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AI在供应链和操作中的重要性
随着情报成为价值创造的主要来源，我们正处于“情报革命”的边缘，人工智能和面向自动化的技术将成为业务变革的主要加速器。在“无处不在的AI”领域中，生成的AI成为一种变革力量，可能彻底改变了未来。AI的这个分支使机器驱动的自动创建新内容，从图像到音乐甚至是书面文本，都具有出色的准确性。生成AI的早期应用已在创意艺术，内容和代码生成以及个性化建议等领域中展示了其潜力。但是，这也引起了人们对偏见和隐私的担忧：AI算法可以无意间永久存在偏见，并对个人数据构成威胁。结果，调节对于确保生成AI的负责任和道德使用至关重要。尽管存在这些挑战，但可能性却是巨大的，从改善客户体验到创新的问题解决。利用生成AI的力量并导航其相关的复杂性可能会影响行业的未来，并推动AI驱动世界中的进步。
APP3 关于生物安全重要性的声明和
近年来，合成生物学、人工智能 (AI) 和其他新兴技术在医疗对策和疾病监测的快速发展中取得了巨大进步。这为支持经济发展和应对气候变化带来了希望。在 SARS-CoV-2 大流行期间，新兴技术和人工智能的一些优势得到了证实。合成生物学有助于基于 SARS-CoV-2 基因组序列快速设计和生产一些 COVID-19 疫苗。耗时的实验室实验被人工智能等计算工具所取代，以实现快速和迭代的设计和测试周期。CRISPR 等基因组编辑工具现在使科学家能够编辑或创建生物体中所需的基因变化。机器学习正被用于预测这些变化的影响。近年来，科学家利用合成 DNA 对大肠杆菌的整个基因组进行改造，将其作为新型疗法和合成生物的“活体工厂”，从而实现“活体疗法”，即改造后的人类或微生物细胞直接在患者体内治疗或治愈疾病，然后在预定时间降解。然而，科学界担心，心怀不轨的人可能会利用合成生物技术危害公共卫生、农业、植物、动物以及动植物产品。因此，已经采取了一些措施来降低合成生物技术对全球健康造成的风险。
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I.引言数据安全已成为当代景观中的一个重大关注，其特征是巨大的技术进步，以促进多样化的在线运营。随后，由于调皮的黑客的精致越来越复杂，这些黑客越来越复杂，这些黑客设计了访问机密信息并以非法目的（例如勒索，勒索或盗窃案）利用它的方法（Ali等，2021，2021）。对于所有在线计划所需的个人信息的个人来说，这是一个重要的问题，尤其是对于那些利用这些应用程序进行在线交易并提示其机密信息（例如信用卡或社会保险号）的人。同样，由于数据安全漏洞，组织容易受到不利影响。这是因为黑客可以非法访问客户信息，电子邮件和其他重要数据，损害公司的声誉，并在极端遭遇中造成重大财务损失或诉讼（Hammouchi等，2019）。由于个人，组织和企业是黑客的主要目标，因此有必要探索数据安全中数据加密算法的潜在重要性，以防止未经授权的访问而无需相应的解密密钥。
患者病史在人工智能中的重要性
背景：虽然体格检查和实验室检查可以增加医生对医疗诊断的信心，但病史对诊断的贡献率约为 80%。人工智能 (AI) 的概念最早在 70 多年前提出。最近，它在医学各个领域的作用显着增长。然而，还没有研究评估过病史在人工智能辅助医疗诊断中的重要性。目的：本研究探讨了病史对人工智能辅助医疗诊断的贡献，并评估了 ChatGPT 根据提供的病史做出临床诊断的准确性。方法：使用《英国医学杂志》中确定的 30 个病例的临床案例，我们评估了 ChatGPT 生成诊断的准确性。我们将 ChatGPT 仅基于病史做出的诊断与正确的诊断进行了比较。我们还将 ChatGPT 在结合了额外的体格检查结果和实验室数据以及病史后做出的诊断与正确的诊断进行了比较。结果：ChatGPT 对仅根据病史的病例的诊断准确率为 76.6% (23/30)，与之前针对医生的研究一致。我们还发现，当添加更多信息时，这一比率为 93.3% (28/30)。结论：虽然添加更多信息可以提高诊断准确性，但患者病史仍然是人工智能辅助医疗诊断的一个重要因素。因此，在医疗诊断中使用人工智能时，为准确诊断，包含相关且正确的患者病史至关重要。我们的研究结果强调了患者病史在当今时代临床诊断中的持续重要性，并强调了将其整合到人工智能辅助医疗诊断系统中的必要性。
论文：疫苗的重要性简介
你要运用你的知识和技能，围绕一个科学问题提出科学论据。你必须使用科学证据，对所选问题提出并证明自己的立场。任务产品信息图表（100 字）以图形方式直观地表示信息、数据或知识，旨在快速清晰地呈现特定信息。一页 PDF。论文（1000 字）包含：简介。概述所选问题，为什么它很重要或有争议，以及它与科学素养有何关联。文献和大众媒体评论。分析和综合信息以评估信息的真实性。提出支持或反对的立场，并证明该立场（主张、证据、推理）。阐明反对立场并说明其弱点。最后总结为什么你认为你的立场是重要的选择。
动物营养中纳米大小的饲料添加剂的重要性
“ nano”，它源自拉丁语nanus并表示矮人，它是指一个非常小的测量单位，等于一亿米的十亿分。纳米技术在原子和分子水平上处理物质的操纵，在畜牧业和许多领域都有一个应用领域。纳米大小的饲料添加剂近年来一直处于牲畜领域的最前沿，已成为一种创新应用，用于增加饲料的营养价值并优化动物健康和性能。由于这些添加剂是纳米大小的颗粒，其表面积增加，因此它们可能对许多因素产生积极影响，例如消化率，营养吸收，免疫系统，生长和发育。与较大的颗粒相比，用作饲料添加剂的纳米颗粒形式的矿物质可以通过穿过肠壁到身体细胞来增加生物利用度。该物质的纳米水平不仅提高了动物的生产率，而且还带来了提高进料分子功能的潜力。纳米饲料添加剂增加了饲料的消化和吸收，使动物可以从饲料中受益。但是，这种方法存在一些挑战。这些包括可能产生内毒素，由于与天然养分的相互作用而减少的养分吸收，动物体内纳米颗粒积累的可能性，健康风险，道德考虑，环境问题以及一些负面影响，例如干扰与天然养分的干扰，这些养分可以通过包含的包含来避免。本文讨论了有关纳米尺寸的饲料添加剂的最新研究，这些添加剂可为动物营养提供潜在的好处。
麻省理工学院、斯坦福大学的示例 使用人工智能学习人工智能的重要性 俄勒冈州立大学作业创意示例
– AI 黑客马拉松 – BIIG AI for Good 资助 – 教学资源中心 – Michael V. Drake 教学研究所 – 指导课程创建
女性脉络膜血症载体：准确诊断中基因检测和成像的重要性
抽象的脉络膜血症（CHM）是一种罕见的脉络膜化症，在100,000分之50,000至1中的发生率为100,000至1，标志着视网膜和脉络膜的进行性萎缩。绒毛膜血症是由CHM基因突变引起的，CHM基因编码了涉及囊泡运输的RAB伴随蛋白-1（REP-1）。通常被误诊为色素性视网膜炎（RP），将它们区分开是至关重要的。我们提出了一个最初误诊为RP的脉络膜血症病例，强调了基因检测和眼底自动荧光成像的重要性。准确的诊断对于适当的遗传咨询和及时参加新兴基因疗法至关重要。这种情况强调了多模式成像在指导绒毛膜血症的诊断过程中的作用。关键字：唱曲菌血症；色素性视网膜炎；基因疗法
理论和计算化学的重要性...
理论化学是化学的一个分支，它基于理论原理和概念进行概括，并利用这些理论来理解化学过程中的基本物理原理。在理论化学的框架内，人们可以构建化学定律、原理及其修改和层次结构。化学系统的结构和性质之间的相互联系在理论化学中占有重要地位。理论化学使用数学方法和适当的物理假设来解释化学系统的结构、动力学和热力学，并建立它们之间的关联。在这样做的过程中，理论化学家经常使用计算机和计算方法来数值求解方程式，而无法得到解析解或对实际系统和现象进行模拟。然而，早期的瓶颈是没有超级计算机来处理大型化学系统。
通用性在机器学习中的重要性
近年来，人们对使用机器学习（ML）来应对计算机系统的挑战越来越兴趣。这是由现代系统的复杂性日益复杂以及ML在具有相似复杂性的视觉和自然语言任务中的有效性所激发的。先前的工作已经提出了使用ML进行调度，资源管理，电源管理，调试，内存分配和编译器优化的有效性[1]，[2]，[3]，[4]。尽管在系统中使用ML，但仍有三个主要问题阻碍了其广泛采用。首先是ML模型的解释性或解释性。许多型号充当黑匣子，因此很难从它们中提取有用的见解并在不按预期工作时调试它们。第二个问题是可伸缩性。随着ML模型变得更大，其执行必须扩展到各自的系统设置。最后关注的是ML模型的普遍性。可推广性是指该模型在与其统计属性（例如独立性和相同分布（ID））中与其训练数据不同的数据上表现良好的能力。这是动态变化的环境中的问题。一个特定的示例是一个云环境，该系统由于工作负载高而越来越多的异质硬件而经常发生变化。可解释性和可伸缩性从系统社区获得了显着意义，先前的工作评估了它们对这些指标的建议[1]，[2]，[5]。但是，模型的普遍性尚未受到类似的关注。mL模型依赖于他们的训练和测试数据是独立且分布相同（IID）的假设。当违反此假设时，模型的性能很差。鉴于部署在云环境中的模型通常会遇到违反IID假设的数据，因此对