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将商业智能作为...
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。
精准农业中的人工智能（AIoT）
精准农业对于实现可持续粮食生产以满足日益增长的粮食需求至关重要。近几十年来，人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的技术进步有助于解决各种农业领域问题，优化资源利用率（例如水、农药、肥料、种子、能源），改善生产管理和生产力，并减少对劳动力的依赖。人工智能和物联网应用越来越多地用于精准农业应用，例如作物生长监测、除草控制、病虫害检测、种植、作物产量估算、定向喷洒和授粉、智能灌溉和养分管理、田间分析和植物表型分析。例如，使用机器学习和深度学习模型的基于物联网的应用被广泛用于识别水果、蔬菜、杂草、害虫和疾病，并测量土壤质量和养分。这些信息有助于提供更好的作物管理实践。尽管人工智能和物联网技术在精准农业中取得了进展，但以 AIoT 形式结合使用这些技术仍处于早期阶段，在数据采集和连接以及基于边缘计算处理能力的人工智能算法优化等方面仍存在许多挑战需要解决。本研究课题重点关注人工智能和物联网应用领域在大田作物和特种作物精准农业技术方面的最新进展。本研究课题吸引了 9 篇研究文章和 3 篇评论文章。这些文章揭示了应用机器学习和深度学习技术在各种精准农业应用方面的研究进展和趋势。机器人采摘在解决手工劳动密集型和时间敏感的采摘作业的劳动力短缺问题方面发挥着重要作用。例如，Sun 等人提出使用 YOLO-P 来检测自然果园环境中的梨以供机器人采摘。他们提出将混洗块与卷积块注意模块 (CBAM) 集成作为 YOLOv5 网络的主干。总共使用 5,257 张包含各种背景和照明条件的图像来训练和测试所提出的方法。进行了不同的消融实验来检查稳健性和
人工智能将改变...
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。
人工智能、机器学习等的应用......
2 西北农林科技大学生命科学学院生物信息学中心、作物抗逆与高效生产国家重点实验室，陕西咸阳，3 西北农林科技大学农业部西北旱区玉米生物学与遗传改良重点实验室，陕西咸阳，4 俄罗斯科学院西伯利亚分院细胞学与遗传学研究所系统生物学系，俄罗斯新西伯利亚，5 俄罗斯帕特里斯·卢蒙巴人民友谊大学农业与技术学院，俄罗斯莫斯科，6 俄罗斯联邦卫生部莫斯科谢切诺夫第一国立医科大学（谢切诺夫大学）生物设计与复杂系统建模研究所信息与互联网技术系，俄罗斯莫斯科
人工智能在六个领域的作用
背景：人工智能 (AI) 是医疗保健领域临床决策支持 (CDS) 系统的一股变革力量。它的出现受到医疗保健数据量不断增长和多样性的推动，为患者护理、诊断、治疗和健康管理提供了巨大潜力。本研究系统地回顾了 AI 在六个领域增强 CDS 的作用，强调了其对患者结果和医疗效率的影响。方法：进行了四步系统评价，包括全面的文献检索、应用纳入和排除标准、数据提取和综合以及分析。资料来源包括 PubMed、Embase 和 Google Scholar，自 2019 年以来以英文发表论文。选定的研究侧重于 AI 在 CDS 中的应用，最终审查了 32 篇论文。结果：审查确定了六个 AI CDS 领域：数据驱动的洞察和分析、诊断和预测模型、治疗优化和个性化医疗、患者监测和远程医疗集成、工作流程和管理效率以及知识管理和决策支持。每个领域对于改善 CDS 的各个方面都至关重要，从提高诊断准确性到优化资源管理。人工智能在 EHR 分析、预测分析、个性化治疗和远程医疗方面的能力表明了其在推动医疗保健方面的关键作用。讨论：人工智能通过提高诊断精度、预测能力和管理效率显著增强了医疗保健。它促进了个性化医疗、远程监控和基于证据的决策。然而，数据隐私、道德考虑和与现有系统的集成等挑战仍然存在。这需要技术人员、医疗保健专业人员和政策制定者之间的合作。结论：人工智能正在通过在多个领域增强 CDS 来彻底改变医疗保健，有助于提高效率、效果和以患者为中心的护理。然而，它应该补充而不是取代人类的专业知识。未来的方向包括道德人工智能发展、医疗保健人员的持续专业发展以及应对挑战的合作努力。这种方法确保充分利用人工智能的潜力，从而实现技术与人类护理的协同融合。
人工智能是一把双刃剑
摘要 人工智能 (AI) 与教育的融合引发了关于其对学生学业成绩影响的激烈争论。一方面，人工智能有可能通过提供个性化指导、自动评分和提供实时反馈来提高学习成果。人工智能工具还可以方便获取大量教育资源，使学习更具吸引力和效率。另一方面，过度依赖人工智能可能会阻碍批判性思维、创造力和解决问题的能力。过度依赖人工智能生成的解决方案可能导致对基本概念的理解不足，最终对学业成绩产生负面影响。此外，人工智能驱动的评估可能会优先考虑死记硬背而不是更深入的理解，这可能会扼杀求知欲。这项研究工作旨在探索人工智能对学业成绩的双重影响，研究其优点和缺点。它还旨在调查人工智能对学业成绩的积极和消极影响之间的平衡，探索最大化利益同时减轻缺点的策略。通过研究人工智能与学生学习之间的相互作用，我们可以利用人工智能的潜力来增强教育，同时减轻其负面影响。平衡的方法将使教育工作者能够利用人工智能作为一种工具来增强而不是取代传统的教学方法，最终促进更有效和更具包容性的学习环境。研究人员最后鼓励同时使用人工智能和人类智能。为了最大限度地发挥优势并尽量减少缺点，教育工作者必须制定人工智能使用的指导方针，促进数字素养，并鼓励人机协作。通过承认人工智能的双重性质并努力实现平衡，我们可以利用其潜力来提高学术成绩，同时保持人类智能的价值。研究人员使用二次数据收集来生成数据。关键词：双刃剑、人工智能、学术、表现
人工智能在教育中的伦理影响
摘要 人工智能 (AI) 技术在教育中的应用带来了许多可能性和好处。然而，它也引发了需要仔细考虑的道德问题。这项研究探讨了人工智能在教育中的应用所带来的伦理影响。这项研究考察了关键的伦理层面，包括隐私和数据保护、公平和偏见以及对师生关系的影响。研究结果强调了透明度、问责制和公平性在人工智能设计和部署中的重要性。这项研究提出了一个全面的框架来指导人工智能在教育中的伦理应用，强调需要强有力的政策、算法透明度和解决偏见问题。通过积极解决这些道德问题，教育利益相关者可以确保一个负责任和包容的教育环境，在坚持道德原则的同时充分利用人工智能的潜力。人工智能 (AI) 彻底改变了包括教育在内的各个领域。它与教育系统的整合引发了有关隐私、自主权、偏见和问责制的道德问题。本文从哲学角度探讨人工智能在教育中的伦理影响。本文借鉴著名哲学家的著作，探讨在教育环境中使用人工智能技术所固有的道德考量。
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。
34教育中的人工智能
本文深入研究了人工智能（AI）与教育生态系统之间的复杂关系，尤其是在高等教育中。它详细研究了AI的整合如何影响教学方法，学习经验和研究过程，同时还将焦点引起了伴随的挑战和关注点的关注。具体来说，它审查了对教学沟通和学生参与的影响，并通过一项包括一系列维度的研究来支持其分析：学生人口的波动和较高的教育机构的密度以及这些实体中的数字化程度，这些在这些实体中的数字化程度，以及对学生的综合调查表现出了对他们的看法和AttitiTity和AttitiTity的责任。本研究旨在探索关键利益相关者群体的观点和经验：学生。通过将重点放在AI在教育中带来的机遇和障碍的关注中，该研究旨在促进对其影响的细微理解。批判性地评估了潜在的收益和弊端，为利益相关者提供了导航不断发展的教育格局所需的见解。此外，这项研究旨在关注教育领域数字竞争力的趋势，并提出战略建议，以在创新和传统的教学方法之间取得和谐平衡。这种平衡对于在AI技术的快速整合中制定前瞻性的教育策略至关重要。通过这项全面分析，该研究试图为更广泛的论述做出贡献，以优化AI在教育方面的潜力，同时减轻其挑战，从而支持既有创新又包容的教育系统的发展。
人工智能在汽车设计中的作用
vaska.sandeva@ugd.edu.mk 摘要：本文展示了汽车行业作为全球最大市场的作用，较短的开发周期给供应商和供应链带来了压力。本文探讨了人工智能在汽车行业的应用，强调了其改善整个汽车生命周期的潜力。人工智能可以应用于开发的各个阶段，包括设计、生产、规划、驾驶辅助和防撞系统。本文介绍了人工智能的概念，并强调了其在汽车行业从设计到运营的重要作用。大数据传感、记录和存储的发展为了解汽车性能提供了重要机会，从而带来了更安全、更好的汽车。人工智能在汽车行业的应用预计将显著改变该行业。高性能计算基础设施和仿真方法提高了产品性能，但仿真时间是工程师设计循环中的瓶颈。人工智能通过实现实时、仿真驱动的设计工作流程，显著增强了工程公司的能力。通过利用过去车辆开发的数据和更智能地使用计算机辅助工程分析 (CAE) 工具，人工智能显著减少了开发工作量和车辆设计活动。人工智能通过提供解决日常问题和挑战的解决方案，显著提高了我们的舒适度、便利性和经济未来。世界各国都在投资开发和推广各个领域的人工智能应用，确保为所有人提供更高效、更经济的未来。这一趋势是由全球努力克服挑战和改善日常生活所推动的。数据驱动的分析强调了人工智能对汽车制造和设计的变革性影响，强调了其作为创新驱动力和塑造行业未来的作用。文章重点介绍了先进技术如何提高汽车行业的效率和客户关注度，从产品开发到客户参与，从而改善整体运营和活动。关键词：汽车工业、仿真、人工智能、应用、设计、CAE。1.简介 汽车设计涉及创建车辆的整体外观和产品概念开发，通常由设计专家完成。Asutosh, P. Andreas,T.和 Dominik,W.2018)。2.2016)。2015)。设计对于汽车行业的创新和发展至关重要，而有吸引力的内饰和外观设计是引入新理念的关键。人工智能 (AI) 正在彻底改变汽车行业，提高制造效率并引入创新的汽车设计，从而使该行业数字化 (Pallab, D. 2016)。AI 正在通过自动化质量控制、提高电子燃料生产效率以及通过空气动力学优化和减轻车轮重量来改进前轮设计 (Sunu, P. 2017)，彻底改变汽车行业。AI 算法还可以通过优化空气动力学和减轻车轮重量来提高前轮设计的性能和能源效率（Matthias,K.AI 正在通过改进设计和自动化制造任务来彻底改变汽车行业。汽车设计：创造创新和功能性的艺术 AI 使用的算法正在通过分析各种设计方案并评估其对车辆性能和效率的影响来彻底改变汽车设计，从而减少传统的劳动密集型流程（Oxford。AI 正在彻底改变汽车设计，使制造商能够在保持人性化的同时创造独特的形状和功能，并优化燃油效率、最高速度和空气动力学（Pallab, D. 2016）。汽车行业的 3D 打印 AI 在汽车行业的兴起彻底改变了制造业，因为它能够使用 3D 打印等先进技术来制造复杂的零件。使用特殊材料制造的 3D 打印汽车具有定制化和可持续性，但仅限于批量生产功能齐全的车辆（John，B.