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人工智能未来的七大支柱
摘要：近年来，人工智能研究显示出对人类和社会产生积极影响的巨大潜力。尽管人工智能在分类和模式识别相关任务中的表现往往优于人类，但在处理直觉决策、意义消歧、讽刺检测和叙事理解等复杂任务时，它仍然面临挑战，因为这些任务需要高级推理，例如常识推理和因果推理，而这些推理尚未得到令人满意的模拟。为了解决这些缺点，我们提出了七个支柱，我们认为这些支柱代表了人工智能未来的关键标志性特征，即：多学科性、任务分解、平行类比、符号基础、相似性度量、意图意识和可信度。
关于标准化评估的七大误区......
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云施工技术的七大优势
云施工技术的七大优势 我们的客户一次又一次地告诉我们 Autodesk Construction Cloud 如何帮助他们改变运营方式。在这本电子书中，我们收集了他们的一些故事，以便您可以直接听到欧洲各地的建筑专业人士如何享受协作、效率和生产力的变革性增长。
释放七大重点行业人工智能的价值
绝大多数企业领导者（在接受调查的大多数行业中约占 90%）表示，他们的组织努力让员工了解人工智能趋势，并致力于提升员工的人工智能技术技能。在医疗保健行业高管中，这一数字降至约 80%，在政府行业高管中略高于 70%。或许是由于所有这些培训，大多数高管（从政府行业的 71% 到工业制造业的 97%）表示，他们的员工在技能方面至少已经为采用人工智能做好了一定准备。47% 的零售业高管认为他们的员工准备充分，这一比例是所有行业中最高的，而工业制造业高管认为员工准备充分的可能性最小（仅 23%）。与评估人工智能的价值一样，C 级高管对其人才的技能比经理级别的高管更为乐观。
创造有效社区变革的七大策略
1. 提供信息 教育演示、讲习班或研讨会或其他数据展示方式（例如，公告、小册子、宣传、广告牌、社区会议、论坛、基于网络的通信）。 2. 提高技能 讲习班、研讨会或其他活动旨在提高参与者、成员和工作人员实现人口水平成果所需的技能（例如，培训、技术援助、远程学习、战略规划务虚会、课程开发）。 3. 为预防活动提供支持 创造机会支持人们参与降低风险或加强保护的活动/策略。 4. 增加可及性/减少障碍 改进系统和流程，以增加利用这些系统和服务的便利性、能力和机会（例如，确保医疗保健、儿童保育、交通、住房、司法、教育、安全、特殊需求、文化和语言敏感性）。这可以包括确定障碍和可能的克服策略。 5. 改变后果（激励/抑制措施） 通过改变特定行为的后果（例如，提高公众对应得行为的认可度、个人和企业奖励、税收、传票、罚款、撤销/丧失特权）来增加或减少该行为的可能性，从而降低风险或增强保护。 6. 改变物理设计/改变环境 改变环境的物理设计或结构以降低风险或增强保护（例如，公园、景观、标牌、照明、出口密度）。 7. 修改/变更/制定政策 正式更改书面程序、章程、声明、规则或法律，并提供书面文件和/或投票程序（例如，工作场所计划、执法程序和实践、公共政策行动、政府、社区和组织内部的系统变革）。 1 定义 CADCA 的七项社区变革策略。取自：\\nd.gov\dhs\StateOffice\DHSDF- MHSA\Programs\AOD__Prevention\Technical Assistance\SevenStrategies4CommunityChange (1).pdf
民航局“七大重要事件”工作组报告
工作组的几个主题的重要工作已在进行或完成（例如GHOST 推进的装载问题、RISG 涵盖的跑道入侵问题以及空域和安全倡议涵盖的空域安全问题）。工作组被明确要求不要重复工作，而是确定需要额外安全干预的地方，并在适当的情况下批准继续现有的工作流程。所有工作组的一个关键特征是航空业的参与和积极参与。
2025 年值得关注的七大技术
“自动驾驶”实验室在处理有用但具有挑战性的材料方面具有强大的力量。“2017 年我们刚开始的时候，只有大约 10 种已发表的有机激光化合物，”他说。最后，“我们发现了 21 种同类最佳的材料。”闭环自动化化学的概念至少可以追溯到 20 世纪 70 年代，在这种化学过程中，计算机指挥机器人“实验者”同时适应实验结果。但今天的自动驾驶实验室要复杂得多，将现代机器人技术与可以规划和解释复杂、高通量工作流程的人工智能算法结合在一起。伊利诺伊州莱蒙特阿贡国家实验室的材料科学家 Jie Xu 说，这些工具可以极大地拓宽化学和材料研究的视野。“化学空间就像一个宇宙，但我们只是
2024 年值得关注的七大技术
基于蛋白质的疫苗和药物输送载体。“一年半前不可能实现的事情——现在你只需做到。”大部分进展归结于越来越庞大的数据集，这些数据集将蛋白质序列与结构联系起来。但深度学习的复杂方法，一种人工智能 (AI) 形式，也是必不可少的。“基于序列”的策略使用大型语言模型 (LLM)，为聊天机器人 ChatGPT 等工具提供动力（参见“ChatGPT？也许明年”）。通过将蛋白质序列视为由多肽“单词”组成的文档，这些算法可以辨别出现实世界蛋白质架构剧本背后的模式。“他们真的学习了隐藏的语法，”西班牙巴塞罗那分子生物学研究所的蛋白质生物化学家 Noelia Ferruz 说。2022 年，她的团队开发了
部署昆腾 ActiveScale 对象存储的七大理由
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