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北卡罗来纳州生成式 AI 实施建议和注意事项
多年来，人工智能 (AI) 一直是教育的一部分，但自 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来，生成式 AI 的引入使 AI 成为有关教育未来的讨论焦点。此次发布以及随后的许多其他生成式 AI 工具引起了教育工作者和学生对这些技术使用的兴趣，同时也引发了对其滥用的担忧。生成式 AI 工具是一种人工智能工具，可根据其在训练数据集中学到的内容生成文本、图像、音频、视频和代码。当用户向模型提供提示时，该模型会预测响应。虽然每个响应都是新的，但模型会从训练阶段分析的数据中提取数据，并根据用户输入或提示将其转换为响应。生成式人工智能最近以前所未有的速度迅速发展，速度之快超过了历史上任何其他技术创新。事实上，一些技术专家预计，未来十年的技术创新将比过去一百年更多。生成式人工智能工具的接受和使用是不可避免的，企业和高等教育机构将期望我们的学生具备生成式人工智能技能。因此，公立学校处理生成式人工智能的方式对教育的未来和今天的学生都有着重大影响。为了帮助指导国家学校领导者负责任地实施人工智能，美国教育部教育技术办公室最近发布了一份题为“人工智能与教学和学习的未来”的报告。本报告引用了 Russell Shilling 博士的话：“人工智能将教育技术带到了一个转折点。我们可以扩大差距，也可以缩小差距，这取决于我们现在采取的行动。”事实上，我们在公立学校使用生成式人工智能的决定将对我们的学生进入高等教育机构或就业市场的未来以及他们的日常生活产生重大影响。世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》预测，人工智能将在未来五年对就业市场产生巨大影响。在本报告中，人工智能和机器学习领域是预测最快的领域，未来五年的增长轨迹高达 40%，预计将创造 100 万个新工作岗位。此外，报告发现，75% 的受访公司计划在 2027 年前实施生成式人工智能。
Chatgpt中的集成推荐系统...
Christian Ovalle 1 1 1 UniversidadTecnológicaDelPerú，Perú，dovalle@utp.edu.pe摘要 - 近年来，推荐系统在电子商务领域取得了巨大的帮助。这有许多应用程序可以通过不同的过滤技术来改善用户行为因素；但是，这些系统中的大多数缺乏真正影响用户的演示和交互模型。在这种情况下，电子商务网站正在寻找不同的策略，以准确，及时地分配在线用户看到的建议；不过，审查不同的文章，尚不清楚推荐项目的出现方式是否对用户行为产生积极影响。另一方面，对话性人工智能系统技术具有很大的尺寸，强调了Chatgpt作为创新工具。最后，这项研究旨在验证在Chatgpt中实施集成SR是否会影响电子商务商店中用户的购买后行为。结果表明，通过利用对话式AI的潜力提供更有效和个性化的建议，就用户建议而言，增加了34.15％，而在购买推荐产品时，指数增长了54.05％；同样，很明显，从初次购买后14天后进行回购的用户增加了46.67％；最后，从电子商务商店回购产品的略有显着增长了9.52％。关键字启用系统，chatgpt。购买后，电子商务，个性化
建议和密钥长度，版本 2024-01
2019-01 2019.02.22 在推荐的操作模式中添加了 CCM 模式。在旧机制中添加了 PKCS1.5 填充。 2020-01 2020.03.24 建议将 FrodoKEM 和 Classic McEliece 与之前推荐的非对称机制结合使用，并采用适当的安全参数用于 PQC 应用。建议使用 Argon2id 进行基于密码的密钥派生。将密钥长度为 2000 位或更长的 RSA 密钥的一致性过渡延长至 2023 年底。 2021-01 2021.03.08 修订随机生成器章节，特别是关于使用 DRG.3 和 NTG.1 随机生成器。不再建议将 PTG.2 随机生成器用于一般用途。添加基于哈希的签名程序的标准化版本。 2022-01 2022 年 1 月 28 日对全文进行根本性编辑修订，对版面进行细微调整。更新了侧信道分析、QKD 和随机数生成器的种子生成方面的内容。 2023-01 2023 年 1 月 9 日将安全级别提高到 120 位，更新了 PQC 方面的内容。 2024-01 2024 年 2 月 2 日在量子安全密码学背景下进行根本性重组，自 2029 年起停止使用 DSA 建议，纳入 MLS 协议。
使用AI
信息科学与工程，Visvesvaraya Technological University摘要：此项目使用计算机视觉和机器学习来创建虚拟试用室和推荐系统，以改善电子商务时尚体验。cnns用于预测身体形式以获得更精确的建议，并且建议引擎使用基于协作和内容的过滤来根据用户偏好，过去的购买和样式提供时尚项目。为了根据每个用户的口味，样式和车身类型提供服装建议，建议引擎将使用协作过滤和基于内容的过滤算法。同时，一个由计算机视觉驱动的虚拟试用室让客户可以通过将合奏叠加在用户提供的图像或头像上并根据车身测量来修改尺寸，以创建逼真的拟合模拟。通过分析用户提供的图片，我们可以增强身体形式检测，提高拟合精度和建议精度。，由于响应迅速的Web界面，用户将能够上传照片，查看建议并几乎可以实时尝试服装。数据处理将由烧瓶或Django-Built Backend处理，该后端还将毫不费力地与PostgreSQL或MySQL数据库进行交互以存储用户和建议数据。该系统是为了高性能和可扩展性而构建的，并托管在云基础架构上。通过提供个性化的建议并以精确的拟合可视化降低回报，该集成系统旨在提高用户幸福感。本网站允许用户以数字方式尝试服装并进行购买，这最终改善了消费者的幸福感并降低回报率。
政府建议 - 2025年3月
全世界有超过85％的人认同一种宗教，大多数对AI的担忧是在不同的宗教传统中共享的。信仰社区和组织提出的这些担忧代表了不经常听到的人的声音，但他们对更好，更具包容性和公正社会的希望和愿望应由政策和决策者倾听。政府应与信仰社区更紧密地互动，包括与AI信仰和民间社会委员会合作作为召集人，以了解他们的关注点并探索前进的方式。
Skillsync：使用机器的工作推荐系统...
Skillsync利用AI和数据驱动的方法来提供高度准确和个性化的工作建议，利用API和社交媒体数据等多种数据源来丰富其见解。其创新的基于技能的匹配方法超越了基于传统的关键字方法，从而确保了候选技能和工作要求之间的精确对齐。尽管诸如数据质量和隐私问题之类的挑战，Skillsync为优化人才的获取，增强求职者和雇主的能力提供了巨大的机会，并为更有效的劳动力市场做出了贡献。随着我们在研究和协作中的继续发展，Skillsync代表着创新的灯塔，解锁了工作的未来，在这种情况下，找到完美的工作不仅是可能性，而且是现实。
应对过度处方挑战：用于药物建议任务的大型语言模型
药物推荐系统在医疗保健中引起了人们的关注，因为它们的潜力根据患者的临床数据提供了个性化和有效的药物组合。但是，现有的方法论在适应多种电子健康记录（EHR）系统并有效地利用非结构化数据时会遇到挑战，从而产生有限的概括能力和次优性能。最近，利用医疗领域的大型语言模型（LLM）的兴趣正在增长，以支持医疗保健专业人员并增强患者护理。尽管出现了医疗LLMS及其在医疗问题回答之类的任务中，他们在临床环境中的实际应用，尤其是在药物建议中，但通常仍然没有得到充实的态度。在这项研究中，我们评估了用于药物建议任务的通用和医学特异性LLM。我们的发现表明，LLMS经常遇到过度处方的挑战，导致临床风险增加并降低药物建议精度。为了解决这个问题，我们提出了语言辅助药物建议（LAMO），该建议采用了一种参数高效的微调方法来量身定制开源LLM，以在药物建议方案中进行最佳性能。lamo杠杆在临床注释中提供了大量的临床信息，这是一种在传统方法论中通常不足的资源。由于我们的方法，Lamo的内部阀门准确性超过10％以上的最先前方法。此外，时间和外部验证证明了Lamo在各种时间和医院的强大概括能力
建议鼓励泛非投资和融资机构专注于非洲的农村经济
该集合中的立法已被复制，因为它最初是在《政府公报》上印刷的，并进行了改进的格式，并纠正了较小的印刷错误。所有修正案已直接应用于文本并注释。可以参考每一条立法的原始公报（包括修正案）。
报销建议
Evidence from 1 phase II, single-arm, open-label trial (DESTINY-Gastric02, N = 79) demonstrated that treatment with trastuzumab deruxtecan may result in added clinical benefit for patients (≥ 18 years) who had unresectable or metastatic, centrally confirmed human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-positive gastric or GEJ cancer who have experienced disease progression during or after first line therapy具有含曲妥珠单抗的方案。确认的目的反应率（ORR）是命运 - 杀伤性02试验的主要疗效终点，为41.8％（95％CI，30.8至53.4），有5.1％的患者完全反应（CR）（CR）。此外，Destiny-Gastric02试验表明，曲妥珠单抗Deruxtecan的治疗可能会导致临床意义上有意义的总生存率（OS）和无进展生存率（PFS）。中位随访（范围为0.7至22.1）月后，中位OS为12.1个月（95％置信区间[CI]，9.4至15.4）;在6个月时，生命的可能性为77.8％（95％CI，66.8至85.6），在12个月时为50.6％（95％CI，38.4至61.5），在35.1％（95％CI，22.1至48.4）在18个月时。每个独立中央审查（ICR）的中位PFS为5.6个月（95％CI，4.2至8.3）；在6个月时，无进展的可能性为48.9％（95％CI，36.6至60.2），在12个月时为20.0％（95％CI，9.4至33.3）。在提交的间接治疗比较（ITC）中，OS和PFS的治疗效果估计值比所有其他比较器（即Ramucirumab Plus Paclitabsel，paclitaxel，poclitaxel，folfiri，folfiri，irinotecan和docetaxel）偏爱曲妥珠单抗Deruxtecan；但是，由于设计和方法的几个局限性，ITC的证据与高不确定性有关（例如，研究设计中的异质性，统计分析，地理区域以及跨证据网络中包括的研究）。