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在交互式模拟中可视化量子力学
摘要。Quantum Flytrap 的 Virtual Lab 是一个无代码的光学桌在线实验室，以交互和直观的方式呈现量子现象。它支持最多三个纠缠光子的实时模拟。用户可以使用拖放式图形界面放置典型的光学元件（例如分束器、偏振器、法拉第旋转器和探测器）。Virtual Lab 以两种模式运行。沙盒模式允许用户组合任意设置。Quantum Game 是 Virtual Lab 功能的入门，适合没有接触过量子力学的用户。我们介绍了纠缠态和纠缠度量的可视化表示。它包括 ket 符号的交互式可视化和量子算子的热图式可视化。这些量子可视化可以应用于任何离散量子系统，包括具有量子位和自旋链的量子电路。这些工具以开源 TypeScript 包的形式提供 - Quantum Tensors 和 BraKetVue。虚拟实验室可以探索量子物理的本质（状态演化、纠缠和测量）、模拟量子计算（例如 Deutsch-Jozsa 算法）、使用量子密码术（例如 Ekert 协议）、探索违反直觉的量子现象（例如量子隐形传态和违反贝尔不等式），以及重现历史实验（例如迈克尔逊-莫雷干涉仪）。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全注明原始出版物的出处，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.61.8.081808]
主动流控制的基于伴随的机器学习
我们使用深度学习PDE增强方法（DPM）开发神经网络活动流量控制器。使用管理方程的伴随计算优化的端到端敏感性，而无需限制目标函数中可能出现的术语。在具有分析性（制造）控制功能的一维汉堡的示例中，基于DPM的控制功能与样本外溶液的标准监督学习相当有效，并且对不同的分析控制功能更有效。分析了优化时间间隔和中性网络宽度的影响，其结果影响算法设计和超参数选择，平衡控制功效与计算成本。随后，我们为两个流动方案开发了基于伴随的控制器。首先，我们比较了基于伴随的控制器的拖放性能和优化成本和基于深入的强化学习（DRL）的控制器，用于在RE = 100处二维，不可压缩的，不可压缩的，可压缩的，限制性的流动，并通过沿圆柱体边界的合成体力来控制。基于DRL的控制器所需的模型复杂性是基于DPM的控制器所需的4,229倍。在这些测试中，基于DPM的控制器的效率高4.85倍，而训练的计算量则比基于DRL的控制器少63.2倍。第二，我们测试了基于DPM的控制，以在圆柱体上进行可压缩的，无约束的流量，并将控制器推断为样本外雷诺数。我们还根据DPM控制法训练简化，稳定的离线控制器。在线（DPM）和离线（稳定）控制器都以减少99％的阻力稳定涡旋脱落，证明了学习方法的鲁棒性。对于样本外流（RE = {50，200，300，400}），在线和离线控制器都成功地减少了阻力和稳定涡流脱落，这表明基于DPM的方法会导致稳定的模型。一个关键的吸引人特征是基于伴随的优化的灵活性，该功能允许对任意定义的控制定律进行优化，而无需匹配先验已知的功能。
问答：Minitab 与 AI
问：Minitab 在其产品中使用 AI（人工智能）吗？答：Minitab 在我们的解决方案中使用可靠且经过验证的技术，如反应机器（即基于规则的 AI）、专家系统和机器学习。我们的所有方法都经过严格测试，因此不受“AI 幻觉”的影响。与其他利用第三方 AI 库的公司不同，Minitab 开发并支持自己的 AI。问：Minitab 如何使用基于规则的 AI（即反应机器 AI）？答：反应机器（或基于规则的 AI）是基于预定义规则运行的基本规则系统。反应机器的一个例子是 Minitab 的专有图形生成器，它使用户能够通过拖放界面自动可视化数据。此外，我们的自动能力分析会自动选择适当的数据分布以执行适当的能力分析。重要的是，所有这些规则都是由 Minitab 的受过统计学培训的专家设置的，以确保可靠的结果。问：Minitab 如何使用专家系统？答：专家系统是模仿特定领域人类专家决策能力的计算机系统。专家系统的一个例子是 Minitab 统计软件的助手菜单。助手菜单不仅指导用户完成不同的分析，还提供对结果的解释和后续步骤的建议。助手菜单的所有步骤和反馈均由 Minitab 的专家设计，以确保流程和建议值得信赖。问：Minitab 如何使用机器学习？答：机器学习使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而无需明确编程。许多 Minitab 用户今天都在不知不觉中使用机器学习！例如，回归是一种用于预测连续值的监督机器学习技术。Minitab 还提供使用基于树的机器学习技术的更高级的预测分析。问：Minitab 是否使用不同 AI 技术的组合？答：组合 AI 技术的两个例子是自动选择最佳预测模型的命令，例如我们的预测分析模块中的自动机器学习和我们时间序列库中的预测最佳 Arima 模型。它们都使用基于规则的人工智能和机器学习人工智能的组合。
以电子方式提交计划（图纸）和文件
以电子方式提交计划（图纸）和文件步骤 1. 确认您已提交申请并支付费用。只有在公共门户上提交申请后，您才能提交图纸/计划和文件。在您提交计划和图纸之前，您还必须支付适用的费用。您将收到一封电子邮件，确认您何时可以将提交内容上传到 ProjectDox。步骤 2. 正确命名您的文件您必须以特定的方式单独命名图纸的每一页。这称为标准命名约定规划和许可部门命名约定：“图纸编号 - 图纸说明”（例如：001 - 封面）（例如：001-平面图）每个图纸页面都必须作为单个文件提交。其他文件（如信件）可以作为多页上传到文档文件夹。注意：如果不遵循命名约定，您的申请将不被接受。步骤 3. 留出空白处以加盖批准“批次”印章 为了获得图纸和计划的批准，弗雷德里克县会在计划的每一页左上角加盖印章（或图章）。请确保在左上角留出 4 x 4 的区域作为空白。 注意：所有新图纸都将执行此操作。 步骤 4. 登录电子计划审查系统 (ProjectDox) 在您支付申请费后，您将收到电子计划审查系统发送的电子邮件。电子邮件来自 donotreplyfcmd@avolvecloud.com。您应该按照此电子邮件中的链接登录以上传您的计划。您也可以通过点击此处访问 Project Dox (ePlans)：https://frederickco-md-us.avolvecloud.com/ProjectDox/index.aspx 步骤 5. 上传您的计划/图纸和文件 登录后，您将看到一个选项屏幕。请阅读下文了解您必须采取的步骤。 • 如果您位于“任务”选项卡（左上角），请按项目编号或项目名称进行搜索/筛选。 • 选择项目编号以打开项目 • 单击“接受”操作按钮接受“申请人上传”任务 • 在申请人上传窗口中选择“图纸”文件夹 • 单击“选择要上传的文件”按钮 • 要上传文件，您可以选择“浏览文件”或“拖放”文件。
发现差异：ChatGPT4-Vision 可以改变放射学人工智能吗？
标题：找不同：ChatGPT4-Vision 能否改变放射学人工智能？Brendan S Kelly1-4（通讯作者）、Sophie Duignan2、Prateek Mathur2、Henry Dillon1、Edward H Lee5、Kristen W Yeom5、Pearse Keane6、Aonghus Lawlor2、Ronan P Killeen 1. 附属机构 1. 爱尔兰都柏林圣文森特大学医院 2. 爱尔兰都柏林 UCD 数据分析洞察中心 3. 爱尔兰都柏林威康信托基金 - HRB，爱尔兰临床学术培训 4. 爱尔兰都柏林大学学院医学院 5. 斯坦福大学露西尔帕卡德儿童医院，美国加利福尼亚州斯坦福 6. 伦敦大学学院人工智能教授 摘要：OpenAI 的旗舰大型语言模型 ChatGPT 现在可以接受图像输入（GPT4V）。“找不同”和“医疗”被认为是新兴应用。医学图像的解释是一个动态过程，而不是静态任务。多发性硬化症的诊断和治疗取决于对放射学变化的识别。我们旨在比较 GPT4V 与训练有素的 U-Net 和 Vision Transformer (ViT) 的零样本性能，以识别 MRI 上的 MS 进展。纳入 170 名患者。随机使用 100 张未见过的配对图像进行测试。U-Net 和 ViT 的准确率均为 94%，而 GPT4V 的准确率仅为 85%。GPT4V 在 6 种情况下给出了过于谨慎的非答案。GPT4V 的准确率、召回率和 F1 分数分别为 0.896、0.915、0.905，而 U-Net 分别为 1.0、0.88 和 0.936，ViT 分别为 0.94、0.94、0.94。与经过训练的模型相比，GPT4V 的出色性能和无代码拖放界面表明，GPT4V 有可能颠覆 AI 放射学研究。然而，错误分类的病例、幻觉和过于谨慎的不回答证实，它尚未准备好用于临床。GPT4V 的广泛可用性和相对较高的错误率凸显了对非专业用户的谨慎和教育的必要性，尤其是那些无法获得专家医疗保健的用户。关键词：计算机视觉、变化检测、ChatGPT、大型语言模型、MRI、多发性硬化症。要点：
测试设计摘要和蓝图：FAST Mathematics 和 BEST EOC
o 编辑任务选项 — 学生单击下拉菜单，其中包含完成方程式或表达式、语句或其他组件的选项。然后，学生从下拉菜单中选择正确的答案。对于纸质作业，此项目类型已修改；学生填写气泡以表示选择。 o 可选热文本 — 指示学生从多个选项中单击一个或多个正确答案。当学生将鼠标悬停在选项（例如短语、句子、数字或表达式）上时，文本将突出显示。这表明文本是可选的（“热”）。选项可以以各种方式呈现（例如，作为列表、嵌入文本或表格）。然后，学生可以单击一个选项来选择它。对于纸质作业，此项目类型已修改；学生填写气泡以表示选择。 o 多选 — 指示学生从多个选项中选择所有正确答案。这些项目不同于多项选择题，后者只允许学生选择一个正确答案。这些项目出现在在线评估和纸质评估中。 o 图形响应项目显示 (GRID) — 学生使用点、线或箭头工具在图形上创建响应。项目类型还可能要求学生选择数字、单词、短语或图像，并使用拖放功能将它们放入图形中。对于纸质评估，此项目类型将被另一种项目类型取代。 o 公式编辑器 — 学生根据测试项目在响应框中输入数字、变量、表达式或公式。向学生展示一个工具栏，其中包含可用于创建响应的各种数学符号。响应框可以与项目的文本分开，也可以嵌入在项目的文本中（例如，与句子对齐或嵌入在表格中）。对于纸质评估，此项目类型已修改；学生在响应框中写下响应。 o 匹配项目 — 学生勾选一个框以指示列标题中的信息是否与行中的信息匹配。每行或每列的正确答案选项数量可能有所不同。这些项目出现在在线评估和纸质评估中。o 分数模型项目——学生创建分数模型。该项目类型要么为学生提供已分成相等部分的模型，要么允许学生通过选择相等部分的数量来构建模型。如果学生构建模型，该项目可能要求学生单击 + 和 - 按钮以选择整体的数量和/或每个整体中的部分数量。然后，学生选择要着色的部分数量。对于纸质评估，此项目类型将被另一种项目类型替换。o 图形项目——学生创建图形或数字线。学生可以通过点击显示的部分内容来创建条形图、线图或直方图。学生可以通过点击网格或坐标网格来绘制点、创建方程式图形、绘制形状或构建其他响应。学生可以通过点击数轴来在数轴上绘制点，或者通过点击数轴并选择箭头来绘制不等式。对于纸质作业，此项目类型将被其他项目类型取代。
食物微生物学中哪些指标生物
软件开发工具：效率和生产力的催化剂软件开发工具本质上是计算机程序的集合，可帮助开发人员创建，维护或调试应用程序。这些工具的范围从直接与代码交互的口译器到简化程序员生活的更复杂的系统。在本文中，我们将深入研究前10个软件开发工具，探讨它们如何促进协作，提高生产率并提高软件应用程序的质量。使用软件开发工具简化了创建软件的过程，使开发人员能够更有效地编写，测试和调试代码。这些工具还通过跟踪变更和管理任务来促进团队成员之间的协作，最终导致提高生产率和更高质量的软件。市场提供了广泛的软件开发工具，但有些脱颖而出，在其高级功能方面显着提高了软件应用程序的质量。以下是2025年前10个软件开发工具中的一些：Visual Studio代码Visual Studio Code是一个开源代码编辑器，在包括Linux，MacOS和Windows在内的各种平台上无缝运行。此工具支持多种编程语言，并在其最新更新中继续以令人兴奋的新功能发展。功能： - 自动凹痕 - 括号匹配 - 语法突出显示 - 工作场所和集成的自定义 - 内置代码调试2。使用GIT用作软件开发工具的最新趋势表明了其在现代开发工作流程中的关键作用。git git是一个版本控制系统，可确保开发人员可以恢复其作品的先前版本，多个个人进行的跟踪更改，并促进精简的协作。诸如GIT之类的版本控制系统在敏捷开发实践和自动化中起着至关重要的作用。关键功能包括： *跟踪历史记录和非线性开发 *与简单的分支和可扩展性的协作支持 *自动备份作为开源解决方案Jenkins是一家备受推崇的开源自动化服务器，可帮助软件开发人员变得高效并降低质量和可扩展性，同时降低错误和降低错误。其插件生态系统，自定义功能和主要行业赞助（Cloudbees，Comnubine Deliver Foundation）强调了其广泛使用。关键功能包括： *易于安装和配置 *建筑物，测试，部署和报告JIRA的自动化是一种工作管理工具，支持Scrum和Scrum和Canban等敏捷方法。它被软件开发人员广泛用于错误跟踪，问题跟踪和敏捷项目管理。JIRA在2024年的关键更新包括： * AI驱动的自动化以简化规则创建 *目标跟踪功能，以增强团队协作 *新的可视化选项和与Confluence和Loom Docker的集成是一个强大的平台，是建立，共享，共享和运行软件应用程序的强大平台。它具有UIS，API，CLI和安全应用程序，以简化开发周期。开发人员可以借助Kubernetes快速创建和部署云本地软件。Postman是一种著名的软件开发工具，特别用于API测试。Docker在2025年的更新包括： *同步的文件共享和增强的基于云的构建功能 * Docker Scout用于积极主动的脆弱性识别和分辨率 * AI和机器学习技术的集成（Genai stack，docker ai，docker ai）以促进开发人员的构建码和范围的应用程序，以构建代码，以构建代码，以构建代码，以构建代码，以构建代码，并综合范围的图像，使图像集成，并在范围内整合图像，通过Docker Hub图像。如2024年Kubernetes基准报告所示，对330,000多个工作量的分析表明，效率和可靠性大幅提高，许多组织采用自动化工具来识别和纠正错误配置。这种持续的发展和采用强调了Kubernetes在现代云本地环境中的关键作用。Kubernetes拥有自动缩放和生命周期管理等功能，提供可扩展性，可用性和自我修复功能。与Postman一起，开发人员可以轻松地开发，测试和共享文档API。这个简单的图形用户界面使用户可以发送和查看HTTP请求和响应。Postman是API开发领先的协作平台，它引入了几个更新和功能，包括高级AI驱动功能，以增强API协作和开发，以及新的工作区主题以及改进的专业和企业计划的合作伙伴工作空间。该平台现在在全球范围内为超过3000万开发人员提供支持，反映了其对API开发社区的重大影响。git：具有分支和合并功能的分布式版本控制，提供了灵活性和可扩展性。Postman的功能包括多个内置库，Postman API，代码生成，测试自动化和端到端测试。其他工具及其功能是：Visual Studio Code（VS代码）：具有可扩展插件和GIT集成的轻量级编辑器，提供快速的自定义和免费和开源的编辑器。Jenkins：带有插件生态系统的CI/CD自动化，可自定义具有强大的社区支持。JIRA：具有问题跟踪的敏捷项目管理，具有易于使用的界面和强大的集成。Docker：具有隔离环境的容器化，提供一致的环境和易于部署。github：带有拉的请求和CI/CD集成的GIT托管，提供无缝的GIT集成并免费用于开源项目。Sonarqube：具有安全漏洞检测的代码质量分析，提供详细的指标和语言支持。Slack：与实时聊天的团队交流，并与工具集成，促进快速沟通和良好的集成。kubernetes：具有自动尺度和负载平衡功能的容器编排，提供可扩展且可靠的容器管理。软件开发工具在确保团队和企业的高质量可交付成果方面起着至关重要的作用。这些工具促进团队成员之间的协作，启用有效的代码管理并简化部署过程。有多种类型的软件开发工具，包括集成开发环境（IDE），版本控制系统（VCS），调试工具和自动化工具。IDES（例如Visual Studio代码）为计算机程序员提供了有效开发软件的全面设施。软件工具是指开发人员使用的一组工具来创建，测试，维护和部署软件。这些工具通过自动化任务和管理复杂流程来提高开发团队之间的生产率，质量和协作。在当今快节奏的软件开发环境中，正确的开发工具使一切都不同。高级错误跟踪功能，Superb Sprint Management，核心自动化和无缝协作是在软件开发工具中寻找的重要功能。有了许多可用的选项，选择最佳的软件开发工具可能是一项艰巨的任务。但是，本指南旨在通过提供流行的敏捷软件开发平台的概述来简化该过程，从而突出其关键功能，优点和缺点。要增强您的软件开发工作流程，请考虑利用AI驱动的工具来连接任务，文档，人员等，并以前从未如此简化您的工作流程。软件开发工具的示例包括链接器，代码编辑器，GUI设计师，性能分析工具，汇编器，编译器等。一种工具通常可以容纳多个功能，从而更容易管理复杂的项目。通过使用正确的软件开发工具，团队可以提高生产率，质量和协作，最终提供高质量的软件产品和服务。ClickUp Brain用AI，连接任务，文档，人员等简化文章摘要来简化工作流程。作为代码编辑器，性能分析工具和编译器，某些工具可用于多种用途，而另一些工具则需要单独购买每个功能。用于软件开发，考虑了15个顶级工具，包括Clickup，它在敏捷项目管理和冲刺管理方面擅长。它可以在产品路线图，冲刺和积压的情况下进行合作，同时自动化未完成的冲刺并分配优先级。关键功能包括敏捷仪表板，与GitHub，GitLab和Bitbucket的本机集成，无代码数据库工具以及开发人员的Chrome扩展名。其他值得注意的工具包括GitHub，这是一个基于云的软件开发平台，用于共享和审查代码，管理项目和托管文档，以及Microsoft Azure，这是开发人员的最爱，用于构建，部署和管理Web应用程序，因为其对多种程序设计语言，框架，框架，操作系统的支持。每个工具都有其优势，例如自定义选项，集成功能和定价计划，包括具有不同功能和用户限制的免费和付费版本。G2和Capterra的评论突出了这些工具的受欢迎程度和有效性，根据数千条评论，评分在5星中的4.7至4.8不等。 Azure是一个平台，可以通过发现和消除风险来帮助开发人员管理应用程序，从而吸引了遵循精益原则的软件开发人员。 它支持许多编程语言，具有全面的SDK库，并与Microsoft工具（如Visual Studio）进行了很好的集成。 但是，Azure需要专业知识才能维护并且可能是昂贵的。G2和Capterra的评论突出了这些工具的受欢迎程度和有效性，根据数千条评论，评分在5星中的4.7至4.8不等。Azure是一个平台，可以通过发现和消除风险来帮助开发人员管理应用程序，从而吸引了遵循精益原则的软件开发人员。它支持许多编程语言，具有全面的SDK库，并与Microsoft工具（如Visual Studio）进行了很好的集成。但是，Azure需要专业知识才能维护并且可能是昂贵的。另一方面，其可扩展性，安全性和高可用性使其成为大型项目的理想选择。仍然，一些用户即使对于经验丰富的开发人员，也发现其功能不堪重负。Sendbird vs Linx vs Cloud 9：软件开发工具的全面比较Sendbird提供了一个完全免费的软件包，并提供所有Pro功能和两个付费计划，起价为每月399美元。它为离线消息，交付收据，翻译和聊天分析以及语音和视频API提供了内置的聊天API。Linx是一个低代码开发人员平台，可帮助组织减少开发时间和成本。它为软件开发团队提供本地和云解决方案，价格为每月49美元。但是，与大多数软件开发工具相比，配置可能很难和更昂贵。来自亚马逊的云9 IDE允许用户直接从其浏览器编写，运行和调试代码，包括代码编辑器，终端和调试器。它为流行的编程语言提供了必不可少的软件开发工具，没有用于运行和存储代码的存储资源以外的其他费用。给定文章文本Clickup Brain提供了AI帮助，以帮助从文档到跟踪进度的开发。Red Lion的Crimson编程工具具有拖放配置，专为红狮产品设计。深红色提供图形库，直接访问红狮功能以及C型语法编程环境。本文讨论了几种可以帮助软件开发周期的软件开发工具。通过Bootstrap是一个前端工具包，具有现成的代码块，大量组件列表和功能强大的JavaScript插件。Ultraedit是一个强大的代码编辑器，几乎支持每个编程语言，并提供项目管理和文本编辑功能。vim是一种免费的开源工具，提供了高级搜索和替换功能，用于代码审核的调试模式，支持数百种编程语言和文件格式，并带有插件以扩展其功能。但是，它具有一些缺点，例如buggy语法突出显示，一个不友好的UI，并且缺少优化的自动完整功能。Docker是一个强大的平台，使开发人员能够构建，共享和运行应用程序。它具有与行业领先的工具（如VS Code和Github）的强大集成，并具有大量的社区支持。但是，它需要一个高配置系统才能无缝运行，并且可能是内存密集的。轴是另一个通过启用软件开发计划，原型制作和开发开发产品来弥合开发，设计，客户和业务之间差距的工具。它提供功能强大的原型工具，拖放功能以及与Azure Cloud的集成。但是，它具有有限的协作功能和图像处理工具。本文通过引入Clickup Brain（一种工具），该工具不仅总结了文章，还可以将任务，文档，人员等连接到简化工作流程。提到ClickUP提供了其免费计划中开发所需的大部分功能，这是想要减轻其软件开发周期的软件开发人员的理想选择。
AI在将来的效果
在1950年代首次提出的思维机器的概念为人工智能（AI）的重大进步铺平了道路。1980年代和2000年代神经网络的发展导致了生成模型，而2010年代的深度学习繁荣推动了自然语言处理，图像和文本生成以及医学诊断的重大突破。这些进步最终达到了多模式AI，似乎可以完成各种任务。但是，这引发了有关多模式AI可能导致的问题的疑问。生成的AI（Gen AI）一直在不断发展。最近的发展包括开发人员（例如OpenAI和Meta）使用较小和较低的模型，在使用更少的资源的同时提高了AI功能。及时的工程也随着诸如Chatgpt的出现，更好地理解人类语言的细微差别时，工程也正在发生变化。大型语言模型（LLMS）经过特定信息的培训，他们可以为专业行业提供深厚的专业知识，成为随时准备协助任务的代理商。AI尚未成为一项短暂的技术；相反，它已成为我们个人和商业生活中不可或缺的一部分。超过60个国家已经制定了国家AI战略来利用其利益，同时减轻风险。这涉及在研发，政策标准审查和监管框架改编方面进行大量投资，以确保技术不会对劳动力市场或国际合作产生负面影响。人类和机器可以通信的便利性使AI用户能够更有效地完成。AI预计将通过持续勘探和优化向全球经济增加4.4万亿美元。从现在到2034年，AI将成为我们生活许多方面的固定装置。像GPT-4这样的生成AI模型显示出巨大的希望，但也有局限性。因此，AI的未来是通过向开源大型模型的转变来定义的，用于实验和开发更小，更有效的模型，以促进易用性和较低的成本。诸如Llama 3.1和Mistral大2之类的举措说明了这一趋势，在维持商业权利的同时促进了社区合作。对较小模型的兴趣日益增强导致创建了Mini GPT 4o-Mini等模型，该模型快速且具有成本效益。不久之后就有一个适合嵌入智能手机等设备中的模型，尤其是当成本继续降低时。该运动反映了从完全封闭的大型模型到更易于访问和通用的AI解决方案的过渡。虽然较小的型号具有负担能力和效率，但仍对更强大的AI系统的需求仍然存在。因此，AI开发可能会优先考虑可伸缩性和可访问性，以平衡这些竞争要求。人工智能（AI）的最新进步正在为企业提供无与伦比的功能，以实现前所未有的规模来精确和解决问题。Harnessin更有效地利用了资源，这些尖端的模型使定制内容创建和复杂的任务自动化成为现实。可以在几种核心技术的开发中看到AI的影响。在计算机视觉中，AI是革命素的图像和视频分析，为自动驾驶和医疗诊断的突破铺平了道路。同样，自然语言处理（NLP）中AI驱动的增强功能使机器能够更好地理解和生成人类语言，从而导致更明智的交流接口和更准确的翻译工具。AI对预测分析和大数据处理的影响也值得注意，因为它使企业能够预测趋势并更轻松地做出明智的决定。AI在机器人技术中的集成通过创建更多自主和适应性的机器来简化复杂的任务，例如组装，探索和服务交付。此外，物联网上的AI驱动创新（IoT）具有显着增强的设备连接性和智能，从而带来了更智能的房屋，城市和工业系统。展望2034年，预计在AI领域将有几个关键的进步。多模式AI结合了多种数据类型，例如文本，语音，图像和视频，将变得更加精致和普遍。这项技术有可能为可以理解复杂查询并提供量身定制的响应的高级虚拟助手和聊天机器人提供动力。此外，用户友好的平台将使非专家可以将AI用于从业务应用程序到创意项目的各种任务。无代码和低编码平台也将变得更加易于访问，从而使非技术用户能够使用拖放组件或指导的工作流程创建AI模型。API驱动的AI和微服务将使企业轻松地将高级AI功能集成到其现有系统中，从而加快自定义应用程序的开发，而无需广泛的技术专长。自动ML平台的兴起将自动化数据预处理和高参数调整等任务，从而使任何人都可以在没有专业专业知识的情况下快速创建高性能的AI模型。最后，基于云的AI服务将为企业提供预建的AI模型，这些模型可以轻松地集成到现有系统中，从而进一步简化创新过程。在此量身定制的文章文本以满足特定需求，无缝集成到现有系统中，并根据需要进行缩放或向下缩放。这种可访问性将使业余爱好者能够为个人项目或附带业务创建创新的AI解决方案，从而推动个人进步和成长。通过拥抱开源开发，可以提高透明度，同时仔细的治理和道德准则可以确保高安全标准和对AI驱动过程的信任。最终目标可能是创建一个完全由语音控制的，多模式的虚拟助手，能够按需生成视觉，文本，音频或多媒体资产。尽管推测性，但如果到2034年出现人工通用情报（AGI），我们可能会目睹可以自主生成，策划和完善自己的培训数据的AI系统，从而无需人工干预即可进行自我完善和适应。该保险将涵盖与这些错误相关的财务，声誉和其他风险，类似于保险公司处理财务欺诈和数据泄露的方式。随着生成性AI在组织中变得更加普遍，公司可能会提供“ AI幻觉保险”以防止不正确或误导性结果，这通常是由于培训数据不足或培训数据中的偏见不足。AI决策和预测建模将提高到AI系统作为战略业务合作伙伴的功能，为高管提供知情决策和自动化复杂任务的地步。这些AI系统将集成实时数据分析，上下文意识和个性化见解，以提供量身定制的建议，例如财务计划和客户宣传，使其与业务目标保持一致。改进的自然语言处理（NLP）将使AI能够与领导力一起参加对话，并根据预测性建模和场景计划提供建议。企业将依靠AI来模拟潜在的成果，管理跨部门协作以及基于持续学习的策略。这些AI合作伙伴将使小型企业能够更快地扩展并以类似于大型企业的效率运行。量子AI，利用Qubits的性质，可以通过解决以前由于计算约束而无法解决的问题来克服经典的AI限制。这可能会改变科学研究领域，在该领域中，AI将通过对将经典计算机进行千年来处理的场景进行建模，从而突破物理，生物学和气候科学中发现的界限。AI进步中的一个重大挑战是培训大型模型（例如大语言模型（LLM）和神经网络）所涉及的巨大时间，精力和成本。当前的硬件要求正在接近常规计算基础架构的限制，这使创新专注于增强硬件或创建新的体系结构。量子计算提供了一个有希望的解决方案，该解决方案将实现复杂的材料模拟，庞大的供应链优化以及指数较大的数据集，以实时变得可行。BITNET模型通过使用三元参数减少培训时间和能耗来彻底改变AI创新。此方法利用多个状态来处理信息，可能会导致更快的计算和更低的功率使用。正在开发专门的硅硬件来支持比特网模型，这可能会大大加速AI培训并降低运营成本。AI的未来可能会结合量子计算，比特网模型和专门的硬件，以克服计算限制。为了实现AI的普及，法规和道德标准必须显着提高。这包括创建严格的风险管理系统，对高风险AI施加更严格的要求，并达到透明度，鲁棒性和网络安全标准。道德考虑将塑造法规，包括禁止对社会评分和远程生物识别识别等不可接受的风险进行禁令。代理AI是指由独立运行的专业代理组成的系统，处理特定的任务并与数据，系统和人员进行交互以完成多步骤工作流。随着人类生成的数据变得稀缺，企业正在旋转合成数据，即模仿现实世界情景的人工数据集。这种类型的AI使用更简单的决策算法和反馈循环适应实时环境，从而使企业能够自动化复杂流程（例如客户支持或网络诊断）。到2034年，代理AI系统可能会成为管理业务工作流，智能家居和其他行业的核心，提供补充一般能力的高效且具有成本效益的解决方案。AI模型将利用各种数据源，包括卫星图像，生物识别数据和IoT传感器数据，以提高准确性和促进多样性。朝着定制模型的趋势正在上升，组织使用专有数据集来培训根据其特定需求量身定制的AI。这些模型可以通过与组织的独特数据和上下文紧密一致来超越通用LLM。公司将投资高质量的数据保证，以确保真实和合成数据都符合严格的可靠性，准确性和多样性标准。这将有助于保持AI性能和鲁棒性，同时解决“影子AI”的挑战 - 员工使用的未经授权的AI工具。正在出现一些雄心勃勃的想法，以解决当前局限性并突破AI功能的界限。这样的想法是后摩尔计算，该计算旨在超越传统的von Neumann架构，因为GPU和TPU达到了他们的物理限制。模仿人脑的神经结构的神经形态计算是该过渡的最前沿。实验的另一个重要领域涉及AI分布式Internet或联合AI的开发。使用光而不是电信号来处理信息的光学计算也提供了有希望的途径，以提高计算效率和可扩展性。该愿景设想了一个分散的AI基础架构，该基础架构在多个设备和位置运行，在本地处理数据以增强隐私并减少潜伏期。当前的研究重点是开发有效的算法和协议，以在分布式模型之间进行无缝协作，从而促进实时学习，同时保持高数据完整性和隐私标准。研究人员还在探索通过引入更有效的窗户技术来克服变形金刚架构注意机制的局限性的方法。计算资源的快速增长有望彻底改变AI功能，从而实现了可以从过去的大量相互作用中学习的更复杂的模型。想象一个无缝的未来，您的智能助手日常工作，订购杂货，甚至驱使您在调整交通和天气的同时工作。在家里，AI驱动的娱乐活动会根据您的喜好生成定制的内容。先进的AI技术的含义是深远的，在气候行动中具有双重角色：在作为缓解工具的同时促进能源需求的增加。在制造业中，AI机器人优化了生产率，减少了缺陷；在医疗保健中，自动诊断工具改善了疾病识别。自动化将简化运营，降低成本并提高创新，但也会导致工作流离失所，尤其是在依靠重复任务的行业中。在AI开发，数据分析和网络安全方面产生了新的机会，而对AI维护和治理技能的需求则增长，需要劳动力重新运转。人们对AI的情感依恋越来越强，就像Eliza效应和其他AI同伴一样。在接下来的十年中，这些关系可能变得更加复杂，引发了有关心理和道德含义的问题。为了促进与日益类似人类的机器的健康互动，社会必须鼓励个人区分真正的人类联系与AI驱动的人的联系。作为AI生成的内容主导在线平台，估计约有50％的互联网材料，人类生成的数据越来越稀缺。到2026年，用于培训大型AI模型的公共数据可能会耗尽。为了解决这个问题，研究人员正在探索合成数据生成以及诸如IoT设备和模拟的替代来源，以多样化AI培训输入。为了在数据饱和的数字景观中保持有效，AI的进步需要可持续的策略。满足个人需求的成本效益模型将变得至关重要。IBM的Watsonx.ai是AI产品的投资组合，旨在为各个行业的企业开发更安全，更容易获得和多功能的工具。 它将高级AI功能集成到支持业务并确保AI的真正影响的灵活性。 watsonx.ai优先考虑用户友好性和效率，将自己定位为那些希望在未来十年中利用AI力量的人来说是必不可少的资产。 但是，这种写照可能无法代表AI的未来。IBM的Watsonx.ai是AI产品的投资组合，旨在为各个行业的企业开发更安全，更容易获得和多功能的工具。它将高级AI功能集成到支持业务并确保AI的真正影响的灵活性。watsonx.ai优先考虑用户友好性和效率，将自己定位为那些希望在未来十年中利用AI力量的人来说是必不可少的资产。但是，这种写照可能无法代表AI的未来。IBM提供各种解决方案，包括基础模型，花岗岩AI模型，AI咨询服务和AI学院。这些资源在核心工作流程中加速了生成AI的影响，提高生产力，并为构建尖端AI应用程序提供平台。从历史上看，AI被描述为流行文化和电影中的对手。当我们迈向未来时，人们对AI的潜力和造成严重破坏的担忧是没有根据的。相反，AI具有巨大的可能性，可以简化我们的生活并以积极的方式塑造人类的命运。这是AI会影响人类的7种方法：首先，AI已经通过引入自动驾驶汽车彻底改变了运输。随着我们的前进，期望更先进的应用程序，例如无人驾驶卡车，公共汽车，摩托车和真正的无人驾驶汽车，具有增强的安全性和用户体验。接下来，AI将通过介绍帮助教师并提高学习质量的机器人教师来改变教育。例如，如果教师错过了重要概念，则会提醒他们，他们将其释放出来，以完成更重要的任务。斯坦福大学的专家预测，AI辅助教学将在15年内成为北美的规范。在医疗保健中，AI已经通过简化流程和挽救生命产生重大影响。其未来的应用包括提高护理质量，简化患者获得护理的机会，提高治疗速度以及使用数据分析工具个性化医疗保健。家庭机器人是AI将来会有所作为的另一个领域。他们将变得更加聪明，有能力和个性化，甚至可能可爱！具有增强的导航，方向和对象识别功能，家庭机器人将使我们的生活更轻松。AI技术进步：塑造人类的未来人工智能（AI）融入各个部门正在彻底改变执行任务的方式，从而提高效率和生产力。正如通用电气所说，家庭机器人不仅会有所帮助，而且还具有像生活一样的个性，并在家中担任同伴。在Robocops等电影中探索了这个概念，在该电影中，AI驱动的警察机器人被看到战斗和调查犯罪。在警务中，预计AI将发挥重要作用，包括预测犯罪，保护监狱和控制犯罪现场。高级面部和行为识别能力将使犯罪预防，挽救无数生命和财产损失。NASA这样的空间探索组织已经利用AI来用于无人穿梭，流浪者和探针，检测对象并找到安全的途径来发现新位置。将AI在太空探索中的使用旨在扩展到任务计划，执行，操作和完成阶段，增强效率，输出和安全性。此外，AI将有助于检测和预防灾难性事件，例如流星冲击或航天器组件故障。机器人士兵不再是科幻概念，而是在各种战争任务中自主使用，改变了战争的方式。当他们减少人身伤亡时，它们也会造成破坏，引发有关道德和法规的疑问。国际机构将为机器人士兵制定规则，并具有某种形式的人类控制以防止流氓行为。AI的未来是光明的，进步导致了简化的操作和简化的生活。随着技术的不断发展，其对人类的影响将是深远的，从而塑造了各个部门和行业的过程。