模仿游戏 我打算考虑“机器能思考吗?”这个问题。首先要对“机器”和“思考”这两个术语进行定义。这些定义可以尽可能反映这些词的正常用法,但这种态度是危险的。如果要通过研究“机器”和“思考”这两个词的常用用法来发现它们的含义,就很难不得出这样的结论:要从诸如盖洛普民意调查之类的统计调查中寻找“机器能思考吗?”这个问题的含义和答案。但这是荒谬的。我不会尝试这样的定义,而是用另一个与之密切相关、用相对明确的词语表达的问题来代替这个问题。这个问题的新形式可以用我们称之为“模仿游戏”的游戏来描述。它由三个人玩,一个男人(A)、一个女人(B)和一个询问者(C),询问者可以是任何性别。询问者待在一个与其他两个人分开的房间里。对于询问者来说,游戏的目标是确定另外两个中哪一个是摘自“计算机器和智能”。Mind,第 LIX 卷,第 236 期,1950 年)。经许可转载。
自身免疫性脑炎(AE)泛指由自身免疫机制介导的脑实质炎症。大多数 AE 患者的 B 细胞产生针对神经元细胞表面抗原的自身抗体,并通过各种机制诱导神经元功能障碍,最终导致疾病进展。近年来,B 细胞靶向治疗,包括单克隆抗体(mAb)治疗和嵌合抗原受体 T 细胞(CAR-T)治疗,已广泛应用于自身免疫性疾病。这些疗法降低了患者的自身抗体水平,并显示出良好的效果。本综述总结了这两种 B 细胞靶向治疗的潜在机制,并讨论了它们在 AE 中的临床应用和治疗潜力。我们的研究为临床医生提供了更多常规治疗无效的 AE 患者的治疗选择。
外科手术涉及对组织的物理操作以治疗疾病。几个世纪以来,随着人类知识的增加和新工具的发展,外科手术的效果得到了改善。人工智能 (AI) 被定义为对算法的研究,该算法使机器能够推理和执行诸如解决问题、对象和单词识别、世界状态推理和决策等功能 [1] 。因此,外科手术是 AI 技术的一个自然而又复杂的应用。手术需要外科医生综合来自多个来源的数据来做出决策、识别解剖结构并在快速变化的场景中执行身体任务。在手术室外,外科护理的组成部分包括诊断、术前评估、术后护理、结果评估和外科医生培训(图8.1)。AI 有望提高围手术期护理的质量和效率,改善手术决策,增强人类外科医生的身体能力,并为未来的研究提供许多令人兴奋的机会——尽管并非没有潜在的陷阱和挑战。本章回顾了 AI 在外科手术中的过去、现在和未来应用。
3:50pm 11-6:每通道 7.4μW 和 860μm² 的冷冻 CMOS IC,用于半导体量子位的 70 通道频率复用 μs 读出 » Quentin Schmidt 先生(法国)1 、Brian Martinez 先生(法国)1 、Thomas Houriez 先生(法国)1 、Baptiste Jadot 博士(法国)1 、Dr. Aloysius Jansen (法国) 2 , Xavier Jehl 博士 (法国) 2 , Tristan Meunier 博士 (法国) 3 , Gaël Pillonnet 博士 (法国) 1 , Gérard Billiot 先生 (法国) 1 , Adrien Morel 博士 (法国) 4 , Yvain Thonnart 博士 (法国) 5 , Franck Badets 博士(法国)1 (1.大学。格勒诺布尔阿尔卑斯,CEA,Leti,F-38000 格勒诺布尔,法国,2. 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯,CEA,PHELIQS,F-38000 格勒诺布尔,法国,3. Quobly,F-38000 格勒诺布尔,法国;大学。格勒诺布尔阿尔卑斯,CNRS,尼尔研究所,F-38000 格勒诺布尔,法国,4. SYMME,大学。萨瓦勃朗峰,安纳西,法国,5.大学。格勒诺布尔阿尔卑斯,CEA,List,F-38000 格勒诺布尔,法国)
自 2015 年以来,对 AI 驱动的制药公司的投资率大幅上升。在过去 9 年中,对 800 家公司的年度投资额增长了 27 倍(截至 2023 年 8 月,总额达到 603 亿美元)。增长最快的是 2021 年,达到 136.8 亿美元。这可能表明 COVID-19 是这一快速增长的催化剂。但由于全球经济衰退,2022 年药物发现公司对 AI 的投资并没有像前几年那样增长(2022 年为 102 亿美元,而 2021 年为 136.8 亿美元)。2023 年,药物开发公司对 AI 的总投资达到 603 亿美元。
医学教育是一个复杂而艰巨的过程,要求学生在临床前和临床领域获得大量的知识和技能 [1]。近年来,人工智能 (AI) 已被提出作为提高医学教育成果的潜在解决方案。AI 在医学教育中的一种应用是使用智能辅导系统,该系统为个别学生提供个性化的反馈和指导 [2]。本研究的目的是探索 AI 辅导系统在学习医学临床前和临床领域(特别是在药理学领域)中的应用。智能辅导系统在医学教育中的整合具有多种优势 [3]。这些系统支持个性化辅导,系统可以评估学生的知识水平并确定需要进一步强化的领域 [4]。当学生参与建议的活动时,可以调整难度级别,并根据他们的优势和劣势提供指导。这些系统被集成到学习管理系统中,学习管理系统已经历了显著的增长。
摘要 人工智能 (AI) 与教育的融合,包括将英语融入外语 (EFL) 课堂,一直是一个备受关注和争论的话题。事实上,人工智能有可能改变语言学习和教学。通过利用人工智能的力量,教育工作者可以为学生提供个性化的反馈、自适应学习体验、真实的资源和协作机会。这项调查旨在探索英语作为外语 (EFL) 教师对在课堂中融入人工智能 (AI) 技术的看法。作为。该研究专门针对智利一所私立大学的一组 EFL 教师,他们在将人工智能融入教学实践方面拥有丰富的经验。本研究的样本量包括 12 名 EFL 教师,他们是根据他们的专业知识和对人工智能技术的熟悉程度特意挑选出来的。通过探索这些教师的观点,本研究旨在深入了解大学阶段将人工智能融入 EFL 教育的有效性、挑战和潜在好处。研究结果表明,这些教师对人工智能的使用持积极看法,认识到人工智能有潜力提高学习和教学水平。研究结果还强调了在将人工智能融入 EFL 课堂时考虑学生的积极性水平以及教师的技术和教学能力的重要性。本研究深入了解了教师的看法,并阐明了在 EFL 教育中有效实施人工智能技术所需的考虑因素。关键词:EFL 教学;人工智能技术;课堂整合;学生参与。收到:2023 年 5 月 27 日 • 修订:2023 年 6 月 2 日 • 接受:2023 年 6 月 12 日
a 美国佛罗里达州奥兰多市中佛罗里达大学;b 美国佛罗里达州奥兰多市 Design Interactive 生物特征与分析;c 意大利巴勒莫大学 Matematica e Informatica;d 希腊克里特岛 FORTH-ICS 计算机科学研究所;e 德国慕尼黑工业大学社会科学与技术学院;f 加拿大蒙特利尔 HEC 蒙特利尔分校信息技术系;g 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学土木与系统工程系;h 英国牛津大学计算机科学系;i 美国新泽西州皮斯卡塔韦市 IEEE 标准协会新兴技术与战略发展系;j 美国马里兰大学计算机科学系;k 美国明尼苏达州明尼阿波利斯市明尼苏达大学计算机科学与工程系;l 美国加利福尼亚州奥克兰市凯撒医疗集团家庭医学与成瘾医学系;m 美国人工智能认知洞察; n 美国负责任的人工智能合作组织;o 希腊克里特岛克里特大学和 FORTH-ICS 计算机科学系;p 德国汉堡工业大学数字经济研究所;q 中国浙江杭州浙江大学心理学系