XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIntelli
人们最关心哪些人工智能？关于道德考虑的联合实验
许多研究已经确定了人工智力范围（AI）的特定特征，例如它们的自主性和情感表达，这些特征影响了它们被视为道德考虑主体的程度。但是，尚未比较特征的相对重要性，即设计和理解越来越有能力，多方面的AI系统。我们调节了一个在线联合实验，其中1,163名参与者评估了对这些功能的AIS的描述。所有11个功能都增加了道德上错误的参与者认为它损害AIS的程度。最大的影响来自类似人类的身体和亲社会性（即情绪表达，情感补习，合作和道德判断）。对于人类计算机的互动设计师来说，亲社会的重要性表明，由于AI通常被视为威胁性，因此只有在AI具有积极意图的情况下，才能批准最高的道德考虑。
人工智能的前景与危险
幸运的是，情报界并不缺少这两种类型的工作，这可能是天作之合。正如美国中央情报局开源企业总监兰迪·尼克松所说，“人工智能是一个起点。” 24 如果情报界能够巧妙地应用人工智能，它将赋予人类权力，而不是让机器失去自主权。人工智能很快就能跨多个平台实时看到、听到、倾听我们并与我们交谈。这意味着分析师将能够与看似智能的数字助理进行真正的对话。我们的人工智能助理将生成我们的旅行报告、起草我们的电子邮件并提供编辑更正。它们将集百科全书、同义词库和搜索引擎于一体，同时管理我们的收件箱、消除会议日历冲突、监控我们最喜欢的新闻源，甚至提供建议或谴责我们写作时产生的偏见。不久前，约瑟夫·加廷 (Joseph Gartin) 在这些页面上勾勒出了这一未来的令人信服的愿景。25
炎症性肠病中的人工智能
炎症性肠病包括克罗恩病和溃疡性结肠炎，其特征是胃肠道炎症不受控制、复发和缓解。人工智能代表了胃肠病学领域的新时代，围绕炎症性肠病患者的人工智能研究数量正在增加。随着炎症性肠病的临床试验结果和治疗目标的发展，人工智能可能被证明是一种有价值的工具，可以提供准确、一致和可重复的内窥镜外观和组织学活动评估，从而优化诊断过程并确定疾病严重程度。此外，随着人工智能在炎症性肠病中的应用不断扩大，它们可能为通过预测对生物疗法的治疗反应来改善疾病管理以及通过为未来治疗个性化和降低成本奠定基础来改进护理标准提供理想的机会。本综述旨在概述临床实践中炎症性肠病管理中未满足的需求，以及人工智能工具如何解决这些差距以改变患者护理。(Intest Res 2023;21:283-294)
人工智能助力改善零售食品安全
食品零售商推动整个供应链、店内和电子商务平台的食品安全计划，以降低消费者患食源性疾病的风险。从生产者到零售店，食品安全需要强大的食品安全文化、可靠的数据、强大的数据库管理和技术专长。人工智能 (AI) 因其推动和改变食品安全实践和结果的潜力而被提出。本文旨在向食品安全受众介绍 AI 术语和定义，并概述在零售业采用基于 AI 的技术时面临的机遇、挑战和道德考虑。对于零售业的食品安全，这里介绍的 AI 应用分为视觉、文本、交互式、分析或基于功能的解决方案。随着 AI 能力的不断发展，食品安全专业人员将在塑造整个食品行业（包括零售业）采用的工具和算法方面发挥作用。AI 可以加强食品安全，但要取得成功，需要整个供应链的战略合作，包括与技术提供商、监管机构和学者的合作。
欧洲边境的监视技术
一段时间以来，民间社会组织一直在谴责在移民和边境管制领域使用新技术和人工智能的危险，包括部署侵入性监视技术和收集流动人口的生物特征数据。这些过程及其影响缺乏透明度和监管，导致当局、科技公司以及公共研究机构缺乏问责制，因为这给监测可能侵犯人权的行为带来了严重困难。最近通过的《欧盟人工智能法案》错失了防止侵入性人工智能危害的机会。相反，它将移民和执法领域排除在重要法规之外。本报告是边境暴力监测网络成员编写的一系列研究出版物之一，旨在扩大对欧洲移民制度中使用的新技术的了解和证据。由于缺乏所谓巴尔干路线沿线国家的具体案例研究和研究，我们研究了这些地区边境监视的发展情况，并分析了这些技术对跨境人员的（实际和潜在的）有害影响。
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。
应用社会和临床科学 - 教育
摘要：人工智能（AI）有可能改变家族企业的各个方面，从日常运营到其长期战略。通过拥抱AI，这些组织不仅可以提高其运营绩效，而且可以使他们的长期可持续性和成功培养在越来越有竞争力和技术上的发展中。业务领导者必须将AI视为适应Chan Ging市场需求的必不可少的工具，并确保其FA Mily企业能够为几代人蓬勃发展。研究的目的是提出人工技术的主要好处，可以使这些企业的领导者能够更好地了解他们如何利用AI的进步来提高竞争力并确保其长期可持续性。本文是纪录片分析。结果表明，通过采用AI-BA SED解决方案，家族企业可以自动化流程，做出更明智的决策，在其产品和服务中进行创新，并更有效地管理知识。随着技术的不断发展，至关重要的是，家庭企业领导者能够实现统治并利用AI的好处，以保持日益活跃和数字化的商业环境。关键字：家族企业，人工智力，绩效，AI福利，AI福利
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。
引用本文：Yuh-Shan Ho & Ming-Huang Wang (2020) 1991 年至 2018 年人工智能出版物的文献计量分析，COLLNET 科学计量学和信息管理杂志，14:2，369-392，DOI：10.1080/09737766.2021.1918032
本研究旨在分析 1991 年至 2018 年科学引文索引扩展版（SCI-EXPANDED）中人工智能相关出版物的特征。分析的方面包括年度出版物分布、每篇出版物的引用量、期刊、Web of Science 类别、国家、机构以及研究重点及其趋势。共发现 13,251 篇人工智能相关文章。文章发表在各种各样的期刊和 Web of Science 类别中。在 119 个国家中，美国在总数、单一国家、国际合作、第一、通讯和单一作者文章以及每篇出版物的引用量方面处于领先地位。中国的中国科学院、伊朗伊斯兰阿扎德大学和美国的麻省理工学院 (MIT) 是产量最高的三个机构。麻省理工学院的每篇出版物的引用量更高。一篇由加拿大、美国和瑞士作者合作撰写的国际文章，自发表至2018年底，是Web of Science核心收录中被引用次数最多、总引用量最高的一篇文章。词汇聚类分析结果表明，模型、神经网络、学习和预测是最受欢迎的主题和特征，分类和优化可能是人工智能研究的重点。
人工智能、机器学习和深度学习......
近年来，人工智能（AI）包括机器学习和深度学习已被引入护理领域。本研究回顾了以下主题：AI、机器学习和深度学习的概念；基于AI的护理研究示例；护理学校进行AI教育的必要性；以及AI有用的护理领域。AI是指由机器而非人类组成的智能系统。机器学习是指计算机无需明确编程即可学习的能力。深度学习是机器学习的一个子集，它使用由多个隐藏层组成的人工神经网络。建议教育课程应包括大数据、AI概念、机器学习算法和模型、深度学习模型以及编码实践。标准课程应由护理协会组织。人工智能在护理领域发挥作用的一个例子是基于孕妇护理记录的产前护理干预，以及根据孕妇年龄基于人工智能预测分娩风险。护士应该能够应对受人工智能影响的快速发展的护理环境，并应了解如何在其领域应用人工智能。韩国护士现在应该采取措施，在研究、教育和实践中熟悉人工智能。