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潜艇上的消防安全 – 船员干预
标题：潜艇上的消防安全 - 船员干预 标题：潜艇上的消防安全 - 船员干预 作者对报告中的内容负责 作者/作者：Sofia Bohlin 和 Anna Olofsson 报告 5379 ISSN：1402-3504 ISRN : LUTVDG/TVBB-5379-SE 语言/语言：英语/Engelska 页数/页数：64 插图/插图作者：Sofia Bohlin 和 Anna Olofsson 关键词：潜艇、人工干预、A26、消防安全、调查、采访、船员、水雾，无人驾驶船尾关键词：潜艇，人工干预，A26，消防安全，调查，采访，船员，水雾，无人驾驶船尾摘要这项工作调查了船员对潜艇人工干预的看法，并计划在新型潜艇上采用新的解决方案， A26。计划的解决方案包括无人船尾和安装细水雾代替哈龙 1301 作为灭火系统。使用文献、调查和访谈来收集信息。确定了机组人员的日常活动和以前的火灾事件。调查显示，很多船员在船上并未经历过火灾，而且很多情况下他们开始人工干预的时间都晚于规定时间。采访和调查显示，机组人员对计划中的变更持怀疑态度，但这些信息可能会改变这种状况。这项工作为瑞典下一代潜艇 A26 的设计和建造做出了贡献。© 版权所有：消防技术与风险管理，隆德理工大学，隆德 2012
人工智能在电子发现中的应用
某些机器学习方法需要人工监督，而某些则不需要。无监督机器学习是指可以独立于人工干预或先于人工干预运行的人工智能系统，例如概念聚类。这些方法无需人工训练，即可根据各种特征（包括主题）整理和分类文档或数据。监督机器学习是指基于人类决策进行训练的人工智能系统，例如技术辅助审查（“TAR”）或预测编码程序，其工作原理是让人类将某些文档归类为与特定主题“相关”或“不相关”，然后让计算机软件根据对人类决策的自动分析来学习做出这些区分。法律中使用的其他技术可能根本不使用机器学习，但有时被称为“人工智能”，因为它们模仿人类的认知过程。
业务运营中的人工智能驱动流程自动化
人工智能驱动的流程自动化利用人工智能来自动化复杂的业务运营，提高生产力并减少人工干预。通过将人工智能集成到日常任务中，组织可以实现更高的准确性、速度和可扩展性，从而改变其运营和市场竞争方式。
纽约市住房管理局（NYCHA）亮点
1.1快速DNA是从案例工作参考样本中开发可接受的CODI可接受的Codis的完全自动化（免提）过程。“拭子中的拭子”过程包括自动提取，放大，分离，检测和等位基因，而无需人工干预。
预测中的人机协作
摘要 本研究调查了人为干预在人工智能/机器学习 (AIML) 驱动的预测中的作用。通过这样做，我们区分了三种不同类型的人机-AIML 协作：自动化、可调自动化和增强。我们推测预测不确定性和时间范围是预测准确性的两个关键决定因素。基于涉及零售行业约 1,888 个库存单位的 AIML 驱动需求预测的现场实验，我们依靠多值处理效果方法来衡量人机-AIML 协作对预测准确性的影响。我们的研究结果表明，在具有长期范围和低不确定性的预测中，人为干预最有效地补充了 AIML 驱动的预测（增强）。然而，在时间范围短、不确定性高的环境中，人工干预最不可能提高 AIML 预测（自动化）的有效性。我们讨论了对现有理论的影响，并提出了一个框架，概述了人工干预最有可能为人类-AIML 协作增加预测价值的条件。
与生成式人工智能互动：哪种工具可以做什么？
神经网络和深度学习，所使用的数据集通常可以表示单词和联想之间的复杂关系（Thirunavukarasu，et.al.，2023）。通过额外的训练和人工干预，LLM 通常可以学习更多的模式和单词联想/模式来完成基于语言的任务，通常以提示的形式（Thirunavukarasu，et.al.，2023）。
人工智能与医学写作 –
§ 复杂的 NLG 系统是否能证明贵组织的成本合理，或者更简单的数据检索/结构化解决方案是否足够？§ 如何评估平台？节省时间、准确性、需要人工干预、成本、模块化、灵活性等。§ 与新兴技术合作，还是与已经建立并正在进行多个 POC 的初创公司合作？
利用人工智能加速流程并推动洞察
智能数据处理：利用 AI 模型从任何文档中获取文本和数据，无论其格式或内容如何。这些模型无需人工干预即可识别和提取相关信息，无论文档是贷款申请、医疗表格、法律合同还是其他内容。全面了解团队绩效，发现改进机会并确定可行的策略。