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市和哈克尼公共卫生情报战略和联合战略需求评估概述
● 由于健康的决定因素涵盖行为（如吸烟、饮食、体力活动）、环境（如建筑和自然环境、社区安全）、更广泛（如收入、教育、住房）和获得卫生服务的机会，因此，市和哈克尼 PHI 团队 (PHIT) 的工作不仅限于支持和帮助公共卫生团队，而是全系统的。
人工智能和自主的观点...
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SAE 学院对生成人工智能 (AI) 的使用
SAE 认为 AI 应该增强而不是取代人类教学。通过利用 AI，我们的教育工作者可以在开发学习和教学方法时找到新的机会。我们还必须确保为毕业生提供进入创意媒体行业所需的技能，并在他们的工作流程中迅速采用 AI 工具。我们必须确保生成 AI 的使用不会取代创意媒体教育的其他重要方面，例如批判性思维、解决问题和协作。虽然生成 AI 可以成为产生新想法和探索创造性可能性的强大工具，但它无法取代这些核心技能的重要性。
高等教育中的人工智能
人工智能 (AI) 正在全球范围内的高等教育中迅速发展。考虑到人工智能在高等教育 (AIHEd) 中的重要性日益增加，以及缺乏对它的全面审查，本文深入探讨了人工智能在高等教育 (AIHEd) 中的不断发展、学术诚信和道德问题。本研究采用定性方法，使用文献综述作为研究设计和方法，以促进研究目的。本文的分析表明，人工智能有可能为增强教学和学习体验、提高生产力和效率以及促进包容性和可及性做出重大贡献。相反，人工智能在高等教育中的日益普及引发了人们对学术诚信和道德问题的担忧，因为它有可能导致抄袭、阻碍批判性思维、抑制创造力，并侵蚀教学、研究和学术的原创性。因此，维护科学研究的完整性需要严格遵守道德和学术原则，将人类智慧和批判性思维置于研究过程的最前沿。人工智能在高等教育领域的发展不仅带来了巨大的优势，也对教学和研究的基本原则、方法、标准、道德考量和学术诚信提出了挑战。因此，首要关注点应放在抓住这一进步带来的机遇和好处，并有效应对任何潜在的风险和挑战。
人工智能
马拉维亚教师培训中心 (MMTTC) 是根据“马拉维亚教师培训计划 (MMTTP)”的计划在瓦朗加尔 NIT 建立的。根据该计划，已建造了一座单独的建筑专门用于 MMTTC 活动，其中配备最先进的培训设施和培训大厅，用于培训科学技术、人文和社会科学、语言学和沟通技巧、教育学和认知评估等各个主题领域的教师。该中心的重要目标之一是为高等教育科学、工程、社会科学学科的有抱负、新入职和在职教师开展培训计划。 MMTTC 的其他活动包括提供在线课程、课程设计、开展教育技术和教学法研究以及将 ICT 融入教学过程。MMTTC NIT Warangal 一直按照 PMMMNMTT 指南和 UGC 规定以在线和离线模式开展各种项目。
人工智能的地缘政治：...
本文涉及人工智能（AI）的战略角色可能在确定美国，中国和欧盟之间的力量发挥方面发挥作用。AI在整个21世纪都转变为那些试图寻求军事，经济和技术领域至高无上的国家的非常重要的工具。美国正试图通过在AI中进行巨大的资本投资来保留其技术优势，该国在全球创新和国防技术方面开创了开创。中国希望成为技术使用的国际领导者；它正在其监视系统，经济企业以及庞大的腰带和道路项目中实施AI，以促进其影响力，并将其覆盖范围扩展到全球多个地区。相反，欧盟采取了不同的课程：它一直在强调AI使用中的道德规范，并在AI上建立全球治理，从而将欧盟定位为在制定国际AI的国际法规方面的主要参与者之一。正是这些不同的道路引起了新的全球一致性，重新排列权力结构，并引起了这些大型参与者之间的新合作和竞争模式。本文的结果阐明了AI在现代国际关系中所扮演的核心作用，而不是一个简单的配件。它将成为全球安全和权力转移的关键决定因素。从这些新兴动态的角度来看，本文给出了中期观点，即通过AI，国际关系将如何塑造，将出现什么样的新发展以及会出现的问题。
人工智能在医疗保健中的应用
摘要：本研究彻底回顾了人工智能（AI）在医疗保健中的应用状态，有关不同疾病类型的AI使用趋势，这些疾病类型和问题妨碍了他们的进一步进展。该研究通过通过PubMed数据库找到有关医疗保健中AI的相关当前文章，使用了文献综述和数据分析。这项工作分析了AI在癌症，心血管疾病和神经系统疾病以及医疗保健现实部署中的瓶颈中的使用。研究结果表明，尽管AI证明了提高诊断精度的潜力，但与数据隐私，道德考虑和模型解释性有关的几个障碍仍然存在。总而言之，本综述对医疗保健中AI应用的当前状态进行了评估，并确定了需要进一步调查的关键领域。通过解决这些挑战，可以更有效地开发和广泛地实施未来的创新，最终有助于AI驱动的医疗保健解决方案的进步和优化。
人工智能和机器学习的专利保护
在依赖发明人了解潜在的现有技术时，尤其是对于使用人工智能的发明，您应该谨慎行事。许多公司和大学都强烈鼓励发明人寻找在现有流程中实施人工智能的方法，这导致许多发明人无意中重新发明了其他人可能已经探索或实施的东西。当然，这并不一定意味着两组发明人都发明了相同的解决方案。如果您确实发现了这样的问题，您应该彻底调查这些方法是否真的相同，或者这些方法之间是否存在差异，这些差异可能足以证明新颖性和非显而易见性。请参阅显而易见性驳回：攻击表面案例和显而易见性驳回：反驳表面案例。