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在... 之间使用生成ai的审判
这项工作分析了生成人工智能在体育信息中的渗透。 div>通过对20位编辑的调查，并负责16个西班牙媒体的体育部分，研究了专业人士如何对这项技术的意义以及这些变化在著作中介绍的动态。 div>结果反映了不平等的实施。 div>在这些优点中，体育记者强调了他们作品表现的说唱；在风险中，缺乏与来源的接触以及可能的不正确。 div>证明了AI潜能实现更高效率并产生附加值的内容的无知。 div>p alobras：人工智能，体育新闻，数字工具，生产惯例，创新。 div>
如何引用本文/规范化参考 Gómez-Diago, G. (2022)。新闻教学中人工智能的视角。研究和教学经验的回顾。拉丁社会传播杂志，80，29-46。https://www.doi.org/10.4185/RLCS-2022-1542
摘要简介：在媒体越来越多地使用人工智能（Neuman，2021 年）的背景下，而西班牙的传播学位和硕士课程中却没有这项技术（Sanchez García；Calvo Barbero；Diez Gracia，2021 年；Ufarte；Calvo；Murcia，2020 年；Ufarte；Fieiras；Túñez，2020 年）。方法论：已经找到了国际研究项目和教学经验，以解决人工智能问题并将其引入新闻学教学。此外，2021年，我们参加了六次国内和国际学术活动，从中我们获得了如何在通信领域的三个方面处理人工智能的想法：研究领域、专业背景和大学教学。结果：收集到的想法、研究和教学举措从两个基本角度解决了人工智能问题：一个批判性角度，它解决了使用这项技术的社会后果；一个应用性角度，主要寻求培养学生三项技能：获取和处理数据、创建自动化内容和验证内容。结论：尽管可用的研究和教学举措很少，但它们提供了将人工智能引入新闻和传播学本科和硕士学位课程的方法，从批判的角度考虑媒体的作用，承担因使用和扩展这项技术而产生的培训挑战。
深度学习计算机视觉和对Helisa Dham场景的认可。华为的“诺亚方舟”实验室。英国。 I 中的课程
深度学习是一种自动学习方法，它基于大量示例的学习模式。 div>是一种复杂问题的特别有趣的方法，为之，数据（经验）广泛可用，但是制定分析解决方案是不可行的。 div>在本课程中，我们将探讨深度智能和计算机视觉的基本概念。 div>我们将通过理论会议和实践示例来展示如何根据任务（对象检测，实例分割，对象之间的关系预测）和数据模式（图像，视频，3D）创建和训练深层智力模型。 div>该课程将以一些高级问题的介绍以及有关最近趋势的讨论进行介绍。 div>
一项不能阻止利益发展的法规...
随着时间的流逝和潜在的改进人工智能（AI）是一个科学领域，与可以以通常需要人类智能的方式学习和行动的机器相关的科学领域，或者涉及对数据的分析和处理的分析和处理，其规模超过了人类可以分析的数据。 div>AI的发展是一个广泛的领域，需要许多学科的汇合，例如计算机科学，分析和统计，硬件和软件工程，商业，语言学，神经科学甚至心理学。 div>虽然其开发的细节根据AI的不同技术而有所不同，但中心输入围绕数据旋转。 div>AI系统通过接触大量数据来学习和改进，这允许识别模式和关系。 div>这个学习过程通常涉及算法，这些算法是指导AI的分析和决策制定的规则或指令。 div>，例如人类智能，通过持续的学习和适应，AI系统越来越熟练执行特定任务，从图像识别，模式检测，推论实现到语言翻译。 div>
专业的信息
•人工智能：Valery Naranjo（vnaranjo@dcom.upv.es）•光子学：Pablo Sanchis（Pabsanki@dcom.upv.es）•Microelectronics：Microelectronics：GabrielGarcerá（Ggarcera@eun.upv.es） （Juan Reig（Juan Reig：jreigp@dcom.upv.es）•网络安全：Manuel Esteve（Manuel Esteve（meteve@dcom.upv.es））•声学工程：Javier redondo（Javier@fidondo@fis.upv.es） （hgilgom@doe.upv.es） div>
de El salvador en laséptimaSesiónSustantiva
<信息安全领域中的坚定分离，包括数据安全和可能的合作措施，以防止和抵消这些威胁。 div>总统萨尔瓦多先生感谢本届会议的呼吁，并强调了关于信息安全领域的真实和潜在威胁的讨论的重要性，鉴于其不断发展的性质。 div>在您的指南问题中，您提出了人工智能（AI）和其他新兴技术的最新进展问题，及其在信息和通信技术（ICT）的安全性方面的可能影响。 div>毫无疑问，从安全角度来看这些问题的方法是基本的，同时认识到人工智能的破坏性影响可以超越国际和平与安全的国际范围。 div>从这个意义上讲，萨尔瓦多倡导一种与人工智能和其他双重使用技术有关的技术中性方法。 div>我们认识到，这些技术对于改善流程很有用，尤其是在网络安全领域，但是我们强调了与ICT服务提供商进行密切合作的必要性，以检测，报告和中和未经授权的参与者可能的恶意用途。 div>尤其是，我们关注生成人工智能的快速发展，尤其是基于自动学习的大型语言模型。 div>观察如何使用恶意的参与者来使用广泛扩散和可用性的工具，例如chatgpt和其他类似软件（例如蠕虫），以改善和完善网络攻击技术，在我们的ICT系统中搜索漏洞，包括我们的ICT系统中的脆弱性，包括编码错误的信息，以及信息的开发信息，以及信息的开发信息，以及信息的开发信息，信息的信息，以及信息的开发信息。有关信息信息信息信息信息信息信息信息信息信息信息信息信息信息信息信息信息信息信息信息信息信息的信息。数据和通信传输协议。 div>
bn-bacarena：Bacarena的贝叶斯网络扩展，用于微生物群落的动态模拟
1 ，纳瓦拉大学，圣塞巴斯蒂大学工程学院，圣塞巴斯蒂，AN，20018年，西班牙2，2生物医学工程中心，大学校园，大学纳瓦拉纳瓦拉，纳瓦拉31009，西班牙31009，西班牙31西班牙3号研究所，数据科学与人工智能学会（DATARARRA），纳瓦尔（Dataii Intifellient of Navarra）马德里28660号政治上的政治ecnica de Madrid大学，西班牙5地区和卫生局，卡洛斯三世卫生研究所，马德里28029，西班牙7，西班牙7营养学系，研究中心，研究中心，研究中心，研究中心，埃迪卡，布拉纳达大学的营养与技术研究所，布拉纳达研究所，研究所。 div>格拉纳达，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18012年，西班牙对应。 div>纳瓦拉大学工程学院生物医学工程与科学系，纳瓦拉大学，曼努埃尔·德拉迪扎巴尔13号，圣塞巴斯蒂，AN，20018年，西班牙。 div>电子邮件：fplanes@technun.es（F.J.P。） div>电子邮件：fplanes@technun.es（F.J.P。） div>
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
可解释人工智能 (XAI)
注意：这篇文章是在几种人工智能（AI）工具的帮助下准备的。这些工具用于各种任务，包括搜索信息、收集和组织数据以及生成摘要。无论如何，这篇文章的最终材料是由人而不是人工智能编写的。
ureta，n。;冈萨雷斯（M。）； Bar，s。;蚊子Villarroel，S。； Hidalgo，P。; Cortés，J.P。; Sarabia，L。基于L 的算法的诊断能力
摘要：简介：乳腺癌是智利女性的第二个死亡原因之一，因此，早期诊断非常重要。 div>此外，鉴于乳房X线摄影应用的增加，需要新的可靠策略来加速病理的检测，因此这项研究的目的表明，人工智能（AI）的使用有效地检测了恶性病理。 div>目的：通过审查2022年至2023年间在沙漠健康中心拍摄的乳房X线照片，评估AI在检测恶性病理学中的诊断能力。材料和方法：这项研究是由人工智能进行的为此，使用了在Python中编程的Google Collacon，Microdicom可视化器和图像登山者之类的工具。 div>结果：从经过修订的女性患者的总共100张乳房X线摄影图像中，获得了12个结果。 div>讨论：从编译后的乳房X线照片的处理中，可以指出的是，在大多数情况下，人工智能能够检测和定位发现结果，因此该算法确实实现了其作为支持诊断的工具的目的，即使有改进算法的空间。 div>结论：获得的结果表明，随着该技术的完善，AI是制定决策，提高诊断精度和优化工作流程的工具有效的，以减少误报和负面，而后者是避免减少错误诊断的最重要的。 div>