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建议引用：Zhuo, Zelin；Larbi, Frank Okai；Addo, Eric Osei (2021)：将人工智能引入贸易和商业的益处和风险：以西非制造公司为例，Amfiteatru Economic Journal，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 23 卷，Iss。56，第 174-194 页，https://doi.org/10.24818/EA/2021/56/174
随着技术的创新，人工智能 (AI) 在商业领域的应用正日益成为主流，预计不仅企业家，消费者的商业交易数量也将不断增长。它推动了人们对如何利用人工智能来增强全球企业影响力的理解，即通过在线建立业务以接触境外客户。本研究强调了将人工智能引入贸易对商业行业运作方式和产品购物革命性影响的益处和风险。值得注意的是，本文的主要目的是探索人工智能融入商业的方式，以帮助了解其对现有/潜在客户的影响及其在销售过程中的效率。以四个西非国家的 2,903 家制造公司为样本，实证结果表明，基于价值的人工智能方法的采用在便利性、准确性和盈利能力方面均优于传统/人工搜索客户的产品交付。此外，商业中的人工智能方法通过多种现代化的客户服务机器学习方法（如自动内容创建、语音协助、图像搜索等）获得了竞争优势。显然，这表明人工智能系统在商业中的应用在信任、质量、开放性和安全性方面带来了显著的竞争优势。
引用:廖丽英,王佩英,朱颖等.经颅磁刺激联合体外冲击波治疗颅脑损伤后疗效观察
摘要 引言 痉挛是中风后常见的并发症，与运动恢复不良和活动受限有关。经颅磁刺激 (TMS) 和体外冲击波治疗 (ESWT) 都是治疗中风后痉挛 (PSS) 的有效方法。但目前尚无研究探讨 TMS 联合 ESWT 治疗 PSS 的安全性和有效性。方法与分析本研究将是一项前瞻性、单中心、随机、析因、对照临床试验。在本试验中，136 名 PSS 患者将随机分为 4 组：实验组 1（TMS）、实验组 2（ESWT）、实验组 3（ESWT+TMS）和对照组，每组 34 名患者；所有患者均接受常规康复治疗。结果测量将通过 4 个时间点进行评估：基线（T0）、开始治疗后 2 周（T1）、开始治疗后 4 周（T2）和随访（治疗结束后 4 周，T3）。主要结果是 T2 时的改良 Ashworth 量表。次要结果包括改良 Tardieu 量表（用于评估痉挛程度）、Fugl-Meyer 量表和运动功能运动范围 (ROM)、卒中特定生活质量量表 (SS-QOL) 和改良 Barthel 指数（用于评估生活活动）、通过 TMS-表面肌电图 (EMG) 测量的皮质兴奋性、通过功能性近红外光谱 (fNIRS) 测量的大脑皮层氧浓度和通过 EMG 测量的 H max /M max 比率。伦理与传播 本研究方案已于2024年1月24日经解放军陆军医学中心伦理委员会批准（批准文号：2024-04）。本研究将通过同行评审的出版物和会议报告进行传播。 试验注册号 本研究已在中国临床试验注册中心注册（ https://www.chictr. org.cn/ ；唯一标识符：ChiCTR2400080862；数据：2024年2月9日；研究方案V. 2.0）。
奖励和惩罚敏感性的神经功能和分子表征作者ting xu 1,2 *，chunhong zhu 1,2，xinqi zho
虽然超级和低奖励或惩罚敏感性（RS，PS）已被大大关注，这是心理病理学的突出传染性特征，但缺乏高度的神经生物学特征目前限制了他们的早期识别和神经编码。在这里，我们将来自艾伦人脑图集的微阵列数据与多模式fMRI方法相结合，以在发现复制设计中发现RS和PS的神经生物学特征（n = 655名参与者）。RS和PS都分别映射在大脑中，额 - 纹状体网络中的固有功能连接编码奖励响应能力，而额互助系统则特别参与惩罚敏感性。与RS和PS相关的这种可解散的功能连接模式在区分由社会或金钱奖励和惩罚动机驱动的决策中也是特定的。进一步的成像转录组分析表明，RS和PS的功能连接组变化与富含本体论途径的特定基因集的地形相关，包括突触传播，多巴胺能代谢，免疫反应和应激适应。在神经递质水平上，5-羟色胺神经调节剂被识别为一个关键枢纽，可调节RS和PS的固有功能连接组模式，并且此过程严重取决于其与多巴胺能，阿片类药物和Gabagagagric Systems的相互作用。总体而言，这些发现表明RS和PS的可分离神经连接组映射，并突出了它们与转录组概况的联系，这可能为与奖励/惩罚处理缺陷有关的症状学评估提供了宝贵的见解。
推荐引用 推荐引用 Chang, Tien-Yu 和 Tsaih, Rua-Huan，“使用数据包络分析评估人工智能应用的生态效率”（2024 年）。ICEB 2024 会议论文集（中国珠海）。 13. https://aisel.aisnet.org/iceb2024/13
摘要 本研究使用数据包络分析 (DEA) 开发了一个全面的框架，以评估各个部门 AI 应用的生态效率。通过以输出为导向的 DEA 模型，我们评估 AI 系统如何平衡性能效益与环境影响，并结合多项绩效指标和环境指标。该研究分析了医疗保健、金融和工业部门的数据，使用基准数据和环境评估来确定可持续 AI 实施的最佳实践。预期结果将表明该框架有效地识别了生态高效的 AI 实践，同时强调了数据可用性和不断发展的技术格局的局限性。该研究将有助于从理论上理解 AI 生态效率和实际决策，为组织提供在 ESG 参数内优化 AI 实施的见解，最终推进可持续的 AI 发展实践。关键词：生态效率、人工智能、数据包络分析、ESG。
推荐引用 推荐引用 罗云芳;杨涛；李庆安；刘强；以及崔希玲，“利用生成人工智能揭露 ESG 夸大之词”（2024 年）。 ICEB 2024 会议论文集（中国珠海）。 7. https://aisel.aisnet.org/iceb2024/7
引言近年来，金融业遇到了一种普遍存在的挑战，即漂绿行为。漂绿行为是一种夸大或歪曲公司对环境影响的做法，以给人留下公司比实际更注重环保的印象 (Huang & Chen, 2015)。当环境、社会和治理 (ESG) 报告等正式公共信息加剧信息不对称并增加市场混乱的风险时，就会发生这种情况 (Liu et al., 2024)。夸大其词是漂绿行为的一种常见形式，事实证明，它通过扭曲可持续发展目标的实现和评估来阻碍可持续发展目标的实现 (Cojoianu et al., 2020)。这通常表现为使用过于积极的语言来描述公司的环境、社会或治理绩效，而没有提供足够的支持数据或证据。因此，检测和解决 ESG 报告中的夸大其词至关重要。人工智能 (AI) 正在塑造世界，尤其是像 ChatGPT 这样的生成式人工智能 (GenAI) 的快速发展。金融领域的一些研究已经开始利用人工智能来解决 ESG 报告中的问题。例如，一些研究比较了传统和人工智能驱动的 ESG 评级 (Hughes 等人，2021)。一些研究调查了人工智能对漂绿和可持续发展报告的影响 (Moodaley & Telukdarie, 2023)。Yang 等人 (2021) 发现 ESG 披露降低了公司债券信用利差，降低了风险并增强了投资者信心，而 Biju 等人 (2023) 使用 MAXQDA 软件将 ESG 的情绪得分与漂绿的看法联系起来。这些研究表明了在分析 ESG 报告中应用人工智能的可能性和潜力。因此，本研究受到启发，充分利用人工智能，尤其是 GenAI，来评估 ESG 报告中的夸大行为 (Jain 等人，2023)。尽管先前的研究已经研究了审查和评估 ESG 报告的各种技术，但识别夸大断言的难度仍然没有得到充分研究，尤其是在使用最先进的人工智能技术时。此外，即使公司可能在其 ESG 报告中使用“极端”、“完整”或“最高”等形容词，但这并不总是意味着他们夸大了他们的成就；事实上，一些公司可能在这方面表现出色。因此，仅依靠 ESG 报告中的术语无法彻底确定公司是否夸大了他们的主张。GenAI 的优势在于能够通过分析上下文细节来辨别是否有合理的理由怀疑夸大。本研究旨在通过利用 GenAI 来检测 ESG 报告中的夸大描述，从而弥补这一差距，从而更准确、更稳健地评估企业可持续发展绩效。我们采用三种不同的即时工程策略，即零样本、少量样本和思路链 (COT) 来分析一组 ESG 报告。此外，我们还将该方法与传统文本分析技术和人类智能进行交叉验证。这
Yuke Zhu
[97] Soroush Nasiriany*，Fei Xia*，Wenhao Yu*，Ted Xiao*，Jacky Liang，Ishita Dasgupta，Annie Xie，Danny Driess，Ayzaan Wahid，ayzaan Wahid，Zhuo XU，Zhuo Xu，Quan Vuong，Quan Vuong，Quan Vuong，Tingnan Zhang，tingnan Zhang pere pere，pere pere，pere thang pere des pere gee deed pere， Xu，Sean Kirmani，Yuke Zhu，Andy Zeng，Karol Hausman，Nicolas Heess，Chelsea Finn，Sergey Levine，Brian Ichter*。Pivot：迭代视觉提示引起了VLMS的知识知识。国际机器学习会议（ICML），2024年。
zhuofeng yu
传统的环境实验，包括PH，EC，TN，TOC，BOD 5和COD和腐殖质分析，IR，GC，HPLC，LC-MS和ICP-MS，以及使用斑马鱼模型等水生毒性实验等。传统的微生物学实验，包括使用Omnilog TM，AST，MIC测试和表型外源性质粒隔离的培养，电镀，生长曲线，使用滤波器交配测定流式细胞仪知识和用户经验；细胞染色，计数和排序等。分子微生物学实验，包括底漆设计，PCR，QPCR，多重PCR，质粒键入，质粒固化，CRISPR和TRADIS动手经验，克隆；基因组和质粒DNA分离和纯化（通过机器人和手动），Illumina和Nanobore测序文库的准备和装置上的负载；序列分析和数据库搜索个人技能
Chengkai Zhu – - Wang Research Group
07/2023 { X. Wang, G. Fan, R. Chen, C. Zhu , Quantum data measurement method, system, electronic equipment and media, CN114021728, Granted, 2023. 03/2023 { X. Wang, C. Zhu , R. Chen, G. Fan, Quantum channel noise parameter estimation method and device, electronic equipment and media, CN114239840, under review, 2023.