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推荐引用 推荐引用 Allen, Jonathan P.，“人工智能炒作动态：学术研究在推动新技术发展中的作用”（2024 年）。ICIS 2024 TREOS。 82. https://aisel.aisnet.org/treos_icis2024/82
在过去两年中，人们对生成式人工智能产生了前所未有的兴奋，但人工智能遭到强烈反对的可能性正在上升。生成式人工智能的有效和公平使用的障碍清单越来越清晰：事实上不正确的结果、知识产权侵权、训练数据中的偏见和偏执、低质量的内容生成、对低薪数据标签劳动力的依赖、监控问题、隐私问题和安全问题（Apodaca，2024 年），以及不可持续的高成本和环境破坏。56% 的财富 500 强公司在最近的年度报告中将人工智能列为风险，远多于将人工智能列为关键机遇（Arize AI）。大多数 C 级高管表示，到目前为止，他们对生成式人工智能项目要么持矛盾态度，要么不满意（BCG）。新的 AI 产品和服务也面临消费者的抵制（Cicek 等人，2024 年），包括客户服务。现实世界任务的表现越来越多地接受实证检验，在某些情况下被发现存在不足。拟议的研究任务是探究所谓的生成 AI 的“炒作动态”（Dedehayir 和 Steinert，2016 年），特别是 IS 研究在新技术炒作动态中的作用。虽然“炒作周期”在业界众所周知，但这个五阶段的描述不够精确，无法提供理论见解，更不用说技术预测了。Dedehayir 和 Steinert 提出了一种“炒作动态”模型，其中中介机构塑造了生产者和用户之间的知识交流。在这个模型中，IS 学者就是这样一个中介，我们的“炒作”受到社会规范和制度实践的影响。我们想成为哪种中介？一个忽视我们自己对技术引发的变化的复杂性的发现，而倾向于技术新颖性和“颠覆”的人，只有在反弹来袭时才将我们的注意力转向下一个大事件？虽然人工智能的反弹和炒作本身就是一个值得讨论的话题，但更根本的问题是如何让我们的学术研究回归其适当的角色，即对数字创新产生的经济和社会价值（相对于其成本）进行中立评估。参考文献 Apodaca，T.（2024）。我如何尝试以新闻工程师的身份使用生成式人工智能——合乎道德。标记。摘自 https://themarkup.org/hello-world/2024/09/07/how-im-trying-to-use-generative-ai-as-a-journalism-engineer-ethically。
2 Sivagurunathan RE PPT - 化学制药峰会
电池后部的钝化层可提高标准太阳能模块的效率 穿过电池的光被钝化层反射回来 ----->增加吸收 ------->增加发电量 电池后部的钝化层可提高标准太阳能模块的效率
Sethuraman-Panchanathan-2024- ...
机构道德官员的意见 - 根据本报告中包含的信息，我得出结论，申报人遵守适用的法律法规（以下面的任何评论为准）。/s/ Hermanowicz，Rebecca，认证官员 [由 Hermanowicz，Rebecca 于 2024 年 9 月 24 日在 Integrity.gov 上电子签名]
文章：McInerney, Ciarán, McCrorie, Carolyn, Benn, Jonathan 等人（另外 6 位作者）（2022 年）评估人工智能指挥中心在急性医院护理中的安全性和患者影响：混合方法协议。BMJ Open。e054090。ISSN 2044-6055
摘要 简介 本文介绍了一种混合方法研究方案，该方案将用于评估英国最近实施的实时集中式医院指挥中心。指挥中心代表复杂自适应系统中的复杂干预。它可以支持更好的运营决策，并有助于识别和减轻对患者安全的威胁。然而，对于这种复杂的健康信息技术对患者安全、可靠性和医疗保健运营效率的影响的研究有限，本研究旨在帮助解决这一差距。方法和分析 我们将进行纵向混合方法评估，并将由公众和患者的参与和参与提供信息。访谈和人种学观察将为定量分析的迭代提供信息，这将使进一步的定性工作更加敏感。定量工作将采用迭代方法，从文献和常规收集的电子健康记录数据集中务实地确定相关的结果测量。道德与传播 该协议已获得利兹大学工程与物理科学研究伦理委员会 (#MEEC 20- 016) 和国家卫生服务健康研究局 (IRAS No.: 285933) 的批准。我们的成果将通过国际期刊和会议上的同行评审出版物进行交流。作为与当地信托利益相关者合作工作的一部分，我们将提供持续的反馈。
Vinod Vaikuntanathan-人| MIT CSAIL
6。Melissa Chase，Seny Kamara，Andrew Putnam，Timothy Sherwood，Dan Shumow和Vinod Vaikuntanathan。抗检查的片上记忆体系结构，邀请在计算机档案会议上邀请IEEE Micro Tops 2013特刊。首先出现在国际计算机体系结构会议论文集（ISCA），2012年。
感知的操纵者：人工智能 (AI) 系统如何设计来误导乔纳森·科勒
人工智能 (AI) 与计算机一样古老，可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义，他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年，他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代，机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据；2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的，第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的，循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的，而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年，Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer，它使用了注意力机制，省去了循环和卷积机制，所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分，然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新，因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同，使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号，但神经脉冲是通过电化学方式传输的，这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离，髓鞘可以大大加快传输速度，大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商，到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然，那些出类拔萃的人确实练习了很多，但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年，R. Douglas Fields 提出了
将本文引用为：Vaduganathan，M。等。心力衰竭和2型糖尿病的慢性肾脏疾病中的肾上腺素：良心合并分析
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Swaminathan女士对常绿革命的愿景
M.S.教授 Swaminathan也被庆祝为十字军，他一直积极参与解决社会公平，粮食安全，贫困和环境问题的努力。 Swaminathan教授在全球众所周知，通过与公共政策和制度发展相结合的科学技术原则来消除饥饿的领域。 他是可持续农业的声音倡导者，并通过保护农民权利的政策为农民的权利服务。 他强调了公平定价，获得资源和社会支持的重要性。 Swaminathan教授在制定与生物多样性保护有关的公共政策方面发挥了关键作用，倡导需要对生物库的参与式管理进行可持续生计。M.S.教授Swaminathan也被庆祝为十字军，他一直积极参与解决社会公平，粮食安全，贫困和环境问题的努力。Swaminathan教授在全球众所周知，通过与公共政策和制度发展相结合的科学技术原则来消除饥饿的领域。 他是可持续农业的声音倡导者，并通过保护农民权利的政策为农民的权利服务。 他强调了公平定价，获得资源和社会支持的重要性。 Swaminathan教授在制定与生物多样性保护有关的公共政策方面发挥了关键作用，倡导需要对生物库的参与式管理进行可持续生计。Swaminathan教授在全球众所周知，通过与公共政策和制度发展相结合的科学技术原则来消除饥饿的领域。他是可持续农业的声音倡导者，并通过保护农民权利的政策为农民的权利服务。他强调了公平定价，获得资源和社会支持的重要性。Swaminathan教授在制定与生物多样性保护有关的公共政策方面发挥了关键作用，倡导需要对生物库的参与式管理进行可持续生计。