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利用生物基聚合物生产
替代聚合物原料非常需要解决与基于石化的材料相关的环境，社会和安全问题。木质纤维素生物量（LCB）已成为一种关键饲料库存，因为它是一种丰富且普遍存在的可再生资源。LCB可以解构以产生有价值的燃料，化学物质和小分子/低聚物，这些燃料可适应于修饰和多种化。然而，LCB的多样性使对生物融资概念的评估复杂化，包括流程规模，生产产出，植物经济学和生命周期管理。我们讨论了当前LCB生物填充研究的各个方面，重点是主要过程阶段，包括原料选择，分级/解构和表征，以及产品纯化，功能化和聚合以生产有价值的大分子分子材料。我们强调机会将未充分利用和复杂的原料增值，利用高级
利用路线图到自然的正面
EDP一直通过遵循《可持续性报告框架》（例如全球报告计划（GRI））来衡量和报告其对环境的影响，现在正在审查其在2024年遵守CSRD的努力。该公司每三年发布一次特定的生物多样性报告，最新的报告于2023年发布。了解对质量性质相关信息的需求，EDP一直在密切监视TNFD LEAP方法的开发和基于科学的目标网络（SBTN）目标。它仍在评估内部实现完整一致性的努力，但旨在每年盯着2024年的进度。在整个小组中完成对自然相关的AMAT策略的结构化评估将使EDP能够增强其实践并遵守其净增益生物多样性野心，这与《生物多样性公约》的Kunming-Montretal全球生物多样性框架（GBF）保持一致。
利用人工智能实现预测性医疗保健
摘要：如前所述，医疗保健系统是一个始终给任何用户和与这些系统相关的每个人带来组织困难的系统，但如今，人工智能是被广泛讨论和最常考虑的创新之一，有望彻底改善患者的状态和生活质量。由于该领域的不断发展，人工智能解决方案即将融入临床实践，这意味着需要涵盖这些技术在医疗保健中所发挥的作用，并为医疗保健提供者提供实现这一目标所需的知识和资源。这篇评论文章对当今临床实践中的人工智能进行了广泛但过时的系统综合，回顾了人工智能在疾病分类和诊断、治疗建议、患者参与方面的潜在用途，并利用方法来考虑人工智能的伦理和法律问题以及对人类洞察力和专业知识的持续需求。为了确定人工智能在医疗环境中的关系性质和可能产生的影响，本文使用 PubMed/Medline、Scopus 和 EMBASE 数据库回顾了文献。根据研究结果，人工智能技术在医疗保健服务中的应用可以极大地改善疾病诊断、治疗选择和临床测试，因为与人类决策相比，人工智能算法可以分析大量数据集并在特定任务中胜过人类专家。它准确、经济高效、省时且不受人为错误的影响，推动了药物基因组学和个性化医疗领域的发展，优化了药物剂量，改善了整体人口健康状况，建立了虚拟医疗服务，并加强了患者和医生之间的心理健康护理、教育和信任。然而，这些问题以及以下问题不能不解决：数据隐私、人工智能偏见和人为因素的不可或缺性。关键词：人工智能、医疗保健、患者护理、生活质量、临床医生、决策、个性化治疗方案
利用深度学习的力量来克服......
摘要。海上运输在全球贸易中发挥着关键作用，但它面临着腐蚀带来的挑战，腐蚀会使船舶的金属表面退化，从而导致潜在的安全隐患和财务负担。传统的腐蚀检测方法（如目视检查）效率低、耗时且往往主观。本文提出了一种基于深度学习的解决方案，利用卷积神经网络 (CNN) 来检测和评估船舶表面的腐蚀。我们提出的解决方案不仅可以自动化检测过程，还可以提高准确性，确保及早发现和有效管理腐蚀。通过严格的实验，该模型表现出很高的准确性，大大改善了海运业的腐蚀检测过程。
在州政府中利用生成式人工智能
https://www2.deloitte.com/us/en/insights/topics/digital-transformation/companies-investing-in-ai-to-generate-value.html
在智能边缘启用和利用人工智能
在智能应用和网络边缘组织中使用人工智能是一个快速发展的研究领域，面临着各种各样的挑战和机遇。本文旨在全面回顾 2019 年至 2021 年与智能边缘相关的研究，智能边缘的概念包括使用人工智能来组织边缘网络（边缘智能）和边缘中的智能应用。本文介绍了了解边缘网络中人工智能最新技术所需的技术，并提供了一个分类法，其中边缘智能的“支持技术”、使用人工智能的边缘“组织”和边缘中的人工智能“应用”是其主要主题。本文提供了 2015 年至 2020 年这些主题各个细分领域的研究趋势数据，显示了每个子主题的绝对和相对研究兴趣。作为本文主要关注的“组织”方面有更细粒度的细分，详细解释了所有影响因素。趋势表明，几乎所有子主题的研究兴趣都呈指数级增长，但它们之间存在显著差异。对于分类法的每个细分，收集了 2019 年至 2021 年的一些选定研究，以形成边缘智能最新技术的高级说明。从这些选定的研究和趋势数据中，我们制定了边缘智能的一些短期挑战和高级愿景，为未来工作奠定了基础。
利用技术和人工智能彻底改变
摘要 语言教育中技术和人工智能 (AI) 的融合有可能彻底改变现代法语的教学和学习方式。本文探讨了现代化法语课程的综合框架，强调了人工智能驱动的工具在提高学习者参与度、可访问性和流利度方面的变革性作用。它研究了自适应学习系统、人工智能导师、语音识别和游戏化等进步，强调了它们个性化教学和培养沉浸式学习体验的能力。讨论了技术驱动课程的主要特征，包括与 CEFR 标准的一致性和对不同学习者的包容性。本文还解决了成本、基础设施限制以及与数据隐私和人类教育者的作用相关的道德问题等挑战。建议侧重于教师培训、基础设施投资和协作政策制定，以确保成功实施人工智能增强课程。通过利用人工智能的潜力
有效利用人工智能（AI）
TOYIN VICTOR-MGBACHI 波士顿大学，波士顿都会学院 摘要 - 人工智能 (AI) 技术的迅速普及重塑了各个行业的格局，有望提高生产力和效率。然而，在企业中有效利用人工智能也带来了多方面的风险，需要仔细识别和管理。这项研究深入探讨了如何利用人工智能的潜力，同时最大限度地减少潜在的陷阱，以实现最佳组织绩效。本文全面探讨了人工智能在不同商业领域的应用，重点关注能够降低风险同时提高生产力的策略和实践。此外，该研究强调了合乎道德的人工智能开发和使用的关键作用，阐明了有效部署人工智能的原则和指导方针，同时最大限度地降低风险并解决社会问题。通过了解和主动管理与人工智能相关的风险，组织可以释放人工智能的变革力量，并在提高生产力、有效创新和稳固风险管理之间实现和谐平衡。总之，这项研究丰富了现有的人工智能应用知识体系，为努力充分利用人工智能技术潜力的企业提供了宝贵的见解和可行的建议。索引术语 - 人工智能 (AI)、风险管理、生产力、业务目标、创新、机器学习、数据隐私、政策。
在 Starkey Edge AI 中利用 DNN
机器学习技术通常用于助听器领域，最常见的方法是识别不同类型的声学环境，尤其是在有语音的情况下。这些算法通常在外部计算机上进行训练，并在助听器中实施缩小版，仅受处理能力和助听器内存限制的限制。深度神经网络 (DNN) 是机器学习的一个子集，它为创建更复杂、更准确的算法提供了可能性。DNN 试图通过创建节点和层的网格来模仿大脑处理信息的方式，这些节点和层可以在经过广泛训练后解码信息。虽然 DNN 背后的概念无处不在，但它在不同品牌的助听器中并不一定以相同的方式实现。