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罗氏人工智能 (AI) 道德原则
罗氏认识到 AI 在生命科学研究和医疗保健领域的潜力，并专注于开发一系列与 AI 相关的解决方案，以部署在医疗环境中（例如支持 AI 的诊断应用程序），用于开发药品（即优化和加速研发），用于不同的科学决策领域，以及合规地实现患者和客户体验的商业应用。目前，AI 没有统一的定义。经合组织将 AI 系统定义为“一种基于机器的系统，出于明确或隐含的目标，从收到的输入中推断如何生成输出，例如预测、内容、建议或决策，这些输出 [可以] 影响物理或虚拟环境。不同的 AI 系统在部署后的自主性和适应性水平上有所不同。”（更多）
生成人工智能和评估战略决策
致谢：我们感谢战略教授在评估商业模式方面的帮助。我们感谢Sen Chai，Vivianna Fang He，Isabel Fernandez-Mateo和Dan Sands。我们还要感谢AI和战略联盟，德鲁伊24，HBS Idea-X，Mad Conference，Oxford Human-Algorithm互动研讨会，战略科学会议和Sumantra Ghoshal会议的会议。所有作者都同样贡献。
研讨会 - 公共卫生研究中的人工智能
charité在预防和评估肥胖症中使用数据| TBAAI和心血管研究| TBA机器学习与心理健康| Heiner Stuke博士| RKI ZKI-PH 4 12:00支持卫生政策中证据的决定，并实践Dimitra Panteli博士|欧洲卫生系统和政策天文台12:30 Outlook and Closing评论12:40午餐和海报会议13:30研讨会结束
用于吞吐量瓶颈分析的人工智能
识别并最终消除吞吐量瓶颈是提高生产系统吞吐量和生产率的关键手段。然而，在现实世界中，消除吞吐量瓶颈是一项挑战。这是由于工厂动态环境复杂，数百台机器同时运行。学术研究人员试图开发工具来帮助识别和消除吞吐量瓶颈。从历史上看，研究工作一直集中在开发分析和离散事件模拟建模方法来识别生产系统中的吞吐量瓶颈。然而，随着工业数字化和人工智能 (AI) 的兴起，学术研究人员基于大量数字车间数据，探索了使用 AI 消除吞吐量瓶颈的不同方法。通过进行系统的文献综述，本文旨在介绍使用 AI 进行吞吐量瓶颈分析的最新研究成果。为了让学术界的 AI 解决方案更容易为实践者所接受，研究工作分为四类：（1）识别、（2）诊断、（3）预测和（4）开处方。这是受到现实世界吞吐量瓶颈管理实践的启发。识别和诊断类别侧重于分析历史吞吐量瓶颈，而预测和开处方侧重于分析未来的吞吐量瓶颈。本文还提供了未来的研究主题和实用建议，可能有助于进一步突破 AI 在吞吐量瓶颈分析中的理论和实际应用的界限。
通过人工智能对农产品进行分级，提高农民收入
Intello 的人工智能可以根据智能手机拍摄的照片生成即时质量指标。这可以实现农产品分级，即对食品图像进行自动质量分析，这是一种准确可靠的方法，可根据颜色、大小和形状对新鲜产品（水果、谷物、蔬菜、棉花等）进行分级。其工具有助于实现质量评估的透明度和标准化，从而降低农业供应链中的价值风险和浪费。它已经开发出一种适用于水果、蔬菜和香料的即用型解决方案。
英国人工智能行业格局...
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