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在公共部门使用人工智能
• 指导意见，包括可用于开发和使用人工智能解决方案的模板和范例。通过这种方式，丹麦数据保护局将试图阐明，目前已经适用于个人数据处理的大量要求必须如何应用于人工智能的使用。 • 绘制整个公共部门人工智能解决方案的使用情况，以便丹麦数据保护局最终能够跟踪人工智能使用时数据保护要求的遵守情况。 丹麦数据保护局之所以关注丹麦的公共部门，是因为公共行政部门处理的数据数量和类型，就像公民在选择公共当局如何处理他们的个人数据方面没有自由一样，私营公司也是如此。最后，公共当局通常会履行对公民至关重要的职能，例如支付公共福利和提供家庭和医疗保健服务。
西班牙教育领域人工智能应用分析：在职教师的视角
摘要 本研究调查了 445 名中小学和高等教育教师，以了解他们在课堂上使用人工智能工具的情况。结果显示，虽然教师普遍对教育中的人工智能持积极态度，但只有 25% 的教师真正将基于人工智能的工具融入教学中。此外，最常用的工具是 ChatGPT、Dall-E 和 Midjourney。最后，中小学教师主要将人工智能用于内容创作目的，例如演示文稿、文本或视频，而不强调学生对人工智能工具的参与。相比之下，高等教育教师将人工智能用于学术技术目的，解释人工智能的功能、获取信息并让学生尝试使用人工智能工具，以及与研究相关的任务，如文本翻译或数据分析。基于这些结果，教育工作者的人工智能培训计划应针对每个阶段量身定制，除了常用的 ChatGPT 等人工智能工具外，还应纳入更广泛的人工智能工具。
可解释的人工智能和机器学习
摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在彻底改变人类各个领域的活动，医学和传染病也未能幸免于其快速而指数级的增长。此外，可解释的 AI 和 ML 领域已变得尤为重要，并吸引了越来越多的关注。传染病已经开始受益于可解释的 AI/ML 模型。例如，它们已被用于或提议用于更好地理解旨在改善 2019 年冠状病毒病诊断和管理的复杂模型、抗菌素耐药性预测领域和量子疫苗算法中。尽管一些有关可解释性和可解释性二分法的问题仍需认真关注，但深入了解复杂的 AI/ML 模型如何得出预测或建议，对于正确应对本世纪传染病日益严峻的挑战变得越来越重要。
人工智能在商业中的应用...
在电子商务和金融行业，人工智能已被用于实现更好的客户体验、高效的供应链管理、提高运营效率和减少伙伴规模，其主要目标是设计标准、可靠的产品质量控制方法，并寻找在保持低成本的同时接触和服务客户的新方法。机器学习和深度学习是最常用的两种人工智能方法。个人、企业和政府机构利用这些模型来预测和学习数据。目前正在开发用于食品行业数据的复杂性和多样性的机器学习模型。本文讨论了机器学习和人工智能在电子商务、企业管理和金融中的应用。销售增长、利润最大化、销售预测、库存管理、安全、欺诈检测和投资组合管理是一些主要用途。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由国际纳米电子学、纳米光子学、纳米材料、纳米生物科学与纳米技术会议科学委员会负责选择和同行评审。
在...
联邦教育大学，卡诺尼日利亚摘要 - 本文研究了对大三级机构的管理（AI）的利用，这些机构和挑战可能可能面临AL在尼日利亚的高等教育管理中的应用。在本文中使用了从印刷和在线出版物中收集的二级数据。该论文显示，如果适当利用AI，可以帮助有效的第三级机构管理，促进数据和决策的有效管理，支持资源优化，帮助实施教学计划，改善研究计划的开发并改善三级机构的安全性。本文进一步确定了偏见和歧视，数据隐私和安全漏洞，缺乏技术专长和资源，权力问题，其他方面的工作流离失所是挑战，可能会影响尼日利亚的第三级教育管理中人工智能的利用。基于这些观点，该论文建议政府应增加三级机构在全国所有公共三级机构中开发人工智能的资金。关键字：人工智能，高等教育，管理，现代高等教育简介
人工智能对建筑的贡献...- bimed
摘要人工智能（IA）在学习领域中提供的潜力具有牢固的共鸣，这是促进包容性教育的必要性，正如联合国教科文组织（2021a; 2021b）和欧盟（2023）等重要国际机构所强调的那样。在其所有紧迫性中，需要将IA纳入专门针对教师的培训课程中，以便教学实践实际上可以从中受益。本文探讨了AI在SOPA教学史上对残疾学生的专业道路中整合的挑战和机遇，突出了他们的风险和机会，并指出了教学上意识到使用人工助手的重要性。<分为关键字：人工智能，包容性，教师培训。1。“人工智能”一词（IA）是指开发工具来解决传统上需要人类智能的问题的信息技术领域（Russell and Norvig，2010年）。尽管技术的发展尚未导致创建与人类智能（人工通用智能 - AGI-或“强AI”）（Searle，1990），“弱AI”，或使用模仿人类机制和行为在视觉上识别的特定任务中的诸如决定性识别的特定任务的设备的使用，并确定诸如决定的过程，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，则这些设置 - 概念和行为。语言翻译对个人，组织和社会有重大影响（Brau ner等，2023）。AI的基本要素是机器学习（ML），学习AU鞋面：一种统计方法，可以根据可用数据和累积的体验对机器进行培训以解决特定问题（Robilia＆Robilia，2020年）。
大数据和人工智能应用于血液和...
人工智能（AI）意味着数据分析的转折点，从而可以预测具有先验水平的未见结果。在多发性硬化症（MS）中，中枢神经系统的慢性炎症性局部线条具有复杂的发病机理和潜在的毁灭性后果，基于AI的模型已显示出令人鼓舞的初步结果，尤其是在使用神经影像作为模型输入或预测变量时使用神经影像学。根据文献，基于AI的方法在血清/血液和CSF生物标志物中的应用较少，尽管它具有很大的潜力。在这篇综述中，我们旨在调查和总结MS中适用于人体流体生物标志物的AI方法的最新进展，从而强调了最具代表性研究的关键特征，同时说明了它们的局限性和未来方向。
通过增强 CRISP-DM 实现人工智能在制造业的前景
摘要 为了帮助制造企业实现人工智能 (AI) 的价值，我们开始了为期六年的研究和实践，以增强流行且广泛使用的 CRISP-DM 方法。我们通过添加“操作和维护”阶段以及嵌入基于任务的框架将任务与技能联系起来，将 CRISP-DM 扩展为 AI 解决方案的连续、主动和迭代生命周期。我们的主要发现涉及操作和维护 AI 解决方案和管理 AI 漂移的艰难权衡和隐性成本，以及确保在整个 CRISP-DM 阶段中存在领域、数据科学和数据工程能力。此外，我们展示了数据工程如何成为 AI 工作流程中必不可少但经常被忽视的一部分，对这三种能力的参与轨迹提供了新颖的见解，并说明了如何将增强的 CRISP-DM 方法用作 AI 项目的管理工具。
使用人工智能预测心脏死亡
心脏死亡（SCD）仍然是一个紧迫的健康问题，每年全球数十万。遭受SCD的人之间的杂项，从严重的心脏失败到看似健康的人，对有效的风险评估构成了重大挑战。主要依赖左心室的常规风险层次，仅导致植入可植入的心脏逆变剂的适度效率用于预防SCD。回应，艺术智能（AI）对个性化的SCD风险预测和调整预防策略有望为个别患者的独特性专案。机器和深度学习算法具有学习复杂数据和定义的终点之间的复杂非线性模式的能力，并利用这些模式来识别SCD的微妙指标和预测指标，而SCD的预测因素可能不会通过传统的统计分析而明显。但是，尽管AI有可能改善SCD风险层次，但仍需要解决重要的局限性。我们旨在概述SCD的AI预测模型的当前最新图案，重点介绍这些模型在临床实践中的机会，并确定阻碍广泛采用的关键挑战。
