1 浙江大学医学院精神卫生中心,杭州,中国,2 渥太华大学精神卫生研究所心智、脑成像和神经伦理学系,加拿大安大略省渥太华,3 乌普萨拉大学研究伦理与生物伦理学中心,瑞典乌普萨拉,4 渥太华大学数学与统计学系,加拿大安大略省渥太华,5 成瘾与精神健康中心(CAMH),加拿大安大略省多伦多,6 多伦多大学精神病学系,加拿大安大略省多伦多,7 伦敦城市大学心理学系数学神经科学与心理学中心,英国伦敦,8 麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所,美国马萨诸塞州剑桥,9 麦吉尔大学计算机科学系,加拿大魁北克省蒙特利尔,10 蒙特利尔学习算法研究所(MILA),加拿大魁北克省蒙特利尔,11英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学,12 英国伦敦威康人类神经影像中心,13 英国伦敦大学学院神经病学研究所
摘要:本文考虑了一类逻辑系统,其中双重否定定律不起作用,但 n 维否定定律依赖于逻辑的 n 维性而起作用。这种方法使我们能够以新的方式描述三维和更高维逻辑,并对这些系统中的“不确定性”做出解释。具体而言,从这个角度来看,只有二的倍数的逻辑才是完整的:二进制、四进制、八进制等等,因为逻辑中每增加一个新维度,其“n 性”就会加倍。作为古典逻辑的扩展,定罪逻辑的基本逻辑运算由表格列出。结果表明,这种逻辑在二维逻辑空间中运行,更加灵活、直观,理论上可以用于强人工智能系统。
机器能思考吗?这个问题是艾伦·图灵在 1950 年发表的里程碑式论文《计算机器与智能》中提出的。图灵考虑了一种特殊的机器,即图灵机。现代电子数字计算机相当于图灵机,忽略了有限内存的限制。为了本文的目的,我们可以将计算机定义为任何相当于图灵机的机器。图灵的里程碑式论文在心灵哲学中播下了整个范式的种子,认为心灵本质上是一台计算机。更准确地说,心灵可以被认为是运行在大脑硬件上的软件程序,其心理状态与计算状态/过程相同。如果这是正确的,那么原则上没有任何障碍可以创造人工心灵(1)仅通过以适当的方式对计算机进行编程或(2)仅通过实现正确的计算过程。至少,这是当今许多计算机科学家和心灵哲学家的希望和信念。图灵本人对自己的问题给出了肯定的回答,并提出了一个测试——图灵测试——来确定计算机是否真正能够思考并具有心理。
酒店业的语音助理:使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中,颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望,并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈,采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法,全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明,酒店和客人两方终端用户的需求,探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明,VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段,但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术,而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献,并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务,并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益,以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案,以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理,同时为旅行者的体验增加价值。
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
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人工智能 (AI) 技术已应用于医学成像领域四十多年。医学物理学家、临床医生和计算机科学家从一开始就一直在合作实现软件解决方案,以增强医学图像的信息内容,包括基于 AI 的图像解释支持系统。尽管由于目前对放射组学、机器学习和深度学习的重视,该领域最近取得了巨大进展,但在这些工具完全融入临床工作流程并最终实现精准医疗方法用于患者护理之前,仍有一些障碍需要克服。如今,随着医学成像进入大数据时代,迫切需要创新的解决方案来有效处理大量数据并利用大型分布式计算资源。在意大利医学物理学家协会 (AIFM) 和国家核物理研究所 (INFN) 之间的合作协议框架内,我们提出了一种密集计算基础设施模型,该模型特别适合训练 AI 模型,配备安全存储系统,符合数据保护法规,这将加速医学成像研究领域基于 AI 的解决方案的开发和广泛验证。该解决方案可以由从事物理学互补研究领域(例如高能物理和医学物理)的物理学家和计算机科学家开发和运行,他们拥有所有必要的技能,可以根据医学成像社区的需求定制 AI 技术,并缩短基于 AI 的决策支持系统临床应用的途径。
在医护人员努力应对不断增加的工作量的同时,患者对医疗保健的期望也在发生变化。患者已经习惯了网上购物和银行业务的便捷和定制,他们期望获得更加个性化的体验 8 。他们对数字技术的兴趣也日益浓厚,这些技术可以帮助他们参与自己的健康和护理,同时与医疗专业人员保持远程联系——这一趋势因疫情而加速 9 。这为采取更具预防性的医疗保健方法创造了机会,从长远来看可以减轻医疗保健系统的压力。然而,如今只有一小部分医疗保健支出用于预防,从澳大利亚的微不足道的 1.8% 到美国的 2.8% 和欧洲的 3.0% 10 。
我们进行了一系列体外测试,以确定外源性 TGFβ 是否能对针对两种不同肿瘤抗原的 CAR T 细胞产生抑制作用。IVT 电穿孔 iDC(CLDN6/MSLN)与 CAR CLDN6 或 CAR MSLN T 细胞在增加 TGFβ 剂量的情况下共培养。添加的多种外源性 TGFβ(5-20 ng/ml)可显著抑制 CAR T 细胞在细胞因子分泌(图 2A)和增殖(图 2B)方面的功能,这与之前的报告一致。IFN-γ(最主要的免疫刺激性 T 细胞因子)的分泌非常容易受到即使添加的最低剂量 TGFβ 的影响,在没有 TGFβ 的情况下,IFN-γ 分泌会下降到不到 40%与此一致,即使在存在非常低剂量的 TGFβ(5ng/ml)的情况下,MSLN 和 CLDN6 特异性 CAR T 细胞的增殖也会降低到其天然增殖的 50% 以下(即不存在 TGFβ)。