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人工智能与法律挑战...
尽管人工智能具有这些特点，但会议在人工智能与法律领域发挥的作用是无可替代的。每次组织会议都是一个平台，展示研究人员在发展人工智能监管法律方面及其他方面所做的新思想和实践工作。具体而言，会议议程仅涉及人工智能方面和法律监管。早期工作已经朝着人工智能的发展、术语定义和领域监管的方向开展。关于人工智能与法律的出版物可以追溯到 20 世纪 50 年代初。（COENEN；BENCH-CAPON，2017 年，第 4 页）。然而，我们指出，人工智能法律界的开端是以上述国际会议为标志的。
mRNA 治疗的挑战与机遇
• 目前正在进行多项举措，以讨论和协调 mRNA 疫苗的分析活动/程序和质量控制（包括效力），例如： • 欧洲药典委员会成立了一个新的 mRNA 疫苗 EDQM 1 工作组 • 美国药典 – 国家处方集；关于 mRNA 疫苗分析程序的 USP 指南草案 2（第二版）：
人工智能：军事领域的机遇与挑战
人工智能是一种相对较新的当代技术工具，在当前的国际关系话语中也占有重要地位。人工智能源于其模仿人类认知功能的能力，使机器能够执行以前需要人类智能才能完成的任务。人工智能系统可以利用先进的算法、机器学习和数据处理能力，分析大量数据、识别模式并做出数据驱动的决策。主要目标是提高医疗保健、金融、制造和运输等多个领域的效率、准确性和自动化程度。此外，人工智能有潜力应对复杂的挑战、创新解决方案并促进科学进步，使其成为补充人类能力和推动各个领域进步的有效工具。然而，道德考虑和负责任的发展对于确保人工智能负责任和有益地融入社会至关重要。人们还从外交政策、国家安全、数据隐私以及机器可能取代人类的角度表达了对人工智能的担忧。预计这将给尼泊尔等发展中国家带来更多困难，因为在旨在与发达国家平等解决全球问题的各种发展努力中使用人工智能可能会非常昂贵。由于全球南方大多数国家都是发展中国家或最不发达国家，因此人工智能可能给它们带来的挑战多于机遇。
脑机接口的进展与挑战
BCI 系统包括大脑或中枢神经系统 (CNS)、脑信号采集、神经反馈、信号处理和解码、控制接口和外围设备（图 1 上部）。用户的 CNS 是 BCI 系统中最复杂、最活跃、适应性最强的子系统，不可或缺。因此，BCI 系统的设计和评估需要优先考虑用户和人体工程学。脑信号采集是 BCI 系统的另一个关键组成部分，通常是实际瓶颈之一；获取高质量的脑信号至关重要。如今，可以使用多种技术记录大脑活动，例如神经元尖峰检测（NSD，细胞外或细胞内）、皮层电图 (ECoG)、脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG)、正电子发射断层扫描 (PET)、功能性磁共振成像 (fMRI) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。 2 其中，MEG、PET、fMRI技术要求高，价格昂贵，不便携，限制了其在BCI中的广泛应用；另一方面，PET、fMRI、fNIRS依赖于脑代谢的检测，空间分辨率高，时间分辨率低，在目前的技术水平下不太适合快速的脑机交互；EEG可以无创地记录头皮信号，安全可靠，但其空间分辨率和信噪比并不比侵入式ECoG和NSD好，后者也有更广泛的应用。
人工智能与估值：可能性与挑战
数据驱动的商业格局很难想象一个没有数据的世界。如今有这样的想法听起来甚至有点不现实。我们日常生活中所做的几乎每件事都会产生大量信息。以前，公司从未能够访问如今存储的海量数据，从客户和财务数据到运营和生态系统数据。公司在试图报告长期价值时面临的挑战之一是可用的海量数据以及如何从中提取意义。要理解这一挑战的规模，请考虑一下全球数字世界中的数据量每两年翻一番。在这种背景下，人工智能 (AI) 可能成为游戏规则的改变者，它能够理解这些数据并识别有意义的指标。
人工智能在癌症治疗中的机遇与挑战
发言者包括：Jeff Allen – 癌症研究之友总裁兼首席执行官；Georges Benjamin – 美国公共卫生协会执行董事；Vivien Bonazzi – 德勤；Danielle Carnival – 总统癌症登月计划副助理、白宫科技政策办公室卫生成果副主任；Rocco Casagrande – 德勤；Lakshmi Grama – 美国国家癌症研究所传播和数字通信副主任；Roxanne Jensen – 美国国家癌症研究所医疗保健交付研究计划成果研究部门项目主任；Susan Kirsh – 退伍军人健康管理局负责发现、教育和附属网络的卫生部副副部长；Beth Meagher – 德勤美国联邦卫生部门领导人副主席；以及 Kapil Parakh – 谷歌高级医疗主管。
金融领域的生成式人工智能：机遇与挑战
摘要 —Gen-AI 技术能够提高对语言建模中的上下文和细微差别的理解、语言之间的翻译、处理大量数据、提供快速、低延迟的响应，并且可以针对各种任务和领域进行微调。在本文中，我们全面概述了 Gen-AI 技术在金融领域的应用。特别是，我们介绍了与使用 Gen-AI 技术相关的机遇和挑战。我们还说明了可用于训练 Gen-AI 技术的各种方法，并介绍了 Gen-AI 技术在金融生态系统中的各种应用领域。据我们所知，这项工作代表了对金融领域内 Gen-AI 技术最全面的总结。该分析旨在深入概述标记为有实质性进展的领域，同时指出那些值得未来优先考虑的领域。我们还希望这项工作能够成为金融与其他领域之间的沟通渠道，从而促进创新概念和实践的相互影响。索引术语 — 大型语言模型、机器学习、支付、金融、Gen-AI
人工智能辅助学习的挑战和机遇
摘要。近年来，ChatGPT 因在世界各地学生中广受欢迎而成为教育领域值得关注的课题。文本创建、数据处理和课程开发等应用证明 ChatGPT 是最先进的聊天机器人之一，尽管它带来了一系列挑战，在某些情况下阻碍了学生发展批判性思维技能。从这个意义上讲，本研究的目的是分析当前关于在高等教育中使用 ChatGPT 的文献。该研究质疑其用途、对教育的总体影响以及人工智能 (AI) 辅助学习的挑战和机遇，所有这些都在数字教育的研究领域内。为此，在多个期刊数据库中进行了系统的文献综述 (SLR)，分析了找到的文章并使用特定标准对其进行筛选。这项分析的结果得出的结论是，ChatGPT 有可能增强与学术和图书管理员相关的流程，尽管重新考虑使用此类技术的道德问题也很重要。这是因为这种人工智能技术也有可能改变人们在学术层面上承担不同工作、任务和流程的方式，为此需要在高等教育领域评估对 ChatGPT 的正确和负责任的使用。关键词：人工智能；ChatGPT；高等教育；学习方法；智能学习