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在供应链决策支持中启用可解释的人工智能功能
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。
人工智能时代的终身学习挑战
摘要 人工智能 (AI) 的快速发展给利用 AI 在工作场所进行人机协作所需的教育和劳动力技能带来了重大挑战。随着人工智能继续重塑行业和就业市场，定义如何在终身学习中考虑人工智能素养的需求变得越来越重要 (Cetindamar 等人，2022 年；Laupichler 等人，2022 年；Romero 等人，2023 年)。与任何新技术一样，人工智能既是希望的主题，也是恐惧的主题，它今天所包含的内容带来了重大挑战 (Cugurullo & Acheampong，2023 年；Villani 等人，2018 年)。它也对我们自己的人性提出了深刻的问题。机器会超越设计它的人类的智慧吗？所谓的人工智能和我们的人类智能之间会是什么关系？如何规范人机协作，以服务于可持续发展目标 (SDG)？本文从计算思维、批判性思维和创造性能力的角度回顾了人工智能时代终身学习的挑战，强调了对组织管理和领导的影响。
人工智能及其社会法律影响
DOI：10.13140RG.2.2.14554.96967 摘要 人工智能 (AI) 彻底改变了当代社会的许多方面，包括法律体系及其影响。本文探讨了人工智能技术发展的法律影响。人工智能自主决策的能力引发了人们对责任的严重担忧。传统法律理论可能很难确定谁应该对无需人工输入的人工智能系统造成的损害负责。世界各地的立法者和法院都难以制定法律准则，让人工智能本身、其用户甚至其创造者承担损害赔偿责任。由于人工智能提供了前所未有的数据收集和处理能力，隐私问题是一个主要问题。加州的 CCPA 和欧洲的 GDPR 等法律对数据处理程序和开放性制定了严格的指导方针，旨在在创新和个人权利之间取得平衡。人工智能生成的内容给知识产权法带来了新问题，引发了关于版权和所有权的讨论。在自动生成内容和算法创作的时代，定义作者和所有权变得越来越困难。人工智能周围的法律环境因道德问题而变得更加复杂。由于算法偏见、偏见以及人工智能在刑事司法等敏感领域的道德应用等问题，强有力的法律处理是必要的。总之，即使人工智能有可能改变游戏规则，它的法律后果也要求仔细考虑隐私、责任、知识产权和道德规范。为了确保人工智能的
眼镜蛇市场 - 智力 - 声明 - 阴道 - 材料 -
阴极负责电池电池的几种关键特性。体积能量密度表示每卷电池电池可以存储多少个电能。此属性在设计中具有空间限制（例如移动性和消费电子设备）的应用中很重要。功率密度是每单位重量或体积可以传递的功率量。更高的功率密度意味着可以为给定尺寸提供更多电源的电池。高要求的应用程序（例如电动汽车）将需要更多的功率，而不是少苛刻的应用程序（例如电子驾驶员）。循环寿命是电池在达到寿命结束之前可以进行的电荷释放周期的数量。较高的循环寿命意味着电池更持久。此属性对于
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。
人工智能与刑事诉讼
* 本文是在欧洲议会于 2024 年 3 月 13 日批准建立人工智能协调规则的欧洲法规（即所谓的“人工智能法”）之前审查并接受发表的。尽管如此，该文稿（特别是第 4 段）中提出的关于欧盟委员会提出的提案所产生的纪律的评论和意见是最新意见，因为欧洲议会上次批准的监管法案版本在所审查的方面并没有提出与本文评论的提案文本相关的实质性变化。 1 关于寻找人工智能（以下也称为“AI”）的共享定义的困难，请参阅 Finocchiaro，《人工智能的监管》，载于《AI & Soc》（2023 年），网址为 https://doi.org/10.1007/s00146-023-01650-z。在最近提出的通过《人工智能法案》的提案（欧洲委员会关于欧洲议会和理事会制定人工智能协调规则（人工智能法案）和修改某些联盟立法法案的提案，布鲁塞尔，21.4.21）中，人工智能被定义为“使用附件一中列出的一种或多种技术和方法开发的软件，并且可以针对给定的一组人类定义的目标生成输出，例如内容、预测、建议或影响与其交互的环境的决策”。欧洲议会在 2023 年 5 月发布的一般方针中（可访问 https://www.europarl.europa.eu/meetdocs/2014_2019/plmrep/COMMITTEES/CJ40/DV/2023/05-11/ConsolidatedCA_IMCOLIBE_AI_ACT_EN.pdf）修改了人工智能系统的定义，使其与经济合作与发展组织 (OECD) 的定义保持一致。根据修正案，人工智能应被定义为“一种基于机器的系统，该系统旨在以不同程度的自主性运行，并能为了明确或隐含的目标，生成影响物理或虚拟环境的预测、建议或决策等输出”。
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
利用人工智能增强网络安全
在数字时代，网络威胁变得越来越复杂，需要创新方法来加强安全措施。人工智能 (AI) 已成为网络安全领域的强大工具，在威胁检测、异常检测和响应自动化方面提供高级功能。本文概述了网络安全中的人工智能应用，强调了其在降低风险和加强防御机制方面的作用。机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术使安全系统能够实时分析大量数据，识别出表明恶意活动的模式。通过利用人工智能驱动的算法，网络安全平台可以在网络威胁造成重大损害之前主动检测和消除它们。此外，人工智能还可以实现事件响应过程的自动化，缩短响应时间并最大限度地减少安全漏洞的影响。来自领先网络安全公司的案例研究是研究不可或缺的一部分，展示了人工智能驱动的解决方案在保护关键基础设施免受网络威胁方面的实际实施。这项研究的重点是通过利用人工智能技术来抵御网络攻击和保护敏感数据资产。
对人工智能 (AI) 的存在焦虑
生存焦虑是一个术语，用于描述面对生存的固有不确定性和死亡的确定性时所经历的强烈不安或不适。随着人们努力应对生命的脆弱性和死亡，像 COVID-19 大流行这样的重大世界危机与生存恐惧的增加有关（1）。这种焦虑会严重影响人类行为，影响学业成绩（2）、危机期间的政治动态（3）和健康相关问题（4）。人工智能 (AI) 的最新发展也影响了多个学术和工业部门，特别是教育、医学和交通运输。公众对人工智能的态度很复杂，既欣赏其潜在的好处，又担心其影响（5）。人们认识到了人工智能的变革力量，但人们对隐私、信任以及高风险情况下人工智能决策的后果的担忧却普遍存在（6、7）。此外，对人工智能的理解和接受度会因性别、年龄和人工智能使用经验等人口统计因素而有很大差异（6）。人工智能已融入社会的许多领域，彻底改变了行业，并极大地影响了公众生活。随着人工智能技术变得越来越普遍，公众对其影响的担忧也日益加剧。研究表明，虽然人工智能可能会增强城市决策和公共服务，但也可能引发技术焦虑，尤其是在人们认为存在对人工智能和物联网 (IoT) 的内部威胁时（5）。人们观察到，受性别、年龄和过去的人工智能经验等因素的影响，人们对人工智能的看法各不相同 (6)。因此，了解这些问题并解决它们对于负责任地部署人工智能至关重要 (7)。虽然我们试图整合文献以更好地理解研究结果，但我们注意到这一领域存在巨大缺陷，据我们所知，我们在整个医学文献中找不到其他地方进行的类似研究范围。相反，许多文章是由世界各地关心的诚实记者撰写的，但医学文献在这个问题上落后了；因此，研究旨在调查沙特阿拉伯公众对人工智能 (AI) 的存在焦虑。
NICE 人工智能（AI）意向声明
我们认识到人工智能 (AI) 具有变革性潜力，可以支持我们各种计划（包括卫生技术评估和指南）的证据生成和报告。基于人工智能的技术也有望帮助解决 NHS 面临的一些最紧迫的挑战，包括 COVID-19 大流行后的等待时间和劳动力短缺。但是，系统合作伙伴需要 NICE 明确表明这些技术的有效性和价值。最后，人工智能可能会提高 NICE 内部流程的效率，使我们的指导更加及时并响应系统需求。