欧盟需要采取有效措施,引领数字医疗革命性解决方案的发展和广泛实施,并确保在此过程中保持竞争力,造福患者和医疗系统。人工智能和数据科学方法的使用对整个医疗保健领域都至关重要:推动新的医学发现、为患者提供有针对性的治疗、优化组织流程和降低开支。虚拟人体双胞胎和针对个人需求的精准治疗可以为癌症或罕见疾病患者带来巨大的希望。数据链接有助于在人口层面识别生物途径的共性,从而提高预防、诊断和治疗方法的效率。在健康物联网的支持下,远程医疗和混合(临床和远程)医疗解决方案的更广泛采用将提高患者获得医疗保健的可及性、支持预防措施并实现真实世界证据 (RWE) 的生成。
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
我们将利用我们的能源规划证据,在 2024 年底前制定威尔士国家能源计划。国家能源计划将列出实现 2050 年净零排放所需的能源系统变革,同时在威尔士提供安全且负担得起的能源系统。它将使威尔士能够加速向净零排放能源系统的过渡,为即将采取的关键步骤提供信心。它还将为天然气和电力网络运营商需要提供哪些支持这些计划提供明确的指导。
电话:262.366.0397 (c) 电子邮件:tracieschnell@gmail.com 自 1995 年以来,我一直从事文化资源管理工作,其中 23 年在 Heritage Research, Ltd. (HRL) 工作,该公司专门从事第 106 条合规性的各个方面,以及环境历史、国家登记提名、社区规划服务、一般历史研究和 HABS/HAER 文档。 2018 年,我成立了自己的历史咨询公司,继续完成社区调查、国家登记提名以及其他类型的历史资源审查/评估。我以独资有限责任公司的形式经营业务,因此,我将全权负责完成与该项目相关的所有工作。背景/工作经历:• 威斯康星大学密尔沃基分校艺术史与批评(建筑史重点)学士和硕士学位• 作为历史资源顾问,在文化资源管理领域拥有近三十年的全职经验• 多年来一直担任由 Historic Milwaukee, Inc.、沃瓦托萨历史学会以及弗兰克·劳埃德·赖特威斯康星州/赖特威斯康星州举办的年度住宅参观活动的研究主席或委员会成员,我曾是这些董事会的成员• 2003 年至 2014 年,担任密尔沃基公共(中央)图书馆举办的两年一度的住宅历史项目的唯一非图书馆工作人员讲师;此后每年举行一次,直到 2016 年。在 HRL 工作期间,我担任以下威斯康星州社区历史资源规划调查(或重新调查)的首席研究员,在某些情况下,还是唯一作者:阿什兰(2000-2001 年以及 2017 年);穆克沃纳戈(2001 年);蒂恩斯维尔(2003 年);尼纳(2005 年);西阿利斯(2007 年);梅纳沙(2009 年);丰迪拉克(2011 年);新荷尔斯泰因(2013 年);
3.1 Research Design_____________________________________________________ 16 3.2 Survey Design_______________________________________________________ 16 3.3 Sample Selection_____________________________________________________17 3.4 Data Collection______________________________________________________ 18 3.5 Data Analysis_______________________________________________________ 18 3.6 Ethical considerations_________________________________________________ 19 3.7 Limitations_________________________________________________________ 20 3.8 Reliability__________________________________________________________ 20 3.9 Validity____________________________________________________________ 21 3.10 Operationalization___________________________________________________ 22 4 Results & Analysis_______________________________________________________ 26
一个普遍的发现:符合法律证明的疫苗接种证明,事实证明是非常耗时的。oha定义指出“疫苗接种证明”是指由部落,联邦,州或地方政府或医疗保健提供者提供的文件,其中包括个人的名称,出生日期,COVID-19的疫苗接种类型,给出的日期或日期,具体取决于它是一剂量还是两剂量疫苗或二剂量疫苗,以及疫苗的名称/位置。文档可能包括但不限于疫苗接种记录卡,疫苗接种记录卡的副本或数字图片,或者是俄勒冈州卫生当局免疫注册表的打印件。”
4 GEOMAR 亥姆霍兹基尔海洋研究中心,德国基尔,5 莱布尼茨波罗的海研究所瓦尔内明德,德国罗斯托克,6 日本海洋地球科学技术振兴机构全球变化研究所 (RIGC),日本横须贺,7 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋观测研究中心 (GOORC),日本横须贺,8 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋环境研究组,日本横须贺,9 加利福尼亚大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋研究所,美国加利福尼亚州圣地亚哥,10 南大洋碳气候观测站 (SOCCO),科学与工业研究理事会,南非开普敦,11 德克萨斯大学奥登计算工程与科学研究所,美国德克萨斯州奥斯汀,12 国家水与大气研究所,新西兰惠灵顿, 13 奥克兰大学物理系,新西兰奥克兰
结果:包括12,990例随机分配给10种药理学干预措施和安慰剂的患者的25例RCT。与安慰剂相比,关于生殖器感染(GI)(GI),所有SGLT-2I,除Ertugli lopli ozin和ipragli lof ozin外,与GI的风险更高有关。empagli -lof ozin 10mg/d(88.2%,优势比[OR] 7.90,95%可信间隔[CRI] 3.39至22.08)可能是最危险的基于概率排名,300mg/d(70.8%或5.33,95%CRI 2.25至13.83)。此外,与尿路感染(UTI或2.11,95%CRI 1.20至3.79,87.2%),肾脏损伤(80.7%)和鼻咽炎(81.6%)相比,与尿路感染(UTI或2.11,95%CRI 1.20至3.79,87.2%)相比,Dapagli -lof ozin 10mg/d排名最高。没有观察到
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
Balaji现代管理学院助理教授,Sri Balaji University,Pune,India,印度1摘要本研究探讨了AI推荐引擎如何帮助使在线营销中的超个性化更容易,以及如何影响客户参与度,特别是在印度背景下。我们使用了研究方法和技术组织 - 环境(TOE)框架的混合,以查看来自印度475个响应的数据,包括消费者,营销人员和AI专业人员。过度个性化随着人类的推荐系统而大大增加(r 2 = 0.62,p <0.001)。这会导致消费者指标大大增加,例如点击率(CTR:r = 0.72,p <0.01),转换率(r = 0.68,p <0.01)和客户忠诚度(r = 0.75,p <0.01)。然而,它的大规模使用受到技术,组织和道德原因的约束,最适用的约束是道德问题(平均= 4.5)。定性结果表明,道德和良好的AI实践对于减少消费者对数据隐私和算法公平性的担忧(β= 0.45,p <0.001)的重要性是多么重要。研究得出的结论是,尽管超个性化具有改变数字营销的革命性潜力,但其成功是以克服道德问题的成本,提供透明度,并负责任地利用AI技术。这项研究增加了AI和数字营销的学术工作,并为公司提供了可行的建议,以最大程度地提高消费者的互动。早期的数字营销依靠质量,毛毯通信,这些通讯交付给大型市场(Korongo,Ikoha和Nambiro)。关键字超个性化,AI驱动的推荐引擎,消费者参与,道德AI,数字营销,脚趾框架2引言2.1数字营销的演变以及向个性化的变化数字营销历史一直是创新和发明的历史之一,由技术和不断变化的消费者行为驱动。即使这样的计划,在他们试图淹没人口的尝试中,他们的奇异交付失败了,由于消费者的股息降低了,但股息下降了