耶鲁大学,加利福尼亚大学,戴维斯大学和联合成像医疗保健的合作成功地开发了神经脱落者,这是一家专门的人脑宠物成像仪,具有高空间分辨率,高灵敏度和内置的3维相机,用于无标记的无效运动跟踪。它具有较高的相互作用和交流时间的分辨率,以及52.4厘米的横向视野(FOV)和扩展的轴向FOV(49.5厘米),以增强灵敏度。在这里,我们介绍了神经解释器的身体表征,性能评估和第一个人类图像。方法:对空间分辨率,灵敏度,计数率性能,能量和时序的测量以及图像质量进行了遵守国家电子制造商协会(NEMA)NU 2-2018标准。通过对Hoffman 3维脑幻影和迷你Derenzo phanmom的成像研究来证明该系统的性能。提出了来自健康志愿者的最初18个F-FDG图像。结果:通过过滤后的反射重建,径向和tan量的空间分辨率(最大宽度为一半)平均为1.64、2.06和2.51mm,轴向分辨率为2.73、2.89,2.89和2.93 mm的径向偏移量为1、10和20cm,相应的距离。平均交流分辨率为236 PS,能量分辨率为10.5%。NEMA敏感性分别为46.0和47.6 kCPS/MBQ,分别为10 cm偏移。在FOV中心达到了11.8%的敏感性。在58.0 kBQ/mL时,峰值噪声等效率为1.31 mcps,在5.3 kbq/mL时的散射分数为36.5%。峰值噪声当量计数率在峰值等效率下的最大计数率少于5%。在3次迭代时,NEMA图像质量对比度恢复系数从74.5%(10毫米球)到92.6%(37毫米球)不等,背景可变性在4.0:1的对比度为3.1%至1.4%。一个例子人脑18 F-FDG图像表现出很高的分辨率,在皮质和皮层结构中捕获了复杂的细节。结论:神经塑料提供了高灵敏度和高空间分辨率。具有长的轴向长度,它还可以实现高质量的脊髓成像和颈动脉的图像衍生的输入功能。这些绩效增强能力将大大扩大人脑宠物范式,方案的范围,从而扩大临床研究应用。
生成人工智能 (gen AI) 有望提高生产力。但如果不同人口群体采用不均等,其激增可能会加剧薪酬和就业机会的差距,从而导致更大的不平等。为了调查 gen AI 的使用及其驱动因素,我们借鉴了消费者期望调查中对美国家庭户主的代表性调查。我们发现存在显著的“gen AI 性别差距”:虽然 50% 的男性已经使用 gen AI,但只有 37% 的女性使用。人口特征只能解释这一差距的一小部分,而受访者对 gen AI 的自我评估知识成为最重要的因素,解释了四分之三的差距。使用新一代人工智能工具时,隐私问题和信任方面的性别差异,以及感知到的经济风险和收益,是造成这一结果的原因。最后,我们讨论了促进公平采用新一代人工智能的政策影响。
摘要 中国是如何成为人工智能发展的领军者之一的?在与美国的人工智能竞赛中,中国会胜出吗?现有研究主要集中于中国中央政府在推动人工智能方面的作用。尽管中央政府很重要,但人工智能发展的很大一部分责任落在地方政府的肩上。地方政府在推动人工智能方面有着不同的利益、能力,因此也有不同的方法。这就提出了一个重要的问题:地方政府如何应对中央政府关于人工智能等新兴技术的政策?本文通过分析中央和地方的人工智能政策文件和省级差异来回答这个问题,重点关注中国新一代人工智能发展规划(NGAIDP)的传播。使用引用 NGAIDP 的中国省级人工智能相关政策的独特数据集,通过进行内容分析和模糊集定性比较分析(fsQCA)来检查 NGAIDP 的传播性质。本研究强调了地方政府在中国人工智能发展中的重要作用,并强调将政策传播视为一个政治过程来审视。
要检查自下而上的观点的一致性,我们探索如果每个国家都与自下而上的国家视角保持一致,但不超过此水平,将会发生什么。我们发现,全球电力部门的排放仍将属于选定的IAM途径的四分位间范围内,但是在2020 - 2050年内,电力部门的累积CO 2排放量将增加到〜16 GTCO 2(有关更多详细信息,请参见方法报告,请参阅方法文档报告)。这大约是截至2020年剩余的1.5°C剩余碳预算的4%(IPCC 2023)。这使我们充满信心,两种观点产生的所有基准都与1.5°C保持一致,但突出了与可能在可能的情况下与基准测试范围更高的国家保持一致的国家的价值。
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府及其任何机构、巴特尔纪念研究所或其任何雇员均不对所披露的信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证,或承担任何法律责任或义务,或保证其使用不会侵犯私有权利。本文中对任何特定商业产品、流程或服务的商品名、商标、制造商或其他方面的引用并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或巴特尔纪念研究所对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
Lee Sarkin,慕尼黑再保险亚太区、中东区、非洲区(人寿和健康险)首席分析官 在当今的保险业中,提供无缝、个性化和数字化的客户体验对于满足客户需求和最终销售至关重要。然而,传统的承保流程可能不方便、耗时且具有侵扰性,会阻碍客户并阻碍销售。此外,保险公司还面临代价高昂的隐瞒或欺诈行为。慕尼黑再保险的人工智能 (AI) 增强型承保解决方案旨在应对这些挑战。为此,我们结合深厚的领域知识、负责任的人工智能、数据、现代技术和风险承受能力,以显著改善客户体验、运营效率、风险选择,并最终提高人寿和健康险公司的销售和盈利能力。
现实世界中人工智能和新兴技术系统的开发需要直接处理复杂、异构、多模式和混乱的数据。这些系统的实施和部署涉及挑战,只有遵循工程角度的最佳实践才能以原则性的方式应对这些挑战 - 允许高效处理大型和不完整的数据集,部署强大的代码,并扩展云中的处理能力。本单元整合了数据科学和工程的基础知识:它介绍了基本的数据结构和数据建模,讨论了数据预处理技术,并分析了现实世界的数据集。
Vaidio DIY 是平台内的一款 DIY 应用程序,允许用户创建自己的 AI 模型来识别物体。只需上传一组物体图像,Vaidio 就可以轻松训练识别新物体。根据用例的复杂性和物体检测的环境,Vaidio 可能只需要每个物体类型大约 120 张图像即可实现基准精度。额外的图像将提高精度。
这本杂志是几个月工作的成果。去年春天,我们开始组建专家小组。在各种会议中,我们的专家审查了来自荷兰各地的许多才华横溢的年轻专业人士的个人资料。经过广泛的讨论,我们最终确定了当前的名单。没有排名,我们选出的候选人都是独一无二的,无法比较。我们花了几个月的时间联系所有候选人,并对其中一些候选人进行了全面采访。我们要求其他人回答一些固定问题,让我们在最终的杂志中呈现较长和较短的采访。我们在最终编辑和编辑委员会的帮助下于 10 月完成了该项目,2022 年 12 月 1 日,我们将与名单上的人、专家小组和 JASON 董事会和委员会一起庆祝这本杂志的发行。
<推进部门> NEDO 机器人与人工智能部部长古川义典 NEDO 机器人与人工智能部首席研究员三代川近宏 NEDO 机器人与人工智能部首席研究员柴田聪