大约五年前,由生成式人工智能模型推动的人工智能网络攻击开始出现。这种模型能够更好地自动化有针对性的网络钓鱼攻击和漏洞扫描。自那时起,由人工智能驱动的社会工程和模仿攻击已经发生,并造成了数百万美元的财务损失1。目前人工智能研究的快速进展,加上众多新应用,让我们有理由相信人工智能技术很快将被用于支持网络攻击期间通常手动执行的步骤。正因如此,人工智能支持的网络攻击的想法近来受到了学术界和工业界的更多关注。虽然人工智能目前不太可能创造出全新类型的攻击,但我们看到越来越多的研究开始探讨如何利用人工智能从根本上增强和扩大网络攻击。
摘要 简介 新生血管性年龄相关性黄斑变性 (nAMD) 管理是导致医院门诊就诊人数最多的单一疾病之一。nAMD 治疗决策的部分自动化可以减少对临床医生时间的需求。成熟的人工智能 (AI) 视网膜成像分析工具可以应用于此用例,但尚未经过验证。也没有对利益相关者对这种 AI 决策工具的看法进行主要的定性调查。这项多方法研究旨在确定 AI 决策工具对于 nAMD 治疗决策的安全性和有效性,并了解它在临床路径中的位置以及哪些因素可能影响其实施。方法与分析将从国家医疗服务体系 (NHS) 教学医院眼科服务的 nAMD 门诊就诊中收集单中心回顾性影像和临床数据,包括在现实世界的顾问主导护理中对 nAMD 疾病稳定性或活动性的判断。数据集大小将通过使用前 127 次随机抽样的合格门诊就诊的功率计算来设置。支持 AI 的视网膜分割工具和基于规则的决策树将独立分析图像数据,以报告每次门诊就诊的 nAMD 稳定性或活动性。外部阅读中心将独立接收临床和图像数据,以生成每次门诊就诊的增强参考标准。然后将测试 AI 支持的疾病活动报告的相对阴性预测值相对于顾问主导的护理判断的非劣效性。同时,将对包括患者在内的关键 nAMD 服务利益相关者进行大约 40 次半结构化访谈。将使用理论框架对记录进行编码,然后进行主题分析。
2.2 认知沉浸式房间 (CIR):展示了两种沉浸式情境(街头市场和餐厅)。沉浸式房间为对话练习提供了视觉环境。AI 代理为对话练习提供了社交环境。它们共同为学生创造了机会,让他们感觉自己仿佛身处其他地方,与智能实体(AI 代理)一起练习语言。非侵入式沉浸式体验允许协作和延长体验,而不像要求用户佩戴耳机的系统。图 (a) 描绘了街头市场环境:人形 AI 代理扮演店主居住在上海的虚拟街头市场。两名学生正在与 AI 代理和彼此一起练习购物。图 (b) 描绘了中餐馆环境:一名学生正在练习如何点菜。她使用多模式(语音 + 手势)交互。服务器是一个化身为熊猫的 AI 代理。视频 — youtu.be/lZWtDqhFlAc . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 24
摘要:在工业 5.0 时代,企业正在利用人工智能等尖端技术的潜力,实现更高效、更绿色的以人为本的生产。类似地,项目管理也可以从人工智能中受益,通过提高项目绩效来实现项目目标,从而获得更高的可持续成功。在此背景下,本文通过系统的文献综述,探讨了人工智能在新兴项目管理中的作用;介绍了人工智能技术在项目管理绩效领域的应用。结果表明,过去十年来,关于人工智能项目管理的有影响力的出版物数量显着增加。研究结果表明,人工智能(主要是机器学习)在建筑和 IT 项目管理中非常有用;它通过提供有前景的预测和决策能力,对于增强规划、测量和不确定性性能领域尤其令人鼓舞。
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引言土著健康在包括新西兰,澳大利亚和加拿大在内的各个国家中被认为是最重要的。土著健康的重点是确保所有社会群体的同等健康机会,特别关注过去机会较少的土著人民。1先前对土著社区的研究工作旨在解决这些差异,并取得了不同水平。这些干预措施的有效性的关键在于研究人员结合了秘密知识,信念和世界观以创造具有文化恰当的健康干预措施。2评估了在土著社区中卫生保健干预的有效性,我们借鉴了六个研究,这些研究重点是改善新西兰3和加拿大的土著健康。4本文首先概述了在具有文化适当的健康干预措施的设计中,特别是与Māori文化有关的概念的重要性,介绍了这些研究。接下来,我们采用动机 - 运动能力(MOA)框架来确定推动行为变化的关键成功因素,包括个人采取行动的意愿(动机),对环境的看法(机会)以及与动作相关的技能或知识。在机会的概念下,我们仅关注技术的作用 -
我们到了吗?经过大约二十年的和谐发展投资,这是定位、导航和授时 (PNT) 应用的“小技术”的潜在用户一次又一次不耐烦地提出的一个问题。显然,多年来已经取得了一些重大进展,我们看到该技术在不断增长的消费电子市场中占有一席之地,该市场充满了由惯性和计时微技术支持的交互式产品。这些产品包括用于游戏应用的加速度计、用于汽车安全的陀螺仪和用于时钟的谐振器 - 仅举几例。然而,问题仍然存在:该技术是否真的达到了我们所认为的精确导航和授时水平,即它是否能够在整个任务期间(从几分钟到几小时到几天)实现至少 10 米的位置精度和 1 纳秒的时间精度?
随着供应链(历经数十年才发展到现在的状态)变得不再一成不变,制造商面临着更多挑战。随着变化的间隔越来越短,变化幅度越来越大,提供可预测且具有成本效益的运输服务的努力面临着进一步的复杂性。面对这些因素,努力变得灵活,需要灵活且适应性强的运输解决方案,通过有效应对出现的挑战,支持在日益动态的环境中迅速做出反应。最后,供应链转变也是制造商继续多样化其材料采购足迹的结果,同时探索近岸或回岸生产的机会,以使产品更接近客户和消费点。
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