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。
临床内分泌学领域以及医疗保健,正面临着新技术的变革性变化,尤其是人工智能(AI)。AI有望大大改善我们筛选,诊断,治疗,监测和教练患者的方式(1,2)。AI工具不仅会使内分泌决策的流程更快,更可靠,因此AI的使用为针对个人患者特征量身定制的个性化治疗计划开辟了道路(3,4)。AI是涵盖机器学习(ML)的计算机科学领域。ml使用旨在做出预测或分类的数学算法。这些模型通常在已知的,标记的数据集上进行训练,并迭代地增强,以获得对看不见的数据进行准确预测的能力(5)。深度学习(DL)是ML的一个子集,使用模仿人类中枢神经系统的复杂模型。dl需要使用人工神经网络(ANN)。ANN由互连层组成,这些图层通过最小化误差(6)来传递信息并优化预测。一旦受过培训,ANN可以处理庞大而复杂的数据集,以执行预测,分类,甚至更高级的应用程序等任务,例如大型语言模型(LLMS),计算机视觉和多媒体生成,从文本输入(7-9)中生成。我们预计AI会造成临床内分泌学的前所未有的破坏。尽管如此,大多数临床医生一方面缺乏对临床AI潜力的正确理解,另一方面,缺点和警告。对AI基础的平衡理解必须最大化其利益。因此,医疗保健提供者必须熟悉这项新技术,但也必须了解其局限性。表1概述了基于AI的工具与临床内分泌学中常规方法之间的差异。本文的目的是概述AI在临床内分泌学和糖尿病领域中的潜在和未来方向。
为了最大程度地减少全球变暖和温室效应的影响,可以广泛研究基于可再生能源的微电网。在本文中,已经介绍了DC微电网中的PV,基于风能的可再生能源系统和电池,基于超级电容器的储能系统。使用神经网络和最佳扭矩控制获得了PV和风的最大功率点。非线性超级滑动模式控制器已为功率来源提供。使用Lyapunov稳定性分析验证了框架的全局渐近稳定性。对于负载产生平衡,已经设计了基于模糊逻辑的能量管理系统,并使用MATLAB/SIMULINKR⃝(2019a)模拟了控制器,并比较了不同的控制器。对于实验验证,已进行了控制器硬件 - 循环实验,以验证设计系统的性能。©2021 ISA。由Elsevier Ltd.发布的所有权利保留。
人工智能(AI)已经在日常交流中广泛使用,但是尽管担心AI对社会的负面影响,但在很大程度上尚未探索使用它的社会后果。我们研究了最普遍的AI应用程序之一,算法响应建议(“智能答复”)的社会后果,这些建议每天发送数十亿条消息。两个随机实验提供了证据,表明这些类型的算法推荐系统会改变人们在亲社会和反社会方式上互相互动和感知的方式。我们发现,使用算法响应会改变语言和社会关系。更具体地说,它增加了沟通速度,积极的情感语言的使用,并且对话伙伴相互评估,以更接近和更合作。然而,与对AI的不利影响的共同假设一致,如果怀疑他们使用算法响应,对人们的评估更为负面。因此,即使AI可以提高沟通速度并改善人际观念,但AI的主要反社会含义会破坏这些潜在的好处,如果使用公开使用。
摘要 - 研究问题在于信息的分离和根据客户的需求与不同观点的困难分析。该研究的目的是在销售领域设计商业智能解决方案。同样,采用了研究的类型,并且设计是预先实验的。接下来,人口基于公司的存储数据,样本是由公司地区的数据组成的,采样是非概率的。结果是有利的,可以提高销售增长,销售生产率和相关决策有效性水平的指标。最后,可以得出结论,实施技术解决方案,例如商业智能对中小企业销售部门的决策产生积极影响,并提供更准确,更及时的信息。此外,通过访问实时数据和分析,公司管理层能够做出更明智和更快的决策,从而显着提高了中小企业的效率和盈利能力。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神,落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署,坚持市场驱动与政府引导相结合,按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则,立足国内需求,放眼国际,建立新一代人工智能国家标准体系,加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准,加强标准实施和监督,推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作,注重国际国内标准协同,充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用,保障高质量发展。
建议的工作流程 建议的工作流程是,该人应该在网站上申请证书,该网站将首先确定是否存在基准残疾。智能助手和视频分析将有助于做出这一决定。将设置一个网络摄像头,其中包含预先指定的问题和预先指定的带有说明的协议。提供用于评估残疾的视频指南和说明手册将有助于以足够的信心得出结论,即患者是否有基准残疾。上诉机构将处理任何上诉。如果它确实符合基准残疾的条件,AI 将填写 WHO 的 ICF 核心集以创建功能档案;使用远程医疗来衡量能力和绩效,这可能取决于环境和社会规范
抽象可解释的人工智能(XAI)在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链(SC)平台的出现改变了SC相互作用的性质,导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统(DSS)的文献进行彻底分析,并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明(SHAP)技术使用Python机器学习(ML)过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准,以识别XAI和DSS的组成部分,从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力,在线数据集的利用,所检查的变量数量,学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究,强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。