人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
文章引用:Zhabotynska, SA (2024)。读者对政治新闻叙事的接受:多模态性和互文性。认知、交流、话语,29,86-103。doi.org.10.26565/2218-2926-2024-29-06 摘要 战略叙事理论(Miskimmon 等人,2013 年;2017 年等)是在国际关系领域发展起来的,它将战略叙事视为政治行为者建构国际政治共同意义的一种手段,并塑造国内和国际行为者的看法、信念和行为。该理论的作者认为,对战略叙事运作的解释需要研究其形成、投射和接受。这种解释将各个学术领域聚集在一起,旨在寻找缺乏的方法论,以展示战略叙事的形成、投射和接收方面如何像三联画一样协同工作。本文从认知语言学的角度探讨了这个问题,认知语言学研究口头传递信息的概念基础。本文提出并测试了一个新颖的方法论框架,该框架假定以口头和视觉呈现的信息的认知本体论,作为追踪三个叙事方面同时动态的规律的可行基础。本文重点关注媒体新闻文本中所呈现的投射/接收叙事方面以及读者对此的反应——这是与互文性语言领域相关的问题。从方法论和主题上看,本文延续了先前的研究(Zhabotynska & Velivchenko,2019 年;Zhabotynska & Ryzhova,2022 年;Chaban 等人,2023 年;Chaban 等人,2024 年等),研究新闻媒体文本中的战略叙事的形成/投射方面。
概述合作伙伴Vinod Khurana先生Tarun Khurana先生MS。 Meenakshi Khurana先生Abhishek Pandurangi先生Mohinder Vig P Suman先生Rajesh Jain先生T.S.先生 div>Sharat Antony先生David先生Abhijeet Deshmukh先生Tapan Shah先生Anubhav Gupta先生Amarjeet Kumar先生MS。 Meenakshi Ogra先生Dhakshina Morthy C副合伙人和董事MS。 Mita Sheikh Lalit Kumar先生Ujjwala Girish Haldankar博士Gaurav Shukla Pharmaceutical-Life Sciences/Biotechnology实践小组Abhishek Pandurangi先生。 Meenakshi Khurana先生Tapan Shah先生Antony David先生Dhakshina Morthy Morthy C MS。 Mita Sheikh Dr. Gurmeet Kaur Nanda Dr. Padmapriya v Dr. Sanjeev Kumar Garg Mr. Govindhaswamy Srinivasan Dr. Shashi Kant Verma Dr. Hyacintha Lobo Dr. Shekhar Reddy Mr. Syed Habeeb Ahmed Mr. Sumant Kumar Bhaskar Mr. Vishal Tikham Sukheja Dr. Priya saxena ms. Sonal Pawar Mayank Sharma博士MS。 Monomayee Mukherje MS。 Garima Garg MS。 Priyanka Sharanbasappa Vhanman E Shweta Sharma博士Gurpraise Kour MR。 WASUDEO MANOHAR KOWER MS。 Shreya Agarwal先生Sufiyan Shabbir IP评估小组Varun Khurana先生(CA)Anubhav Gupta先生(CA)Sharat Antony先生David先生Abhijeet Deshmukh先生Tapan Shah先生Anubhav Gupta先生Amarjeet Kumar先生MS。 Meenakshi Ogra先生Dhakshina Morthy C副合伙人和董事MS。 Mita Sheikh Lalit Kumar先生Ujjwala Girish Haldankar博士Gaurav Shukla Pharmaceutical-Life Sciences/Biotechnology实践小组Abhishek Pandurangi先生。 Meenakshi Khurana先生Tapan Shah先生Antony David先生Dhakshina Morthy Morthy C MS。 Mita Sheikh Dr. Gurmeet Kaur Nanda Dr. Padmapriya v Dr. Sanjeev Kumar Garg Mr. Govindhaswamy Srinivasan Dr. Shashi Kant Verma Dr. Hyacintha Lobo Dr. Shekhar Reddy Mr. Syed Habeeb Ahmed Mr. Sumant Kumar Bhaskar Mr. Vishal Tikham Sukheja Dr. Priya saxena ms. Sonal Pawar Mayank Sharma博士MS。 Monomayee Mukherje MS。 Garima Garg MS。 Priyanka Sharanbasappa Vhanman E Shweta Sharma博士Gurpraise Kour MR。 WASUDEO MANOHAR KOWER MS。 Shreya Agarwal先生Sufiyan Shabbir IP评估小组Varun Khurana先生(CA)Anubhav Gupta先生(CA)
蒙哥马利县毗邻华盛顿特区,拥有超过一百万的居民,是马里兰州人口最多的县。该县是该州最多样化的县,在全国排名前十的排名前十。DHHS负责满足我们社区最脆弱的居民的需求,以提供该县的公共卫生和公共服务。只有通过确保每个居民都有公平的机会来发挥最大潜力,才能实现该县的健康和健康。这意味着获得优质的住房,运输,教育,就业,医疗保健,人类服务,安全的社区和健康食品。DHHS为居民提供关键服务,并在建立健康和强大的社区中起着至关重要的作用。
与TEMPUS XF或XF+(105或523基因,液体活检)和Tempus XT(648个基因,具有匹配的Buffy Coat匹配的固体肿瘤)NGS NGS测定法对晚期泛体肿瘤样品进行测序。在90天内收集样品。在固体组织和体细胞变体中检测到的躯体变异符合正态分布,并将落入两个标准偏差内的变异等位基因级分(VAF)作为相应液体活检中的选定生物标志物,以计算每个样品的肿瘤 - 信息CTDNA TF。
摘要 — 对于病理病例和在不同中心获取的图像(而不是训练图像),用于医学图像分割的深度学习模型可能会意外且严重地失败,其标记错误违反了专家知识。此类错误破坏了用于医学图像分割的深度学习模型的可信度。检测和纠正此类故障的机制对于安全地将这项技术转化为临床应用至关重要,并且很可能成为未来人工智能 (AI) 法规的要求。在这项工作中,我们提出了一个值得信赖的 AI 理论框架和一个实用系统,该系统可以使用基于 Dempster-Shafer 理论的回退方法和故障安全机制来增强任何骨干 AI 系统。我们的方法依赖于可操作的可信 AI 定义。我们的方法会自动丢弃由骨干 AI 预测的违反专家知识的体素级标记,并依赖于这些体素的回退。我们在最大的已报告胎儿 MRI 注释数据集上证明了所提出的可信 AI 方法的有效性,该数据集由来自 13 个中心的 540 个手动注释的胎儿大脑 3D T2w MRI 组成。我们值得信赖的 AI 方法提高了四个骨干 AI 模型的稳健性,这些模型适用于在不同中心获取的胎儿脑部 MRI 以及患有各种脑部异常的胎儿。我们的代码可在此处公开获取。
在过去的三十年中,虾类水产养殖一直在迅速增长。但是,高密度水产养殖以及环境降解导致虾感染的发生率增加。因此,制定和实施有效的策略来预测,诊断和控制虾的感染的传播至关重要,也至关重要,也可以确保食品行业的生物安全性和可持续性。随着生物技术的最新进展,人们更多的关注是开发出具有预防疾病发生并更好地管理虾健康的新型有前途的治疗工具。此外,由于下一代测序(NGS)平台的出现,已经有可能分析不同虾库存对感染的易感性或抗性的遗传基础,以及如何使水产养殖能够使虾类疾病释放。
