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World File Search System彻底改变
彻底改变阿育吠陀草药学、药物发现和……
摘要 目的/目标：本综述试图评估人工智能在阿育吠陀草药学和药物发现和开发中的优势和局限性。 材料和方法：进行了全面的文献检索，以确定关于人工智能和阿育吠陀融合的相关研究和文章。搜索包括 PubMed、Google Scholar 和相关期刊等数据库。对收集的数据进行分析，以全面概述该主题。讨论：人工智能融入阿育吠陀药理学可以推进药物效果的预测模型并支持个性化的治疗计划。在药品领域，人工智能可以优化配方并改善质量控制。在生药学中，人工智能有助于准确的植物识别和植物化学分析。人工智能驱动的药物发现可以识别多草药配方中的新化合物和协同作用。此外，人工智能可以通过区块链和光谱分析确保药物的真实性，提高阿育吠陀产品的纯度和安全性。结论：人工智能有可能通过提高准确性、效率和个性化来彻底改变阿育吠陀的 Dravya 领域。这种整合标志着传统医学技术方法的重大进步，有望改善患者治疗效果并在全球范围内更广泛地接受阿育吠陀。
车辆到全部（V2X）的通信，以改变和彻底改变运输行业
可能需要优先的层次结构测试响应计划的潜在危险的交通状况包括事故，道路交通拥堵，车辆破裂，恶劣天气，湿滑的道路，人类或动物障碍物以及错误的车辆。
AI彻底改变了建筑管理“更智能，更安全，
摘要：建筑管理的目的是以最有效的方式交付满足客户需求，业务价值和目标的项目。由于建筑行业在整个项目生命周期中仍然受到复杂挑战的困扰，包括成本超支，安全事件和劳动力短缺。这种停滞可以部分归因于行业的滞后数字化工作。但是，人工智能（AI）正在彻底改变制造和零售等其他部门，为提高效率提供了一线希望。这项研究研究了AI在构建中的变化潜力。通过探索将各种AI子场（例如机器学习和自然语言处理）整合到关键项目阶段的机遇和挑战。通过对现有研究的批判性分析，包括“建筑管理中的AI的崛起”，旨在确定可以无缝整合的AI模式以最大程度地提高项目成功。通过检查现有的研究和现实世界案例研究，本研究旨在弥合AI的理论潜力与其在建筑行业中实际实施之间的差距。最终，目标是为寻求利用AI的能力改善项目成果的行业利益相关者提供可行的见解。
欺诈检测中的人工智能：彻底改变金融安全
人工智能 (AI) 通过在银行、保险和医疗保健等各个领域提供更准确、可扩展和自适应的系统，彻底改变了金融欺诈检测。本系统评价旨在评估基于 AI 的技术在检测金融欺诈方面的有效性，并确定其实施过程中面临的挑战和局限性。该研究系统地审查了来自主要数据库的同行评审文章，采用深度学习和机器学习等方法来评估 AI 驱动的欺诈检测系统的性能。研究结果表明，与传统的基于规则的系统相比，AI 显著提高了实时欺诈检测和对不断变化的欺诈模式的适应性。然而，道德问题、算法偏见、数据隐私问题和系统漏洞等挑战阻碍了广泛采用。此外，可扩展性问题阻碍了小型组织充分利用 AI 的潜力。总之，基于 AI 的欺诈检测系统为打击金融欺诈提供了一种变革性方法。然而，克服这些挑战需要关注数据质量、可解释的人工智能模型的开发以及加强网络安全措施。政策制定者和利益相关者必须合作创建更新的监管框架，以支持在欺诈检测中合乎道德地使用人工智能。
彻底改变您的对话式 AI 测试工作流程
对话式 AI 在塑造客户体验方面发挥着关键作用。然而，测试和重新测试更新可能会减缓创新并造成资源紧张。想象一下，如果您能够大幅减少重新测试更新所花费的时间和精力，让您的团队可以专注于创新而不是重复性任务，那该有多好。我们由 Azure OpenAI 驱动的解决方案通过简化测试流程来解决这些挑战，帮助您的团队节省时间、减少精力并确保大规模质量。
用高级光纤技术彻底改变了美国数据中心和电信基础设施
在当今快节奏的数字时代，数据中心在支持基本的互联网操作（例如云计算，人工智能（AI）和机器学习（ML））中起着至关重要的作用。随着这些技术变得更加复杂和普遍，需要加快，更高效和可持续的数字基础设施的需求。在数据中心项目的早期将高级光网络技术纳入越来越重要。数据中心的互连将大约十年前转向光学技术，并且最新的数据中心需求加速有望进一步将光纤技术进一步推向系统体系结构。本文分析了高级光纤技术在美国数据中心和技术的革命性旅程中的作用。批判性地研究了现有的数据中心基础设施，以发掘挑战和机遇，并提议在数据中心使用先进的光纤技术来提高效率，安全性和可持续性，这对投资者来说是一个关键问题。该主张通过扩大和保护数据基础设施来符合美国国家的利益，从而通过创造熟练的工作机会来增强经济增长，从而促进电信领域的强大劳动力市场，并保持美国作为技术进步的领导者。
用AI彻底改变PLC系统：工业自动化的新时代
摘要本研究研究了工业自动化中合并PLC（可编程逻辑控制器）和人工智能（AI）的革命性影响。主要目标是发现人工智能（AI）如何在工业流程中提高生产率，可持续性和质量控制，并确定与AI驱动的PLC系统相关的问题和潜在解决方案。从方法论上讲，通过对最近的文献和案例研究的详尽分析，研究了AI算法的适用性和优势，例如机器学习和深度学习。重要的结论表明，整合AI可显着提高过程效率，实时适应和能量优化。AI驱动的解决方案在缺陷识别中的准确性有助于质量控制，而AI驱动的解决方案支持网络安全测量。政策的含义突出了强大的监管框架在工业环境中指导AI的道德使用的必要性。根据该研究的发现，AI增强的PLC系统是工业自动化的重大发展，有望在未来提高生产力，可持续性和创新。关键字：PLC（可编程逻辑控制器），人工智能，工业自动化，革命性，智能制造，机器人技术，自适应控制，数字化转换简介
观点 利用人工智能彻底改变注意力缺陷多动障碍
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种普遍存在的神经发育障碍，影响着全球数百万人，对其准确诊断和有效治疗提出了重大挑战 [1]。ADHD 影响 3-10% 的儿童，导致注意力不集中、多动和冲动，扰乱社交、学业和职业生活，并可能持续到成年期 [2]。ADHD 的症状复杂且性质多样，长期以来一直给医疗保健专业人员带来困难，导致误诊、延迟治疗和不理想的结果。然而，人工智能 (AI) 的快速发展为彻底改变 ADHD 的诊断和管理提供了一个变革性的机会，提供了一种更客观、数据驱动的方法来改善患者的治疗结果。
智能 DevOps：利用人工智能彻底改变 CI/CD 管道和
软件开发中最明显的趋势给组织带来了巨大的压力，迫使他们快速生产出高质量的软件。由于 DevOps 高度重视自动化、协同和持续交付，因此可以将其视为当前软件开发方法的基础。尽管 CI/CD 管道变得更加复杂，并遇到了与之相关的实时决策，但您的工作仍然具有挑战性。本文旨在描述智能 DevOps，在 CI/CD 过程中应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 并改进软件交付生命周期。AI 可帮助 DevOps 团队避免重复任务，确定管道故障的原因，更好地控制资源使用情况，并提高管道效率。该研究讨论了 DevOps 流程的 AI 自动化的当前趋势以及采用前景和威胁，并提出了 DevOps 框架中的 AI。基于一组配对的低级案例和高级实验，本研究证明了智能 DevOps 在提高速度、提高稳定性和降低软件交付成本方面的有效性和能力。研究结果将为计划实施基于人工智能的增强/自动化 DevOps 实践的组织提供路线图，并为想要研究这一不断发展的领域未来发展的研究人员提供参考。