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财政政策对经济增长的影响
Drobiszová, A.，2013 年。《生产性和非生产性政府支出对经合组织国家经济增长的影响》。收录于：Z. MACHOVÁ 主编，第三届国际科学会议论文集《世界税收》。奥斯特拉发：VŠB-TU，第 37-48 页。ISBN 978-80-248-3133-6。
hematologie 2024
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电气工程和信息学13-会议记录EEI
Proceedings Reviewers: Norbert Ádám Milan Lacko František Babič Branislav Madoš Ján Bačík Ján Magyar Peter Bednár Marián Mach Peter Bober Kristína Machová Samuel Bucko Dusan Medveď Marek Bundzel Miroslav Michalko Zsolt Čonka Ľubomír Ľubomír Papaj Ján Papaj Miloš Drutarovský Ján Paraien František Ďurovský Marek Pavlík Jaroslav Daniela Perduková Peter Feciľak Ján Perháč Anna Filasová Emília Pieriková Ján Gamec Matúš Pleva Peter Girislav Sobota Iveta Gladišová Ján Staš彼得·格尼普（Peter Gnip）威廉·斯坦宁（William Steingartner） ŠimoňákJánKaňuchjozefkirálytibor tibor Vince Marcelvološinnatalia kurkinajánKarolkarol karol karol karol iveta zolotova zolotovavieraaslákovájarosna jarosna viera viera viera viera viera maslakova maslakova jarosna jarosna jarosna viera。 Žilková
第 52 章 a3 设计中的人为因素和人体工程学
1 简介 自动化、自主性和人工智能 (AI) 是作为人类能力的延伸的技术，贡献了自主产生的非人类努力（见图 1）。这三个术语包含一组可以从数据中学习的计算工具，这些系统以合理甚至像人类一样的方式运行（Bolton、Machová、Kovacova 和 Valaskova，2018 年；Dash、McMurtrey、Rebman 和 Kar，2019 年；Shekhar，2019 年）。这种性质的计算至少从 1950 年代就开始了，当时 Simon 预测机器“能够……做任何人类可以做的工作”（Chase & Simon，1973 年），而今天这种设想的技术出现在人工智能 (AGI) 的绰号下。对合成智能创造物的渴望早已成为人类的愿望，并以各种形式出现（Hancock 等人，2011；Schaefer 等人，2015）。而 AGI 目前仍只是一个梦想。许多正在开发的未来技术需要机器学习、理解和适应新情况，至少要具有人类所表现出的灵活性，尽管是在更有限的环境中。人工智能的主要底层技术机器学习 (ML) 对于设计这种自主性很有用，因为它可以从外部数据输入中学习，无论是在直接人工监督下还是在无人监督下。在开发这些非常有用的技术时，人为因素和人体工程学 (HF/E) 的知识非常有用，尤其是对于肩负艰巨任务的设计师来说，他们将人类和机器结合到复杂的系统中，以应对有时混乱的环境。技术每年都在不断扩展人类的能力，而最佳表现仍来自人机混合团队（图 1）。