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生物医学伦理2.0：重新定义疾病，患者和治疗的含义
了解情况并非如此 - 胆固醇太高，血压太高，骨密度太低等。除了进行常规实验室测试以监测我们的健康状况外，21世纪的基因组革命现在使任何人都可以分析其基因组。随着基因组数据的增加的可用性，一组特征性的遗传特征已经足以识别出一种处于危险中的疾病，甚至在发生任何生理变化之前。有了这个定义，可以从受精卵或胚胎开始与人类生活的任何阶段讨论疾病。此外，因为每个人都患有自己的“原始”疾病（它们处于危险中的疾病）的疾病 - 基因组学普遍地使人类状况医疗化并提出了一个问题：疾病何时开始？
AI和机器人顾问的兴起：重新定义数字时代的财务策略
在这些创新中，人工智能（AI）已成为转型的关键推动者。AI为金融领域的各种应用程序提供了权力，包括欺诈检测系统，预测性信用评分模型和机器人顾问。尤其是机器人顾问，通过提供自动投资管理服务来彻底改变财富管理，这些服务以传统咨询服务的一小部分提供个性化的财务建议[3]。于2000年代后期推出，最初专注于基本投资组合管理的机器人顾问，但此后已演变成结合了复杂的功能，例如机器学习和自然语言处理。这些进步使机器人顾问能够提供越来越定制和适应性的建议，从而增强了其对更广泛的用户的价值主张[4]。
通过用人工智能知识增强课程来重新定义医学教育
1910 年，亚伯拉罕·弗莱克斯纳发表了《弗莱克斯纳报告》。在访问了美国和加拿大的 155 所医学院后，他确立了生物医学模式作为医学培训的黄金标准。1 除其他事项外，他还创建了标准化的四年制课程，推荐了最低入学资格，并建立了认证流程。2 在他的报告发表之前，大多数医学院的成立仅仅是为了盈利，因此没有任何入学或认证规则。弗莱克斯纳的影响仍然指导着当前的课程改革，一个多世纪后，我们仍然相信他提出的基本目标是相关的。但是，我们还必须考虑到，要最佳地重组当今的教育轨道，必须拥抱新技术。
重新定义网络安全：传统方法与人工智能驱动方法的比较研究
1 名学生 1 计算机科学与工程系，1 SRM 科学技术学院，印度德里国家首都辖区 摘要：本研究论文全面分析了网络安全的发展，对比了传统方法和创新的人工智能驱动方法。它仔细研究了传统安全系统的不足之处，强调它们无法应对复杂且快速变化的网络威胁。本文强烈主张将人工智能融入网络安全，强调其在数据分析、适应新威胁和增强预测能力方面的潜力。该研究讨论了人工智能在检测和应对网络威胁方面的主动性、动态性，其表现远远优于传统技术。此外，它还解决了在该领域使用人工智能的挑战和道德影响，建议采取一种将人类专业知识与人工智能进步相结合的平衡战略。本摘要概括了本文对人工智能对网络安全的变革性影响的探索，提出人工智能集成是有效应对复杂网络威胁的关键一步。索引术语 - 网络安全、人工智能 (AI)、网络威胁、人工智能驱动的安全、传统安全方法、自适应防御机制、人工智能中的道德考量
通过人工智能重新定义教师在教育中的角色
摘要 本研究探讨了通用人工智能 (AGI) 作为重塑教师在教育中角色的潜在工具。通用人工智能是指在多项任务中具有人类水平认知能力的人工智能，具有改善教学法、实现个性化学习和改变评估方法的潜力。本文探讨了将通用人工智能引入教育环境的影响，以及通用人工智能如何改善教学方法。此外，本报告还探讨了人工智能在教育中的伦理问题，并提出了赋予教师权力的方法，使他们能够有效地利用通用人工智能的好处。本研究旨在通过研究通用人工智能与教学之间的相互作用，为正在进行的关于将先进技术融入教育的辩论做出贡献。关键词：通用人工智能 (AGI)；教育；教师角色
重新定义人工智能时代对教育者的学生评估
摘要：人工智能 (AI) 在教育中的应用为改革有效的传统学生评估方法提供了理由。本文评估了传统评估实践在 AI 支持的学习环境中的相关性和有效性。它表明标准化测试的局限性在于它无法显示学习者在 AI 环境中采取的不同路径及其协作技能。本文建议应使用整体模型，将持续评估与提供即时反馈、个性化培训计划和智能考试的智能软件相结合。通过重新定义评估框架，教育工作者可以更好地适应当代教育的复杂性，培养创造力、批判性思维和公平获得技术增强的学习机会。本文还讨论了对教育中 AI 的道德担忧及其自身系统设计中的潜在偏见，以及需要制定构成性法规来保证评估过程的公平性和诚实性。
人工智能与经济——技术如何重新定义就业和收入分配
您对人工智能的理解不可避免地植根于丰富的历史发展，反映了我们对智能本身的态度的深刻转变。智能作为一个概念，其根源可以追溯到思考思想和认知本质的古代哲学。20 世纪中叶预示着一个分水岭时刻，当时艾伦·图灵和约翰·麦卡锡等先驱开始正式确定当今人工智能的基础原则。图灵的开创性工作提出了机器能够模拟人类推理的想法，从而导致了第一批能够执行简单任务的程序的开发，这开始模糊人机能力之间的界限（Aleksei Matveevic Rumiantsev，1983 年；Boughton，1994 年；Canh 和 Thanh，2020 年；Engels，1844 年；Gilpin 和 Gilpin，2001 年；Harris，2020 年；IMF，1994 年、2021 年；Keynes，1936 年；列宁，1916 年；马克思，1867 年；OECD，2021 年；Papageorgiou，2012 年；Richardson，1964 年；Rikhardsson 等，2021 年；Stiglitz，2002 年；世界银行，2003 年；世界银行集团，2024b
重新定义了强化学习的反事实解释：概述，挑战和机遇
允许将本工作的全部或一部分供个人或课堂使用的数字或硬副本授予，而没有费用，只要副本不是盈利或商业优势，并且副本带有此通知和首页上的完整引用。必须尊重他人拥有的这项工作的组件版权。允许用信用摘要。否则复制或重新出版以在服务器上发布或重新分配到列表，需要事先特定的许可和/或费用。请求权限从permissions@acm.org。
第二章 重新定义人工智能时代的数学教育：挑战与机遇
本章探讨人工智能 (AI) 对数学教育的影响，包括教学、研究和管理。人工智能在重塑生活的同时，也改变了数学的教学和学习方式。本章回顾了人工智能如何增强教学方法，提供个性化学习和交互式方式来理解复杂的数学概念。它还讨论了人工智能在数学研究中的作用，特别是在解决复杂问题方面的作用，以及它对研究领域的影响。此外，本章还介绍了人工智能在行政任务（如课程设计和政策制定）中的应用，并使用数据分析。它解决了一些挑战，包括道德问题和教育工作者需要适应的问题。本章最后介绍了人工智能在数学教育中的未来前景，提倡一种平衡的方法，充分利用人工智能的潜力，同时坚持数学学习和探究的核心原则。
重新定义EV电池生命的终结：内部阻力相关限制
放置在1个象限（正水平轴和垂直轴值）中的点表示EOL电池未显示任何范围或功率限制的情况。这些情况对应于模拟以40％SOH的值停止的案例，因为安全问题可能是强迫EOL事件的原因。所有无法提供所需范围的EOL电池都位于3个象限（正垂直和负轴值）中。如果周期容量高于EV的可用容量，则意味着将达到电池的工作限制。因此，在第4个象限（正水平和负垂直轴值）中不存在任何点。最后，在2个象限（负水平和垂直轴值）中的点是