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使用生成式人工智能进行高级 Kaplan-Meier 曲线分析
• Kaplan-Meier 生存曲线分析是临床研究领域中一种有价值的统计方法，特别是在肿瘤学和慢性病研究中 • 从这些曲线中提取数据传统上依赖于手动数字化，这需要大量劳动力，并且容易出错 • 此外，已发表的文献中的图表质量各不相同，报告格式也不一致。存在几种用于手动曲线数字化的软件工具，但这些工具需要多个步骤的手动输入和特定的专业知识 • 随着先进的人工智能技术和计算机视觉技术的出现，我们有机会实现这一过程的自动化，并有可能彻底改变研究人员从已发表的文献中提取和分析生存数据的方式 • 本研究探讨了两种基于人工智能的生存曲线数据提取和分析方法
对数字经济的转变是实现目标
摘要：该研究旨在强调向数字经济的过渡可以在实现经济多样化的目标中发挥的作用，这是鉴于大多数政策和策略所实现的灾难性失败，以实现这一目标，这是为了实现这一目标的最重要的现代策略，该方法是实现这一范围的最重要的策略之一。 学习。该研究得出的结论是，向数字经济的过渡以及技术，数字化和知识的使用，在实现经济多样化的目标以及提高旨在多样化出口部门和收入来源的经济领域的能力方面具有很大的效率。关键字：数字经济，数字化，信息和通信技术，经济多样性。JEL分类代码：A1，O14，O33
大数据、机器学习和人工智能
近年来，随着信息大规模数字化的趋势日益明显，医疗保健行业正在经历一场范式转变。世界上大多数医院都在使用电子健康记录 (EHR) 来记录所有与患者相关的数据，1 并且由于这种数字化，生成了大量结构化和非结构化数据。2 此外，技术进步使得医疗设备和可穿戴物联网 (IoT) 设备能够不断生成数据。这导致医疗保健数据在短时间内呈指数级增长，并产生了所谓的大数据。2–4 尽管有所增长，但神经外科界在大数据及其影响方面的知识仍然存在巨大差距。虽然有一些关于大数据的优秀评论
建筑环境数字孪生 - 出版物
数字孪生在建筑环境领域最近流行的趋势源于该领域在数字化方面的糟糕表现。在设施的整个生命周期内对建筑环境进行数字化对我们大有裨益。然而，如图 2.1 所示，建筑行业是所有列出的行业中数字化程度最低的行业。这留下了很多改进空间，但没有明显的解决方案来弥补与其他行业（例如制造业）的差距。数字化在包括建筑环境在内的每个行业中都发挥着越来越重要的作用，数字孪生的概念已被提出来解决数字化差距。然而，在建筑环境中采用它并不是一件容易的事。在我们获得真正有价值和有意义的数字孪生之前，还有很多工作要做。
利用技术分析文化遗产
摘要 数字人文 (DH) 是传统人文与计算技术融合的跨学科领域。它研究通过数字化、文本分析、3D 扫描和数据可视化来分析、保存和理解文化文物的新方法。本文探讨了 DH 的范围、所使用的技术工具及其在文化文物研究中的应用。此外，它还解决了数字化和解释文化遗产所固有的道德问题。通过案例研究，本研究强调了 DH 如何通过实现创新方法并为历史和文化叙事提供新见解来改变学术实践，同时强调道德实践和公平代表性的重要性。关键词：数字人文、文化文物、数字化、3D 扫描、文本分析、数据可视化。
飞机工程的数字功能与人为因素原则：从制造商到有效载荷的挑战“2279
摘要：飞机被认为是当今人类有史以来最令人印象深刻的工程奇迹之一。在为商业和/或私人航空运输提供服务时，从设计、制造、生产到空中运营、维护和技术培训等各个工程方面，都在不断实现最先进的技术里程碑。在这些工程方面，数字化起着关键作用，因为如今，如果没有数字化，这些奇迹就不可能安全飞行。本研究展示了数字化对这些方面的影响以及人工智能 (AI) 对数字化飞机系统的相互作用，旨在实现系统的最终目标，即在人为因素 (HF) 原则和方法下，系统运行由人为管理，但无人为错误。
新数字世界中的危险和可能性
我们的世界正在经历一场巨大的数字化变革。我们的社会、信息、政治、经济、文化和生物领域几乎没有什么保持不变。当我们试图理解和思考这些变化时，哲学能做出什么贡献？数字化如何挑战过去关于我们是谁以及我们将走向何方的观念？它将我们的道德愿望和珍视的民主、平等、隐私、信任、自由和社会根基理想置于何地？谁来决定、控制和利用数字化的力量，以及为了什么目的？从认识论的角度来看，我们大多数人是否理解我们新世界的这些新媒介——以及新结构？最后，新的技术格局如何塑造我们的生活条件，以及我们的集体想象和自我认同？
人工智能在图书馆管理中的应用 - 流程和......
本研究概述了人工智能 (AI) 在图书馆管理中的应用，重点关注所涉及的流程及其未来的前景。人工智能通过数字化、编目、推荐系统和数据分析彻底改变了电子图书馆服务。在光学字符识别 (OCR) 等人工智能技术支持下，数字化工作使大量物理资源以数字格式访问，打破了地理障碍并促进了包容性。人工智能编目和索引系统通过提取元数据和关键字来增强图书馆材料的组织，为用户提供高效的搜索和检索机制。此外，人工智能驱动的推荐系统会分析用户行为和偏好，以提供个性化推荐，改善用户体验和与图书馆资源的互动。人工智能在图书馆管理中的前景包括自然语言处理的进步、与图书馆工作流程的更深入集成以及人工智能驱动的虚拟助手的开发。然而，数字资产管理、用户交互和 Chabot 以及收藏开发和管理等流程。该研究得出结论，人工智能在图书馆管理中的应用为可访问性、组织、个性化和数据分析带来了显著的改进。其中一项建议是，图书馆应优先投资强大的人工智能基础设施，包括硬件、软件和数据存储功能。这确保了人工智能系统能够高效运行并处理大量数据，以完成数字化、编目和数据分析等任务。