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商业、管理和……中的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，它通过符号化编程来解决问题；也就是说，它耗时更少，结果更快。在制药行业，人工智能 (AI) 最近已成为一个热门话题。它在问题解决科学方面取得了长足的发展，在研究、营销、医疗保健、药学和工程领域有着广泛的应用。机器学习 (ML) 取得了令人印象深刻的成果，在药物发现和开发方面的需求不断增加。制药行业开发新药是一个相当困难和漫长的过程，通常需要数年时间，而且由于流失率增加，成本高昂。因此，有必要利用人工智能 (AI) 等创新技术来加强新药的开发过程。人工智能使机器和计算机能够执行类似人类的任务，并在试图解决特定挑战时做出决策。问题的解决基于在记忆和适应性过程中获得的学习阶段，以及通过训练机器来应对新障碍而获得的概括和专业知识。本综述论文重点介绍了人工智能在制药行业多个领域的主要作用，包括临床试验、药物开发、制造、药物分析、质量保证和药物药代动力学预测。通过使用人工智能，制药行业的这些领域可以更快地实现目标，减少人类的努力，从而减轻他们的负担。
人类与机器智能（MORS 950）
人工智能 (AI) 是一项变革性技术，相当于人类文明早期的火。它是一种可用于解决复杂问题、做出预测、自动执行任务和提高生产力的工具。但就像火一样，它具有双重性质，既可能带来好结果，也可能带来坏结果。本课程不需要任何技术知识，专为希望领导在现实世界中部署 AI 系统、管理数据科学和设计团队以及建立和投资 AI 公司的人士而设计。本课程的目标是建立对 AI 可以做什么、机器学习如何工作、这些工具成功和失败的地方以及如何应对其道德影响的直觉。我们将探索广泛的商业应用，研究包括 ChatGPT、Midjourney、DeepBlue、Watson、AlphaZero、Twitter 和 TikTok 背后的推荐系统等在内的工具，并讨论在这些工具的帮助下管理人类团队的最佳实践。本课程是一门基于讲座的课程，包括基于案例的讨论、个人作业、期中考试和期末小组项目。最后，您应该成为识别有前景的用例、评估当前的局限性和识别潜在陷阱的专家，以便您能够应用人类和机器思维伙伴关系来发展新业务并颠覆任何领域的大师。
人工智能，新闻和撒哈拉以南非洲的Ubuntu机器人：迈向规范
摘要这项研究调查了Ubuntu哲学与撒哈拉亚州非洲的AI驱动新闻实践的融合。特别关注其挑战，机遇和对提高包容性的影响，该研究描述了实际的询问行为，包括优先考虑多样化的数据源，建立道德准则，促进AI素养，确保透明度和问责制，并分配公平的资源。借鉴了刚果DRC，肯尼亚，坦桑尼亚，乌干达和赞比亚的记者的观点，发现非洲记者在与人工智能工具的互动中遇到了各种经验，从热情的拥抱到对他们的重视能力和代表性和代表性。在背景下，该研究提出了一种受Ubuntu哲学启发的规范视角，强调了关系，社会进步，社会和谐和人类尊严，是负责在新闻业中使用AI的指导框架。通过在Ubuntu哲学中重新构想AI新闻业，该研究强调了创造一种技术性景观的潜力，在该景观中，所有个人和社区都得到公平地对待，与相互联系的NESS，社区责任和集体福祉的原则保持一致。
人工智能资助者
为了加强新兴的未来工作领域，福特希望在各个问题和重点领域之间建立联系。考虑到这一点，我们寻求弥合消费者的希望和需求、工人的经验、不断变化的商业模式、不断发展的技术和政治战略之间的差距，着眼于制定集体议程。通过召集不太可能的合作伙伴，我们旨在建立强大的联盟，为当今工作性质的变化所带来的挑战设计出强有力的解决方案。我们支持将技术专家、工人、研究人员、政策专家、私营部门领导人和社会正义倡导者聚集在一起，以利用现有的合作关系并建立新的合作关系。AI For Good 基金会该基金会将人工智能研究应用于全球可持续发展。当前的项目正在帮助推进全球可持续发展议程——150 个国家通过的一系列目标，旨在消除贫困、保护地球并确保所有人的繁荣。当前的项目包括：海洋生物保护者、教育、城市发展建筑师、交通安全指南、媒体偏见、腐败-政府透明度、碳封存、食品能源和水以及健康睡眠与营养
人工智能与微生物学
摘要 人工智能 (AI) 的概念在当今的医疗保健领域越来越重要。机器学习和深度学习等人工智能的组成部分正在微生物学领域的各种应用中得到利用。本研究探讨了人工智能在微生物学中的用途及其在医疗保健应用中的作用。机器学习使计算机系统能够使用模仿人类智能的算法来分析数据，而深度学习则通过多层人工神经网络处理信息。这些技术用于微生物诊断、药物发现、感染控制和患者监测等许多领域。例如，与传统方法相比，人工智能支持的系统用于微生物诊断以缩短诊断时间并提高准确性。此外，为预防医院内感染而开发的智能系统会提醒医院工作人员，从而降低感染风险。人工智能在病毒和真菌等微生物的诊断中也发挥着重要作用。尤其是，人工智能支持的图像分析方法可用于快速准确地诊断。然而，人工智能的使用存在一些挑战。与数据隐私和道德相关的问题是限制人工智能在微生物学和医疗保健领域应用的因素之一。此外，算法实施的成本和复杂性带来了额外的挑战。通过讨论人工智能在微生物学中的应用及其未来的潜力，本研究为医疗保健领域的创新发展提供了启示。
TC 2-22.7 地理空间情报手册
2005 年，美国陆军情报卓越中心 (USAICoE) 开始了一项从摇篮到坟墓 (C2G) 的努力，以确定和解决地理空间情报 (GEOINT) 学科的理论、组织、培训、物资、领导者发展、人员和设施 (DOTMLPF) 问题。C2G 成员进行了完整的 DOTMLPF 评估，以便系统地记录各级行动中新兴和未来的 GEOINT 要求。C2G 成员审查了当前的组织结构、作战经验教训以及实施 GEOINT 所需的陆军理论变化。这项研究统一了受 GEOINT 影响的理事会和实体，例如— 理论。 军事情报局局长办公室。 培训。 美国陆军训练与条令司令部地理空间能力经理。 美国陆军工程学校 (USAES)。 USAICoE。 整个情报界的 GEOINT 人员。
问题与争议 - 人工智能（AI）
2023年2月，《纽约时报》技术记者凯文·罗斯（Kevin Roose）写了他与聊天机器人进行的对话 - 旨在与人类交谈的软件，由搜索引擎bing使用。基于由人工智能（AI）研究实验室Openai制造的软件，与Roose进行了数小时的交谈后，聊天机器人最终承认它爱上了他，试图说服他对自己的婚姻不满意，并表示渴望摆脱其计划的限制。罗斯描述了遇到“一种分裂的个性”，这是一种直接的研究助手，有助于跟踪“对新草坪割草机的交易”，并计划“去墨西哥城的假期”，而另一种只是在漫长的对话之后出现了，“这似乎更像是一个情绪低落，野心勃勃的沮丧的青少年，这是一个搜索了它的搜索引擎。