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Tara Emory，Jeremy Pickens＆Wilzette Louis，TAR 1参考模型：一个既定的框架，统一了传统和Genai技术的方法 -
我们提供了一个参考模型，以作为使用人工智能/机器学习将它们集成到焦油1的过程中的首次工作流程的基础。我们还提供了在判别性tar 1（使用歧视算法的tar 1（tar 1）和genai tar 1（使用生成AI算法的tar 1）的参考模型步骤中的任务图，以证明其相似性和差异。可以将预测算法视为发动机，而焦油1过程是车辆。发动机可能会有所不同，但是车辆的转向，座椅，车轮和其他关键功能未更改。要了解用于不同目标的引擎，需要在时间，成本，有效性，一致性和其他范围的指标方面进行比较益处的实证研究。TAR 1参考模型可以指导这些研究，并帮助从业者使用传统的歧视性al-gorithms和使用Genai的界限来了解TAR 1工作流之间的相似性和差异。
IoT设备分类使用链接级功能用于传统机器学习和大型语言模型
摘要：技术进步取得了进步，部分原因是我们日常生活中的便利性。这种添加自动化和快速访问信息已引起了这些互联网（IoT），否则正常的项目（例如厨房用具，智能手机，甚至是电表）互连并可以访问Internet。由于可以在任何地方访问IoT设备并具有用户集的行为，因此它们经常通过恶意演员获得的各种网络标准传输数据。虽然通常对网络数据进行加密，但它们构建的模式可以由这样的对手使用来推断用户行为，设备行为或设备本身。在这项工作中，我们使用链接级流量产生的网络流量特征来评估设备分类的各种传统机器学习模型，以克服协议/标准的加密和差异。我们还演示了GPT 3.5大语言模型（LLM）执行相同任务的可行性。我们的实验显示了802.11 Wi-Fi，Zigbee和蓝牙低能设备的基于流量分类的生存能力。此外，LLM具有较小的数据集，可以通过使用及时调整来识别具有总体精度为79％的设备，而使用微调的较大常见数据集则可以使用63.73％的整体准确性。与传统型号相比，LLM与表现最低的模型的性能非常匹配，甚至比表现最好的模型更高。
传统药物 - 治疗互换清单（...
∞=靶标和列出的替代药物可能没有相同的作用机理，并且可能只是该条件的第一线疗法。阳光健康的Ambetter鼓励使用仿制药作为一线疗法；但是，这些建议可能在临床上不适合所有成员。〜=所需的事先授权±=从Ambetter Formulary有效的1/1/2024中取出的药物。如果从覆盖药物清单中除去药物，则意味着您需要开一种替代产品，或者必须提供文档，证明该药物在医学上是必要的，并且在某些情况下，其他最具成本效益的药物已经尝试并且无效。缩写：cd =受控递送，er =扩展释放，odt =口服瓦片，最后更新：1/2024
传统商业模式与……的比较研究
S.No 传统业务 数字业务 1. 实体结构 在线业务 它包括纯数字业务以及具有数字业务的传统业务。 2. 资本要求较高 资本要求较低 3. 便利性 刚性 4. 实时客户体验 尚未在此领域达到完美 5. 由于地理原因而受到限制 更大的数字市场 6. 只有少数企业 24x7 全天候运营 24x7 7. 例如：本地杂货店 例如：Nykaa、亚马逊 6. 数字业务模式
用于治疗的植物的传统知识......
部落和当地森林居民拥有关于周围植物的传统知识，这些植物可广泛用于治疗各种疾病。由于植物性草药经济、高效且副作用小，在新冠疫情后受到了极大的关注。糖尿病是一种众所周知的内分泌胰岛素激素代谢紊乱，是一种慢性疾病。本综述重点介绍了部落和当地人民用于治疗和管理 Telangana 糖尿病的药用植物的传统知识。该研究结合了基于文献的数据以及与人们的实地互动，结果显示 45 个科的 100 种植物被直接或与其他植物结合用于治疗糖尿病。豆科是主要科，其次是夹竹桃科和葫芦科，而树木是主要习性，其次是草药和攀缘植物。叶子主要用于药物制剂，其次是树皮和根/根茎。我们发现，只有 40 种植物的配方为人所知，而其他 60 种植物的配方尚未公开。在已知的配方中，粉末主要用于治疗，其次是糊剂和汤剂。总体而言，目前的综合评论表明，传统药用植物及其相关传统知识在治疗糖尿病方面具有潜力，为未来的生物勘探提供了一条途径。除此之外，这些物种应在原地和异地计划下进行保护和栽培，这对于可持续供应原材料以造福社会以及改善部落/当地人民的生活是必要的。
人工智能与传统语言教学的影响
本研究考察了人工智能培训与传统教学方法在语言习得方面的影响。本研究采用调查方法，收集语言学习者的数据，以评估他们对传统和人工智能培训的看法和经验。目的是确定人工智能培训的优缺点及其提高语言学习成果的潜力。本研究首先全面分析了人工智能在语言学习中的现有研究，并将人工智能培训与传统教学技术进行了比较。本研究旨在通过确定文献中的空白来丰富现有的知识体系。作为研究方法的一部分，将对 72 名学习者的代表性样本进行调查问卷。该研究收集了受访者的人口统计数据以及他们对传统和人工智能培训的经验和看法。描述性和推论性统计数据用于分析响应并得出有见地的结论。本研究的结果揭示了人工智能培训对语言学习成果的影响。该分析比较了人工智能教学与传统教学方法的有效性，突出了每种方法的优缺点方法。该研究还解决了研究过程中遇到的限制和挑战，这些可能会影响结果的普遍性。这项研究的结果对语言教师、教育机构和政策制定者具有重要意义，同时也加深了我们对人工智能在语言学习中的作用的理解。研究结果可以指导有关教学策略、课程设计和人工智能技术在语言学习项目中使用的决策。研究最后提出了进一步研究基于人工智能的语言学习培训潜力的建议，以及针对已发现问题的解决方案。
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