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间谍机构在内部异议中撤回了 2020 年投票研究
围绕一项相对例行的研究及其异常撤回的争议凸显了人们对如何应对美国大选面临的各种外国威胁的持续担忧——包括虚假信息、网络间谍活动和美国社会内部现有分歧的扩大。一些前官员说，在日益两极分化的美国，其中一些紧张局势已经蔓延到名义上不关心政治的情报界。一些官员声称，2020 年情报领导人淡化了有关俄罗斯的调查结果，以满足前总统唐纳德·特朗普的要求。特朗普在一次有关莫斯科干预选举的争议中解雇了一名国家情报局局长。另一些人表示，特别是有关中国的选举相关情报被错误地淡化了，因为他们认为政客会滥用这些情报。这项研究是由国家情报局局长办公室前选举威胁主管要求进行的，该办公室负责监督美国 18 个间谍机构。
经济增长的过去和未来：半...
思想的非竞争性带来了收益递增，保罗·罗默最近获得诺贝尔奖就是为了赞扬这一事实。这意味着长期经济增长率是收益递增程度和研究努力增长率的乘积；这是半内生增长理论的本质。这篇评论从半内生的角度解释了过去和未来的增长。50 多年来，由于教育水平的提高、错配的减少和（全球）研究强度的提高，美国的增长率大大超过了其长期增长率，这意味着未来前沿增长可能会明显放缓。其他力量则朝着相反的方向推动。首先是“发现新爱因斯坦”的前景：历史上，我们因为中国和印度的落后以及阻碍女性发明家的障碍而错过了多少才华横溢的研究人员？其次是人工智能可以增强甚至取代人类研究人员的长期前景。自始至终，这篇评论都强调了许多进一步研究的机会。
经济增长的过去和未来：半...
思想的非竞争性带来了收益递增，保罗·罗默最近获得诺贝尔奖就是为了赞扬这一事实。这意味着长期经济增长率是收益递增程度和研究努力增长率的乘积；这是半内生增长理论的本质。这篇评论从半内生的角度解释了过去和未来的增长。50 多年来，由于教育水平的提高、错配的减少和（全球）研究强度的提高，美国的增长率大大超过了其长期增长率，这意味着未来前沿增长可能会明显放缓。其他力量则朝着相反的方向推动。首先是“发现新爱因斯坦”的前景：历史上，我们因为中国和印度的落后以及阻碍女性发明家的障碍而错过了多少才华横溢的研究人员？其次是人工智能可以增强甚至取代人类研究人员的长期前景。自始至终，这篇评论都强调了许多进一步研究的机会。
基于人工智能的库存管理
摘要 订单策略的协调对供应链库存管理构成了巨大挑战，因为各种随机因素增加了其复杂性。因此，确定最小化总库存成本的策略的分析方法仅在有限的范围内适用。相反，我们采用人工智能 (AI) 领域的启发式方法，即蒙特卡洛树搜索 (MCTS)。据我们所知，MCTS 既未应用于供应链库存管理，也未在运筹学的其他分支中广泛传播。我们开发了一个离线模型和一个基于实时数据决策的在线模型。为了演示目的，我们考虑一个类似于经典啤酒游戏的供应链结构，该结构有四个参与者，需求和交货时间都是随机的。我们证明离线和在线 MCTS 模型都比其他以前采用的基于 AI 的方法表现更好。此外，我们提供证据表明，由 MCTS 确定的动态订单策略消除了牛鞭效应。
人工智能在牙科成像中的概念和应用简介
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
基于人工智能的库存管理
摘要 订单策略的协调对供应链库存管理构成了巨大挑战，因为各种随机因素增加了其复杂性。因此，确定最小化总库存成本的策略的分析方法仅在有限的范围内适用。相反，我们采用人工智能 (AI) 领域的启发式方法，即蒙特卡洛树搜索 (MCTS)。据我们所知，MCTS 既未应用于供应链库存管理，也未在运筹学的其他分支中广泛传播。我们开发了一个离线模型和一个基于实时数据决策的在线模型。为了演示目的，我们考虑一个类似于经典啤酒游戏的供应链结构，该结构有四个参与者，需求和交货时间都是随机的。我们证明离线和在线 MCTS 模型都比其他以前采用的基于 AI 的方法表现更好。此外，我们提供证据表明，由 MCTS 确定的动态订单策略消除了牛鞭效应。
放射科人工智能的成功背后隐藏着失败
引言自2005年Rubin等人发表了关于从CT扫描中检测肺结节的论文[1]以来，关于计算机算法表现优于放射科医生的报道一直存在。当时，这些技术被称为计算机辅助诊断，可以将其视为现在被广泛称为人工智能（AI）的某种前身。过去5年，硬件技术的进步促进了具有数百万个参数的深度神经网络的训练，成倍地加快了AI出版的速度。然而，和其他科学领域一样，AI在放射学领域的成功会被大张旗鼓地发表和宣传，而失败则不会被讨论或公开。事实上，大多数AI失败都是从个人经历中发现的，或者在社交媒体上以推文或博客文章的形式分享时发现的。在本文中，我们讨论了报告人工智能在放射学领域的成功时经常遇到的一些陷阱，从不同的角度来看，这些陷阱可能会被视为失败。
人工智能与间质性肺病
摘要：间质性肺病 (ILD) 目前由放射科医生、肺病专家和病理学家组成的 ILD 委员会进行诊断。他们讨论计算机断层扫描 (CT) 图像、肺功能测试、人口统计信息和组织学的组合，然后就 200 个 ILD 诊断之一达成一致。最近的方法采用计算机辅助诊断工具来提高疾病的检测、监测和准确预测。基于人工智能 (AI) 的方法可用于计算医学，尤其是在基于图像的专业（例如放射学）中。本综述总结并强调了最新和最重要的已发表方法的优缺点，这些方法可以形成一个整体的 ILD 诊断系统。我们探讨了当前的 AI 方法和用于预测 ILD 预后和进展的数据。然后，必须突出显示包含与进展风险因素相关的最多信息的数据，例如 CT 扫描和肺功能测试。本综述旨在找出潜在的差距，强调需要进一步研究的领域，并确定可以结合起来的方法，以便在未来的研究中获得更有希望的结果。
人工智能和机器学习如何帮助医疗保健系统应对 COVID-19
摘要 COVID-19 全球大流行不仅威胁着数百万人的健康，也威胁着世界各地基础设施和经济的稳定。这种疾病将不可避免地给医疗保健系统带来沉重的负担，现有设施或基于传统方法的应对措施无法有效应对。我们认为，只有利用来自各种数据源的情报来更好地利用稀缺的医疗资源、提供个性化的患者管理计划、制定政策并加快临床试验，才能实施严格的临床和社会应对措施。在本文中，我们介绍了应对 COVID-19 的五个最重要的挑战，并展示了如何通过机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的最新发展来解决每个挑战。我们认为，将这些技术整合到地方、国家和国际医疗保健系统中将挽救生命，并提出了可以迅速有效地实施的具体方法。我们愿意扩展这些资源和知识，以协助寻求实施这些技术的政策制定者。