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NIST AI 100-4，降低合成内容带来的风险
该草案中使用的定义（来自《人工智能行政命令》2）将合成内容定义为“已被算法（包括人工智能）显著修改或生成的信息，例如图像、视频、音频剪辑和文本”，NIST 的文件使用“改变”而不是“修改”。然而，为了更有效，NIST 应该提供额外指导，说明实体如何判断内容是“显著修改”还是“显著改变”。对此有很多种可能的解释，从不会改变整体内容含义的像素或措辞的改变到完全改变内容含义或接受的改变。值得注意的是，衡量变化本身的规模并不能表明内容含义被改变的程度。
智能供应链可以带来敏捷性和弹性，以提高可持续业务绩效吗？
抽象目的 - 在这个动荡的和竞争激烈的市场中，需要使供应链可行，这可以通过数字化成为可能。这项研究是为了探索工业4.0，智能供应链，供应链敏捷性和供应量的作用。设计/方法/方法 - 研究使用基于协方差的结构方程建模对提出的模型进行了测试，并分别使用AMOS和SPSS中的人工神经网络方法进一步研究了每个构建体的排名。使用目的抽样选出的共有234名受访者有助于捕获英国供应链的行业实践。进行了完整的共线性测试，以研究常见方法偏差，并使用项目内容有效性指数和规模内容有效性指数进行了内容有效性。在SPSS和AMOS v.23中进行了构建体和调解研究的收敛性和判别有效性。发现 - 结果公开推断了工业4.0实践对创建智能和最终可持续供应链的重大影响。通过智能供应链在行业4.0和供应链敏捷性之间建立了部分关系。这项工作从经验上恢复了绿色实践，行业4.0，智能供应链，供应链敏捷性和供应链弹性对可持续业务价值的综合意义。该研究还使用ANN方法来确定在SEM分析中发现的每个重要变量的相对重要性。ANN确定重要变量之间的排名，即供应链弹性>绿色实践>行业4.0>智能供应链>供应链敏捷性以降序呈现。原创性/价值 - 这项研究是为了确定数字化在SCS中的作用而在获得可持续业务价值方面的作用的新颖尝试，为供应链敏捷性，供应链弹性和智能供应链的中介作用提供了经验支持，并体现了一个重要的集成框架。这项工作增强了迄今为止在先前文献中构建中所有构建体中所有构造的综合模型。关键字绿色实践（GP），行业4.0（I4.0），智能供应链（SMSC），智能供应链（ISC），互连供应链（ICSC），供应链敏捷性（SCA），供应链恢复能力（SCR），可持续的业务绩效（SBP），基于自然资源的纸张类型（NRBV），自然研究（NRBV），人工神经研究（NRBV）
将机械理解和现实世界的影响带来极端热量与心理健康之间的联系
lmics。参与者认为研究经常忽略大多数热浪发生的地区，例如全球南方的LMIC。这种忽视可能导致理解和解决心理健康影响的差异。这些国家的人可能适应高温，并且与极端热量有关的心理健康问题的风险相对较低，尽管这是需要进行测试的假设。相反，由于较低的总体资源或获得适应性，可能会有其他人面临较高的风险。但是，缺乏数据阻止这些问题被解决，并掩盖了极端健康对不同地区心理健康的影响。因此，必须在最受影响的地区和社区中进行研究，以开发有效和量身定制的干预措施。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
新研究表明机场建设计划将为犹他州经济带来福音犹他州盐湖城（2024 年 5 月 22 日）——随着盐湖城国际机场（S
新研究表明机场建设计划将促进犹他州经济 犹他州盐湖城（2024 年 5 月 22 日）– 盐湖城国际机场 (SLC) 准备在今年夏天迎接数千名乘客，最近发布的一份衡量新 SLC 机场对犹他州经济的经济效益的报告显示，建设新机场具有显著效益。 根据盐湖城机场部委托 GSBS Consulting 进行的经济影响分析 (EIA)，在 ARP 上投资的每一美元建设资金将带来几乎两倍的收益，为 1.99 美元。 总体而言，51 亿美元的 ARP 预算将带来近 98 亿美元的经济效益。 “我们一直都知道，建设一个最先进的机场将为我们的社区带来深远的利益，包括增加容量和飞往更多目的地的更多航班，”SLCDA 执行董事 Bill Wyatt 说。 “本报告显示，建筑成本对当地经济产生了重大影响，从建筑和工程相关服务到混凝土管道制造等众多行业都从中受益。” EIA 量化了机场重建计划 (ARP) 对犹他州产生的经济效益。ARP 的 51 亿美元硬成本和软成本估计将在整个项目生命周期内产生超过 14 亿美元的工资单、26 亿美元的 GDP 贡献和 49 亿美元的产出。 2024 年分析的重点如下： -ARP 直接效益：与 ARP 直接相关的 2,370 个工作岗位每年产生 1.66 亿美元的工资单，每年为 GDP 贡献 1.834 亿美元。 -ARP 间接效益：每年间接创造和支持 657 个全职工作岗位，总额超过 4,200 万美元，间接产出超过 1.4 亿美元。 -ARP 诱导效益：直接和间接工人在当地购买商品和服务的行业可创造 1,000 多个就业岗位，每年总诱导产出为 1.861 亿美元。-ARP 间接和诱导效益：每年总诱导产出为 1.861 亿美元。新 SLC 于 2014 年夏季破土动工。分阶段计划将于 2026 年完工，共设 94 个登机口。报告可在 www.slcairport.com/thenewslc 上查阅。
可再生能源转型带来的新社区福利
VicGrid 将于 5 月和 6 月访问社区，通过研讨会和临时会议讨论该计划草案。反馈将用于制定最终计划，并于今年晚些时候发布。如需更多信息，请访问engage.vic.gov.au/vtif-rez-community-benefits。
什么是生成人工智能、它带来的机遇以及有关其安全使用的挑战 James Thomas 社会研究与政策教授
Galactica 用于帮助撰写本文，包括推荐缺失的引用、引言和相关工作中要讨论的主题、推荐进一步的工作，以及帮助撰写摘要和结论。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
葡萄糖共转运蛋白2抑制剂独立于SGLT2起作用，以减少小鼠的射血分数为心力衰竭带来益处
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