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“管理实践中的弱人工智能和强人工智能”部分
人工智能作为计算机行业的领先技术之一，自1956年在达特茅斯会议上首次提出以来，对人类社会发展产生了巨大的影响，受到了社会各界的广泛关注。人工智能是研究模拟、增强和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学，属于计算机科学的分支学科。自该概念提出以来，其理论和技术不断完善，应用范围不断扩大。这也说明人工智能是一门交叉学科、前沿科学。人工智能概念的提出，标志着智能时代的正式开启。总的来说，研究人工智能的目标是开发能够模仿人类思维的工具，希望机器能够学会像人类一样思考。研究进展不均衡导致人工智能处理信息的能力存在差异，出现了弱人工智能、强人工智能的概念。弱人工智能与强人工智能的区别在于接收、分析和执行信息的能力。约翰·麦卡锡在1956年达特茅斯会议上给出了人工智能最早的定义：所谓人工智能应该让机器像人一样表现，即有智能的行为。人工智能的主要研究对象是机器人，经过多年的发展，人工智能仍然无法完全取代人类完成所有的任务。这就导致了弱人工智能与强人工智能的区别。所谓弱人工智能，是指那些不能用人类的思维进行推理和解决问题的智能机器。它们没有和人一样的思维方式，只是机械地、重复地执行命令。缺乏独立的学习意识。 ，变得更聪明一点吧。在弱人工智能的应用方面，我们的生活环境中可以看到三种典型的企业应用：新闻机器人、自动驾驶汽车和面部识别，下面会进行详细的分析和介绍。新闻机器人可以理解为一种能够模仿人类思维和行为，完成新闻采访、撰写、编辑等任务的软件与硬件结合的智能系统，这是人工智能在新闻界最有效的应用。录制方式主要有三种：一是基于给定模板填充数据模板，新闻机器人按照给定的结构填补提取出的文字的空白；另一个是新闻机器人抓取同一主题的多篇报道，先进行综合分析，再进行二次创作；第三，全面模仿人类思维
现代媒体话语中的人工智能：强、弱、个人化
摘要。文章分析了当前媒体话语中新技术语言形象的重构，其中神经网络和人工智能（AI）的讨论已成为主流趋势。作者在“人工智能”专题组中首次运用复杂话语、语料库方法和内容分析来构建语义场和微场。根据获得的数据，媒体呈现的AI主题领域的节点是“技术”、“智力活动的算法”、“当前系统”和“与人类竞争的演员”集群。搭配分析使得确定人工智能在社会、经济、科学、技术和创意领域的概念化成为可能。强调了智能与理性（人工与机器）之间的显着对立。所分析的人工智能以三种形式出现：强人工智能、弱人工智能、个人人工智能。强人工智能占上风，提名中的主题占据主导地位就证明了这一点。在媒体话语中，机器被拟人化，被赋予了理性、意识和潜意识、记忆、情感，成为一个能够做出决策并创造新的智力价值的世界大脑，这通过兼容性和语境同义词来证明。在对“人工智能”、“科技”、“风险”主题组交叉点的分析中，作者看到了进一步的研究前景。
“弱人工智能”可能永远不会成为“强人工智能”，那又怎样……
[7] O. Vinyals、I. Babuschkin、W. M. Czarnecki 等人。, “使用多智能体强化学习在星际争霸 II 中达到大师级水平”，《自然》,
缓慢而弱的吸引子计算嵌入快速和强的E-I平衡神经动力学
吸引子网络需要神经元连接是高度结构的，以维持代表信息的吸引子态，而激发和抑制平衡网络（E-INNS）需要神经元连接才能被延伸，并且稀疏以产生不规则的神经元素。尽管被视为神经回路的规范模型，但通常对两种类型的网络进行独立研究，并且鉴于它们的结构需求非常不同，因此仍不清楚它们如何在大脑中共存。在这项研究中，我们研究了连续吸引人神经网络（CANNS）和E-INN的兼容性。与重新实验数据一致，我们发现当神经元突触由两组组成时，神经回路可以表现出CANN和E-INN的特征：一组对于不规则的曲线是强的且快速的，而另一组对于吸管动力学而言弱且缓慢。另外，与仅使用一组突触相比，模拟和理论分析都表明，该网络表现出增强的性能，并加速了吸引子态的融合并保留了局部输入的E-I平衡状况。我们希望这项研究能够了解结构化神经计算如何通过神经元的不规则曲率实现。
根据弱规范
在1960年代[17，34，41]定居，而端点案例L∞TL 3 X仅在很多年后由Acsepauriaza，Seregin和šverák定居[12]。终点案例的主要困难与以下事实有关：L 3是3D Navier-Stokes的关键空间，[12]使用爆破程序和新的独特的延续结果通过矛盾来解决它。此结果意味着，如果t 0> 0是（1）的推定爆炸时间，那么∥u（t）∥3必须至少沿着time t k→t-0的序列吹来。Seregin [38]表明L 3 Norm必须按照任何时间汇聚到T-0的时间爆炸，但根据L 3 Norm的定量控制u的定量控制问题一直保持开放，直到Tao最近的突破性作品[44]
强度弱
在麻醉学和围手术医学中使用人工智能（AI）和机器学习（ML）正在迅速成为临床实践的中流。麻醉学是一种富含数据的医学专业，它整合了许多患者特殊信息。围手术医学已成熟，用于应用AI和ML，以促进数据合成以进行精确医学和预测性评估。新兴AI模型的示例包括那些有助于评估深度和调节麻醉性交付，事件和风险预测，超声指导，疼痛管理和手术室后勤的控制。AI和ML支持按大规模分析综合围手术数据，并可以评估模式以提供最佳的患者特异性护理。通过探索该技术的利益和局限性，我们为评估AI模型采用在各种麻醉学工作流中提供了考虑的基础。对麻醉学和围手术医学中AI和ML的分析探索了当前的景观，以更好地了解这些工具提供的优势，劣势，机遇和威胁（SWOT）。
miRNA-155乳腺癌进展的弱环节是弱环节吗？
大规模miRNOME分析表明，miR-17-5p，miR-20a，miR-21，miR-21，miR-92，miR-92，miR-106a和miR-155是癌症发病机理的最高候选者（8）。在这些病理miRNA中，miR-155已成为大细胞淋巴瘤，Burkitt Lympho MA，各种B细胞淋巴瘤，乳腺癌，肺癌，肺癌和结肠癌的关键miRNA之一。最近的研究还确定了miR-155在30种肿瘤类型的免疫增强微环境中的次要作用，其中它通过刺激免疫液压骨髓衍生的抑制细胞和免疫能力的DC来起作用（9）。主要miR-155从B细胞积分簇的外显子3转录（BIC；或位于21号染色体上的宿主基因miRHG155）。在核和细胞质加工后，MIR-155预先转换为22-核苷酸miR-155双链双链体包含-5p和-3p链。尽管具有鉴定的生物发生前体，但miR-155-5p和miR-155-3p就像表观遗传双胞胎一样，由于替代性裂解和多腺苷酸化而导致多种多样的且偶尔会产生抗癌功能。
基于强粘合剂
观察到扭曲的双层石墨烯中新出现的量子相促使范德 - 瓦尔斯（VDW）材料的活动促进了石墨烯之外的材料。大多数当前的扭曲实验都使用称为PPC的聚合物使用所谓的撕裂和堆栈方法。但是，尽管当前的PPC撕裂和堆栈方法具有明显的优势，但也存在技术局限性，主要是有限数量的VDW材料，可以使用此基于PPC的方法进行研究。这种技术瓶颈一直在阻止少数可用的VDW样品之外的令人兴奋的领域的进一步发展。为了克服这一挑战并促进了未来的扩张，我们使用了强烈的粘合性多丙酮酸（PCL）开发了一种新的撕裂方法。具有相似的角度精度，我们的技术允许制造无上限层，促进表面分析并确保固有的清洁界面和低工作温度。更重要的是，它可以应用于基于PPC的方法仍然无法访问的许多其他VDW材料。我们介绍了通过多种VDW材料制成的扭曲同源物 - 从两种经过良好的VDW材料（石墨烯和MOS 2）到其他VDW材料的首次演示（NBSE 2，NIPS 3和Fe 3 Gete 2）。因此，我们的新技术将有助于将Moiré物理学扩展到少数选定的VDW材料之外，并开辟更令人兴奋的发展。
强+可持续
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