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用AI彻底改变医疗保健：肿瘤学，CHATGPT，石油和天然气骗局和信息技术安全的新趋势
人工智能（AI）如今正在通过在医疗保健，石油欺诈活动和网络犯罪等领域提供出色的机会来迅速彻底改变世界各地的企业。AI在医疗保健方面正在发展；它通过早期诊断并提供了量身定制的Toddle和患者遗传学的正确治疗方法来重塑癌症的诊断和治疗，以增强患者的生活及其预后。因此，其在处理大量医学信息方面的唯一性在诊断，药物和疗法领域取得了令人印象深刻的进步。AI在石油行业中在诸如石油行业中变得必不可少。欺诈识别和预防，交易数据分析，库存和环境报告，以最大程度地降低成本和法律侵权。AI集成对中年有希望的技术（例如块链）做出了积极贡献，尤其是通过提高透明度和安全性，尤其是在操纵价格和其他欺诈行为的趋势的情况下。在网络安全中，人工智能正在增强强化措施，这意味着实时威胁识别和保护，资源脆弱性管理以及对保护关键结构免受网络威胁的保护设备失败的预期和预防。企业正在被Chatgpt的AI彻底改变，这增加了自动化，改善了决策并简化了交流。在癌症中，它促进了用于治疗计划的医学数据研究，在医疗保健领域，它支持诊断程序和患者参与。AI正在缓慢但肯定地接近许多行业的主流，在许多行业中，它越来越多地成为提高运营有效性，安全性和信誉的有效手段。一些杰出的问题包括；养活这些模型，集成问题以及对专家的需求的数据质量，但是AI的未来使其更加聪明，适应性和安全的系统使其成为跨经济领域的关键推动力。本文重点介绍了人工智能的清教用途以及该技术如何改变许多领域，同时为增长和优化创造更多机会。
用特定角色作为替代品的chatgpt使用...
人工智能的快速演变带来了用于数据收集的创新工具，其中最先进的语言模型在其中脱颖而出。这项研究探讨了使用Chatgpt，配备模拟详细角色的可行性，代替了问卷中的人类受访者。利用Chatgpt的能力可能会克服与参与者招聘，成本和时间限制等调查方法相关的传统挑战。通过对模仿特定角色进行编程，研究人员可以获得反映不同受访者概况的高质量数据，而无需管理人类参与者的后勤复杂性。本文对人类参与者和Chatgpt产生的反应进行了比较分析，从而提供了对在社会研究中使用AI驱动方法的可靠性和效率的见解。结果表明，Chatgpt可以有效地模仿类似人类的响应，从而支持其用作数据收集过程中的创新工具。
Chatgpt AI 通过了一项旨在展示智能关键迹象的测试
ChatGPT（生成式预训练 Transformer）使用人工智能 (AI) 以近乎人类的方式与人类用户建立联系。由于 ChatGPT 专注于通过与历史数据的交互来生成语言，因此它几乎可以毫不费力地响应查询、生成内容，并且正如我们将在本文中看到的那样，甚至可以协助数字营销。ChatGPT 于 2022 年 11 月推出，是 OpenAI 创建的聊天机器人。它通过利用监督和强化学习策略进行了改进（一种迁移学习方法）。它基于 OpenAI GPT-3 系列大型语言模型。2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 作为原型推出。它很快就因其在各种主题领域的全面回应和清晰回应而广受欢迎。然而，人们发现一个根本缺陷是其事实正确性不一致。据估计，在推出 ChatGPT 后，OpenAI 在 2023 年的估值为 290 亿美元。
pdfgpt：使用生成AI
基于文档的知识检索系统迅速发展，随着检索功能增强的生成（RAG）和大型语言模型（LLMS）的兴起，在传统的关键字驱动的检索方法中提供了以前无法获得的深度和准确性的水平。抹布架构将大语言模型（LLMS）的生成能力与信息检索的精确度相结合。这种方法有可能重新定义我们如何与生成模型中的结构化和非结构化知识相互作用，以提高响应的透明度，准确性和上下文性[1]。但是，当今的许多基于破布和LLM的应用程序都锁定在高使用成本的背后，这使得对广泛的受众无法接触，尤其是在教育和非商业环境中。
AI 实践：法学硕士 - chatgpt、gemini、copilot、claude
自 2007 年以来，我一直担任圣地亚哥梅萨学院的在线服务图书管理员。我于 2014 年获得教育技术博士学位，近 30 年来一直参与研究技术在教学中的应用变化，我很高兴能将我的兴趣和经验带到 SDCCD 和加州社区学院。SDCCD 新兴技术教师专家，梅萨学院正教授
基于芝加品的影响 - 核学习统计 -
今天的摘要，人工智能（AI）已成为推动可持续发展的主要因素。AI技术促进了可以用来实现可持续发展目标SDG的创新和创造力，在该目标中，教育是第三个可持续发展目标。自AI支持的高级语言模型的出现以来，Chatgpt已被广泛用于包括教育在内的各个领域。也许一般而言的数学领域，尤其是统计数据是最重要的。因此，进行了这项研究是为了研究基于CHATGPT的学习对统计推理和对本科生统计的态度的影响。研究遵循准实验设计。为了实现其目标，研究人员采用了两项有效且可靠的评估：统计推理评估和对统计措施的态度。研究样本包括来自约旦阿拉伯公开大学的56名学生，分为两组：实验和对照。结果证明了使用ChatGpt在开发统计推理并促进对统计的积极态度的有效性。这些发现鼓励统计教师将Chatgpt纳入他们的教学方法中，并激励学生在学习统计数据中利用它。
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
gpt -ppg.pdf -Emory计算机科学
摘要这项研究介绍了针对光插曲（PPG）信号量身定制的生成预训练的变压器（GPT）模型的新应用，它是各种下游任务的基础模型。适应标准的GPT档案以适合PPG信号的连续特征，我们的方法证明了有希望的结果。在我们的广泛数据集进行了预先培训后，该数据集包含超过200 mil的30 s PPG样品后，该模型显示了在诸如心率估计等任务中的绩效组合或超过当前最新的（SOTA）。我们的GPT模型的出色功能是其固有的能力，可以有效执行信号denoing，而无需进一步填充。此成功归因于GPT框架的生成性质。展望未来，我们旨在进一步探索其生成能力，并研究其对其他下游任务的影响。
基于NLP的问题回答肠道微生物组的GPT
当前基于NLP的CHATGPT深度学习模型已经开发并验证了这些模型，这些模型在与一般主题有关的多项选择问题上，并在某种程度上是标准的科学基准数据集，例如PubMed Question-swingering（PubMedQA），Arxiv和Stanford Question-wording Question-Assive-Assive-Asswork-Assworge-Answorking Dataset（Squead）。但是，QA任务尤其是全文文章阅读是一项非常具有挑战性的任务，并且在当前Chatgpts的科学环境中是一项艰巨的任务。我们的管道着重于生物化学，生物信息学，生物医学的生成预训练的变压器（GPT）模型，包括临床文献，例如生物标志物，药物，剂量等。与迄今为止在现场的给定关键字或上下文特定文献有关（“人类肠道微生物组作为案例研究”）。
chatgpt（人工智能）政策
我们认识到人工智能 (AI) 的使用正在增加，一些组织已经利用它来节省时间和资源并增强用户体验。人工智能是指能够以更人性化的方式思考或行动的计算机系统，从周围环境中获取信息来执行通常需要人类智能的任务。ChatGPT 是一个 AI 聊天机器人的例子，它可以为用户提出的问题提供答案。它可以创建根据特定指令格式化的内容。虽然使用 ChatGPT 有多种好处，但在工作场所使用时可能会出现问题。因此，为了保护我们的商业利益，我们在下面列出了关于使用 ChatGPT 的规则，无论是作为您角色的一部分还是在您自己的时间。B) 与使用 CHATGPT 相关的风险