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A.Pavić，H。Beriša，K。Jonevććiraković人工智能是使用军事力量的变化的因素A.Pavić，H。Beriša，K。Jonevććiraković人工智能是使用军事力量的变化的因素
总结在多维空间中表现出的科学，技术，战争和军事力量之间的关系代表了一个非线性系统。从非线性创建有序系统的趋势是自然的。希望完全确定地做出决定，但实际上，这对军事系统的运营结构框架施加了风险。牢记未来应用的独特性和潜力，关于人工智能的引入将如何影响使用军事力量的变化的问题。本文定义的问题是通过分析和考虑人工智能在策略和学说的背景下的多层含义来解决的，同时遵循必要的资源。该研究基于当代政治和技术概念，考虑了政治，军事，法律和道德观点，确定了机遇，挑战和开放问题，并提供了全面的观察。假设人工智能将在不久的将来设法在不久的将来进行至少一部分自治假设，鉴于快速的技术发展，本文提供了洞察力和途径，以推动进一步的思维，研究和政策制定，以在军事中进行适当的整合，管理和使用人工智能。关键字：学说，军事，人工智能，资源，战略，技术。
加速疫苗开发中的人工智能
在20世纪发达国家的预期寿命提高可以归因于几个因素 - 卫生基础设施和清洁水，粮食安全的提高，基于人群的医疗保健系统，最普遍的童年传染病和使用抗生素的大规模疫苗接种计划。亚历山大·弗莱明（Alexander Fleming）在1928年发现青霉素及其霍华德·弗洛里（Howard Florey）和恩斯特（Ernst）链条的纯化1940年以“抗生素年龄”为例，并奠定了探索潜力的基础，以探索大量的新颖抗菌剂（Hutchings等人（Hutchings等人）（Hutchings等，2019; lima et al。，2020; vila; vila。目前，将药物送入市场大约需要12年的公共用途，并且该过程非常昂贵，“新的抗生素的中位开发成本超过10亿美元，并且在批准后完成该化合物在其市场上的10年内完成批准后的批准后成本约为3.5亿美元。然而，在第一次临床使用青霉素后不久，观察到微生物通过几种不同的机制获得抗生素耐药性（Christaki等，2020; Huemer等，2020; Larsen等，2022）。世界卫生组织（WHO）强调了在细菌，病毒，寄生虫和真菌中应对耐药性的优先事项，这需要全球协调的多部门方法（Tacconelli等，2018）。抗菌抗性无疑受到i）在农业，兽医和医学实践中广泛使用广谱抗生素，ii）自我
6对人工智能的使用分析
1硕士的法律与创新学生（UFJF）。研究生专业化在民事过程中的主要转变。毕业于Viçosa联邦大学的法律课程-UFV。律师。电子邮件：carvalho.karen@estudante.ufjf.br。2 Juiz de Fora大学法律学院（UFJF）的副教授。 严格的Sensu法律与创新研究生计划（UFJF）成员。 来自米纳斯·格拉斯联邦大学（UFMG）的理论和法律哲学博士学位。 在德国基尔的基督教阿尔布雷希大学（CAU）的博士后实习。 在圣卡塔琳娜联邦大学（UFSC）的博士后实习。 和邮件：claudia.toledo@ufjf.br。2 Juiz de Fora大学法律学院（UFJF）的副教授。严格的Sensu法律与创新研究生计划（UFJF）成员。来自米纳斯·格拉斯联邦大学（UFMG）的理论和法律哲学博士学位。在德国基尔的基督教阿尔布雷希大学（CAU）的博士后实习。在圣卡塔琳娜联邦大学（UFSC）的博士后实习。和邮件：claudia.toledo@ufjf.br。
人工智能在教育中的道德意义
摘要教育中的人工智能（AI）技术的整合引入了许多可能性和好处。但是，这也引发了道德问题，需要仔细考虑。这项研究工作探讨了与AI在教育中的实施相关的道德意义。这项工作研究了关键的道德维度，包括隐私和数据保护，公平和偏见以及对教师关系关系的影响。发现突出了AI设计和部署中透明度，问责制和公平性的重要性。这项工作提出了一个全面的框架，以指导教育中的道德人工智能实施，强调对强大的政策，算法透明度和解决偏见的需求。通过主动解决这些道德考虑，教育利益相关者可以确保一个负责任且包容的教育环境，以利用AI的潜力，同时维护道德原则。人工智能（AI）已彻底改变了包括教育在内的各个部门。其整合到教育体系中，提出了关于隐私，自治，偏见和问责制的道德问题。本文通过哲学观点深入研究了人工智能在教育中的道德意义。利用著名哲学家的作品，研究了在教育环境中使用人工智能技术固有的道德考虑。
可解释的人工智能和机器学习
摘要人工智能（AI）和机器学习（ML）正在彻底改变各个领域的人类活动，而医学和传染病并不能免除其快速和指数的增长。此外，可解释的AI和ML的领域已经获得了特别的相关性，并引起了人们的兴趣越来越大。传染病已经开始从可解释的AI/ML模型中受益。例如，在抗菌病毒预测和量子疫苗算法中，它们已被采用或提议更好地理解旨在改善2019年冠状病毒疾病诊断和管理的复杂模型。尽管有关解释性和可解释性之间二分法的某些问题仍然需要仔细关注，但对复杂的AI/ML模型如何得出其预测或建议的深入了解对于正确地面对本世纪传染病的日益严重的挑战变得越来越重要。
剑桥负责任人工智能手册
在过去十年中，人工智能 (AI) 已成为全球范围内的一股颠覆性力量，它为创新提供了巨大的潜力，但也为个人及其所生活的社会带来了危害和风险。本书探讨了人工智能带来的最紧迫的哲学、伦理、法律和社会挑战。来自不同学科和领域的贡献者探索了负责任的人工智能的基础和规范方面，并为负责任的人工智能的跨学科方法提供了基础。这项工作旨在促进未来的讨论，以制定人工智能治理的比例方法，将使学者、科学家和其他参与者能够确定人工智能的规范框架，使社会、国家和国际社会能够释放这一关键领域负责任创新的潜力。本书也可在 Cambridge Core 上以开放获取的形式获取。
我关于人工智能的全球公众舆论-CIVIC AI
许多受访者认为特定的公司，个人或产品：Chatgpt，Google，Siri，Alexa，Meta，Openai，IBM，Baidu，Baidu，Huawei，Midjourney和Elon Musk经常出现。，changpt是迄今为止最常提到的。技术的通用示例也很常见：手机，智能家居，清扫机器人，配音助手，面部和语音识别以及自动驾驶汽车。尽管虚构，但终结器和天网是常见的响应。受访者还经常提及自动驾驶机器和数据或对大量数据的访问和操作。
2024 年至 2030 年人工智能对就业的影响
摘要 人工智能是科学领域中为数不多的几个几乎每个人（包括专家和非专家）都有某种看法的领域之一。有些人认为它带来了巨大的好处，另一些人认为它会带来危险，还有一些人认为两者兼而有之。另一方面，对于人工智能是什么以及它做什么，没有普遍的共识，这是不寻常的。智能通常意味着获取、记忆和处理某些知识的能力。尽管也有人认为人工智能的核心目标是模仿人类智能，但人工智能的大多数子领域都有不同的目标。它通常是解决组合爆炸的问题，其中可能性的数量如此之大，以至于无法在合理的时间内系统地检查。人工智能的大多数任务可以用算法、搜索、演绎和归纳推理以及其他精确的数学概念来描述。只有一小部分研究人员处理旨在实现一般人类式推理的方法。人工智能由几个子领域组成，其内容似乎松散地联系在一起。那么问题是它们有什么共同点，除了它们大多都处理出现大量可能性的问题，而这些问题无法通过系统搜索进行检查。有多种方法可以将人工智能的所有子领域统一到一个统一的框架中。其中一种方法是基于代理可以自行采取一些行动。另一种方法将解决问题的过程置于中心地位。解决阶段通常包括：建模，即用严格的数学术语描述给定的问题；解决用数学术语描述的问题；解释和分析解决方案。
大数据和人工智能应用于血液和...
人工智能（AI）意味着数据分析的转折点，从而可以预测具有先验水平的未见结果。在多发性硬化症（MS）中，中枢神经系统的慢性炎症性局部线条具有复杂的发病机理和潜在的毁灭性后果，基于AI的模型已显示出令人鼓舞的初步结果，尤其是在使用神经影像作为模型输入或预测变量时使用神经影像学。根据文献，基于AI的方法在血清/血液和CSF生物标志物中的应用较少，尽管它具有很大的潜力。在这篇综述中，我们旨在调查和总结MS中适用于人体流体生物标志物的AI方法的最新进展，从而强调了最具代表性研究的关键特征，同时说明了它们的局限性和未来方向。
人工智能对建筑的贡献...- bimed
摘要人工智能（IA）在学习领域中提供的潜力具有牢固的共鸣，这是促进包容性教育的必要性，正如联合国教科文组织（2021a; 2021b）和欧盟（2023）等重要国际机构所强调的那样。在其所有紧迫性中，需要将IA纳入专门针对教师的培训课程中，以便教学实践实际上可以从中受益。本文探讨了AI在SOPA教学史上对残疾学生的专业道路中整合的挑战和机遇，突出了他们的风险和机会，并指出了教学上意识到使用人工助手的重要性。<分为关键字：人工智能，包容性，教师培训。1。“人工智能”一词（IA）是指开发工具来解决传统上需要人类智能的问题的信息技术领域（Russell and Norvig，2010年）。尽管技术的发展尚未导致创建与人类智能（人工通用智能 - AGI-或“强AI”）（Searle，1990），“弱AI”，或使用模仿人类机制和行为在视觉上识别的特定任务中的诸如决定性识别的特定任务的设备的使用，并确定诸如决定的过程，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，则这些设置 - 概念和行为。语言翻译对个人，组织和社会有重大影响（Brau ner等，2023）。AI的基本要素是机器学习（ML），学习AU鞋面：一种统计方法，可以根据可用数据和累积的体验对机器进行培训以解决特定问题（Robilia＆Robilia，2020年）。