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人工智能与营销：陷阱与机遇
摘要 - 本文从知识创造和知识转移的角度讨论了人工智能在营销中的陷阱和机遇。首先，我们讨论了区分人工智能应用和传统建模方法的“高阶学习”概念，在关注深度神经网络的最新进展的同时，我们介绍了其底层方法（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、不安全或不切实际的学习环境、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。
新规则、常见陷阱和机遇
• 服务合同和供应品或产品合同（非制造商）限制为 50%； • 一般建筑合同限制为 85%；以及 • 专业贸易合同限制为 75% • 此限制不适用于 13 § 125.6(c) 中定义的“类似情况实体”（SSE） • 对于某些类别的合同，规则在应用分包百分比之前将某些项目的美元价值从合同总美元价值中排除。最常见的排除是所有建筑合同和供应合同的材料成本。
脑靶向纳米药物：陷阱与前景
摘要：脑部疾病是全球日益老龄化的人口中最严重的问题，预计未来患有神经系统疾病的患者数量将会增加。尽管向大脑输送药物的方法已经取得了显著的进步，但这些方法都无法为治疗脑部疾病提供令人满意的结果。这仍然是一个挑战，因为大脑具有独特的解剖学和生理学，包括严格的调控和物质通过血脑屏障的有限途径。纳米粒子被认为是一种理想的药物输送系统，可以输送到难以到达的器官，如大脑。新药和基于纳米材料的新型脑部治疗方法的发展为科学家开发大脑特异性输送系统提供了各种机会，可以改善阿尔茨海默病、帕金森病、中风和脑瘤等脑部疾病患者的治疗效果。在这篇综述中，我们讨论了值得注意的文献，这些文献研究了用于治疗神经系统疾病的脑靶向纳米药物的最新发展。关键词：脑输送、血脑屏障、靶向输送、纳米粒子、神经退行性疾病、中风、癌症
放射学中的人工智能：前景和陷阱
5.3.1 人工智能可能影响放射学的领域 ...................................................................................................... 35 5.3.2 改善放射学检查 ...................................................................................................................... 35 5.3.3 接管大部分工作任务并取代放射科医生 ................................................................................................ 36 5.3.4 提高诊断和治疗的准确性 ...................................................................................................................... 37 5.3.5 应用人工智能的领域 ...................................................................................................................... 38 5.3.6 金融投资领域 ............................................................................................................................. 38 5.3.7 隐私和数据安全 ............................................................................................................................. 39 5.3.8 拒绝放射学检查 ............................................................................................................................. 40
6G网络中的网络安全挑战和陷阱
从5G到6G网络的过渡旨在提高连接速度和智能水平。6G有望支持机器类型的通信和超可靠的低潜伏期通信，同时通过集成削减技术来增强移动宽带服务。这些进步可能会改变部门，包括健康和自动运输系统；但是，他们带来了安全挑战。6G的开放，分布和以用户为中心的性质，由许多连接的设备，分散网络以及系统之间的复杂交互标记，这使传统的Cen-Cen-Centralized Security模型不足。这种转变引入了更广泛的攻击表面，增加了对API剥削，数据隐私侵犯，拦截风险和内部攻击等威胁的脆弱性。应用区块链和自我主张身份（SSI）技术是一种有前途的方法来解决与6G相关的安全问题。这些技术提供了分散且具有密码安全的系统，使6G的需求不断变化。区块链技术可确保整个网络上的不变性，透明度和防篡改记录。通过智能合约，它可以执行安全措施并验证API通信，同时维护6G分布式节点之间的数据完整性。同时，SSI支持管理身份，在这些身份中，用户对其经过验证的身份具有授权，确保隐私保护和安全访问控制，减少身份盗窃或未经授权的访问的可能性。区块链和SSI的组合解决了6G中的安全问题。合并区块链和智能合约可以最大程度地降低与API漏洞相关的风险。此集成仅允许授权的用户和设备与API进行交互，而SSI提供可验证的凭据来确认用户的身份并防止未经授权访问API。尽管6G分布式体系结构扩展了攻击表面，但可以使用区块链的分散安全执行机制来保护它，在该机制中，节点可以有效地验证彼此的设置和活动。此外，区块链提供的不变性功能以及自我主张身份提供的选择性披露功能有助于保护数据的隐私和完整性，从而确保即使存在拦截风险，机密信息仍然安全。本章探讨了区块链和自我主张身份如何解决6G中的安全问题，从而分析这些技术如何塑造安全的6G基础架构。
气候评估软件的陷阱和缓解剂
特定于单个资产的物理属性可以表明确保弹性所必需的干预和资本计划水平。例如，使用气候模型软件评估时，可以将两个相邻的办公属性位于高风险洪水区，并获得相同的分数。但是，一个办公大楼可能是使用其关键的电气和HVAC设备设计的，位于地下室以下的地下室，而另一个办公楼可能在100年洪水区以上的阁楼中央工厂中具有关键设备，并结合了不依赖当地电网的备用电源。同样，即使一个具有老式的jalousie窗户，评估也可以为位于同一飓风易发的两座建筑物提供相同的分数，而另一个则具有窗口，可以承受多个100年的飓风活动。
计算机安全机器学习中的陷阱
在本文中，我们确定了10个常见的 - 微妙的跌倒，这对有效性和阻碍研究结果的解释构成了威胁。为了支持这一主张，我们分析了过去十年来30个顶级安全性PA PER中这些陷阱的流行，这些陷阱依靠ML来解决不同的问题。令我们惊讶的是，每张纸至少遭受三个陷阱；更糟糕的是，几个陷阱影响了大多数论文，这表明了问题的流行程度和子。尽管陷阱是广泛的，但了解它们削弱结果并导致过度乐观的结论可能更为重要。为此，我们对四个不同安全领域的陷阱进行了影响分析。该发现支持我们的前提，回应了社区的广泛关注。
人工智能在职场的兴起：对雇主的好处和陷阱
人工智能很可能在 2023 年及以后继续成为热门话题。一些国家最近出台了以人工智能为重点的立法。自 2023 年 1 月 1 日起，美国纽约州禁止在就业决策中使用人工智能工具，除非此类使用经过偏见审计并披露，同时提供请求替代流程的选项。2021 年，欧盟委员会提议实施一个新的法律框架来应对人工智能使用的风险，该框架将规定有关人工智能使用和该技术高风险应用的要求和义务，并制定执法和治理结构。在德国，雇主在将人工智能引入工作场所时已经有义务咨询工会（代表工人的咨询机构）。
人工智能与统计学——探索潜力、陷阱和用途
Felice, Florian 等人。“统计增强学习：一种增强（任何）学习算法的特征工程框架。”arXiv 预印本 arXiv:2306.17006 (2023)。
