以及已发表的材料和报告的精致信息，该研究介绍了原始的理论知识以及探索旅游业和人类永生的模型。调查结果 - 本文认为，当今健康和医疗市场的持续增长可能导致一个世界，在我们的世界中，人类主义者和半机器人都在我们的世界中，甚至从智人接管。该研究提出了一个模型，强调了健康和医疗旅游市场的潜在作用，这说明了未来消费者服务的潜力，这些服务可能会进一步推动寻找永生的搜索。因此，这种市场和消费者的欲望是如何（在）直接支持人文对（非人类）不朽生存的渴望的。独创性/价值 - 如今，个人受到健康实践，医疗和化妆品的驱动，并愿意环游世界，以寻找能够执行所需程序或寻求价格更便宜的公司。这项研究提供了对这些复杂关系的新见解，并绘制了健康与医疗实践之间的隶属关系以及不朽的概念。
推荐引文 推荐引文 Octavianto, Adi Wibowo；普里永戈，安邦；和 Setianto、Yearry Panji (2024) “构建未来：使用主题建模探索印度尼西亚在线媒体中的 AI 叙事”，Jurnal Komunikasi Indonesia：第 13 卷：第 2 期，第 2 篇文章。DOI：10.7454/jkmi.v13i2.1245 可用网址：https://scholarhub.ui.ac.id/jkmi/vol13/iss2/2
人工智能 (AI) 是塑造社会的变革力量，而网络媒体在塑造公众对人工智能的看法方面发挥着关键作用。鉴于媒体的影响力，了解其对近期人工智能进步的框架，例如 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 的出现，变得越来越重要。这些模型彻底改变了人机交互，并受到媒体叙事的影响，这些叙事可以显著影响公众的理解和政策。本研究通过利用主题建模探索了印度尼西亚在线媒体中人工智能叙事的框架。该研究旨在揭示围绕人工智能的主流叙事和主题，包括对 LLM 和 Chat GPT 的细致入微的描述。使用印度尼西亚背景下的人工智能在线文章和新闻数据集，主题建模分析可以识别和分析关键主题和情绪。研究结果显示，印尼网络媒体倾向于正面描绘人工智能，强调其创新和经济增长的潜力。然而，人们也担心道德影响和工作流失。这些发现为人工智能开发者、记者和政策制定者提供了重要的见解，强调了平衡报道对于形成明智的公众舆论和道德人工智能实践的重要性。
推荐引文 推荐引文 Gema, Ari Juliano (2022)“Masalah Penggunaan Ciptaan Sebagai Data Masukan Dalam Pengembangan Artificial Intelligence Di Indonesia”，技术与经济法杂志：卷。 1：第 1 号，第 1 条。DOI：10.21143/TELJ.vol1.no1.1000 网址：https://scholarhub.ui.ac.id/telj/vol1/iss1/1
摘要 当前人工智能（AI）的发展非常迅速。输入数据的可用性很重要，因为它对AI系统如何开发有很大影响。在人工智能开发中使用受版权保护的创作作为输入数据也是不可避免的。本文试图探讨第 14 号法律的规定。2014 年第 28 号关于版权 (UUHC) 的法律，涉及使用创作作为印度尼西亚人工智能发展的输入数据。根据研究结果得知，在印度尼西亚使用创作物作为人工智能发展的输入数据，基本上仍然必须尊重创作者对其创作物的专有权利。如果您使用版权保护期已过的作品和使用开放许可的作品，以及如果您使用版权法中允许使用作品的版权限制条款，则可以在未经创作者许可的情况下将作品用作输入数据未经创作者许可，但需满足以下条件：某些。本文建议将人工智能组织者视为电子系统组织者，并承担注册义务，以便他们使用创作物作为输入数据时可以被要求公开信息，有必要制定UUHC的衍生法规，进一步解释有关版权限制的规定，有必要对复制权实施非排他性许可（综合许可），以促进将创作物作为商业和非商业用途的输入数据的许可程序，政府需要促进对版权保护期已过的作品和使用开放许可的作品的访问，并对版权法进行修改，以预测未来人工智能的发展。
Araştırma Makalesı/研究文章 DOI：https://doi.org/10.35414/akufemubid.1432554 AKÜ FEMÜBıD 24 (2024) 041103 (798-810) AKU J. Sci。工程师。 24（2
© 阿菲永科卡特佩大学摘要 本研究以苯胺衍生物为原料，合成了一种新型的咪唑和喹啉基偶氮化合物 (MITPDQ)，该苯胺衍生物用作合成用于治疗白血病的尼洛替尼的中间体，并对其进行了表征，并用 NMR、FTIR、UV、FTIR 和 MS 等光谱技术阐明了其结构。使用 DFT (B3LYP) 方法和 6-311G (d,p) 基组进行理论计算，以获得 MITPDQ 的优化几何形状和光谱数据。将实验结果与理论结果进行了比较，发现它们是彼此兼容的。利用优化的 MITPDQ 几何形状，还与癌症相关蛋白质进行了分子对接研究。从对接结果来看，MITPDQ 和 2XIR 蛋白之间的最高对接得分为 -11.0 kcal/mol。此外，还计算了 MITPDQ 的 ADMET 属性。通过ADMET和分子对接研究，我们得出结论，经过进一步的研究，MITPDQ具有成为候选药物的潜力。关键词 咪唑；喹啉；量子化学计算；分子对接；ADMET
推荐引用 推荐引用 Johri, A., Lindsay, E., & Qadir, J. (2023)。工程教育中生成人工智能的伦理问题和负责任使用。欧洲工程教育协会 (SEFI)。DOI：10.21427/ 0T6R-FZ62
与数据相关的一个问题是数据是如何被分析和使用的。系统越来越多地使用机器学习技术来理解数据。要开发这些算法，必须对它们进行数据集训练。这些数据集主要是通过现成、方便、可用且不一定代表特定问题的数据开发的。例如，要开发面部识别算法，必须将大量面部输入算法，然后将其标记为“面部”，以便算法知道这是一张面部。如果用于执行此操作的数据主要是白人面孔（历史上的情况如此），那么该算法在其他肤色上的表现就会很差。因此，算法天生就会产生偏见，除非有意纠正，否则它们使用得越多，就越容易“训练”出错。识别先前的隐性偏见本身就存在问题。我们应该如何应对这样一个发现：我们当前实践的准确模型识别出了一种明显的偏见实践？如果我们的算法已经将同事判定为有偏见，而他们的偏见只有通过他们自愿同意参与我们的建模研究才显现出来，那么我们应该如何对待他们呢？