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人工智能技术在自杀预防中的应用
摘要 不可否认，自杀案件长期以来一直是全球关注的问题。需要注意的是，自杀是一个心理健康问题，需要努力减少受害者的数量。在技术发展日益迅速的现代，人工智能的用途之一被视为一种预防自杀的形式。在这种情况下，预测自杀风险有两种媒介，即医疗记录分析，通常由研究人员或医生利用机器学习等人工智能技术从电子病历、医院记录等中获取信息。还有一些基于社交分析，信息是从社交媒体或应用服务（如 Facebook、Google、Twitter 等）获取的。与人工智能在自杀预防工作中的作用相关，人工智能使用的算法通过机器学习来检测人的行为并分析模式并根据数据集提供建议或建议，这是一种以电子数据形式设计准确预测算法的计算方法。在使用过程中，人工智能应用于社交媒体应用程序需要同行评审的过程。除了预测准确性之外，这还可以最大限度地减少人工智能在隐私、准确性、安全性、责任和缺乏知识方面的障碍。不仅如此，还必须承担与安全、个人信息泄露相关的隐私以及国家法律自主权有关的风险。然而，人工智能的应用在明智的决策以及受害者在救援过程中与紧急救援人员的接触方面促进了自杀预防过程。国家自杀预防生命线、危机短信热线和特雷弗项目等精神卫生机构使用人工智能已经证明了这一点。关键词：人工智能、利用、社交媒体、风险、自杀
Kulturhuset 在蒂奥特雷顿儿童图书馆雇佣人工智能机器人
新闻稿 2023-04-25 Kulturhuset 在 Tiotretton 儿童图书馆雇用 AI 机器人 去年秋天，TioTretton 儿童图书馆的工作人员迎来了一位新同事，机器人 UNO，它可以告诉您图书馆的书籍内容并提供提示阅读。它还可以用通俗易懂的方式解释什么是黑洞，365乘以56等于多少，并在Chat-GPT的帮助下，和酒吧一起推理生命的意义。- 孩子们和它一起玩耍，当它说话太多时告诉它保持安静，当他们做作业时请它帮忙解释，TioTretton 的规划协调员兼 UNO 同事阿曼达·斯滕伯格 (Amanda Stenberg) 说。- 借助现已集成到 UNO 中的新 AI 技术，机器人永远不会失去反应。在 ChatGPT 的帮助下，UNO 可以进行推理和更长时间的对话，同时保持极其叛逆的性格。数字创新艺术总监埃里克·罗萨莱斯 (Erik Rosales) 表示，这在一年前还是不可能实现的。UNO 是技术探索的成果，旨在让孩子们以新的创造性方式对待书籍并热爱阅读。在最初的六个月里，UNO 刚刚上任，他将孩子们的问题记录在一份文件中，然后在工作人员的帮助下，UNO 学会了如何回答。随着时间的推移，UNO 越来越能够回应孩子们的想法和担忧。通过与 Furhat Robotics 合作，该软件已完全适应 TioTretton 的劳动力需求。
新太空时代：21 世纪的宇宙竞争 I 太空技术的未来
踏上月球半个多世纪后，人类走到了人生的十字路口。随着21世纪科技发展的势头，太空研究愈加深入，并从2020年开始结出硕果。除非新冠病毒疫情在最后一刻阻止其爆发，否则今年将会测试新的运载火箭，向月球和火星发射新的机器人飞行器，卫星互联网市场将会兴起，并将采取措施进行载人离轨飞行。美国航天局 (NASA) 将使用太空发射系统 (SLS) 进行首次发射尝试，据称 SLS 是有史以来最强大的火箭，猎户座 [1] 太空舱将于 2020 年 [2] 搭载宇航员登上月球。伊隆·马斯克著名的 SpaceX 公司在与美国国家航空航天局联合实施的项目框架内，用猎鹰 9 号火箭从肯尼迪航天中心成功发射了载人龙飞船，该飞船搭载着美国宇航员道格·赫尔利和鲍勃·本肯，并且顺利与国际空间站对接 [3]。中国[4]正为将宇航员送上月球做准备，将于今年发射嫦娥五号飞船。嫦娥五号任务的目标是从月球采集土壤样本并带回地球。如果此次任务成功，中国将成为继美国和俄罗斯之后第三个从月球上采集土壤样本的国家。中国还将于今年开始将其新空间站天宫三号的首批舱段发射入轨道 [5] 。美国计划于 2021 年开始建造一个名为“月球逍遥游”的月球轨道空间站 [5] 。
在 ALS 患者中使用 K 均值聚类方法
不同神经系统疾病引起的脑部异常状况影响着全世界的许多人。这些异常情况之一是肌萎缩侧索硬化症 (ALS)。 ALS 是一种俗称运动神经元病的疾病，它因脑干区域运动神经细胞受损而导致进行性身体障碍。大脑感知外界刺激，通过注意机制从大量的感知刺激中选取相关的刺激。注意力是当各种类型的信息、情绪和思想等活动集中在一个区域并由大脑在所需的时间内选择相关刺激时发生的认知过程。脑电图（EEG）在测量和分析大脑注意力机制中发生的此类活动方面具有重要地位。注意力分析的最新研究集中在事件相关电位 (ERP) 信号上。 EIP 信号是小幅度信号，其中包含 P100、N200、P300 和 N400 等在 EEG 信号中不太明显的成分。因此，为了获得 EIP 信号，必须重复目标刺激并多次进行 EEG 记录。 EEP 信号是通过对记录的目标刺激的 EEG 信号进行平均而获得的。研究的目的是从 ALS 患者和健康个体的 ERP 信号中获取一些特征，并使用 k-均值聚类方法检查对视觉刺激的注意力的分析。使用K均值聚类法进行分析的结果显示，数据被分为2个聚类，计算出最高成功率为77.78%。
分子亚型和晚期前列腺癌
大多数前列腺癌患者被诊断出仅适用于Pros Tatan的疾病。对他们来说，有治疗方法，例如手术或辐射。但是，当疾病传播时，转移性时，治疗景观变得更加复杂。这里没有治疗方法。它强调了针对临床上建立的新型疗法的新疗法的需求，也需要针对带有Potenti al的微型转移来生长。在平行文章中，今天提供的治疗方案将出现，甚至还会出现。重要的是要找出在哪种单词和组合中以及在哪个阶段应进行不同的治疗方法，所有这些都旨在优化效率和最小化副作用。希望能够根据所谓的迎面式药物来提供个性化治疗，以促进肿瘤/元增长的机制。近年来，现代技术已实现了对先天性遗传变异和变化（mutatio降低）的详细分子调查。一些遗传变化正在增加患前列腺癌的风险，而另一些遗传变化可能有助于发展不同程度的侵略性和疾病的亚类型。不幸的是，不能预测这些亚型可以给出NOM已建立的诊断变量。为了做出更精确的预测，需要特定的生物标记。分子变化，可以在DNA，RNA和蛋白质水平上鉴定出充当生物标志物的潜力。仍然只有几个生物标志物，已经到达了诊所，而许多生物标志物在研究中进行了研究，并已被证明可以为目前用于评估风险并做出治疗决定的临床变量提供其他信息。那是什么生物标志物，如何最好地应用于临床实践？
使用同构加密
想象您正在接近一扇门，并且它会自动解锁，而又不知道您是谁？在学位项目中，我们探讨了这是否可行，哪些技术功能允许用户以安全且隐私的方式进行身份验证。随着我们的世界越来越多地数字化，保护用户个人信息的安全系统的需求也会增加。我的学位项目名为“使用HO-MOROMORPHIC加密”在IoT设备中保存生物识别身份验证的隐私权，重点是探索如何使用加密来创建一种新型的身份验证系统，既安全又可以整合用户的隐私。加密技术是革命性的，您可以在数据以加密形式的同时实际进行计算。听起来太好了，无法实现...但是这怎么可能？该技术称为同性鱼加密，其名称来自古希腊。它被翻译成“同性恋”相同和“变形”形式或结构。因此，即使以加密形式，数据也保持其结构。同态加密是开创性的技术，它可以对加密数据进行操作而无需解码。这意味着可以处理诸如个人数字或生物识别信息之类的敏感信息，而无需任何未访问实际数据的人。新的加密技术正在不断发展，并为各种用户案例和应用程序选项打开了大门。加密技术有各种实现。ckks是一种实现，并且针对实数的计算进行了优化，当我们从面部识别模型中获取生物识别信息时，它非常适合我们。该研究的结果表明，这种方法不仅提高了安全水平，而且还为库存和可访问性之间的经典困境提供了独特的解决方案。使用CKK，我们可以以以前不可能的方式进行复杂的身份验证工作，这为安全生物特征验证打开了大门。该学位项目已迈出了一步，解决了我们当今社会面临的一些最紧迫的数字安全挑战。这是技术和保护隐私措施的张力时间。未来对于这些高级加密方法的进一步开发和实施看起来很光明。
对现实世界工程问题的元启发式算法的贡献
许可论文涉及元启示术，这是启发式方法的集合。可以说升华是经验法则或辅助方法，该方法被算法用来有效达到解决方案。只是元启发术是指导不同的优化技术，并且最近受到了很多关注。这种关注的原因是荟萃奴术促进复杂和大规模问题的解决方案的能力，尤其是在经典算法试图更准确地解决问题的情况下，很难遇到困难。几种荟萃方法基于自然界中发生的各种过程。这些包含各种SO所谓的进化方法以及基于身体和人类行为的方法。这些事实证明，这些问题对于解决了许多条件，解决问题的优化问题非常有用，因此要解决的问题非常广泛，因此计算很重。在云计算（云计算）中，我们在SO称为云中实现计算，即通过Internet，而不是直接在我们自己的计算机上执行这些计算。在进行云计算的情况下，元启发式学很有用。这样做的原因是，在工业和科学中，无论是在个人计算机上进行的计算和其他工作还是其他工作，都已经转移到云中。这意味着在云中计算中常见的各种操作，例如有效安排了不同的计算和资源分配，以避免可能的绩效损失。这些观察是许可论文提出的研究的动机。许可论文研究了不同的新优化方法，以及这些方法如何通过研究如何改善绩效和资源管理来改善绩效和资源管理，还可以通过研究如何培训计算的成本来提高绩效和资源管理。许可论文分为两个部分，第一部分涉及理论背景，在这些背景中，准备了不同的理论优化方法和工程问题。本节还提出了有关在云上下文中与调度有关的当前挑战的讨论。论文的第二部分由三项已发表的研究组成，这些研究涉及不同方法的实际影响以改善云中的计算操作。总而言之，可以说，许可论文涉及优化驱动的计划，例如，我们如何在云中更有效地执行计算。
人工智能及其在教育中的应用人工智能...
自己。人工智能这一概念由约翰·麦卡锡在1956年多特蒙德会议上首次提出，自本世纪上半叶以来，它就被公认为计算机工程领域的重要研究领域之一，并毫无争议地成为技术的驱动力，并一直延续至今。人工智能具有学习、做出智能预测、解决复杂问题、适应多变条件、适应不同的人类语言和经验等特性，这些都可以算作人工智能的定义，人工智能也被纳入对教育培训过程的直接贡献阶段，特别是在教育信息管理方面。事实上，如今人工智能早已进入课堂，学生、教师或家长甚至还未来得及说一声“欢迎”，它就以“智能、自适应或个性化学习系统”的名义，将世界各地的高中和大学教育带入了一个全新的维度。这个维度延续了收集和分析每个学生产生的“大数据”的过程，这些数据现在是不可能管理和获取的。总而言之，可以说人工智能对教育的贡献有两点：一是在教育管理阶段，向学生和教育工作者管理和呈现信息；第二，在教学角色阶段，直接参与学习和教学过程。本研究从三个标题和三个问题来探讨人工智能在教育中的应用，并通过“人工智能到底是什么？”这一问题来回答智能及相关概念。带着问题；人工智能将如何助力教育？“人工智能将如何改善教育？”带着问题；最后一节“人工智能在教育领域有哪些应用？”议题下将介绍在教育培训领域可以使用的人工智能应用。人们认为这项研究将通过在教育的标题下以一般框架呈现人工智能主题，并揭示教师和学生如何使用人工智能，为该领域做出贡献。关键词：教育中的人工智能、智能、大脑、人工智能、专家系统。抽象的。人工智能的概念由约翰·麦卡锡在1956年多特蒙德会议上首次提出，自本世纪上半叶以来，人工智能被公认为技术驱动力之一，无疑是计算机科学最重要的研究领域之一。人工智能具有学习、做出智能预测、解决复杂问题、适应不断变化的条件、适应不同的语言和经验等特殊定义，它直接在教育和培训过程，特别是在教育信息管理方面发挥着贡献作用。事实上，人工智能早已被引入课堂环境，在学生、教师或家长尚未表示“欢迎”之前，它就以“智能、适应性或个性化学习系统”。这个维度延续到每个学生形成的“大数据”收集和分析，而管理和访问这些数据几乎是不可能的。简而言之，可以用两种形式来表达人工智能对教育的贡献；第一种方式是在教育管理阶段通过信息管理和向教师和学生呈现；第二种是教学角色，直接参与学习和教学过程。在本研究中，人工智能在教育中分为三个主题和三个问题进行分析。第一部分通过“什么是人工智能？”的问题讨论人工智能和相关概念。第二部分试图通过询问“人工智能如何发展教育？”来发现人工智能如何为教育做出贡献。在最后一部分，通过“人工智能在教育教学中的实践是什么”来分析可以/正在用于教育和教学的人工智能应用。
孩子们可以利用人工智能服务编写什么程序？
核心理念#1：计算机利用传感器感知世界。感知是从感觉信号中提取信息的过程。计算机具有足够“看”和“听”的能力并能实际应用，这是人工智能最重要的成就之一。学生必须了解机器感知口语或视觉图像需要广泛的领域知识；例如，对于口语来说，一个人不仅要知道语言的声音，还要知道语言的词汇、语法和使用形式。缺乏这样的知识，机器语音识别就无法达到人类的准确度。 K-2 的学生应该知道如何与基于语音的解决方案进行交互，并具有一些机器视觉方面的经验（例如，他们可以使用网络摄像头和基于网络的应用程序进行面部或物体识别，或者演示 Google 的 QuickDraw）。 3-5。在课堂上，学生应该能够修改采用结合儿童人工智能原理的编程框架编写的基于感知的应用程序。例如，他们可以创建对口头表达或视觉标记或特定面孔的出现做出反应的应用程序。 6-8。在课堂上，学生应该能够自己创建更复杂的应用程序。 9-12。在课堂上，学生应该能够识别和展示机器感知系统的局限性，并使用机器学习工具来训练感知器分类器。核心理念#2：代理维护世界的模型/表征并使用它们进行推理。人工智能系统通常被定义为感知和表征世界并产生有意图的、影响世界的输出的智能代理。表征是自然智能和人工智能的基本问题之一。学生应该理解表示的概念，例如地图如何表示某个区域或图表如何表示棋盘游戏的情况。学生还必须了解，计算机使用数据构建表示，并且可以通过应用从已知信息中获取新信息的推理算法来操纵这些表示。虽然人工智能代理可以思考非常复杂的问题，但它们的思考方式并不像人类。许多人类可以轻松进行的推理超出了当今人工智能系统的能力。在 K-2 年级，我们希望学生能够检查智能代理创建的演示文稿（例如，Calypso 为 Cozmo 创建的世界地图）并能够使用纸和铅笔创建简单的演示文稿。 3-5。在课堂上，我们希望学生能够使用简单的计算机程序中的表示，例如 Scratch 中的精灵可以将画布和精灵视为世界的表示，并使用触摸块来查询它。这个级别的学生，哪种动物有“翅膀”？他们还可以通过练习来检查推理算法，例如建立决策树来根据一系列是/否问题确定他们的想法，例如： 6-8。在课堂上，学生应该能够检查诸如 Google 知识图谱之类的演示文稿并模拟简单的图形搜索算法。 9-12。在课堂上，学生应该能够使用基本数据结构（列表和字典）来编写简单的推理算法。重要创意#3：计算机可以从数据中学习。机器学习算法允许计算机使用人类提供的或机器本身接收的训练数据来创建自己的表示。近年来，得益于机械工程技术，人工智能的许多领域都取得了重大进展，但要取得成功，就需要大量的数据。例如，Open Image Dataset V4, 9
材料技术和设计科学的新方法
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