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人工智能能为核物理做些什么？
神经网络可以成为进一步改进理论计算的良好工具。图 2 显示了典型神经网络的工作原理。真正的目标可以是原子核的实验数据，预测由网络给出。整个项目就像做一块早餐面包。第一步，你需要烤面包，然后在面包上涂上黄油或果酱。HFB 计算就像烤面包的过程，它提供了基础。之后，ML 算法的修饰可以更好地改善口感。人工智能技术与物理学的结合不仅是科学上的一种流行尝试，也是一种优化。这些结果对于未来对未知重核的实验也很有用。
欧盟 AI 法案出台：您可以做些什么准备
• 非禁止的远程生物特征识别系统、生物特征分类或用于情绪识别的系统； • 关键基础设施、道路交通、水、气、暖气和电力中的安全组件； • 用于确定进入或被机构录取或评估学习成果的教育和职业培训； • 评估个人在就业中的特质，例如用于招聘、晋升或解雇； • 用于评估资格或信誉的基本公共或私人服务； • 允许执法使用的系统； • 移民、庇护和边境管制管理；以及 • 司法行政，特别是司法机关使用的或用于影响的系统
中小企业之间采用技术：怎么样？可以做些什么来加强它？
企业从技术进步中受益匪浅，尤其是在生产，外包，物流和营销方面。尽管大型公司和跨国公司（MNC）在使用和采用技术方面处于更好的位置，但中小型企业（中小型企业（中小企业）都具有敏捷性和潜力，可以利用其资源，市场状况，全球化机会，全球化的机会以及网络来改善技术并最终增强其竞争力的方式。在文献中可以看出，大多数解决了中小企业技术采用主题的研究都强调了特定问题，例如数字化，信息技术，云计算，网络安全和行业4.0。本文已经超越了如此有限的观点，可以涉及对中小企业的功能和/或生存以及围绕技术实施和使用的条件至关重要的不同技术方面。具体来说，本研究研究了中小企业采用的现实，并为发展中国家的决策者汲取了教训。
认知研究可以为人工智能做些什么：案例研究
从历史角度来看，人工智能研究一直以认知科学领域的计算机科学家、心理学家、工程师、哲学家和生物学家之间的密切合作为基础。这种合作受到控制论方法对自然和人工系统研究的影响，多年来，在仿生学、机器人学、生物和神经启发系统以及更普遍的认知人工系统和系统科学领域形成了卓有成效的研究方向 [ 1 ][ 2 ]。然而，经过数十年的相互和开创性的合作，人工智能和认知科学已经产生了几个子学科，每个学科都有自己的目标、方法和评估标准。一方面，这种分裂促进了一些人工智能系统的发展，这些系统能够在受限领域（例如计算机视觉，或国际象棋、Jeopardy、围棋等游戏）产生超人的能力。但另一方面，它基于一种分而治之的方法，极大地阻碍了跨领域合作和科学努力，这些努力旨在更全面地了解自然和人工智能是什么，以及如何通过考虑来自自然界的见解来设计智能制品。然而，近年来，认知启发的人工系统领域重新引起了学术界和工业界的关注，人们普遍意识到需要在这个跨学科领域进行更多研究。事实上，用 Aaron Sloman 的话来说，“
认知研究能为人工智能做些什么：案例研究
从历史角度来看，人工智能研究以认知科学领域的计算机科学家、心理学家、工程师、哲学家和生物学家之间的密切合作为基础。这种合作受到控制论方法对自然和人工系统研究的影响，多年来，这种合作在仿生学、机器人学、生物和神经启发系统以及更普遍的认知人工智能系统和系统科学领域中形成了卓有成效的研究方向 [4][10]。然而，经过数十年的相互和开拓性合作，人工智能和认知科学已经产生了几个子学科，每个学科都有自己的目标、方法和评估标准。一方面，这种碎片化促进了一些能够在特定领域（如计算机视觉或国际象棋、Jeopardy、围棋等游戏）产生超人能力的人工智能系统的发展。但另一方面，它却建立在分而治之的方法之上，严重阻碍了跨领域合作和科学研究，这些研究旨在更全面地了解自然智能和人工智能是什么，以及如何通过考虑来自自然界的见解来设计智能制品。然而，近年来，认知启发式人工智能系统领域重新引起了学术界和工业界的关注，人们普遍意识到需要在这个跨学科领域开展更多研究。事实上，用 Aaron Sloman 的话来说，“自然智能和人工智能之间的差距仍然巨大”[21]，而这一领域的研究现在似乎对于开发更好的人工智能系统至关重要。特别是，认知研究可以对一系列似乎对人类来说特别容易完成的任务提供有用的见解（由于自动采用
首席执行官需要做些什么才能充分发挥人工智能的潜力
2019 年 4 月，史丹利百得首席执行官 James Loree 在康涅狄格州哈特福德开设了 Manufactory 4.0，这是一座占地 23,000 平方英尺的先进制造工厂和创新孵化器。该设施将接收安装在公司各工厂制造设备上的传感器的数据，帮助运营经理找到提高效率的方法。1
我们能对医疗设备中的偏见人工智能做些什么呢？
人工智能的使用可能会加剧临床实践中已有的偏见。长期以来，女性心脏病诊断不足的问题一直存在。尽管出现胸痛症状的男性和女性比例相同，但男性被转诊给心脏病专家进行专科治疗的可能性是女性的两倍半。如果这种偏见被纳入用于训练人工智能算法的健康数据中，这可能会导致在使用人工智能设备时进一步诊断出女性心脏病。6
“说这只是虚构的”：极右翼如何破解人工智能以及我们能做些什么
人工智能 (AI) 通常被理解为一种旨在改善人类活动和整体福祉的通用技术。1 AI 系统在高度自动化的水平上运行，包括各种迭代，例如算法 AI、生成 AI、大型语言模型 (LLM) 和深度学习机器。2 尤其是生成 AI 和 LLM，随着 2022 年 11 月 ChatGPT 的发布而受到广泛关注，标志着这些技术的转折点。3 生成 AI 平台使用机器学习通过基于训练数据的“提示”或指令来生成高质量的图像、音频、歌曲、视频和多功能模拟。4 AI 提示是人与 AI 之间的交互模式，引导模型产生所需的内容输出，无论是通过文本、问题、代码片段还是示例。5
要实现可再生能源价值的本地化需要做些什么......
总之，机会比比皆是。不过，迄今为止，南非在可再生能源和存储领域建设工业能力的尝试取得了好坏参半的结果。在国家主导的可再生能源独立电力生产商采购计划 (REIPPPP) (2011-2015) 启动期间建立的大部分工业能力由于缺乏需求而处于休眠状态或丧失 (GreenCape, 2021)。图 3 中可以清楚地说明这一点，风力涡轮机的进口在 2017-2018 年和 2021-2022 年陷入停滞，就像价值链的其他部分一样。因此，除了工厂平衡（例如土木工程、电气）和少数例外（例如风力涡轮机塔架）外，该行业主要依赖进口。在 REIPPPP 的投标窗口 (BW) 5 中，本地内容承诺占建设项目总价值的 44%，占运营项目总价值的 41% (IPPO, 2022)，再次侧重于工厂的平衡和一些本地化投入。与此同时，从 2014 年到 2023 年，南非的太阳能电池板、逆变器、锂离子电池和风力涡轮机进口总额分别为 430 亿兰特、650 亿兰特、550 亿兰特和 290 亿兰特，其中 2023 年为 180 亿兰特（电池板）、200 亿兰特（逆变器）、320 亿兰特（锂离子电池）和 40 亿兰特（涡轮机）。1