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马其顿西部的米丁时代
本政策摘要的目的是讨论马其顿西部社会经济发展的现状和前景。在过去的十年中，该地区面临着重要的挑战：2009年的经济危机，关闭褐煤和电厂的关闭以及最近的能源危机。这些对该地区的经济产生了重大影响，以及其在碳中性含量中的转化潜力。，我们通过对就业和总价值的额外过渡基金进行影响评估，为替代性拟议干预措施和投资计划的效率辩论。这允许哪些行动对区域经济产生最大影响；可以用作未来政策计划指南的信息。
信任生成式人工智能时代
鉴于某些生成式人工智能模型能够令人信服地伪装成人类，可能需要明确告知最终用户他们正在与机器交谈。对于生成式人工智能衍生的材料或数据，透明度和可解释性还取决于输出或决策是否标记为由人工智能创建。例如，生成式人工智能创建的图像可能需要水印来表明其来自人工智能。同样，在医疗保健领域，生成式人工智能系统提出的医疗建议可能需要注明它是机器衍生的，以及可访问、可理解的日志或关于提出该建议的原因的解释。更广泛地说，为了信任模型及其输出，企业内的利益相关者以及最终用户需要了解输入数据的使用方式、选择退出、隐藏或限制该数据的机会，以及对自动决策及其对用户的影响的可理解解释。
人工智能时代的儿科
随着人工智能 (AI) 的引入，科学和技术取得了重大进步，机器学习 (ML) 改变了游戏规则。ML 通过将计算机科学与统计学相结合，使计算机无需明确编程即可学习 [1]。得益于 ChatGPT、Bard 和 Glass AI 2.0 等新兴工具，ML 在包括医疗保健在内的许多领域都获得了发展势头。这些工具通过实现人机对话来改变行业。ChatGPT 是一种大型语言模型 (LLM)，在医疗保健方面具有巨大潜力，包括帮助有心理健康问题的患者和协助医疗保健提供者进行决策 [2,3]。最近，Glass Health 推出了 Glass AI 2.0，这是一款类似于 ChatGPT 的 LLM，但拥有由临床医生创建和维护的临床知识数据库，以生成鉴别诊断和临床计划输出 [4]。
人工智能时代的领导力
摘要 技术进步正在以极快的速度发展，尤其是人工智能 (AI)，这导致商业对自动化和机器人技术的兴趣激增。“技术现在正将我们带入一个神奇的时代，”Alphabet（谷歌）董事长埃里克施密特在 2017 年 1 月引用道。在第四次工业革命的推动下，许多行业使用机器人技术来执行广泛的任务，而人工智能现在能够在越来越多的应用中协助做出复杂的决策。人工智能的概念意味着提高效率和增强一致性的潜力。使用模拟人工神经元和算法，人工智能系统正逐渐被许多行业采用，因为它们的性能优于人类系统。然而，据许多研究人员称，人工智能的使用增加导致人力劳动成比例减少，同时在组织内的不同层面造成差距。因此，适应这种进化转变并管理人类与机器人或 huros 0F 1 劳动力之间的转型平衡已成为当今领导层面临的日益严峻的挑战。本文概述了管理领导者在其组织中采用人工智能技术时必须面对的主要挑战。通过定性研究，我们确定了向人工智能时代管理转型的关键关注领域。关键词 领导力；人工智能；管理；治理；数字化转型；工业 4.0。简介 根据人工智能之父约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 的说法，人工智能是“制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程”。 (Childs，2011)。人工智能是计算机系统的发展，它可以执行反映人类智能的任务，这种智能源于“计算机可以思考吗？”的想法。它指的是具有表现出智能和执行人类认知功能能力的机器。尽管 McCarthy 有这样的解释，但目前还没有对人工智能达成一致的具体标准定义；由于人类智能无法完全理解，因此很难定义人工智能 (Nilsson，2009)。它是计算机科学的一个分支，其目标是使计算机、计算机控制的机器人或软件具有智能思考能力，类似于人类的智能和思维方法。
人工智能时代的睡眠研究
摘要：睡眠研究领域广泛且发展迅速。它涵盖从睡眠相关疾病的诊断到睡眠如何支持记忆巩固的研究。睡眠研究包括多种方法，从仅关注多导睡眠图特征的视觉解释开始，一直延伸到高级信号处理工具的新兴使用。使用人工智能 (AI) 获得的见解正在迅速重塑对睡眠相关疾病的理解，从而为基础神经科学研究提供新方法。在这篇评论文章中，我们从两个不同的角度探讨了人工智能在睡眠研究中的新兴作用：一个是临床，一个是基础。在临床研究中，我们强调使用人工智能进行自动睡眠评分、诊断睡眠-觉醒障碍和评估可穿戴设备的测量值。在基础研究中，我们强调使用人工智能来更好地了解睡眠在巩固记忆中的功能作用。虽然人工智能可能会促进睡眠研究领域的新进展，但我们也解决了一些挑战，例如弥合人工智能创新与临床之间的差距以及减轻人工智能模型中固有的偏见。人工智能已经为睡眠研究领域取得了重大进展做出了贡献，而有意识的部署有可能进一步促进对睡眠的神经心理学益处和功能的理解。
人工智能时代的教育
目的：本文的主要目的是分析人工智能 (AI) 在教育系统中的发展。设计/方法/方法：在文章中，深入分析技术进步对过程教学的影响，确定与动态人工智能发展相关的挑战和机遇。强调面对人工智能带来的教育变化的必要性，并有价值的研究对课程驱动方式、内容教学和自我教育的影响。结果：人工智能是一种解决问题的新方法，尤其是在危机期间。新技术决定了解决问题的方式和速度。新时代的教育需要与人工智能有关的现代方法。研究的局限性/含义：本文讨论的调查可能有助于进一步的实证研究，包括但不限于发起改进人工智能创新的工作。实际意义：人工智能时代的教育需要一种整体方法，将现代技术与传统教学方法相结合，并考虑技术发展的伦理和社会方面。原创性/价值：原创性工作是基于研究文献的一致方法，可以作为关于人工智能对教育的影响和学习方法修改的进一步实证研究的基础。
人工智能时代的人机交互的未来
贾斯汀·卡塞尔目前在卡内基梅隆大学匹兹堡语言技术研究所和巴黎人工智能跨学科研究所 PRAIRIE 工作，她还担任巴黎 Inria 的高级研究员。在卡内基梅隆大学，卡塞尔曾担任 HCII 主席，以及计算机科学学院技术战略与影响副院长。此前，她曾在西北大学任教，并在那里创立了技术与社会行为博士课程和研究中心，在此之前，她是麻省理工学院媒体实验室的终身教授。卡塞尔曾获得麻省理工学院 Edgerton 奖、安妮塔·博格研究所女性远见奖、AAMAS 时间考验论文奖以及美国国家科学院亨利和布赖纳·大卫政策社会科学奖。她是 ACM、AAAS 和苏格兰皇家科学院的院士，并于 2022 年获得爱丁堡大学荣誉博士学位。在法国，卡塞尔被任命为法国政府委员会 CNNUM（法国国家数字委员会）的成员，该委员会由 21 名成员组成，负责法国数字技术的未来。她的研究结合了她在文学、语言学和心理学方面的跨学科背景，旨在构建倾听多于说话的人工智能系统，并建立融洽的关系，以改善人机协作。更多信息请访问 www.justinecassell.com 和 http://articulab.hcii.cs. cmu.edu/。