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黑洞与人工智能
黑洞是宇宙中最神秘、最极端的物体之一，其研究越来越多地受益于人工智能 (AI) 的进步。黑洞挑战了我们对物理学的理解，从时空的本质到量子力学的极限。通过各种观测方法（包括 X 射线和射电天文学）收集的数据非常复杂，需要复杂的分析工具，而人工智能在这方面显示出了巨大的潜力。人工智能算法，尤其是机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术，正在彻底改变天文学家和物理学家分析海量数据集、识别模式和预测黑洞行为的方式。本文探讨了黑洞研究与人工智能的交集，讨论了如何使用人工智能来增强数据处理、模型模拟和黑洞现象的解释。人工智能在黑洞研究中的整合代表了一种变革性的方法，可以实现更精确、更有效的分析，从而更深入地了解这些神秘的物体。
人工智能在创意管理系统和创新过程中的作用：综合评论
人工智能 (AI) 在创意管理系统 (IMS) 和创新过程中的作用最近成为备受关注的研究主题。AI 因其通过提供多方面支持来增强创新活动的潜力而受到认可。这些领域的交叉为改进创意生成、分类、开发和评估提供了有希望的机会。然而，AI 对创新过程不同阶段的影响并不相同，在创意生成阶段的影响更为突出。通过综合审查，我们可以探索 AI 如何为通过 IMS 实施的创新过程的不同步骤做出贡献。到目前为止，AI 驱动的方法已经为管理创造性过程开辟了可能性，例如自动执行特定任务、分析大量数据以识别模式和趋势以及提供实时反馈以增强创意和决策。评估人工智能对创新和创造力的贡献对于了解其对 IMS 和创新过程未来发展的潜在影响至关重要。
人工智能 - CTE 简介 - MDE
人工智能 (AI) 是一种强大的工具，它允许机器学习并通过计算机程序执行特定任务。人工智能就像人类一样从数据和经验中学习。它可以识别模式、理解和响应语言、做出预测，甚至可以生成图像、诗歌或代码等创意产品。我们已经以多种方式使用人工智能，通常甚至没有意识到。例如，人工智能是 Siri 或 Alexa 等虚拟助手背后的大脑，它可以帮助推荐您可能喜欢的在线产品，它可以翻译语言，它甚至可以为智能手机中的面部识别等功能提供支持。重要的是要记住，人工智能并不完美——它是一项发展中的技术。道德影响、潜在偏见以及人工智能可能对工作和社会产生的影响都是需要考虑的重要因素。有关人工智能的信息，请参阅明尼苏达州教育部 (MDE) 网站 (https://education.mn.gov/MDE/dse/tech/AI/)。
Antiqua et Nova：关于
8。从那时起，AI研究就迅速发展，从而开发了能够执行高度复杂任务的复杂系统。[6]这些所谓的“窄AI”系统通常旨在处理特定和有限的功能，例如翻译语言，预测风暴的轨迹，对图像进行分类，回答问题或按用户的要求生成视觉内容。虽然AI研究中“智能”的定义各不相同，但大多数当代AI系统（尤其是使用机器学习的系统）很依赖于统计推断而不是逻辑推论。通过分析大型数据集以识别模式，AI可以“预测” [7]结果并提出新方法，从而模仿人类解决问题的一些认知过程。通过计算技术的进步（包括神经网络，无监督的机器学习和进化算法）以及硬件创新（例如专业处理器），已实现了这些成就。一起，这些技术使AI系统能够对各种形式的人类投入做出反应，适应新情况，甚至提出了其原始程序员所预料的新颖解决方案。[8]
稀有疾病的新领域早期诊断
AI是指机器执行通常需要人类智能的任务的能力，包括学习，解决问题和决策。许多AI算法在支持RDS和非RDS的诊断方面具有值得注意的优势。AI的一个名为ML的分支允许机器从其经验中学习，并且在不需要明确编程的情况下变得更加有效。通过三种主要类型的算法，ML在诊断中起着至关重要的作用：（a）识别模式的无监督； （b）受监督，根据先前的示例对或预测； （c）加强学习，它使用奖励和惩罚过程来制定克服特定障碍的策略。一个称为DL的ML技术的子集专注于图片识别。通过将复杂的映射分解为简单的映射，DL允许进行更有效的分析[4]。最后，可以使用天然
业务流程自动化的机器学习
摘要机器学习（ML）正在迅速征服商业世界，成为当今最重要的技术之一。这种革命性的技术具有无限的潜力，为公司提供了自动化任务，做出更好决策，预测结果并创建新产品和服务的新机会。机器学习通过其灵活性与传统的分析算法区分开。它允许将ML适应不同的方案，这在动态的业务环境中非常有用。机器学习算法旨在分析大量数据，识别模式并获得见解。这些算法将原始数据变成了促进业务增长和转型的宝贵信息。机器学习的目标是使我们的生活更轻松，为我们提供现成的解决方案并满足我们的期望。ML自动化以前需要人类干预的许多过程。通过机器学习，您可以加快商品和服务的生产，消除人类错误的风险，并更有效地计划资源使用。
监督机器学习范式的概述...
为了使智能系统执行复杂的任务，这些任务在历史上需要人类智能，例如识别语音，做出决策和识别模式（员工，2023年），它需要从过去的经验中学习的能力。学习是一个导致变化的过程，这是人类拥有的属性。它是由于经验而发生的，并增加了提高绩效和未来学习的潜力（Ambrose等，2010）。据说机器所证明的智能是人造的，他们的学习能力被称为机器学习（ML）。ml是一种人工智能（AI），专注于构建从数据中学习的计算机系统。它在所有类型的部门中都有应用，包括制造，零售，网络安全，实时聊天机器人，人文学科，农业，社交媒体，医疗保健和生命科学，电子邮件，图像处理，旅行，旅行和旅行，旅行，财务服务，金融服务和能源，预料和能源，预料和实用性（Bansal等人，2019年）。
对能量变化的EOT测试，可再生和非...
通过生物学，化学和物理学的特定学科发展科学知识和概念理解。通过不同类型的科学询问来发展对科学的性质，过程和方法的理解，以帮助他们回答有关周围世界的科学问题。要配备了解当今和未来科学的用途和含义所需的科学知识。学生应该能够：注意客观性和对准确性，精确性，可重复性和可重复性的关注，以了解科学方法和理论随着早期的解释而发展，以考虑新的证据和思想，以及发布结果以及出版结果以及同行评估和评估风险的重要性。也提出问题，并提出问题，并根据对现实世界的观察以及先验知识的观察以及经验来开发一系列询问，并使用科学知识和理解，选择，计划并计划和进行最合适的科学询问，以测试预测，包括确定独立和控制变量，在适当的地方进行测试。在现场工作和实验室工作期间使用适当的技术，设备和材料，关注健康和安全，进行和记录观察和测量，并使用一系列方法进行不同的研究；并评估方法的可靠性并提出可能的改进，应用采样技术。AO1：展示对科学思想的知识和理解；科学技术和程序。AO1：展示对科学思想的知识和理解；科学技术和程序。学生应运用分析和评估所需的技能，应用数学概念并使用适当的方法（包括表和图表），解释观察和数据，包括识别模式以及使用观察结果，测量和数据来得出结论，提出理性的解释，包括与预测和评估数据有关的数据，包括识别模式和数据，包括表和图表和数据来计算数学概念，并计算结果，观察和数据，解释观察结果和数据；显示对随机和系统错误的潜在来源的认识。学生将需要了解和使用SI单元和IUPAC（国际纯和应用化学结合）化学命名，使用和得出简单的方程式并进行适当的计算，并进行基本数据分析，包括简单的统计技术。AO2：应用科学思想的知识和理解；科学探究，技术和程序。AO3：分析信息和思想：解释和评估；做出判断并得出结论；制定和改进实验程序。
人工智能政策
人工智能 (AI) 技术已广泛应用于商业和日常应用，预计它将对几乎所有行业和工作领域产生越来越重大的影响，包括教育。生成式人工智能（包括大型语言模型）是指可用于基于来自各种作品和其他来源的大量数据创建新内容的技术。从这些数据中，可以创建一个模型，该模型旨在分析数据、识别模式并根据其发现做出决策。生成式人工智能是一种快速发展的技术，能够生成文本、音频、语音、代码、图像和其他形式的创意输出等内容。虽然这为学校及其学生提供了机会，但也增加了学术不诚实、数据安全和延续偏见等道德问题等风险。人工智能为增强教学、学习和管理流程提供了大量机会。丹斯通学院致力于以合乎道德和负责任的方式使用人工智能技术。本政策为负责任和有效地使用人工智能制定了指导方针。通过采用人工智能技术，我们的目标是：
人工智能入门
预测性人工智能正被用于分析大型数据集，以预测趋势和识别模式，帮助专业人士做出明智的决策。它还被用于识别市场中的潜在风险和机遇。如果你使用电子取证软件，你可能已经在使用预测性人工智能了。1 另类资产管理公司 Blackstone 八年前开始招募数据科学家，专注于预测性人工智能，“预测从预算和销售到客户点击网站的一切。” 2 Blackstone 现在雇佣了 50 多名数据科学家，并将预测性人工智能与生成性人工智能结合起来，“立即获得洞察力并识别所有可能的商业活动的模式。” 预测性人工智能技术在金融服务领域更为成熟，但仍然存在风险；3 例如，2024 年 1 月麻省理工学院斯隆管理学院的一篇文章将人工智能在金融应用中的使用归类为高风险，例如评估信誉、管理投资组合或承销金融工具。 4