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关于妇产科人工智能的白皮书：战略框架，实施的建议和适应症
简介1 1。妇产科中的人工智能：当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用：62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。
人工智能在优化供应中的作用
人工智能的快速发展通过提高效率、降低成本和促进可持续性彻底改变了供应链和物流。机器学习、预测分析、机器人技术和自然语言处理等技术正在重塑传统运营。预测分析可最大限度地减少库存过剩和浪费，而人工智能驱动的路线优化可减少运输时间、燃料消耗和碳排放。仓库自动化简化了库存管理、包装和运输，降低了劳动力成本并提高了吞吐量。亚马逊、DHL 和马士基的案例研究说明了可衡量的好处，包括节省成本和提高客户满意度。定量数据突出了成本和交货时间的减少，而定性见解揭示了实施成本高、技能短缺和数据隐私问题等挑战。新兴市场面临着基础设施和资金有限等障碍。鼓励政策制定者激励人工智能的采用，企业应优先考虑提高劳动力技能和具有成本效益的人工智能解决方案。未来的研究应探索人工智能与区块链、无人机和自动驾驶汽车的整合，以实现可持续物流。人工智能已成为具有竞争力的全球物流的关键，提供无与伦比的效率和弹性。通过应对挑战并发挥人工智能的潜力，企业可以为创新和可持续性设立新的基准。
人工智能在
共同基金行业通过为投资者提供多样化的投资机会，在全球金融格局中起着关键作用。鉴于金融市场的复杂性和竞争力的日益增长，创新的解决方案对于提高投资绩效和客户满意度至关重要。最近几年看到了资产管理中一些重要的新范式，这主要是由于人工智能的发展（AI）。本文挖掘了AI在传输共同基金运营中的重要性，并突出了未来的实现。最近的研究表明，基于AI的技术可以显着增强共同基金管理的大多数领域。从预测分析到自动化客户服务解决方案，AI提供了可以使投资策略最佳并增强客户参与度的工具。本文试图通过研究其运营框架，在AI集成中使用的方法，建模和分析技术的方法，对投资策略中使用的方法，对AI应用程序的最新研究成果以及该领域的AI研究结果以及未来的前景来提供有关AI如何重塑共同基金行业的全面概述。
在英语中纳入人工智能
将人工智能（AI）整合到英语教学中，已转化了传统的教学方法，从而实现了更加个性化，适应性和有效的教学。AI驱动的工具，例如语言学习应用程序，聊天机器人和虚拟导师，可促进满足多元化学习者需求的沉浸式和互动体验。这些工具采用先进的自然语言处理（NLP）技术来提供有关语法，词汇和发音的实时反馈，从而增强了语言能力。此外，AI驱动的分析使教育工作者能够监视学生的进步，识别学习差距并自定义课程计划。AI的合并不仅使获得高质量的语言教学的访问权民主化，而且还支持学习者克服与时间，资源和地理约束有关的挑战。
软件开发和应用人工智能
欢迎我们很高兴能成为我们多样化和充满活力的高级学习专业人员社区的一部分。当您踏上这一激动人心的教育之旅时，我们希望您知道自己并不孤单。我们了解，开始任何新事物既令人振奋又具有挑战性，但是请放心，我们在这里为您提供每一步。- 特伦特大学Durham GTA
应用人工智能与财务分析
人工智能和机器学习 医疗保健、金融科技和自动驾驶汽车等行业对人工智能专家的需求正在蓬勃发展。人工智能算法、神经网络和自然语言处理方面的技能备受追捧。德勤强调了加拿大对人工智能研究的重大投资，而世界经济论坛预测到 2027 年人工智能职位将增长 40%——提供有竞争力的薪水和全球机会。通过特伦特的这个项目，您将在这个快速发展的领域中处于创新的前沿。
人工智能掌握
人工智能硕士学位（AI）是一项专业计划，可以准备能够开发智能计划和系统的专家，以在不同行业实施以改善人类。我们的毕业生在广泛的AI相关领域中具有专业知识，例如受监督和无监督的机器学习（ML）和深度学习（DL），增强学习，大数据分析和建模，数据挖掘，统计数据以及基于AI的平行和分布式软件的开发。这是一个专业的主计划，满足了就业市场需求，但也提供了使学生能够在该领域进行博士学位研究的理论基础。该计划具有理论和实践讲座，丰富的经验以及在公司的实习或研究实习，从而撰写论文和辩护。我们的毕业生在机器学习（ML），深度学习（DL），计算机视觉（CV），自然语言处理（NLP），Generative AI（GenAI），大语言模型（LLM），物联网（IOT），以及在软件开发中应用，Robotics，Robotics，Healthcare，Fintech，Fintech和其他。