XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System将人
339-将人工智能整合在中风康复中
中风后的抽象康复面临着定制治疗和获得最佳结果的挑战。人工智能（AI）的利用提出了有可能彻底改变现有实践的变革性解决方案。这项微型审查讨论了中风后的AI在康复中的使用，以定制的干预，特定于任务的机器人技术，可穿戴设备进行实时监控以及通过Tele Rehabilitation进行远程监控。尽管最近有进步，但仍然存在算法偏差，对数据安全性的担忧和访问差异等问题。未来的方向包括为量身定制的中风疗法创建预测分析，并结合了增加参与的虚拟现实，并确保道德和公平的分布。合作努力对于应对这些挑战并提高AI驱动的中风疗法是必要的。本评论强调了AI通过跨学科的合作和道德实施革新中风康复结果的潜力。
达尔文效应：网络犯罪分子将人工智能武器化
查尔斯·达尔文的自然选择理论表明，能够生存下来的并不是最强大或最聪明的，而是那些适应能力最强、最能抵御变化的。1 人工智能革命已经到来，尽管人工智能具有无限的美好和实现美好的可能性，但网络犯罪分子仍在不断开发人工智能以用于网络攻击。在争夺统治地位的最终斗争中，人工智能将在网络犯罪分子和网络安全捍卫者之间的军备竞赛中检验达尔文的自然选择理论。如果达尔文的理论是正确的，那么在不断发展的人工智能面前，最能适应和抵御变化的群体（无论是犯罪分子还是捍卫者）将生存下来并蓬勃发展。本文探讨了网络犯罪分子将生成式人工智能武器化和用于犯罪的情况。本文的目的是创建有关该主题的术语资源，解释网络犯罪分子利用的策略和技术，并提供这些技术如何用于利用公司进行网络攻击的示例。通过创建语言和意识，我们可以更好地让我们的组织和社区做好准备，以抵御人工智能驱动的网络攻击。进化的网络犯罪分子善于利用人员、流程和技术来实施网络攻击。截至 2024 年，犯罪分子使用三种常见的人工智能来实施网络攻击：(1) 利用汇总的被盗数据对人类进行社会工程；(2) 创建合成媒体和深度伪造 2 使用音频/视频过滤器冒充另一个人 3 ；(3) 创建恶意代码。4 这种可访问性和独创性的结合对网络防御者提出了艰巨的挑战。
Firmanti (2013) 估计，该机构只有 30% 的活动与缓解和预防有关。如果将人员配备作为关注重点的指标，
Firmanti (2013) 估计，该机构只有 30% 的活动与减灾和预防有关。如果将人员配备作为关注 DRR 的指标，则表明该组织存在严重不平衡。该机构共有 300 名员工，其中 DRR 理事会只有 10 名员工 (Amri, 2013)。但必须注意的是，其他理事会也参与了 DRR 活动，例如后勤理事会。计划在年底前将员工人数增加到 20 人，但即使如此，也存在明显的短缺。员工能力也是一个主要问题。员工对 DRR 的认识水平参差不齐，甚至 DRR 理事会的员工也缺乏足够的认识 (Erawan, 2013)。行政和官僚改革部 (PAN) 施加的限制阻碍了员工人数的增加。PAN 限制进一步招聘，直到现有员工的能力建立起来。缺乏工作空间等运营问题也阻碍了招聘更多员工（Erawan，2013 年）。BNPB 和 BPBD 的员工都缺乏倡导 DRR 的能力。BNPB 对 DRR 实施的关注也是一个问题。BNPB 一直犹豫不决是否将实施责任交给地方政府（Rafliana，2013 年）。BNPB 原本要制定一份文件，概述 DRM 参与者的角色和职责，但他们进展缓慢（Park，2013 年）。这样的文件可能会削弱他们的实施权力，因此并未成为该机构的优先事项。Hillman 和 Sagala（2012 年）指出，BNPB“与其他职能部委在 DRR 方面的互动仍然极其有限”。BNPB 认识到与高级部委和拥有专业技能的部门（如公共工程部和卫生部）协调的重要性，但与其他部委和机构的协调则不那么重要（Rafliana，2013 年）。 BNPB 缺乏协调各部委和机构所需的工具。目前，BNPB 尚无工具来跟踪各部委/机构在 DRR 方面的支出，各部委/机构也没有向 BNPB 报告其在 DRR 方面的活动（Park，2013 年）。正如 HFA 进度报告中所述，BNPB“严重缺乏所需的设施和基础设施”（BNPB，2011 年）。BNPB 在领导协调工作时面临的一个问题是，它对其他部委缺乏权威。将该机构定位在与各部委相同的级别有助于提升该机构的重要性，并确保其职责不受特定部委的控制，就像之前的 Bakornas PBP 机构一样（UNDP，2009b）。然而，BNPB 目前被视为三级政府机构，落后于长期存在的一级部委（如公共工程部）和二级部委（如贸易部）（Hadi，2013 年）。这使得印度国家银行协调各部委的职责更加困难。Williams (2011) 指出，既有关系和工作结构的阻力可能会成为 DRR 改革和跨部门合作的障碍。一些部委/部门机构不愿接受 BNPB 的协调，这显然是其中的明显表现。理论上，BNPB 指导委员会的组成（见第 3.2.1 节，第 33 页）应由来自主要部委、军队和警察的代表组成，以提供强有力的
![强化学习：将人类的偏好纳入大语言模型的微调[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/3/3ede8a909d069d2cb8a5418bd2da44f8ba58e66e.webp)
强化学习：将人类的偏好纳入大语言模型的微调[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
[请想象一个像所有LLM一样受过训练的LLM。按照我第15周的讲座的方式，想象一下该LLM的无监督培训是基于其摄入的文本序列的摄入，第二个是第一个的延续。显然取决于第一个序列的性质，LLM完全有可能为其延续而获得多种可能性 - 有些人使用亵渎和其他形式的犯规和可能的暴力语言。 ]
将人工智能（AI）利用大地数据的景观：方法，挑战，机遇，未来方向
摘要：大地球数据与人工智能（AI）的整合通过在分析大型遥感数据集时提供了提高的准确性，效率和可扩展性，从而彻底改变了地质和矿物图。这项研究评估了先进的AI技术的应用，包括机器学习和深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN），用于多光谱和高光谱数据，以识别和分类地质地层和矿物质。手稿对AI的能力进行了批判性分析，强调了其当前的意义和潜力，如NASA这样的组织在管理复杂的地理空间数据集中所证明的。对选定的AI方法，案例选择的标准以及道德和社会影响的详细检查丰富了讨论，解决了AI在地球科学中负责任应用中的差距。这些发现突出了检测复杂的空间模式和微妙的光谱特征的显着改善，从而推进了精确的地质图的产生。定量分析将AI驱动的方法与传统技术进行比较，强调了它们在诸如准确性和计算效率之类的性能指标上的优势。该研究还提出了解决诸如数据质量，模型透明度和计算需求之类的挑战的解决方案。通过整合增强的视觉辅助工具和实际案例研究，该研究强调了其在算法突破和地理空间数据整合中的创新。这些贡献提高了大地数据和地球科学中知识的不断增长，为AI在地质和矿物映射中的负责，公平且有影响力的未来应用奠定了基础。
利用生成式人工智能将人力资源数据转化为HRBP超能力
我们的系统专为人工智能驱动的HRBP设计。与通用的检索增强生成 (RAG) 解决方案不同，我们的系统提供针对HRBP的关注点、关注点和思维模式的定制洞察，使其与HRBP面临的挑战（包括其自身技能提升和在HR领域的职业发展）紧密契合。通过基于Lang Chain的智能代理，系统将引导HR专业人员逐步发现更深层次的问题，并对问题进行根本原因分析。这确保了对当前问题的全面理解。
将人工智能纳入破产范围
在印度，政府和印度破产清算委员会 (IBBI) 一直在努力加快破产解决和清算程序。最近，IBBI 发布了关于“减少企业破产解决程序延迟”（CIRP）和“简化清算程序”的讨论文件。然而，大量的案件、复杂的程序和错综复杂的文件不断拖累这些努力。此外，今年 3 月早些时候，在一次全国性研讨会上，国家公司法法庭 (NCLT) 主席建议，早期破产解决的强制性方面是开发人工智能。人工智能可以帮助该国按时完成破产法，而这个“大数据”时代可以让整个过程对利益相关者来说变得更容易、更清晰。
建议引用：Zhuo, Zelin；Larbi, Frank Okai；Addo, Eric Osei (2021)：将人工智能引入贸易和商业的益处和风险：以西非制造公司为例，Amfiteatru Economic Journal，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 23 卷，Iss。56，第 174-194 页，https://doi.org/10.24818/EA/2021/56/174
随着技术的创新，人工智能 (AI) 在商业领域的应用正日益成为主流，预计不仅企业家，消费者的商业交易数量也将不断增长。它推动了人们对如何利用人工智能来增强全球企业影响力的理解，即通过在线建立业务以接触境外客户。本研究强调了将人工智能引入贸易对商业行业运作方式和产品购物革命性影响的益处和风险。值得注意的是，本文的主要目的是探索人工智能融入商业的方式，以帮助了解其对现有/潜在客户的影响及其在销售过程中的效率。以四个西非国家的 2,903 家制造公司为样本，实证结果表明，基于价值的人工智能方法的采用在便利性、准确性和盈利能力方面均优于传统/人工搜索客户的产品交付。此外，商业中的人工智能方法通过多种现代化的客户服务机器学习方法（如自动内容创建、语音协助、图像搜索等）获得了竞争优势。显然，这表明人工智能系统在商业中的应用在信任、质量、开放性和安全性方面带来了显著的竞争优势。
建议引用：Trunk, Anna；Birkel, Hendrik；Hartmann, Evi (2020)：关于将人类和人工智能相结合进行战略组织决策的现状，《商业研究》，ISSN 2198-2627，Springer，海德堡，第 13 卷，Iss。3，第 875-919 页，https://doi.org/10.1007/s40685-020-00133-x
摘要 当今复杂世界中的战略组织决策是一个具有不确定性的动态过程。因此，不同的负责任的员工群体要处理大量和各种各样的信息，必须正确获取和解释这些信息才能推断出适当的替代方案。人工智能 (AI) 的技术潜力有望提供进一步的支持，尽管这方面的研究仍在发展中。然而，由于该技术旨在具有超越传统机器的能力，因此人们越来越关注它对当前人机关系中建立的任务分工和角色定义的影响。本文基于系统的文献综述，结合内容分析，概述了当前研究确定的将人工智能融入不确定情况下的组织决策的可能性。研究结果总结在一个概念模型中，该模型首先解释了人类如何在不确定的情况下使用人工智能进行决策，然后确定了必须考虑的挑战、先决条件和后果。虽然对组织结构、人工智能应用的选择以及知识管理的可能性的研究非常广泛，但道德框架的明确建议却缺失，尽管道德框架被定义为关键的基础。此外，与传统机器不同，人工智能可以放大决策过程中固有的问题，而不是帮助减少这些问题。因此，人类的责任感增加了，而所需的能力
将人工智能引入医学课程的重要性——评估从业者的观点
第四次工业革命时代，人工智能 (AI) 和机器学习引领着医疗技术的进步，旨在实现 4P 医学模式：预测性、预防性、个性化和参与性 (1,2)。人工智能工具的开发已经为多个医疗专业的某些实践过程提供了帮助，例如放射学 (3)、皮肤病学 (4)、眼科学 (5) 和病理学 (6)，这些领域都使用了美国食品药品管理局 (FDA) 批准的基于人工智能的算法 (7)。特别是放射学，在过去的技术创新推动下经历了巨大的革命性变化——人工智能的相关成就是最新的突破，有望成为广泛日常实践的一部分，旨在提高放射科医生的效率和（广义的）准确性以及他们服务的可及性。在 FDA 批准的基于人工智能的算法中，有些算法在诊断特定疾病方面取得了令人印象深刻的可靠性，其特异性和敏感性可与人类专家在实践应用中相媲美 (8)。