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人工智能与学术期刊：好与坏
摘要 本社论总结了在巴西圣保罗举行的第 47 届 EnANPAD 年会上的一次演讲，探讨了人工智能 (AI) 在学术期刊中的作用。它强调了人工智能的影响视角，认识到其在各个社会和学术领域的影响。尽管其影响是广泛的，其全部后果尚不清楚且不确定，但社论强调了这种影响带来的机遇和威胁，以及一些减轻影响的方法。有了人工智能，期刊可以变得更智能、更易于访问，为研究人员和读者提供个性化的体验。然而，也强调了重大挑战，例如具有和不具有人工智能功能的期刊之间出现不平等的风险。为了抓住机遇和减轻挑战，作者主张对人工智能进行投资，制定明确的编辑指南，并做出对责任和道德的承诺。
人工智能：好的、坏的、未知的
然而，十年后，由于计算机科学研究的进步和摩尔定律，人工智能重新兴起。根据 Investopedia 的说法，摩尔定律“意味着随着集成电路上的晶体管效率的提高，计算机、在计算机上运行的机器和计算能力都会随着时间的推移变得更小、更快、更便宜”（Tardi 2021）。³ 简而言之，学者们可以预期计算机的速度和能力会随着时间的推移而提高。此外，Yann LeCun 和 Jürgen Schmidhuber 等关键研究人员开发了深度学习等先进算法，推动了 21 世纪人工智能的持续进步。⁴ Mathworks 将深度学习描述为“一种机器学习技术，它教计算机做人类自然而然的事情：通过示例学习”（“什么是深度学习？” 2019）。深度学习
人工智能：好的、坏的和丑陋的
...第 2 款所述的决定不得基于第 9(1) 条所述的特殊类别的个人数据，除非第 9(2) 条第 (a) 或 (g) 点适用，并且已采取适当措施保障数据主体的权利和自由以及合法利益......
人工智能与医务人员：好的、坏的和未知的
• 通过讨论和案例研究，参与者将确定在医疗实践中有效且合乎道德地利用人工智能技术的最佳准备策略。主题将包括劳动力培训、基础设施投资、法规遵从性以及培养医务人员的创新和协作文化。
好策略_坏策略-1.pdf
本书对军事专业人士的重要性：每位专业人士，无论是军人还是文职人员，都必须解决问题并找到在组织中取得成功的方法。《好策略/坏策略》教导专业人士，成功不是通过盲目的野心、设定目标或仅仅更加努力工作。而是通过了解情况并制定合理的计划，从而采取连贯的行动，直接专注于实现既定目标。《好策略》是关于寻找理性目标和实际行动之间的桥梁。这是解决问题的本质，也是实现真正、切实成就的关键。《好策略/坏策略》的教训将消除您解决问题和决策过程中的“空洞”，并使您能够制定有效的策略。每位专业人士都可以从提高提供解决方案的能力中受益。
经济小册子：技术：好，坏...
总体上有助于改善社会或生活。艾伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）写道：“我相信，道德标准的可恶恶化主要源于我们生活的机械化和人格化，这是科学和技术的灾难性副产品。Nostra Culpa！ [我们要怪！ ]”（AAP FACTCHECK，2019年，第2段 7）。 我同意。 我相信，民间社会的恶化是不关心的结果，可能是对良好的技术的负面影响，从而使我们彼此之间以及与地球之间的关系脱颖而出。 埃斯特尔标准的“可恶的恶化”反过来促进了社会和自然的退化，这现在威胁着人类生命在地球上的可持续性。 美国农业提供了一个典型的例子，说明了开发和运用特定类型的技术的生态和社会后果 - 规定的工业技术。 促进农业工业化的机械和化学技术为公司农业综合企业投资者和一些幸存的农民提供了目标，但是数百万其他农民，农场和食品系统工人以及消费者却遭受了负面的影响。 正如我在以前的列中所解释的那样，对农业可持续性的生态和社会威胁不断增长，是使用特定的科学方法来开发特定类型的技术：工业技术的“灾难性副产品”。 工业农业捍卫者提供的唯一解决方案依赖于更复杂的工业技术。Nostra Culpa！[我们要怪！]”（AAP FACTCHECK，2019年，第2段7）。我同意。我相信，民间社会的恶化是不关心的结果，可能是对良好的技术的负面影响，从而使我们彼此之间以及与地球之间的关系脱颖而出。埃斯特尔标准的“可恶的恶化”反过来促进了社会和自然的退化，这现在威胁着人类生命在地球上的可持续性。美国农业提供了一个典型的例子，说明了开发和运用特定类型的技术的生态和社会后果 - 规定的工业技术。促进农业工业化的机械和化学技术为公司农业综合企业投资者和一些幸存的农民提供了目标，但是数百万其他农民，农场和食品系统工人以及消费者却遭受了负面的影响。正如我在以前的列中所解释的那样，对农业可持续性的生态和社会威胁不断增长，是使用特定的科学方法来开发特定类型的技术：工业技术的“灾难性副产品”。工业农业捍卫者提供的唯一解决方案依赖于更复杂的工业技术。更糟糕的是，建立廉价的工业农产品并没有实现避免营养不良的预期目的，而是助长了肥胖，糖尿病，心脏病和其他各种与饮食有关的疾病的流行。例如，由“可持续强化”的拥护者理想化的技术可能会减慢降解过程，但是地球农业资源的生产能力最终仍会耗尽或
好和坏微生物louna colaert
您向我们展示了幼苗中的微生物群多样性与初始接种物和种子中的幼苗不同。实验是使用未杀伤的土壤进行种子进行的。在调查与幼苗相关的社区时，您是否在播种之前/播种后播种之前曾看过土壤社区？土壤对菌群种子对种子演变的变化的可能影响如何？LCS：谢谢！的确，幼苗微生物群是由种子菌群和环境（包括土壤菌群）的植物组装的。我们在播种前后都表征了土壤社区。我们的接种菌株在土壤中没有发现，但是接种似乎在植物的第一个发育阶段会影响根际群落（Arnault等人2024 FEMS）。我们目前正在研究影响合成群落对植物的鲁棒性的鲁棒性的条件，而土壤微生物群是我们将考虑的一个因素。关于种子健康图像数据库平台，您将启动。ISTA将如何包括参与种子病理学的每个人并验证图片是否与确定的名称相关？看到种子主要由农民使用，这将如何与他们共享？rb：种子健康图片数据库（DB）是一个数据库，其目标是作为科学家的1个教育数据库，也可以作为种子科学家的参考DB。对好图片的监视是在输入提交时提供帮助的专家和审阅者的帮助。请在右侧放大图片以获取更多信息。
人工智能与商业模式：好的、坏的和丑陋的
过去五年来，人们对人工智能 (AI) 的兴趣日益浓厚。这种兴趣受到多种因素的激发，包括大量数据（结构化和非结构化）的可用性、存储和处理大量数据的成本大幅下降以及云计算和平台的可用性。毫不奇怪，一些政府已经开始向大型人工智能研究项目投入大量公共资金。1 人工智能到底是什么？简而言之，人工智能试图通过计算机系统模拟人类智能：更具体地说，智能系统试图模仿人类学习（或获取新信息）、推理和自我纠正的能力 (Calo, 2017 )。重要的是，人工智能作为一个术语涵盖了各种各样的技术，从可以识别物体和做出预测的机器到具有意识并能处理当前状态的系统。从经济学角度来看，人工智能被视为通用技术 (GPT)，一旦大规模部署，就可以提高生产力 (Brynjolfsson 等人，2017 年)。我们对人工智能如何实现以下目标的大部分理解