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如何使用生成AI专业知识来建立数据分析职业
专门从事生成AI可以显着提升您的数据分析职业，使您处于技术创新的最前沿。通过在这个快速增长的领域中发展专业知识，您不仅可以增强分析能力，而且还成为希望利用AI来实现数据驱动的洞察力和决策的组织的宝贵资产。拥抱这个机会来塑造数据分析和AI的未来，并观察您的职业生涯飙升至新的高度。
使用IQVIA的解决方案和专业知识加速您的肥胖试验
肥胖试验很复杂，IQVIA在这里为您提供帮助。通过利用经验丰富的专家和高级患者招聘解决方案来最大化效率并提高试验速度，因此您可以更快地为患者带来治疗。
专业知识帮助专业实践达到完美的 MIPS 分数
此外，该诊所依靠 MIPS 咨询团队的知识来为他们的临床团队选择正确的衡量标准并了解可能实现的目标。有些衡量标准无法实现，而另一些衡量标准会给员工带来过于密集的工作流程。咨询团队能够确定最适合其诊所规模和专业的最高效标准。虽然之前选择的一些衡量标准现在已“达到最高”，但诊所能够选择为他们提供更多机会提高四项绩效衡量标准得分的衡量标准。相关性较低且资源密集的衡量标准被与专业更相关的衡量标准所取代。
丹麦专业知识助力中国可再生能源扩张
丹麦能源署为该项目贡献了与情景分析相关的大量专业知识，尤其是从气候委员会报告“绿色能源”（2010 年）和丹麦政府倡议“我们的未来能源”（2011 年）中获取的经验。已经开发了许多计算机模型来定义这些情景。这些模型计算了中国交通、工业和建筑能源消耗的发展情况。在省级层面，计算了电力和区域供热系统的最佳扩张，包括新的可再生能源设施的本地化，以及到 2050 年输电网的发展情况。
Lei Wang专业知识：我是一个大气动力学家。我的... 生物学未成年人（BIOS）| Purdue EAPS
Lei Wang专业知识：我是一个大气动力学家。 我的研究重点是中纬度大气波的基本动力和变异性，尤其是高影响力的极端天气和气候事件。 我领导着普渡大学的气候和气候动态（WCD）实验室，我还是普渡大学计算跨学科研究生计划（CIGP）的关联教师。 普渡大学地球，大气和行星科学系的现任/最新职位助理教授；哈佛大学博士学位：芝加哥大学，地球物理科学学院，地球和行星科学系博士后研究员，2016年•论文：南方有限振幅波活动的周期性行为Lei Wang专业知识：我是一个大气动力学家。我的研究重点是中纬度大气波的基本动力和变异性，尤其是高影响力的极端天气和气候事件。我领导着普渡大学的气候和气候动态（WCD）实验室，我还是普渡大学计算跨学科研究生计划（CIGP）的关联教师。普渡大学地球，大气和行星科学系的现任/最新职位助理教授；哈佛大学博士学位：芝加哥大学，地球物理科学学院，地球和行星科学系博士后研究员，2016年•论文：南方有限振幅波活动的周期性行为
情况：GSR-E 利用 ERCOT 市场专业知识寻找优质买家
GSR-E 是一家纯开发公司，2022 年，当团队决定出售其德克萨斯州 BESS 投资组合时，该公司发现自己正处于一个关键时刻。如果 GSR-E 能够迅速找到优质买家并以高价出售这些开发资产，那么它就可以证明德克萨斯州扩张战略的成功，并利用收益加速开发更多可再生能源和/或 BESS 项目。GSR-E 已经拥有丰富的经验，是加州用户侧储能开发的市场领导者。从 2016 年到 2019 年，GSR 部署的储能项目比任何其他北美公司都要多（98 个用户侧储能项目，装机容量近 80 兆瓦，装机容量 370 兆瓦时）。
量子智人：人类专业知识、知识和解决问题的量子基础（带应用的扩展版本）
1 这是一篇论文（同名）的扩展版本，该论文已被《技术分析与战略管理》有条件接受发表。该扩展版本详细介绍了量子理论的三个实际应用，我们认为这些应用是近期实现更多量子能力的唾手可得的成果。 2 该部分最初也由《技术分析与战略管理》进行同行评审，但为了满足期刊的字数限制，我们不得不在最终期刊版本中删除它。 3 并非所有古典科学都是确定性的，许多科学表现出更具概率性的性质，因此，尽管它们有着古典基础，但也包含一些不确定性和不可预测性因素。
在国家范围内建立意识障碍专业知识的连贯结构：对法国的提议
a 索邦大学、巴黎脑研究所 - ICM、法国国家健康与医学研究院、法国巴黎国家科学研究院 b 索邦大学、UPMC 巴黎第六大学、皮蒂-萨尔佩特里埃医学院、法国巴黎 c AP–HP、皮蒂-萨尔佩特里埃医院集团、德新月大学神经科学、临床神经生理学系、法国巴黎 d AP–HP、皮蒂-萨尔佩特里埃医院集团、德新月大学神经科学、神经内科、神经重症监护室、法国巴黎 e 物理医学与康复系、亨利-加布里埃尔医院、里昂临终关怀院、圣热尼拉瓦尔、法国 f “轨迹”团队、里昂神经科学研究中心、法国国家健康与医学研究院1028，CNRS UMR 5292，里昂大学，里昂第一大学，布龙，法国 g 重症监护病房，Purpan 大学医院，31000 图卢兹，法国 h 图卢兹神经影像中心 (ToNIC 实验室) URM UPS/INSERM 1214，31000 图卢兹，法国
以及对人工智能军事应用的后门监管......
摘要 人工智能（AI）军事应用的监管日益受到关注。本文探讨了欧盟作为一个多层次系统如何基于认知权威来监管军事人工智能。这表明，欧盟充当军事人工智能的规则制定者和规则执行者，以构建私人、企业参与者作为专家为前提。作为规则制定者，欧盟成立了全球技术小组等专家小组来为其举措提供信息，从而邀请企业参与者通过前门参与其决策过程。但欧盟也是一个规则执行者，因为它对军事人工智能的监管方法是通过企业参与者设计人工智能技术的方式通过后门形成的。这些观察结果标志着一种新兴的混合监管安全状态，这种状态基于“流动”形式的认知权威，赋予企业行为者权力，但也代表着正式政治权威和非正式专家权威的复杂组合。
信任与医疗 AI：我们面临的挑战以及克服这些挑战所需的专业知识
信任是医疗体系成功的基础 [1]。人工智能 (AI) 既能为医学带来巨大好处，也会带来新的风险。医疗 AI 的失败可能会削弱公众对医疗保健的信任 [2]。这种失败可能以多种方式发生。例如，AI 中的偏见可能导致错误的医疗评估 [3]，而蓄意的“对抗性”攻击可能会破坏 AI，除非被明确的算法防御检测到 [4]。AI 还会放大现有的网络安全风险，可能威胁患者的隐私和机密性。因此，成功设计和实施 AI 需要强有力的治理和管理机制 [5]。新 AI 系统的令人满意的治理应该涵盖从设计和实施到重新利用和退役的整个时期 [5]。2019 年，麦肯锡公司审查了管理银行业算法风险所需的变革 [6]。其建议取决于 AI 的复杂性：正如算法的开发需要对机器学习有深入的技术知识一样，降低其风险也需要这样做。麦肯锡公司讨论了需要三个专家组参与的必要性：（1）开发算法的小组，（2）验证者小组，和（3）运营人员。医疗保健领域也需要这些小组来克服人工智能的以下三个关键挑战：（1）提出人工智能可以解决的问题的概念挑战，（2）实施人工智能解决方案的技术挑战，和（3）关于人工智能的社会和伦理影响的人文挑战。本文简要描述了这些挑战，并讨论了如何让专家组做好准备来克服这些挑战。认识到这些挑战并让这些专家做好准备将使医疗行业能够适应不断变化的技术格局，并安全地将人工智能转化为医疗保健。相反，如果不解决这些挑战，可能会削弱公众对医疗人工智能的信任，进而可能破坏对医疗机构本身的信任（见图 1）。