XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPitfalls
技术解决方案主义的前景与陷阱
本书探讨了技术是否可用于解决由技术引起的问题，因为各个章节从不同方面探讨了技术如何将我们带到今天的境地（有些人会说，根据一系列指标，这是人类所处的最好境地），以及技术是否有助于或阻碍我们解决当前面临的挑战。讨论的问题涵盖了可持续性的三个维度，包括人工智能的物质性、教育技术、人工智能促进性别平等、创新和数字鸿沟，以及技术与权力、政治制度和资本主义的关系等主题。各章节都以技术变革、可持续发展的理论背景为基础，本书积极使用联合国的可持续发展目标，既是为了研究这些目标如何捕捉或忽视可持续发展的核心要素，也是为了促进和创建各章节之间共同的参与框架。
可解释人工智能的危险和陷阱
各国政府都在研究可解释人工智能 (XAI) 的潜力，以应对人们对人工智能算法决策不透明性的批评。尽管 XAI 作为自动化决策的解决方案很有吸引力，但政府面临的挑战的棘手性使 XAI 的使用变得复杂。棘手性意味着定义问题的事实是模棱两可的，并且对解决此问题的规范标准没有达成共识。在这种情况下，使用算法可能会导致不信任。尽管有许多研究推动 XAI 技术的发展，但本文的重点是可解释性的策略。使用三个说明性案例来表明，公众通常不认为可解释的数据驱动决策是客观的。这种背景可能会引起强烈的动机去质疑和不信任人工智能的解释，结果遭到了社会的强烈抵制。为了克服 XAI 固有的问题，提出了针对决策的策略，以使社会接受基于人工智能的决策。我们建议采取可解释的决策和流程、与社会参与者共同制定决策、从工具性方法转向制度性方法、使用竞争性和价值敏感算法，并调动专业人士的隐性知识
1 确定效力时的陷阱和注意事项...
寻找与目标靶点形成共价键的酶抑制剂是药物开发中一个越来越受欢迎的焦点。然而，在评估其时间依赖性抑制特性以及与文献中报道的值建立相关性时，出现了挑战。鉴于肿瘤学中表皮生长因子受体 (EGFR) 酪氨酸激酶受到广泛关注，以及共价 EGFR 抑制剂的多种结构和结合模式，本观点旨在探索在测量此类药物的动力学参数时出现的各种广泛相关因素。对几项研究的回顾表明，不同的文献效力值要求研究人员包括适当的参考分子和一致的底物条件，以保持实验一致性和适当的基准。调查了常见缓冲条件和化合物液体处理对共价抑制剂效力的影响，强调了在进行这些测定时多个实验变量的重要性。此外，在评估抑制剂针对 EGFR 突变体而非野生型 (WT) 的选择性效力时，由于 ATP 底物结合亲和力不同，最好考虑真实效力的比率。本文介绍的概述虽然最直接适用于酪氨酸激酶抑制剂领域，但可广泛用于抑制剂评估，为设计和验证下一代共价抑制剂的生化分析提供指导性见解。简介
脑时代分析中的陷阱
Alam，S。B.，Nakano，R。和Kobashi，S。（2016）。 使用大脑MR图像中多元回归分析的大脑年龄估计。 ijicic，12（4），1385 - 1396。 Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。 （2018）。 使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。 衰老神经科学的边界，10，252。 Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。 “大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。 大脑和行为，8（8），E01020。 Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。 基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。 神经图像：临床，24，102063。 Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。 回归均值。 BMJ，308（6942），1499。 Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Alam，S。B.，Nakano，R。和Kobashi，S。（2016）。使用大脑MR图像中多元回归分析的大脑年龄估计。ijicic，12（4），1385 - 1396。Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。 （2018）。 使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。 衰老神经科学的边界，10，252。 Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。 “大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。 大脑和行为，8（8），E01020。 Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。 基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。 神经图像：临床，24，102063。 Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。 回归均值。 BMJ，308（6942），1499。 Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。（2018）。使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。衰老神经科学的边界，10，252。Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。“大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。大脑和行为，8（8），E01020。Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。神经图像：临床，24，102063。Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。回归均值。BMJ，308（6942），1499。Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。生物成熟度的神经解剖学评估。Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。使用残差作为因变量时的不正确推断。会计研究杂志，56（3），751 - 796。https：//doi.org/10.1111/1475-679x.12195 Chung，Y.使用机器学习来确定与
医疗保健领域的人工智能：前景与陷阱
当 AI 应用程序集成到组织流程（例如，调度、记录保存、计费）中时，它们可以提高效率、降低成本并改善患者体验。虽然有很多这样的例子，但基于 AI 的调度是一个很好的例子，因为它可以增加获得护理的机会，同时优化患者流量、提高临床效率并减少等待时间。护理团队影响。基于机器学习的需求预测可以使用过去的预约数据来预测未来的利用趋势。这些预测与智能调度算法相结合，可以根据各种输入（如预约类型、医生可用性以及患者需求/偏好）创建更优化的预约时间表。此外，当取消预约时，由 AI 驱动的自适应调度系统可以调整时间表并随时推荐预约时间更改，这有助于确保有效利用时间段。患者影响。使用 NLP 和机器学习构建的自动聊天机器人（并集成到调度系统本身）创建交互式虚拟助手，帮助患者安排、重新安排或取消预约。聊天机器人还可以提供预约详细信息，例如诊所时间或位置。同样，自动化系统可以发送预约提醒，以减少缺席的可能性。机器学习系统甚至可以从患者的行为和/或所陈述的偏好（例如，回复电子邮件还是短信）中学习，以便在就医时提供更具针对性的体验。
人工智能新闻报道中的十八个陷阱清单
陷阱 2. 暗示性图像：人形机器人的图像经常用于说明有关人工智能的文章，即使文章的内容与机器人无关。这给读者一种错误的印象，认为人工智能工具是具象的，即使它只是从数据中学习模式的软件。
人工智能中的性别偏见：陷阱与希望
Sana Halwani 受邀在加拿大知识产权协会的项目中分享她的专业知识。Sana 主持了一场关于性别偏见在人工智能领域表现方式、我们可以做些什么以及人工智能如何帮助我们解决性别偏见的讨论。
人工智能与营销：陷阱与机遇
本文从知识创造和知识转移的角度探讨了人工智能在营销中的陷阱和机遇。首先，我们讨论了“高阶学习”的概念，这一概念将人工智能应用与传统的建模方法区分开来，在关注深度神经网络的最新进展的同时，我们还介绍了其底层方法（多层感知器、卷积和循环神经网络）和学习范式（监督、无监督和强化学习）。其次，我们讨论了营销经理在其组织中实施人工智能时需要注意的技术陷阱和危险，包括目标函数定义不明确、学习环境不安全或不切实际、有偏见的人工智能、可解释的人工智能和可控制的人工智能等概念。第三，人工智能将对可以自动化且几乎不需要可解释性的预测任务产生深远影响，我们预测，如果我们不解决人工智能模型和营销组织之间隐性知识转移的挑战，人工智能将在许多营销领域无法兑现其承诺。 © 2020 直销教育基金会，Inc. dba Marketing EDGE。保留所有权利。