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Silpi Sarkar 和 Murthy Chavali。针对 COVID-19 的人工智能和机器学习方法。Nanomed Nanotechnol 2020, 5(3): 000201。
COVID-19 大流行正在突然改变常态，造成巨大损失，导致人员死亡。科学进步需要人工智能 (AI)、物联网、大数据和机器学习语言等新兴技术的支持和交付，这些技术可以超越医疗保健系统的传统策略。在这篇评论中，我们讨论了几种搜索引擎工具和基于人工智能的应用程序，即感染期间的早期检测和诊断、追踪个人的接触、监测治疗、药物和疫苗的开发，这些都可以通过使用这些技术来实现。药物的发现需要这些技术来加速深度学习技术，以创建模型并预测治疗 COVID-19 的诊断过程。人工智能可用于了解药物的现有模式，并通过人工智能算法提取新的见解，这些见解将在开发疫苗时发现并具有治疗潜力。关键词：搜索引擎；接触追踪；药物发现；药物再利用；人工智能；机器学习；COVID-19
课程大纲道德黑客入门
足迹概念通过搜索引擎的脚印通过网络服务的足迹通过社交网站进行脚印脚印•网站脚印网站足迹电子邮件足迹电子邮件足迹whois脚印脚印dns footprinting通过社交工具范围•范围•范围•范围•网络
聊天机器人是选民可靠的信息来源吗？
Bing Chat（最近更名为 Microsoft Copilot）是微软于 2023 年 2 月在其搜索引擎 Bing 上向公众发布的一款对话式 AI 工具。它现在也嵌入在 Microsoft 产品中，例如 Microsoft Office 套件和 Windows 11 操作系统。该 AI 工具通过将大型语言模型 (LLM) 与搜索引擎功能相结合，根据当前新闻生成答案。在本次调查中，我们测试了聊天机器人是否会对 2023 年 10 月举行的巴伐利亚、黑森和瑞士选举的问题提供事实和信息丰富的答案。我们向聊天机器人提出了与候选人、民意调查和投票信息有关的问题，以及在涉及特定主题（例如环境）时关于投票给谁的更开放的推荐请求。从 2023 年 8 月 21 日到 2023 年 10 月 2 日，我们收集了聊天机器人的答案。我们发现：
导航生成ai -cdn
当您想到人工智能（AI）时，了解生成AI的本质？流行的插图包括人类的机器人或与芯片和电线交织在一起的大脑。但是，这些图像和隐喻并不能准确地反映AI是什么。AI领域涵盖了执行功能的多种技术和方法，我们通常不会与之相关联，例如面部识别，在社交媒体上的个性化新闻提要，定制的建议和广告，路线计划（例如Google Maps）（例如Google Maps）和搜索引擎（E.G.，Google搜索引擎，使用哪些使用AI来提高搜索量的精度和相关性）。生成AI是任何可以生成内容的AI系统的伞术语，例如基于GPT基于GPT的大型语言模型（LLM）的数据，例如图像，文本，音频和代码（Bender等，2021; Chiang，2023）。Internet上的大部分全球网络都是当前LLM的核心数据集，然后将其提供其他选择性数据，以调整其响应以用于特定目的。
KOLS提升非洲和东南亚传染病疫苗的上市策略
techspert.io开发了定制的内部语义搜索引擎，使能够准确地匹配专家的能力，在医疗领域内进行深入研究，并深入研究治疗和疾病领域内的特殊性，难以手动找到。这使技术能够快速扭转宽阔和狭窄的简介，以找到最好的，通常是未被发现的专家。
ChatGPT 等人工智能聊天机器人在教育、学术、编程、内容生成中的应用及前景
本研究旨在探索 ChatGPT（GPT-3.5 版）的功能，包括强化学习、各种应用和局限性。ChatGPT 是一个人工智能 (AI) 聊天机器人，由 OpenAI 的生成式预训练 Transformer (GPT) 模型提供支持。聊天机器人的应用涵盖教育、编程、内容生成等，展示了它的多功能性。ChatGPT 可以通过创建作业和提供个性化反馈来改善教育，正如它在医学考试和美国医师执照考试中的出色表现所表明的那样。然而，人们担心抄袭、可靠性和教育差距。它有助于完成从设计到写作的各种研究任务，并且在总结和建议标题方面表现出色。它在科学写作和语言翻译中的应用前景广阔，但需要专业监督才能确保准确性和原创性。它有助于编程任务，例如编写代码、调试以及指导安装和更新。它提供多种应用，从鼓舞人心到生成创意内容，如演讲、新闻文章和商业计划。与搜索引擎不同，ChatGPT 提供交互式生成响应并理解上下文，使其更类似于人类对话，这与传统搜索引擎基于关键字的非交互式性质形成鲜明对比。ChatGPT 有局限性，例如潜在的偏见、对过时数据的依赖以及创收挑战。尽管如此，ChatGPT 被认为是一种变革性的 AI 工具，有望重新定义生成技术的未来。总之，ChatGPT 等 AI 的进步正在改变知识的获取和应用方式，标志着从搜索引擎到创造力引擎的转变。这种转变凸显了 AI 素养和在生活各个领域有效利用 AI 的能力日益重要。
八个免费出版元数据的完整度...
这项研究的主要目的是比较新学术数据库中的元数据量和研究出版物的完整程度。使用定量方法，我们选择了一个超过115,000个记录的随机交叉样本，然后在七个数据库（Dimensions，Google Scholar，Microsoft Academic，Openalex，Scilit，Scilit，Sminantic Scholar和The Lens）中搜索。分析了七个特征（摘要，访问，书目信息，文档类型，出版日期，语言和标识符），以观察描述此信息的字段，这些字段的完整性率以及数据库之间的协议。结果表明，学术搜索引擎（Google Scholar，Microsoft Academic和Sminantic Scholar）收集的信息较少，并且完整程度较低。相反，第三方数据库（Dimensions，Openalex，Scilit和The Lens）具有更高的元数据质量和更高的完整性率。我们得出的结论是，学术搜索引擎缺乏通过爬网来检索可靠的描述性数据的能力，第三方数据库的主要问题是源自整合不同来源的信息丢失。
澳大利亚机器学习研究所
一个关键的研究领域是改善临床决策和患者理解。通常，如果患者在诊断后有后续问题，他们要么需要再次预约，导致延误和增加费用，要么求助于搜索引擎并获得一般且可能不准确的建议。使用人工智能，可以开发以患者为中心的界面，以提供有意义的定制信息，从而改善患者的健康状况。
