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转变策展实践：人工智能和区块链在塑造公共政策的道德艺术科学范式中的作用 A. Sudjud Dartanto 印度尼西亚日惹艺术学院艺术管理系（TKS）、视觉艺术与设计学院（FSRD） 电子邮件：sudjuddartanto@isi.ac.id
摘要 人工智能 (AI) 和区块链技术在策展实践中的融合为管理、展示和分发传统和数字艺术提供了变革潜力。本研究探讨了人工智能如何通过高级数据分析和个性化访客体验增强策展流程。人工智能协助策展人组织收藏并推荐符合个人喜好的艺术品，从而促进更多人参与动态、定制的展览。另一方面，区块链技术确保了去中心化艺术品的出处，保证了真实性和透明度。它解决了伪造、所有权纠纷和安全交易等问题，同时通过智能合约支持艺术家以确保公平的报酬。然而，道德问题仍然存在。其中包括人工智能算法中的偏见、去中心化 NFT 平台中的知识产权挑战以及边缘艺术家有限的数字访问权限。学术研究和案例分析强调了这些挑战，并提倡策展人、艺术家、技术专家和政策制定者之间的合作。这种方法旨在解决道德困境，促进包容性，并在实施这些技术时保持文化完整性。该研究强调需要公共政策框架来规范人工智能和区块链，确保公平的补偿和公平地获得其利益，同时维护文化价值。通过解决这些问题，这些技术可以为艺术世界开启新的可能性。关键词：人工智能（AI）、区块链技术、策展实践、
通过科学文献挖掘循环经济范式中识别技术
技术创新是向循环实践转移的催化剂。技术不仅应对技术挑战，从而促进了向更循环经济的过渡，而且还提高了业务效率和盈利能力。此外，它们具有包容性并创造就业机会，最终产生了积极的社会影响。该领域的研究倾向于集中于数字技术，忽略其他技术领域。此外，它在很大程度上依赖文献评论和专家意见，可能引入偏见。在本文中，我们通过自然语言处理（NLP）研究了循环经济的技术格局，研究了该领域中使用的关键技术以及管理这些技术的主要挑战。该方法适用于45,000多个科学出版物，旨在在NLP的科学文章中提取技术。我们的分析结果表明，非常重视新兴的数字，生命周期评估和生物材料技术。此外，我们确定了CE领域内的七个不同的技术领域。最后，我们提供了在工业环境中采用和实施这些技术时产生的优势和问题。
：一个新的范式带来了希望
我们正遇到前所未有的心理健康危机。在过去的二十年中，这场危机源于一场完美的保险自付额，社会压力升高，共同的19日大流行以及重要的劳动力意义的风暴。也许没有比创伤后应激障碍（PTSD）更有效率治疗选择的精神健康领域，因为24年前的FDA批准了最后一种新的治疗方法（Davis and Hamner，2024）。用于扩展服务的研究和公共资源的资金不足可能部分源于妇女和处境不利的人群中PTSD的过度流行。妇女在男性（美国退伍军人a i Q，2023年）中经历了PTSD的两到三倍，在非洲裔美国人，拉丁美洲人，美洲原住民和无家可归者（Tortella-Feliu et al。，2019; Kwon et al。，2019; Kwon et al。，2024; 2024; 2023; armaon et arm anm arm arm arm anm ar arm anm rec rece; re。邻里贫困还可以预测创伤事件后PTSD的发展（Ravi等，2023）。我们的创伤负担在整个社会中分配不均。创伤很普遍。国家PTSD中心估计，美国有超过1300万人从PTSD中获得了5％的人口，但在任何给定年份中被诊断出来（美国退伍军人局，2023年）。2018年，美国的年度成本估计为2320亿美元（估计为19,630美元）（Davis等，2022）。退伍军人作为一个小组报告的高水平创伤。对于我们的社会而言，人类免于创伤是巨大和不可否认的。根据国家PTSD国家中心的说法，获得退伍军人管理服务的23％被诊断为PTSD（美国退伍军人Auts Arss，2023年）。自杀，通常与创伤和PTSD有关，现在已成为我们武装部队服役人员的主要死亡原因（Kaplansky and Toussaint，2024年）。然而，我们目前的治疗不足（Smith等，2024）。以创伤为重点的心理疗法（TFPT）是对PTSD的最佳意识干预措施，它们通常是第一线（Schrader and Ross，2021）。但是，只有约50％的患者完成治疗方案，而这样做的患者的反应率约为50％（Schottenbauer等，2008）。tfpts（Kline等，2021）（Finch等，2020）。即使是高质量的TFPT，患者也经常拒绝考虑这种选择，因为以这种方式面对创伤也极为痛苦（Schottenbauer等，2008）。我们所指示的药物，例如在1990年代初获得的首次批准的舍曲林和帕罗西汀，这在很小的效果上是有效的，这是由小效应的大小（0.28和0.23和0.23）（Hoskins等人，2015年，2021年）所证明的，并且经常与侧面负担。PTSD护理中创新的需求感到至关重要。
传染病检测的新范式
人工智能（AI）正在彻底改变医疗诊断的问题的问题，该问题存在持久的问题，包括早期疾病，大量数据不足和诊断过程无效。本综述在开发ML技术方面表现出了很大的进展，包括蒙基太检测，结核病和癌症诊断。CNN在诊断方面表现出很高的效率；即使是临床医生的转移学习模型InceptionV3，也可以达到99.87％的诊断。作为保护隐私的解决方案，联合学习模型可在不增加单个数据的暴露范围的情况下提高诊断准确性，而从高分辨率技术（例如HIP-CT）得出的合成数据集（例如HIP-CT）通过改善模型构建和评估来帮助解决数据稀缺。基因组和代谢组整合的杂种有助于增强诊断准确性度量，尤其是对于Covid-19的复杂疾病，由于使用多种生物学信息的预后性能指标增加，因此对于Covid-19的复杂疾病。然而，即使在现代社会中，很少有问题出现：由于缺乏数据，尤其是对于罕见条件，该模型的概括是一个问题，并且大多数ML模型的计算能力需求提高了在低资源环境中实施的问题。融合了算法偏见和“黑匣子”概念的重大道德问题，这是一个可解释的AI（XAI）框架的必要条件，以提供医疗设施的可见性和信誉。开发中可能的方向，例如框架的标准化，增强计算支持以及不同领域的集成，提供了解决这些挑战的方法。解决时，这些挑战会通过ML技术告知的合适而可扩展的方法来改善全球医疗保健，这些方法与患者的需求保持一致，从而提供更好的实践，从而获得更好的健康。
简洁的语言范式（拍手），一个...
隔离一种方式，重点是理解或生产（例如，为了理解，fMRI：Binder等人。2000; EEG：Boulenger等。2011;用于生产。fMRI：Rizkallah等。2018; EEG：Rabovsky等。2021（EEG）。也值得注意的是，在神经影像学研究中主要检查的方式是理解的，而不是生产。例如，在fMRI中的两个荟萃分析中，对生产的研究最多属于包括理解的研究中的三分之一（Indefrey，2018； Walen Ski等，2019）。在本研究中，我们提出了一项框架工作，通过在同一试验中利用理解和生产来同时研究语言的两个方面：简洁的语言范式（CLAP）。进一步，我们将拍手与脑电图（EEG）结合在一起，鉴于它提供了具有出色时间分辨率的净神经元活动的直接度量，这是有用的
行业智能生产的范式转变4.0
第四次工业革命的出现，通常称为工业4.0，已经迎来了一个名为Smart Manufacturing的新时代。它在人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展所推动的驱动下彻底改变了工业生产。这些技术已经改变了传统的制造过程，为智能，自主和高效的工业系统铺平了道路。这项研究旨在探索AI和ML在将常规制造转变为智能制造中所扮演的积分作用。这种范式转变会提高生产率，降低成本和增强的竞争力。它探讨了他们的应用程序，从数据驱动的决策和预测性维护到与物联网（IoT）的集成。该研究还研究了现实世界中的例子，以说明这些技术的影响，同时解决挑战和道德考虑。但是，这种转变还带来了复杂的道德考虑因素，必须解决该技术的负责任和可持续性。此外，它设想了AI和ML时代对制造业的未来趋势和影响。AI确保制造业中的质量控制，其智能AI程序能够监视性能，跟踪机器输出和检测缺陷。AI和ML在制造业中的影响很大，本文强调了正在进行的深刻转变，在效率，定制和竞争力的新时代都引入了。
我们可以从加强学习范式中解放出AI吗？
i提出了1个反对银，辛格，普雷普和萨顿·西尔弗等人提出的假设的论点。（2021）：奖励最大化不足以解释与自然和人工智能有关的许多活动，包括知识，学习，感知，社会智力，进化，语言，概括和模仿。我表明，这种还原性的卢克鲁姆具有其智力起源，这是经济经济的政治经济学，并且与行为主义的激进版本重叠。我展示了为什么强化学习范式在某些实际应用中证明了其有用性，但它是智力的不完整框架 - 自然和人为的。智能行为的复杂性不仅仅是奖励最大化之上的二阶补充。这个事实对实际上可用，智能，安全和坚固的人工智能代理人的发展具有深远的影响。
冶金位置小册子2025第三届国际通信范式转变，嵌入式系统，机器学习
Ankita H Harkare（Shri Ramdeobaba工程与管理学院）*； Bhumika Amit Neole（Shri Ramdeobaba工程与管理学院）； Kalyani Bobde（Nagpur的Shri Ramdeobaba工程与管理学院）； Ishika Patne（Nagpur的Shri Ramdeobaba工程与管理学院）； Anshika Jain（Nagpur的Shri Ramdeobaba工程与管理学院）； Vaijayanti H Panse（Nagpur印度信息技术学院）
人类混合范式用于协作空中交通...
摘要 - 即使在人工智能（AI）方面的最新进展中，将基于AI的系统纳入空中交通管理（ATM）和空中交通管制（ATC），因此对ATM系统中的错误的容忍度极低，因此提出了显着的挑战。因此，我们建议在ATM中采用一种新型的人类混合（HAH）范式，强调了人类互动的协作方面和高安全标准。与人类组合范式中讨论的替代和增强概念相反，后者表达了人工智能和人类的角色被划分，我们更喜欢HAH范式，在该范式中，人类和AI系统作为集成单元协作以完成任务。在HAH范式下，ATM可以从ATCO判断，直觉和适应性的综合融合中，以及感知能力，计算能力以及对AI可以提供的细节的不懈关注。还研究了HAH的一些关键要素和设计原则，并且还提出了典型的以人为中心和关键的任务的空中交通冲突中HAH的例子。这些贡献是成功将HAH引入ATM/ATC的基本先决条件，并将有助于创建一个框架，以更好地理解和支持有效使用AI系统对ATM/ATC的使用。关键字 - 人类 - ai混合动力车，人类组合，空中交通管理，空中交通管制，基于AI的方法。