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人工智能在承包行业的应用：从尚未开发的革命到新兴的演进
结合组织正在评估的衡量合同过程中 AI 能力积极变化的指标，前面讨论的对数据输出质量的担忧得到了进一步澄清，见图 6。合同管理中的指标提供了对绩效的关键见解，但其有效性从根本上取决于强大的数据质量。与 AI 能力相结合后，这些指标的精确度和实用性将大大增强。AI 可以快速准确地处理和分析大量合同数据，识别可能被人类监督忽视的模式和异常。这可以实时改进合同周期时间、警惕合规监控和主动成本管理。
CRISPR-Cas 工具的临床应用
基因组编辑技术的发展使得直接靶向和修改几乎所有类型的真核细胞的基因组序列成为可能。基因组编辑通过促进创建更精确的病理过程细胞和动物模型，扩展了我们阐明遗传学对疾病的贡献的能力，并已开始在从基础研究到应用生物技术和生物医药等各个领域展现其潜力。在这些技术中，成簇的规律间隔的短回文重复序列的使用极大地加速了基因编辑从概念到临床实践的进程，不仅因为其精确度和效率而引起人们的兴趣，而且因为与其他基因组编辑技术相比，其实施所需的速度和成本。
企业 AI 运营和工程领域的优秀供应商
数据科学家和机器学习工程师可以利用 Mona 的提取、转换和加载 (ETL) 功能来创建上下文类（数据表描述）、模式、字段和表，以跟踪从原始数据中得出的新指标。Mona 使用一系列指标构建函数（例如数学和逻辑运算符）来利用转换中使用的数据，而不会丢失其在源系统中的上下文。模型输出（例如分类结果、情绪得分和置信区间）可以作为模型性能的领先指标进行跟踪，而不仅仅是精确度和召回率，从而在业务 KPI 受到负面影响之前主动检测异常行为。
麻省理工学院开放获取文章 量子传感
“量子传感”描述了使用量子系统，量子特性或量子现象的使用来测量物理量。量子传感器的历史示例包括基于超导量子干扰装置和原子蒸气或原子钟的磁力计。最近，量子传感已成为量子科学和技术领域内的一个独特且快速增长的研究分支，其中最常见的平台是旋转量子矩，捕获的离子和通量量子。该领域将在应用物理和其他科学领域提供新的机会，尤其是在高灵敏度和精确度方面。本综述从感兴趣的实验者的角度介绍了量子传感的基本原理，方法和概念。
塔斯马尼亚野生渔业捕捞战略政策
渔业评估按商定的频率进行，通过比较绩效指标与参考点的关系来衡量渔业绩效。评估的精确度和准确度水平各不相同。在选择用作限制、触发和目标的参考点时，必须考虑到这一点。评估应能够估计或描述评估中的不确定性，以便为决策提供参考。生物种群状况评估中的不确定性越大，生物参考点和决策规则就应该越谨慎，以达到实现目标的可接受风险水平。在可能的情况下，渔业评估应与澳大利亚鱼类种群状况 (SAFS) 报告中使用的国家方法挂钩。
从战略到执行优化交易
我们可以帮助您制定和建立严谨的资产剥离战略，使用高级分析和数据驱动的洞察力来更好地模拟业务的每个部分，从而更清楚地了解隐藏的价值所在。这可以为您提供所需的精确度——即使在未知领域——以大胆地迈向更强大的地位。我们着眼于未来，通过包括税务、会计、人力资源和财务等各个相关实践领域专业人士的团队来衡量剥离对整个组织的影响。基于数十年的资产剥离经验，我们可以指导您完成交易的每一步，从制定第一天的准备计划到剥离后的过渡。我们可以共同帮助您的战略顺利进行，并旨在创造价值。
人工智能（AI）和机器学习（ML）的作用
人工智能和机器学习正在逐步重塑所有运营层的企业景观，而石油和天然气部门并不能免于这种转变。人工智能和机器学习被描述为数据驱动的决策方法，任务自动化需要大量资源利用。这些技术在大量投资于大量资本支出和大量数据处理的行业中是有利的，而精确度至关重要。在石油和天然气行业，特别是在勘探和生产方面，AI的利用扩展到地下管理和上游操作的各个方面；与传统方法相比，它通过实时监控来快速检测潜在的故障并利用现有数据进行预测分析（Hanif，2024）来增强设备性能。
使用人工智能自动评估造口周围皮肤变色和渗漏面积
对于接受造口术的患者来说，造口周围皮肤并发症 (PSC) 是术后最常见的挑战。PSC 的一个视觉症状是造口周围皮肤变色（发红），这通常是由于造口输出物漏到底板下造成的。如果不加以治疗，轻微的皮肤病可能会发展成严重的疾病；因此，密切监测变色和渗漏模式非常重要。造口皮肤工具是目前最先进的造口周围皮肤评估工具，但它依赖于患者定期拜访医疗保健专业人员。为了能够长期密切监测造口周围皮肤，需要一种不依赖于预约咨询的自动化策略。多个医疗领域已经实施了基于人工智能的自动图像分析，这些深度学习算法已越来越被认为是医疗保健领域的宝贵工具。因此，本研究的主要目标是开发深度学习算法，以提供对造口周围皮肤变色和渗漏模式变化的自动、一致和客观的评估。总共使用了 614 张造口周围皮肤图像来开发变色模型，该模型预测变色的造口周围皮肤面积的准确率为 95%，精确度和召回率分别为 79.6% 和 75.0%。基于 954 张产品图像开发了预测泄漏模式的算法，确定泄漏面积的准确率为 98.8%，精确度为 75.0%，召回率为 71.5%。综合起来，这些数据首次展示了人工智能在自动评估造口周围皮肤变色和泄漏模式变化方面的应用。