您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
摘要本研究研究了在郊区接受共享自主班车(SASS)的接受。模型通过对SASS的信任和技术乐观的信任进行了上下文变量的模型。我们检查了使用Sass而没有管家的意图和社会疏远的重要性。数据分别在2020-2021涉及922和608名参与者的飞行员的开头和结束时收集数据,在SAE级3级运行。的发现表明,信任和技术乐观主义显着影响使用SASS的意愿,尽管上下文变量显示出最小的影响。老年人和女性表现出较低的信任和乐观,减少了他们的使用意图。这两个小组还认为,在骑行时保持社交距离更为重要。研究表明,未来的飞行员应避免使用未成熟技术并满足特定群体的社会需求的负面影响。
摘要 - 在这项工作中,我们介绍了自动框架,这是一项新颖的框架,旨在从提供的歌词和音乐伴奏中产生多样化和高质量的歌声。自动自动通过将音乐伴奏纳入额外的条件输入来扩展现有的基于语义令牌的文本到语音方法。这使其能够自动将其声音与伴奏的节奏和旋律细微差别同步,同时坚持提供的歌词。我们的贡献包括针对用于唱歌语音综合的自回旋音频模型的新型培训计划,以及消融研究,以确定在音乐伴奏上生成的最佳方法。我们通过主观听力测试来衡量自动的性能,展示了其产生连贯和创意的歌声的能力。此外,我们开源代码库,以在唱歌语音合成领域进行进一步的研究。索引术语 - 语音综合,音乐发电,自回归音频生成
摘要。对于以论文作为学业结束的学生来说,领先的技术非常有吸引力。这种与专业经验相关的学生导向似乎是管理和商业领域研究的关键动力,这些技术决定了专业活动的发展。本文的目的是分析波兰两所选定大学过去 10 年商业信息学和计算机科学专业学生的论文主题。我们的研究依赖于对定性数据的详细审查和分析,这些数据来自文献综述和多案例研究。在人工智能领域,我们确定了六个研究领域,即:通用人工智能、机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、人工神经网络 (ANN)、专家系统和混合系统。在知识管理领域,我们已确定了 11 个研究领域,涉及以下领域:电子政务、技术、太空探索、社交媒体、制造业、医疗保健、金融、娱乐、教育、电子商务和商业。未来的研究将致力于扩大范围,包括其他地区和大学,并确定和分析与研究项目和高等教育相关的学生动机因素。
本研究建立在技术整合在高等教育中日益重要的地位,特别是在教育环境中人工智能 (AI) 的使用。背景研究强调,教育项目中对人工智能培训的探索有限,尤其是在拉丁美洲。人工智能在教育实践中变得越来越重要,影响着包括实验科学在内的各个学科能力的发展。本研究旨在描述钦博拉索国立大学实验科学教育项目学生在人工智能、人工智能使用和数字资源方面的专业能力之间的相关性。在方法上,采用了定量方法,涉及对 459 名学生进行结构化调查。使用多元回归模型进行数据分析,以建立对人工智能使用的预测见解。开发了一个多元线性回归模型来预测这些学生的人工智能使用情况。分析显示,人工智能能力、人工智能使用和数字资源之间存在显著相关性。回归模型强调,人工智能能力和数字资源都是人工智能使用的重要预测因素。这些发现强调了发展人工智能能力和提供数字资源访问权限以加强人工智能在教育实践中有效使用的重要性。讨论了局限性和未来的研究方向。
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医疗保健随着医学的进步而不断进步,从而提高了全球预期寿命。然而,该行业面临着越来越多的挑战,例如需求增加、成本飙升和劳动力负担过重。造成卫生人力资源紧张的因素包括人口老龄化、非传染性疾病和慢性疾病负担加重、医疗保健提供者的倦怠以及不断变化的患者期望。人工智能 (AI) 可以通过缓解其中一些压力来改变医疗保健。医疗保健领域的人工智能还通过潜在的劳动力中断给医疗保健提供者带来风险——角色的改变需要适应技能,一些功能需要自动化。在创新和保障之间取得平衡至关重要。薄弱的数字和数据基础、不一致的健康数据治理、不充分的技术标准和有限的资源可能会阻碍人工智能在医疗保健领域的潜力。医疗保健领域的人工智能还通过多种方式给患者带来风险,包括保险公司使用人工智能算法来提高健康保险成本。经合组织对医学协会对人工智能工具整合的看法进行了调查。该调查旨在从医疗保健提供者的角度促进对人工智能的讨论,医疗保健提供者的作用对卫生系统至关重要。这项调查是通过世界医学协会 (WMA) 代表经合组织分发的一份综合问卷进行的。对医疗保健专业人士和人工智能专家的选择性采访补充了这项研究。
