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人工智能对传统人类分析的影响
分析师的作用是评估数据并提供可行的见解，帮助组织做出明智的决策并执行有效的运营。v 人类分析师拥有宝贵的技能，尤其是直觉判断和批判性思维；这些技能使他们能够快速、细致地综合复杂信息。vi 人类直觉，正如丹尼尔·卡尼曼的开创性著作《思考，快与慢》中所描述的那样，使人类能够在没有意识推理的情况下做出快速、往往准确的判断，有时能够发现纯分析方法可能无法识别的模式或异常。vii 人类还拥有批判性思维的技能，这是一种更慢、更慎重的推理过程，卡尼曼将其描述为复杂问题解决和决策任务所必需的。这种直觉和推理的结合是人类独有的，使人类分析师能够快速实时评估新信息，并具有对准确分析至关重要的深刻背景理解。viii
人工智能和数据分析的首选地点
Liopa 将与兰开夏郡教学医院、NHS 基金会信托和贝尔法斯特女王大学合作，开发 SRAVI（语音障碍者语音识别应用程序）。该项目将重点关注一组特定的气管切开术患者（英国每年约进行 10,000 例气管切开术）。这些患者难以发声，但能够正常移动嘴唇。
论人工智能中维度分析的语境...
摘要：维度分析是一种成熟的建模技术，它以模型参数的物理维度的形式利用领域知识。基于维度同质性原理，模型参数的物理维度信息可用于降低寻找正确模型的组合复杂性。同质性原理是一种通用的建模思想构造，其哲学基础使其适用于任何出现具有物理维度的模型参数的建模领域。相似性方法可以从工程领域转移到人工智能领域，因为这两个领域都共享实值传感器数据等共同对象。因此，在许多实值人工智能技术的建模中，使用白金汉 Pi 定理正式保证的群变换非常简单。以非线性神经网络的拓扑和泛化特性为例，展示了维度分析方法在人工智能不同领域（如基于案例的推理、模式识别、遗传算法、设计评估、神经网络等）的优势。结果为维度分析在人工智能技术中的建模能力提供了一些见解。
用于吞吐量瓶颈分析的人工智能
识别并最终消除吞吐量瓶颈是提高生产系统吞吐量和生产率的关键手段。然而，在现实世界中，消除吞吐量瓶颈是一项挑战。这是由于工厂动态环境复杂，数百台机器同时运行。学术研究人员试图开发工具来帮助识别和消除吞吐量瓶颈。从历史上看，研究工作一直集中在开发分析和离散事件模拟建模方法来识别生产系统中的吞吐量瓶颈。然而，随着工业数字化和人工智能 (AI) 的兴起，学术研究人员基于大量数字车间数据，探索了使用 AI 消除吞吐量瓶颈的不同方法。通过进行系统的文献综述，本文旨在介绍使用 AI 进行吞吐量瓶颈分析的最新研究成果。为了让学术界的 AI 解决方案更容易为实践者所接受，研究工作分为四类：（1）识别、（2）诊断、（3）预测和（4）开处方。这是受到现实世界吞吐量瓶颈管理实践的启发。识别和诊断类别侧重于分析历史吞吐量瓶颈，而预测和开处方侧重于分析未来的吞吐量瓶颈。本文还提供了未来的研究主题和实用建议，可能有助于进一步突破 AI 在吞吐量瓶颈分析中的理论和实际应用的界限。
探索人工智能对定性研究和分析的影响
技术在定性研究中被广泛采用，因为它并不直接与定性方法的范式基础相冲突。然而，人工智能 (AI)，特别是自动化定性研究分析的过程，有可能与解释主义的假设相冲突。这篇短文旨在探讨人工智能技术（如自然语言处理 (NLP)）如何开始用于分析定性数据。虽然这可以加快分析过程，但也引发了解释范式中关于这些方法的有效性和伦理性的争论。我认为，以人类研究人员为基础的、用于理解背景和最终解释的研究应该主要由研究人员完成。人工智能可能会忽视人类交流的微妙之处。这是因为在解释主义的假设下，具有明确规则和公式的自动化程序无法很好地运行。尽管如此，人工智能可能会以部分自动化的方式被纳入定性研究，使研究人员能够进行严格、快速的研究，更容易地吸收定性研究的诸多好处。人工智能和其他技术进步可能会带来新的研究范式，更好地支撑当代数字研究人员。例如，我们可能会看到“计算”范式的兴起。虽然人工智能有望提高数据分析的效率和严谨性，但人们仍然担心它与解释主义的一致性。
用于高级图像分析的人工智能
图 4：(a) 高压冷冻的 HeLa 细胞 FIB-SEM 体积切片。样品由 EMBL 的 Anna Steyer 和 Yannick Schwab 提供。(b) 传统机器学习的分割结果。使用在预训练的 VGG16 模型中应用第一个卷积层获得的特征来训练随机森林算法。该模型使用 ZEISS ZEN 软件中的 AI 工具包进行训练。(c) 该图描绘了与 (b) 相同的结果，不同之处在于使用条件随机场清理了输出以去除孤立像素。虽然分割能够检测到来自线粒体的大多数像素，但无法识别这些物体中的大量像素，因此很难将它们与背景完全区分开来。此外，大量非线粒体像素被错误地标记为线粒体。
基于时间线分析的飞行员心理负荷预测
摘要 背景：飞机座舱是高度密集的人机交互系统，其设计直接影响飞行安全。目的：为优化复杂飞行任务中的显示界面设计，本研究旨在提出一种动态概念框架和时间线任务分析方法，用于量化心理负荷预测模型中心理负荷的动态时间效应和任务类型影响因素。方法：整合基于注意力资源配置的多因素心理负荷预测模型，建立心理负荷动态预测模型。通过记录嵌入式子任务执行数据、美国国家航空航天局任务负荷指数（NASA-TLX）主观评价和眼动追踪，开展人机工效学仿真实验。结果：结果表明，该预测模型在不同模拟界面和复杂任务下均具有良好的预测精度和有效性，实现了对飞行员心理负荷状态的实时监控。结论：综上所述，可以应用预测模型和实验方法，通过优化显示界面和调整飞行任务，避免飞行员在整个飞行阶段的超负荷。
环境与健康分析的关联方法
该项目于 1993 年底启动，当时进行了一项可行性研究，以确定和调整可在地方一级使用的方法，结合日常收集的健康和环境数据，以估计环境污染对健康的影响。 ' 后来在阿克拉（加纳）和圣保罗（巴西）进行了实地研究，以检查数据的可用性和质量以及将健康和环境数据联系起来的潜力。 该项目的重要里程碑之一是 1994 年 8 月在日内瓦举行的与国际专家的磋商。 在那次磋商期间提交的几篇论文发表在《世界卫生统计季刊》（48；1995）的一期特刊上，标题为“健康和环境分析和决策指标”。 此外，还审查了一份题为“将健康和环境数据联系起来以供决策的流行病学方法”的报告，并确定了该项目的未来方向。 , 本书是该报告第一部分的修订版，讨论了数据链接的一般问题。 第二部分更详细地介绍了分析方法。
核心分析的推荐做法 - 能量学
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