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内容和文献计量分析（2007-2024）
在过去的十年中，对人工智能（AI）的会计专业和教育的研究显着增加，但是AI带来的机遇和挑战仍在辩论中。本研究旨在通过综合现有研究来全面概述文献。使用文献计量技术和内容分析，本研究对相关文献进行了全面的综述。利用了2007年至2024年的科学数据库的书目数据，并分析了48项学术研究。vosviewer用于引用和网络分析，而Excel用于内容分析。该研究通过书目分析确定了有影响力的作者，期刊，国家，趋势文章和重要的网络合作。该研究最值得注意的发现之一是对学术研究中的四个主要会计师事务所的大量参考。内容分析表明，深度和特定研究的稀缺性。可以得出结论，与AI有关的研究和学术应用仍处于新兴阶段，强调了对未来研究中涉及监管机构，学术界，公司和从业人员的全面研究的需求。此外，该研究发现了证据表明，学术界采用AI应用和教育方面的步伐缓慢。
免疫接种和文件要求清单。......
需要阳性滴度。如果结果为阴性/可疑，则需要额外剂量的疫苗。选择 2 剂系列 Heplisav-B（间隔 1 个月）或 3 剂系列 Engerix-B 或 Recombivax HB（系列间隔 6 个月）。在最后一次剂量后 1 个月重复滴度。可选：在第一次剂量后 1 个月检查滴度。详情请参阅二维码。注意：强烈推荐 Heplisav-B 2 剂系列（可在校内诊所和某些药房购买）2. MMR（麻疹、腮腺炎和风疹）两 (2) 剂疫苗（至少间隔 1 个月）或所有 3 种成分的 IgG 滴度均为阳性
人工智能、图像和文本生成以及信息偏见
o 例如，如果使用人工智能图像生成器来开发 CEO 的图像，则应考虑除了人工智能生成器之外，是否还有其他更可靠、更具代表性和更全面的图像来源。• 使用人工智能生成的文本和图像会对现实世界产生影响。公共论坛和文档中发布的图像和文本将来可能会被人工智能生成器使用，从而不断循环利用信息和偏见。• 个人在创建和使用使用人工智能生成的文本或图像时，应进行认真的道德和技术考虑。至少，应引用图像和/或文本并将其标识为机器生成的，并注明所使用的平台、日期和提示。考虑生成器是否适合某项任务不仅要考虑输入/输出，还要考虑输出本身的长期使用。人工智能图像和文本生成器中的偏见：
旅游业中的人工智能：综述和文献计量学...
本研究考察了尼日利亚拉各斯银行业的人工智能和员工绩效，以总结研究结果。本研究的目的是考察人工智能对工作流程的补充性，并了解它是否简化了尼日利亚银行的员工操作。研究人员采用了横断面描述性研究设计。主要数据是为了获取本研究的信息。研究对象是尼日利亚拉各斯州六 (6) 家选定银行的全体员工，共计 127 名员工。本研究采用了 Taro Yamane (1967) 样本量决定因素，得出 98 个元素的样本量。向尼日利亚拉各斯州六家银行的受访者发放了 98 份问卷，使用简单比例和比率在六家银行之间进行分配，98 名受访者用于数据分析。本研究采用内容效度。使用 Cronbach Alpha 进行信度测试，结果为 0.773，表明研究工具具有内部一致性。使用平均值、简单百分比等描述性统计数据分析受访者的人口统计数据，而使用回归和 Pearson 相关系数分析数据。研究结果表明，人工智能补充了尼日利亚银行的工作流程，机器辅助任务简化了尼日利亚银行的运营。该研究建议不仅银行，而且服务业的所有其他公司都采用人工智能；需要教育所有员工和人们接受拥抱人工智能的重要性；升级发展中国家和第三世界经济体各级学校课程，将人工智能及其配套设备纳入其中。
来自人工智能专利和文献计量数据的全球证据
在本文中，我们分析了人工智能 (AI) 领域的技术创新与宏观经济生产力之间的关系。我们将最近发布的与 AI 相关的专利和出版物数据嵌入到生产力增长的增强模型中，我们对 OECD 国家进行了估算，并将其与包括非 OECD 国家在内的扩展样本进行了比较。我们的估计为现代生产力悖论提供了证据。我们表明，人工智能技术的发展仍然是一种小众创新现象，在官方记录的生产力增长过程中的作用微乎其微。这一普遍结果，即人工智能与登记的宏观经济生产力增长之间缺乏很强的关系，对于国家样本的变化、我们量化劳动生产率和技术（包括人工智能存量）的方式、经验模型（控制变量）的规范和估计方法的变化都很稳健。
来自人工智能专利和文献计量数据的全球证据
在本文中，我们分析了人工智能 (AI) 领域的技术创新与生产力之间的关系。我们将最近发布的与 AI 相关的专利和出版物数据嵌入到增强的生产力增长模型中，我们对 OECD 国家进行了估算，并与包括非 OECD 国家的扩展样本进行了比较。我们的工具变量估计考虑了 AI 的内生性，为现代生产力悖论提供了证据。我们表明，AI 技术的发展仍然是一种小众创新现象，在官方记录的生产力增长过程中的作用微不足道。这一普遍结果，即AI 与宏观经济生产力增长之间缺乏强有力的关系，对国家样本的变化、我们量化劳动生产率和技术（包括 AI 存量）的方式、经验模型（控制变量）的规范和估计方法的变化都很稳健。
智能医疗的人工智能和多模态数据融合：主题建模和文献计量学
摘要 人工智能 (AI) 的进步推动了广泛的研究，旨在为智能医疗开发多种多模态数据分析方法。基于定量方法的该领域文献大规模分析很少。本研究对 2002 年至 2022 年的 683 篇文章进行了文献计量和主题建模检查，重点关注研究主题和趋势、期刊、国家/地区、机构、作者和科学合作。结果表明，首先，文章数量从 2002 年的 1 篇增加到 2022 年的 220 篇，其中大多数发表在将医疗保健和医学研究与信息技术和人工智能联系起来的跨学科期刊上。其次，研究文章数量的显着增加可以归因于非英语国家/地区学者的贡献不断增加，以及美国和印度作者的显著贡献。第三，研究人员对各种研究问题表现出浓厚的兴趣，尤其是用于脑肿瘤分析的跨模态磁共振成像 (MRI)、通过多维数据分析进行癌症预测以及医疗保健中的人工智能辅助诊断和个性化，每个主题的研究兴趣都在显著增加。目前，一种新兴趋势是将生成对抗网络和对比学习应用于多模态医学图像融合和合成，并以数据为中心利用功能性 MRI 和脑电图的组合时空分辨率。这项研究有助于增强研究人员和从业者对基于多模态数据分析的人工智能智能医疗的当前焦点和未来发展轨迹的理解。
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