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AEC 行业的对话式人工智能
开发一个可以交谈和理解人类语言的系统的想法早在 1200 年代就出现了。随着人工智能 (AI) 的进步，对话式人工智能在 2010 年随着 Apple 的 Siri 的推出而成熟。对话式人工智能系统利用自然语言处理 (NLP) 通过语音和文本理解并与人类交谈。这些系统已部署在航空、旅游和医疗保健等领域。然而，对话式人工智能在建筑工程和施工 (AEC) 行业的应用滞后，人们对对话式人工智能的研究状况知之甚少。因此，本研究对 AEC 行业的对话式人工智能进行了系统回顾，以提供对当前发展的见解，并进行了焦点小组讨论以强调挑战并验证机会领域。研究结果表明，对话式人工智能应用对 AEC 行业具有巨大的好处，但目前尚未得到充分探索。强调了正在探索的主要挑战并讨论了干预措施。最后，预测并验证了对话式人工智能的机会和未来研究方向，这将提高行业的生产力和效率。这项研究展示了一个快速崛起的研究领域的现状，也是 AEC 领域的首次尝试。其研究结果将为新领域提供见解，对 AEC 行业的研究人员和利益相关者大有裨益。
摘要
1 Scand-LAS Education and Training Committee Practical training without and with animals – From dummies to live animals......................................................28 Åsa Holmberg Wenell • Karolinska Institute, Sweden Training animals to participate and the construction of a training set up ............................................................29 Stine Drent • Novo Nordisk, Denmark Wild fish as experimental animals: research and conservation viewpoints...........................................................30 Jenni Prokkola • Natural Resources Institute Finland (Luke), Finland GPS-tracking of wild boar (Sus scrofa) – room for refinement?...............................................................................31 Elmo Miettinen 1,2 , Mervi Kunnasranta 1 , Anna Meller 2 • 1 Natural Resources Institute Finland, 2 University of Helsinki, Finland Using wild birds as model predators to study predator-prey coevolution............................................................32 Liisa Hämäläinen • University of Jyväskylä, Finland Is the EC Educational and Training Framework adapted for wildlife researchers?...............................................33 Siri Knudsen • Norwegian University of Life Sciences, Norway Quality management systems and accreditation standards in laboratory animal research facilities.................34 Emrah Yatkin • University of Turku, Finland Strategic quality assessment: A multi-level feedback system for improved management of animal facilities..35 Jussi Helppi • Max Planck Institute of Molecular Cell Biology和遗传学，德国如何减少整个研究周期中的累积苦难？ microbiome on animal models – An overview ...........................................................................38 Axel Kornerup Hansen • University of Copenhagen, Denmark
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Siri Atma Greele，医学博士，博士学位Siri Atma W. Greeley是芝加哥大学成人和儿科内分泌，糖尿病和代谢的儿科和医学副教授，他也是Kovler Diabetes Center的儿科糖尿病副总监。他从14岁起就一直在研究糖尿病，当时他的父亲被诊断出患有自身免疫性1型糖尿病。Greeley博士在宾夕法尼亚大学医学院获得了医学博士学位，并在纽约哥伦比亚大学完成了他的本科教育。 然后他搬到芝加哥，在那里他在芝加哥大学和Comer儿童医院完成了儿科住院医师和儿科内分泌学研究金，他目前有一种积极的临床实践，他看到患有各种形式的糖尿病或其他内分泌问题的患者。 Greeley博士是国际公认的糖尿病单基因形式的专家，特别关注先天性形式的糖尿病形式。 和Drs。 Louis Philipson，医学博士，博士，Graeme Bell，PhD和Rochelle Naylor，医学博士，Greeley博士，构思并开发了基于Web的US单基因糖尿病注册表（http://monegenicdiabetes.uchicago.edu），该注册表现在包括已知或怀疑的Monogenic Monogenic diabets of Diabets of Diabets nimogenic nimogenic nimogenic cops nimogenic cose nimogenic cops diamogenic nimogenic cose diabe tobe nimogenicdiabetes.uchicago.edu）。 多亏了注册表参与者的积极兴趣，Greeley博士以患者为导向和基于结果的临床研究导致了50多个原始研究出版物，其中包括对单基因糖尿病形式的整体理解的几项关键贡献。Greeley博士在宾夕法尼亚大学医学院获得了医学博士学位，并在纽约哥伦比亚大学完成了他的本科教育。然后他搬到芝加哥，在那里他在芝加哥大学和Comer儿童医院完成了儿科住院医师和儿科内分泌学研究金，他目前有一种积极的临床实践，他看到患有各种形式的糖尿病或其他内分泌问题的患者。Greeley博士是国际公认的糖尿病单基因形式的专家，特别关注先天性形式的糖尿病形式。和Drs。Louis Philipson，医学博士，博士，Graeme Bell，PhD和Rochelle Naylor，医学博士，Greeley博士，构思并开发了基于Web的US单基因糖尿病注册表（http://monegenicdiabetes.uchicago.edu），该注册表现在包括已知或怀疑的Monogenic Monogenic diabets of Diabets of Diabets nimogenic nimogenic nimogenic cops nimogenic cose nimogenic cops diamogenic nimogenic cose diabe tobe nimogenicdiabetes.uchicago.edu）。 多亏了注册表参与者的积极兴趣，Greeley博士以患者为导向和基于结果的临床研究导致了50多个原始研究出版物，其中包括对单基因糖尿病形式的整体理解的几项关键贡献。Louis Philipson，医学博士，博士，Graeme Bell，PhD和Rochelle Naylor，医学博士，Greeley博士，构思并开发了基于Web的US单基因糖尿病注册表（http://monegenicdiabetes.uchicago.edu），该注册表现在包括已知或怀疑的Monogenic Monogenic diabets of Diabets of Diabets nimogenic nimogenic nimogenic cops nimogenic cose nimogenic cops diamogenic nimogenic cose diabe tobe nimogenicdiabetes.uchicago.edu）。多亏了注册表参与者的积极兴趣，Greeley博士以患者为导向和基于结果的临床研究导致了50多个原始研究出版物，其中包括对单基因糖尿病形式的整体理解的几项关键贡献。David Meltzer，医学博士，博士学位David Meltzer是医院医学部门的负责人，卫生与社会科学中心主任，芝加哥大学临床与转化科学委员会主席，他是医学院的教授，芝加哥Harris Harris Harris Harris School of Public and Public and Public and Public and Public and Publication and Publication and Clocity and Clubical Polition and Clancial and Clancation and Clancation and Clancation and Cancemict and Canecress of Chance。Meltzer的研究探讨了健康经济学和公共政策中的问题，重点是医疗成本分析的理论基础以及医院护理的成本和质量。Meltzer进行了随机试验，比较了专门从事住院护理的医生的使用（“住院医生”）。目前，他正在领导医疗补助和医疗保险创新挑战奖中心，以研究住院和门诊环境之间医生患者关系的连续性改善对经常住院的医疗保险患者的成本和护理结果的影响。他领导了芝加哥学习有效性研究网络（芝加哥学习）的形成，该网络帮助开创了芝加哥地区学术医疗中心在基于医院的比较效力研究中的合作，以及芝加哥地区患者以患者为中心的企业研究所（PCORI）的芝加哥地区患者中心的支持。玛莎·范·海茨玛（Martha van Haitsma），博士学位玛莎（Martha）自成立以来一直在芝加哥大学调查实验室共同指导或指导芝加哥大学调查实验室，目前是学术调查研究组织协会（AASRO）的主席。玛莎（Martha
人工智能应用研究
1.1 背景 人工智能是当今一个备受关注的概念。人工智能并不是一个全新的概念，它已经存在了很长时间。人工智能领域最早的研究是在 20 世纪中叶完成的，与这个概念最相关的名字是阿兰·图灵，但在那个时候，它是一个未定义的领域，并没有引起太多的关注。AI 一词首次由约翰·麦卡锡 (达特茅斯会议) 于 1955 年正式提出，他对人工智能的定义被认为是最原始、最纯粹的定义，他提出“智力的每个方面或任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器模拟它。人们将尝试找到如何让机器使用语言、形成抽象和概念、解决现在只能由人类解决的各种问题并改进自己。”（约翰·麦卡锡，1955 年）。含义人工智能是一种能够解决通常由人类利用我们的智能完成的问题的机器。截至 1955 年，人工智能的应用领域有限，但随着时间的推移，越来越多的领域开始应用。如今，人工智能已经对我们的生活产生了巨大的影响，几乎渗透到了每个领域，并帮助改善了这些领域。人工智能正在帮助银行做出贷款决策、帮助医生诊断患者、实现自动驾驶，甚至还出现在我们的移动设备中，帮助自动完成文本、在 Netflix 和 YouTube 等平台上推荐视频，以及 Siri 等语音助手。
人工智能与聊天GPT 教学期望和指导
AI，即人工智能，是指开发能够模仿人类智能来执行任务、处理数据、做出决策和/或解决问题的计算机系统。流行的 AI 包括地图导航、Siri 等虚拟助手、音频流媒体服务和个性化购物体验。生成式 AI 是一种能够根据提示创建新内容（包括文本、图像、模拟或其他媒体）的软件。流行的生成式 AI 工具包括 ChatGPT 和 DALL-E。 基恩大学的学术诚信准则强调，当作品不是学生自己的作品时，学生需要通过使用引号、引用和口头来源归属以及其他方式来明确哪些是学生原创的，哪些是从其他来源获取的，从而将作者身份归于他人。任何生成式 AI 的使用（即 ChatGPT、GPT 4、DALL-E、Vertex 等程序以及即将推出的许多其他程序）都应遵守与任何来自人类作者的想法、文本、演讲或图像相同的引用规则。敦促教师在教学大纲中明确说明这一点，并解释学生在准备课程作业时应该和不应该使用 AI 应用程序的方式。还鼓励教师加入学习活动，促使学生批判性地讨论、分析和评估在课程涵盖的特定研究领域内使用生成式 AI 的机会和局限性/陷阱。以下关键思想可能对您制定课堂生成式 AI 期望和教学有所帮助：
微型人工智能
微型人工智能是用来描述人工智能研究界为减少算法大小所做的努力的术语，特别是那些需要大量数据集和计算能力的算法。微型人工智能研究人员开发出一种称为蒸馏方法的方法，这种方法不仅可以减少模型的大小，而且还可以加速推理并保持高水平的准确性。使用这些蒸馏方法，模型可以显著缩小，最多可缩小 10 倍。此外，可以在边缘部署更小的算法，而无需将数据发送到云端，而是在设备上做出决策。在构建更强大的算法的过程中，研究人员正在使用越来越多的数据和计算能力，并依赖于集中式云服务。这不仅会产生惊人的碳排放量，而且还会限制人工智能应用程序的速度和隐私。但微型人工智能的逆势正在改变这一现状。科技巨头和学术研究人员正在研究新算法，以缩小现有的深度学习模型，同时又不失去其功能。与此同时，新一代专用 AI 芯片有望将更多的计算能力装入更紧凑的物理空间，并以更少的能源训练和运行 AI。这些进步才刚刚开始面向消费者。Google 宣布，它现在可以在用户的手机上运行 Google Assistant，而无需向远程服务器发送请求。从 iOS 13 开始，Apple 在 iPhone 上本地运行 Siri 的语音识别功能及其 QuickType 键盘。
第 1 讲 人工智能简介
1. 狭义人工智能，又称弱人工智能或人工智能（ANI），是指用于解决特定问题的人工智能。我们今天拥有的几乎所有人工智能应用都是狭义人工智能。例如，图像分类、对象检测、语音识别（如亚马逊的 Alexa、iPhone 的 Siri、微软的 Cortana 和 Google Assistant）、翻译、自然语言处理、天气预报、定向广告、销售预测、电子邮件垃圾邮件检测、欺诈检测、人脸识别和计算机视觉都是狭义人工智能。 2. 通用人工智能，又称强人工智能或人工智能（AGI），是指用于解决一般问题的人工智能。它更像人类，能够学习、思考、发明和解决更复杂的问题。奇点，也称为技术奇点，是人工智能超越人类智能的时候。根据谷歌的美国作家、发明家和未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）的说法，人工智能将在2029年通过图灵测试，并在2045年达到奇点。狭义人工智能是我们迄今为止所实现的，而广义人工智能是我们在未来所期待的。3.超级人工智能，也叫超级智能，是指奇点之后的人工智能。没有人知道超级人工智能会发生什么。一种愿景是通过大脑芯片接口实现人机融合。2020年8月，美国最著名的创新型企业家埃隆·马斯克已经展示了一头脑中装有芯片的猪。虽然有些人对人工智能的未来比较悲观，但也有些人比较乐观。我们无法预测未来，但我们可以为此做好准备。
农业人工智能及其应用
助理教授，计算机应用系，DRBCCC 印度学院，Pattabiram。摘要：人工智能 (AI) 的应用最近在农业领域变得明显。该领域在最大限度提高产量方面面临许多挑战，包括土壤处理不当、病虫害流行、大数据要求、性能不佳以及农民和技术之间的知识差距。人工智能在农业中的主要概念是其灵活性、高性能、准确性和成本效益。本文概述了人工智能在土壤管理、作物管理、杂草控制和疾病控制中的应用。这里特别关注应用的优势和局限性以及如何使用专家系统来提高生产力。关键词：农业、人工智能、物联网、土壤、作物管理 I. 介绍人工智能基于机器可以轻松模仿并定义人类智能的原理，以便它可以执行从最简单到最复杂的任务。人工智能的目标包括学习、思考和感知。举几个例子，自动驾驶汽车的视觉识别系统，根据你过去购买的商品推荐你最喜欢的产品的推荐引擎，苹果iPhone上的虚拟助手Siri的语音和语音识别。人工智能对工业的所有领域都有着巨大的影响。希望使用智能机器自动执行特定任务的工业，甚至农业！农业和农业是世界上最古老和最重要的职业之一。它在经济中发挥着重要作用。农业是全球5万亿美元的产业。到2050年，世界人口预计将超过90亿，农业产量需要增加70%才能满足需求。随着世界人口的增长，土地、水和资源已不足以继续需求的供应链。因此，最有生产力的需求
妇产科超声影像人工智能简介
人工智能 (AI) 使用数据和算法来得出与人类得出的结论一样好甚至更好的结论。人工智能已经成为我们日常生活的一部分；它支持人脸识别技术、虚拟助手（如 Amazon Alexa、Apple 的 Siri、Google Assistant 和 Microsoft Cortana）中的语音识别以及自动驾驶汽车。人工智能软件已经能够击败国际象棋、围棋甚至扑克的世界冠军。对于我们的社区而言，它是医疗保健领域创新的重要来源，已经帮助开发新药、支持临床决策并提供放射学质量保证。获得美国食品药品监督管理局或欧盟（即将纳入欧盟医疗器械法规）批准的医学图像分析人工智能应用名单正在迅速增加，并涵盖了各种临床需求，例如使用智能手表检测心律失常或将关键成像研究自动分类到放射科医生的工作列表的首位。深度学习是人工智能的主要工具，在图像模式识别方面表现尤为出色，因此可以为严重依赖图像的医生带来巨大益处，例如超声医师、放射技师和病理学家。尽管产科和妇科超声是最常见的两种影像学研究，但人工智能迄今为止对这一领域的影响不大。尽管如此，人工智能在协助重复性超声任务方面具有巨大潜力，例如自动识别高质量采集并提供即时质量保证。为了发挥这一潜力，人工智能开发人员和超声专业人员之间的跨学科交流是必不可少的。在本文中，我们探讨了医学成像人工智能的基础知识，从理论到适用性，并向超声领域的医疗专业人员介绍了一些关键术语。我们相信，更广泛的人工智能知识将
单元 7 人工智能基础知识
计算机是否具有人工智能？艾伦·图灵提出了一个测试来回答这个问题。满足图灵对人工智能定义的计算机应该能够做人类应该做的事情，例如写文章、识别名人照片、进行对话、创作音乐、解决推理测试等。要通过图灵测试，人工智能应该具备自然语言处理、知识表示、推理和机器学习等能力。自然语言处理 (NLP) 领域涉及理解计算机如何理解和复制英语等人类语言。不同的 NLP 模型执行各种任务，例如情绪分析，即句子的语调、机器翻译（如 Google Translator）和语音识别（如 Alexa、Siri）。生成式预训练 Transformer 或 GPT 是一种自然语言处理模型。一种名为 GPT-3 的人工智能，经过数百万篇在线文章和帖子的训练，可以根据提示生成类似人类的文本段落。人工智能是一项强大的技术，正在迅速发展。人工智能能够执行许多任务。人工智能可以在语言之间进行翻译。它可以击败最优秀的国际象棋选手。它可以识别图像和视频中的物体。它已进入股票交易、自动驾驶汽车和许多此类应用领域。神经网络和机器学习可以创造性地生成文本、音乐作品，甚至可以以著名画家的风格绘画。人工智能的一些主要应用领域包括：气候科学、金融、网络安全和自然语言处理。人工智能的最终目标是制造像人类一样思考的机器。这个想法被称为通用人工智能。与当前致力于解决特定任务的人工智能系统不同，具有通用人工智能的机器将能够学习和执行多项任务。随着人工智能的进步和发展，有关人工智能伦理的问题变得更加突出。