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人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目，这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词，以描述一种新兴的跨学科实践形式，该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
研究论文人工智能和机器学习对社会和经济进步的影响的前景与挑战
研究人工智能 (AI) 和机器学习技术传播所带来的机遇和潜在威胁的相关性取决于它们对世界各国经济进程和社会结构的影响。这些技术在各个层面都开辟了新的商业机会，包括优化生产流程、开发人力资源、数据分析和预测。然而，随着人工智能应用的增长，相应的风险也在增加，这可能会影响经济复原力和社会保障。在本研究中考虑这些方面对于理解和有效管理人工智能对现代全球挑战和机遇的影响至关重要。这项研究旨在分析人工智能和机器学习对现代社会经济发展和社会结构的影响。它还旨在确定这些技术对各国社会经济方面的影响，包括在现代社会实施数据使用的道德方面、网络安全和可持续发展。在研究过程中，使用了一般的科学认知方法，即文献分析、统计数据分析、比较分析、系统化和概括方法。此外，还应用相关性分析来确定 GDP 总量与政府 AI 总体准备程度之间的关系。JASP 计划使用“相关性”工具进行的分析结果有助于确定不同地区 AI 准备程度与经济发展指标之间关系的强度和性质。研究发现，政府 AI 准备程度在统计上影响着不同地理区域的经济发展。特别是，GDP 与总体准备程度得分之间以及政府准备程度、技术部门和数据基础设施等方面都建立了中等正相关性。结果强调了这些关系对于理解人工智能对现代全球经济环境的影响的重要性。
论文人工智能就像一个......
人工智能无处不在。它存在于我们的手机、冰箱中，我们接触的大多数企业都使用它来“改善”他们的服务。从决定接下来要观看的 YouTube 视频到驾驶车辆或射击武器，人工智能是我们社会的关键。但什么是人工智能？更重要的是，为什么它很重要？这很重要，因为我们目前还没有准备好应对人工智能带来的范式转变法律问题。如果没有这种理解，我们几乎肯定会犯错。好的一面是人工智能并不复杂。人工智能——更准确地说是机器学习——建立在简单而直观的概念之上，这些概念围绕着：(1) 一种称为神经网络的特定类型的机器；(2) 让该机器通过梯度下降或类似梯度下降的过程进行学习。本文的目的是提供一个低级、准确且易于理解的人工智能解释，并提供一个新颖的比喻来帮助解释。就像一道永不消退的炖菜，用人工智能构建的模型从一份食谱（神经网络架构）开始，根据特定的口味进行调整（训练），只要它们继续产生美味（准确）的结果，就会永远存在。反过来，本文为法律界提供了一个准确的视角，可以从中分析许多不久就会出现的人工智能问题。
最终论文人工智能与农业新商业模式
简介................................................................................................................................................. 7
原创研究论文人工智能运营模式：人工智能运营和部署的建议框架
摘要：新企业的核心是某种智能控制的决策工厂，涵盖所有活动。人工智能 (AI) 的一大前景是它能够显著提高公司（尤其是具有数字内涵的公司）接收、处理或生成的数据量。要带来巨大的变化，人工智能不必是科幻小说，而只需一种处理计算机化主题的新方法，无论是在设计、开发还是预期结果方面。应该注意的是，传统的 IT 解决方案呈现了一种称为“弱人工智能”的人工智能形式，而备受关注、炒作和转型承诺以及增长潜力的人工智能被称为“强人工智能”。本文旨在以教学方式介绍一种称为 D2MO（用于数据操作、ML 操作、模型操作和 AI 操作）的模型，允许公司以结构化的方式实施人工智能主题、活动和项目。我们的目标是通过这篇文章为 IT 和业务专家提供一个新框架，为组成基于 AI 的系统的不同模块和参与者提供完美的衔接，从而使他们能够在利用这项技术的同时和谐而敏捷地运作。关键词：人工智能、ML Ops、AI Ops、数据 Ops、模型 Ops 简介
硕士论文人工智能和数据分析......
2.1.1. SanIA（Sanitas 人工智能）。预约回忆用例。...................................................................................................................... 10
研究论文人工智能支持贫血控制系统（AISACS）预防维持性血液透析患者贫血
贫血是血液透析患者面临的一大难题，使用促红细胞生成剂 (ESA) 和铁补充剂 (IS) 可预防贫血。然而，能够妥善管理此类药物的医生数量跟不上血液透析患者的快速增长。此外，ESA 的高成本给医疗保险系统带来了沉重的负担。作者开发了一种人工智能支持的贫血控制系统 (AISACS)，该系统使用经验丰富的医生的给药指导数据进行训练。对于该系统，适当的数据选择和校正技术起着重要作用。与 ESA 相关的决策提出了一个多类分类问题，为此引入了两步分类技术。多次验证表明，AISACS 表现出很高的性能，正确分类率为 72%-87%，临床适用分类率为 92%-98%。