XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHarness
利用人工智能实现城市可持续发展
摘要 城市化的快速发展催生了“智慧城市”的创建，利用信息和通信技术 (ICT) 来改善城市生活质量。智慧城市范式的核心是数据集成——连接来自各种城市系统（如交通、医疗保健、公用事业和公共安全）的不同数据源。本文探讨了人工智能 (AI) 在促进智慧城市数据集成方面的作用，重点关注人工智能技术如何实现有效的城市治理。通过研究智慧城市中数据集成和人工智能的现状，我们重点介绍了关键挑战、解决方案和未来趋势。我们得出结论，人工智能驱动的数据集成对于优化城市运营、促进可持续性和加强城市治理决策至关重要。本文探讨了人工智能 (AI) 在促进智慧城市数据集成方面的作用，重点关注人工智能技术如何实现有效的城市治理。通过研究智慧城市中数据集成和人工智能的现状，我们重点介绍了关键挑战、解决方案和未来趋势。我们得出结论，人工智能驱动的数据集成对于优化城市运营、促进可持续性和加强城市治理决策至关重要。 简介 智慧城市的概念是为了应对日益复杂的城市环境而出现的。随着城市的发展，城市面临着诸多挑战，包括交通拥堵、环境污染、资源管理效率低下和公共服务不足。智慧城市旨在通过利用物联网 (IoT)、大数据分析和人工智能 (AI) 等尖端技术来解决这些问题。这些技术为城市提供实时数据，可用于优化城市服务、增强可持续性和改善居民生活质量。数据集成在实现智慧城市愿景中起着至关重要的作用。城市从各种传感器、设备和系统生成大量数据，而这些数据通常以孤岛形式运行。这些数据的整合使城市管理者能够获得全面的见解并做出数据驱动的决策。然而，有效的整合需要先进的技术，而人工智能已成为这一过程中的关键推动因素。通过利用机器学习、预测分析和自然语言处理，人工智能可以整合复杂的数据流并为城市治理提供可行的见解。本文深入探讨了智慧城市中的数据集成，强调了人工智能在克服挑战和优化城市治理中的作用。本文的结构如下：第 2 节概述了智慧城市数据集成及其重要性。第 3 节讨论了人工智能在增强数据集成方面的作用。第 4 节确定了数据集成和人工智能采用所面临的挑战。第 5 节探讨了实际应用和案例研究。最后，第 6 节总结了人工智能驱动的智慧城市数据集成的未来方向。人工智能 (AI) 已成为一种变革工具，提供创新解决方案以提高城市发展的效率、可持续性和包容性。本文探讨了人工智能在改善城市规划和智慧城市计划中的作用，重点关注其应用、优势、挑战和未来潜力。文献综述 AI 在城市规划和智慧城市中的融合已成为学术界和工业界日益关注的话题。先前的研究强调了机器学习、计算机视觉和自然语言处理等人工智能技术如何有助于解决城市挑战 (Ige et al., 2023, Ige et al., 2024)。根据 Batty (2018) 的说法，AI 可以实现以前无法实现的实时数据分析、预测建模和决策过程。例如，使用 AI 的交通优化算法减少了新加坡和洛杉矶等城市的拥堵 (Zhang et al., 2020)。
利用人工智能在风湿病学中的力量...
今年的美国风湿病学会 (ACR) 会议于 2024 年 11 月 14 日至 19 日在华盛顿特区举行，来自世界各地的顶尖专家就该领域的最新发展发表了数十场精彩的演讲。其中一个会议名为“在风湿病学中充分利用人工智能的力量而不被烧伤”，旨在评估人工智能在风湿病学中的应用能力和局限性，分析人工智能的使用可能对风湿病学实践产生的影响，并讨论人工智能时代风湿病学的未来。本次会议由田纳西州纳什维尔范德堡大学医学中心的 Genessis Maldonado 和华盛顿州西雅图退伍军人事务部的 Bernard Ng 主持，深入探讨了人工智能与风湿病学的交集，并探索了人工智能在风湿病诊断、治疗和管理方面的变革潜力。各位演讲者向观众全面介绍了各种人工智能的实际应用，强调了人工智能对风湿病领域医疗保健的革命性影响。
利用肠道微生物群预防疟疾和控制Nyambura Achieng M.
摘要肠道菌群已成为宿主免疫和健康的关键调节剂，越来越多的证据表明其在包括疟疾在内的传染病中的重要作用。本综述探讨了肠道微生物群和疟原虫感染之间的复杂相互作用，强调了微生物群落影响疟疾易感性，疾病进展和免疫反应的机制。讨论了对微生物群衍生的代谢产物的关键见解，其免疫调节作用以及它们干扰疟原虫生命周期的潜力。此外，基于微生物群的干预措施，例如益生菌，益生元和合成微生物组，被强调为预防疟疾和控制的有希望的策略。尽管有这些进展，但仍在将这些发现转化为实际解决方案，尤其是在资源有限的环境中。解决这些障碍需要跨学科的合作和创新方法。通过利用肠道微生物群，我们可以解锁抗击疟疾和推进全球健康计划的新途径。关键字：疟疾，疟原虫，肠道菌群，营养不良，益生菌和益生元
利用投入输出分析的可持续性
对于产品，企业和行业，可靠地测量碳含量是确定与气候变化相关的过渡风险的关键。G20数据间隙计划的第3阶段要求收集排放数据和多区域输入输出（IO）表，以启用汇总碳内容的计算。我们需要哪些部门区分？我们需要有关技术的信息吗？如何在碳核算中使用统计数据？基于美国（美国）的IO表和公司级别的数据，我构建了一个微型仿真环境，可以充当回答这些问题的实验室。数据库由美国和加拿大的近5000个单位（少数例外）组成。分析的重点是间接排放和碳含量。对于典型的IO表的聚合水平，某些行业的碳含量内部异质性非常高。仍然，平均值对于公司级碳核算会计非常有用。统计数据可以在缺少提供者的直接信息的情况下为输入提供一致的启动值。具体来说，当公司级别的直接排放信息可用时，它们可用于近似供应商的间接排放。这将是欧盟（EU）的标准案例，一旦达成了即将到来的报告要求。
制造业革命：利用人工智能的力量提高效率和创新
在这个技术飞速进步的时代，人工智能 (AI) 融入各行各业已成为一股变革力量，它重塑了传统范式并推动了前所未有的创新。制造业是这场人工智能革命的前沿领域之一，智能自动化、预测分析和机器学习算法正在重新定义产品的设计、生产和优化方式。制造业长期以来一直与精准、高效和可扩展性联系在一起。然而，全球化市场不断变化的需求，加上现代供应链的复杂性，刺激了对先进技术的需求日益增长，以提高生产力和竞争力。人工智能能够以惊人的速度处理大量数据集并从中得出切实可行的见解，已成为实现制造业这些目标的基石。
