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用于识别黄色的经典和机器学习工具......
油菜籽在发育过程中含有叶绿素，使其呈现绿色。随着种子的成熟，它们会呈现出黑色、红褐色到黄色等颜色。黑色和红褐色种子的种皮会积累色素，而黄籽品种的种皮透明，可以露出胚的颜色。研究表明，黄籽油菜籽比黑籽品种休眠期短、发芽更简单、含油量更高，因此培育黄籽油菜籽是提高油分含量的有效方法（Yang et al.，2021）。芥菜和油菜黄籽品种的鉴别相对简单，因为纯黄色表型在遗传上是稳定的（Li et al.，2012；Chen et al.，2015）。然而，由于种皮颜色变异复杂，包括黄色中夹杂黑色斑点、斑块或棕色环等杂色，油菜种皮一直未能获得稳定的纯黄色后代，且分离后代的种皮颜色呈现连续变异（刘，1992；Auger等，2010；Qu等，2013），因此准确、高效地测定油菜种皮颜色仍是一项关键且具有挑战性的任务。许多研究涉及油菜籽颜色的鉴别（Li等，2001；Somers等，2001；Zhang等，2006；Baetzel等，2003；Tańska等，2005；Li等，2012；Liu等，2005；Ye等，2018）。例如，Li等（2001）通过目视观察来评估甘蓝型油菜的黄籽程度，这种方法简单但过于依赖观察者，导致识别可能不准确。Somers等（2001）利用光反射来评估黄籽颜色等级，通过测量反射值并计算籽粒颜色指数或光反射值。该方法虽然较为客观，但仅能捕捉亮度等单维颜色数据，忽略了原始材料的丰富信息。为了解决这一限制，许多学者致力于通过 RGB 颜色系统进行数字图像分析（ Zhang et al.，2006 ； Baetzel et al.，2003 ； Ta ńska et al.，2005 ； Li et al.，2012 ； Liu et al.，2005 ； Ye et al.，2018 ）。然而，油菜籽表皮颜色复杂且相似，精准识别颜色具有挑战性，现有的技术缺乏可靠性和标准化。因此，准确、有效地测量黄籽油菜的颜色仍然至关重要。化学计量学和计算机技术的最新进展导致了近红外光谱技术（NIRS）的发展，这是一种结合物体图像和光谱数据的技术。 NIRS 以其速度快、无损和高效而闻名，被广泛用于农产品的快速、无损分析。多项研究已经证明了它的实用性（Guo 等人，2019年；布等人，2023；梁等人，2023；刘等人，2021；佩蒂斯科等人，2010；森等人，2018；刘等人，2022；张等人，2020；魏等人，2020；张等人，2018；江等，2017；李等人，2022；江等，2018；他等人，2022）。例如，郭等人。 (2019) 使用 NIRS 成像系统 (380 – 1,000 nm) 来准确量化掺假大米，而 Bu 等人。 (2023) 将高光谱成像与卷积神经网络相结合，建立了高粱品种识别的智能模型，准确率超越了现有模型。该技术也已应用于油菜生长诊断。例如，刘等人 (2021) 开发了一种基于高光谱技术的检测算法来预测甘蓝型油菜中的油酸含量。Petisco 等人 (2010) 研究了甘蓝型油菜的可见光和近红外光谱。
请求提供用于教学的 Ansys 电子设计自动化工具的报价，
投标人应在收到订单之日起的 120 天内交付、安装并投入印度理工学院班加罗尔分校使用。系统应在收到订单后 120 天内交付、安装并投入使用。只有在系统安装和检查令人满意，并且印度理工学院班加罗尔分校测试了所有项目和功能/能力后，才认为物品的供应已完成。为了获得验收，供应商必须展示招标中提到的技术规格。成功安装和检查后，印度理工学院班加罗尔分校接收整个系统的日期应作为保修期的开始日期。不允许分批装运。
建议引用：Surugiu, Camelia；Grădinaru, Cătălin；Surugiu, Marius-Răzvan (2024)：商业教育中的人工智能：好处和工具，Amfiteatru Economic，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 26 卷，第 65 期，第 241-258 页，https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/241
摘要 了解人工智能 (AI) 对教育的影响对于指导教师开发教育工具至关重要。教育中的人工智能 (AIEd) 不仅给教育者和学习者带来了机遇，也带来了更多的挑战。找到将人工智能融入学习框架的合适工具是对当前和未来几代人的考验。即使大多数学生承认人工智能是一种有价值的工具，但他们与教育中人工智能的互动似乎比预期的要有限。他们主要集中在少数具有较高认知度的工具上。本文研究了人工智能对教育活动的支持、关键驱动因素和商业教育工具。使用多元二元逻辑回归分析了从 254 名学习者收集的调查数据。提出了两个研究问题来验证人工智能是否支持教育活动以及哪些人工智能工具支持商业教育活动。结果显示，学习者欣赏人工智能帮助教师完成管理任务、个性化学习计划和节省时间。然而，除了计算机视觉、边缘计算和人工智能聊天机器人之外，学习者对人工智能工具的大多数好处并不熟悉。本文强调需要增加人工智能在教育中的使用，以使学生更熟悉人工智能工具并在商业教育中利用它们。
tau磷酸化抑制通过FKBP8受体调制
这项研究探讨了使用理性行动理论（TRA）对学术研究人员接受AI写作工具的决定因素。通过对150名研究人员的横断面调查，检查了态度，主观规范和感知障碍对采用这些技术意图的障碍的影响。结构方程模型（SEM）用于评估测量和结构模型。发现有利态度和主观规范对使用AI写作工具的意图的积极影响。有趣的是，感知到的障碍并没有显着影响态度或进取，这表明在学术背景下，潜在的收益可能超过了AI写作工具采用的障碍。相反，感知的障碍不会直接影响态度和意图。TRA模型具有相当大的解释和预测能力，表明其在理解研究人员中采用AI写作工具方面的有效性。该研究在各个学科和职业阶段的各种样本提供了可能可以推广到类似学术环境的见解，尽管需要使用大型样本进行研究以确认更广泛的适用性。结果为工具开发人员，学术机构和发行商提供了实用的指导，旨在促进学术界负责和高效的AI写作工具使用。调查结果提出了诸如证明清晰的生产力提高，建立AI写作工具计划以及开发全面培训计划等策略，可以促进负责任的采用。着重于培养积极态度，利用社会影响力以及解决障碍的策略在促进采用方面特别有效。这项开创性的研究研究了研究人员使用技术接受模型对AI写作工具的接受，有助于理解专业背景下的技术采用，并强调特定因素在检查采用意图和行为中的重要性。
理性与直觉：人工智能决策工具在管理实践中的融合
认知技术被称为新型人工智能，根据 Davenport 和 Ronanki (2018) 的说法，它将彻底改变商业世界。根据 Davenport 和 Ronanki 的研究，35% 的受访经理认为人工智能将使他们能够做出更好的决策。“有必要对工作流程进行系统性重新设计，以确保人类和机器能够增强彼此的优势并弥补弱点”（Davenport & Ronanki，2018，第 9 页）。然而，作者并未说明这一切将如何实现，以及管理者如何将这些工具融入到他们的工作中。事实上，许多研究人员和管理人员都承认技术为组织决策过程的质量带来了好处，以及信息和通信技术 (ICT) 提供的支持，这尤其要归功于近年来人工智能的进步。有些人甚至希望很快看到人工智能为管理者自己做决策（Davenport & Ronanki，2018；Duan 等人，2019）。鉴于 Ackoff 提出的一些要素，人们可能会认为，管理者的决策将得到越来越多的支持，甚至有一天，管理者可能会被人工智能“取代”在组织中执行决策任务。相反，其他作者建议，我们应该寻求利用基于人工智能的 BI 工具来表达管理者的独特能力，例如他们的直觉。对他们来说，这将允许将人类思维、认知偏见和启发式方法带回来（Gigerenzer & Gaissmaier，2011），可能在决策算法本身中，或者至少通过互补的决策过程（Gilboa 等人，2018 年）。
通过MCDM技术分析层次结构过程（AHP）
在初级保健中，触发工具已被用于评估和确定患者安全事件。使用触发工具可以帮助临床医生和患者在患者的病历中发现不良事件。由于缺乏对初级保健触发工具的过程开发的研究，因此本范围审查的目的是调查初级保健环境中的触发性开发和验证过程。使用乔安娜·布里格斯（Joanna Briggs）执行范围审查的方法来绘制范围审查方法来绘制已发表的文献。我们考虑了过去五年中仅以英语发表的研究，并包括定性和定量研究设计。最终评论包括五个文献。包括初级保健和组合初级护理研究，以在过程开发和触发工具的验证方面获得更多知识。触发工具开发过程始于明确定义触发器，然后将其编程为组合的计算机化算法。随后，医师和非医师专家都以两个步骤进行验证过程，以进行内容和并发有效性。最终算法的灵敏度，特异性和阳性预测值（PPV）对于确定每个触发的有效性至关重要。这项研究提供了开发触发工具的综合指南，强调通过彻底定义触发器的重要性，通过彻底的文献综述和双重验证过程。在跨初级保健和医院环境的触发工具的开发和验证方面存在相似之处，从而使Primary Care可以从医院环境中学习。
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
SCG Legal 与 Legaltech Hub 合作开展战略 AI 计划 2024 年 12 月 23 日（华盛顿特区）——SCG Legal 是一个由 123 家独立法律和游说公司组成的全球网络，在 63 个国家/地区和美国每个州提供法律、监管和公共政策服务，该网络将与领先的法律技术洞察和分析平台 Legaltech Hub (LTH) 合作，启动其专有人工智能 (AI) 战略交流工作组的第二批项目。2025 年计划将为成员提供一系列互动机会，以增强关键知识、体验动态演示并针对支持运营效率的特定 AI 工具和策略提出有针对性的问题。
# # # 关于 SCG Legal SCG Legal 是一个由 123 家独立律师事务所和游说公司组成的全球网络，成立于 1989 年，其成员公司 80% 为钱伯斯排名公司，其律师人数不相上下，这些公司提供法律、监管以及在许多国家提供公共政策实践服务。其成员为 63 多个国家的主要商业中心和首都以及美国每个州和哥伦比亚特区的客户提供服务。2024 年版的《钱伯斯全球指南》将该网络评为全球精英。网络中的公司拥有一流的法律实践和行业领导地位的文化；对客户服务和响应能力的高度奉献精神；对多样性和包容性的承诺；以及对透明、创新和公平的计费实践的奉献精神。有关更多信息，请访问 scglegal.com。 关于 Legaltech Hub Legaltech Hub (LTH) 是一个洞察和分析平台。该网站提供由行业专家撰写的独家内容，法律专业人士还可以在这里找到适合的法律技术软件、活动、工作、顾问等，这些内容以任何语言提供，遍布全球。该网站维护并建立了一个由受人尊敬的行业专家撰写的综合内容库，包括解决方案指南、采购路线图、创新、知识管理、数字化转型和生成式人工智能专业知识以及法律技术资源，以提高律师的熟练程度。LTH 专家为律师事务所、内部法律部门和法律技术供应商提供定制咨询和顾问服务。如需了解更多信息，请访问 legaltechnologyhub.com。
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摘要在医疗保健中使用AI已改变了诊断方法，从而创造了新的机会和挑战。本研究研究了AI驱动的诊断工具对医疗保健政策和资源分配的不同影响。我们的主要研究问题是AI驱动的诊断工具如何影响医疗保健政策和资源分配？本文描述了诊断工具的历史以及机器学习和深度学习等人工智能应用的革命性。彻底的检查解决了可靠性，精度，道德意义和监管问题，而著名的案例研究突出了AI驱动诊断的成就和变化。功率的诊断工具，该工具对使用统计方法对医疗保健政策和资源分配的影响进行了评估。当前的诊断政策进行了广泛的分析，以确定其对医疗保健政策的影响。法律，监管和隐私问题限制了AI驱动工具对政策制定的影响。将传统的诊断方法与AI驱动的诊断工具的成本效益和效率进行了比较。检查了经济影响和劳动力的影响，以确定将AI技术整合到医疗保健系统中的可行性。本文解释了AI驱动的诊断工具如何通过案例研究改善诊断和患者结果。这些案例研究将为决策者和医疗保健提供者提供通知。道德问题包括患者同意，数据隐私和AI算法在整合AI时会偏见。使用AI驱动的诊断工具来建立信任并鼓励负责任的使用时，透明度和问责制是必不可少的。该研究以关键发现及其对医疗保健政策和资源分配的影响的摘要结束。
数控机床中的机器学习和人工智能，综述
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 代表了计算机科学和数据处理系统的重要发展，可用于增强几乎所有技术支持的服务、产品和工业应用。人工智能和计算机科学的一个子领域称为机器学习，其专注于使用数据和算法来模拟机器的学习过程并提高系统的准确性。机器学习系统可应用于 CNC 机床的切削力和切削刀具磨损预测，以延长加工操作期间的切削刀具寿命。可以使用先进的机器学习系统获得 CNC 加工操作的优化加工参数，以提高零件制造过程的效率。此外，可以使用先进的机器学习系统预测和改进加工部件的表面质量，以提高加工零件的质量。为了分析和最小化 CNC 加工操作期间的功耗，机器学习被应用于 CNC 机床能耗的预测技术。本文回顾了机器学习和人工智能系统在数控机床中的应用，并推荐了未来的研究工作，以概述当前在数控加工过程中机器学习和人工智能方法的研究。因此，可以通过回顾和分析已发表论文中的最新成果来推动研究领域的发展，从而为人工智能和机器学习在数控机床中的应用提供创新的概念和方法。