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人工智能给数学专业带来的问题
计算机证明助手（如 Agda、Coq、HOL Light、Isabelle、Lean 等）是一种软件程序，可检查这些逻辑语言中数学论证的正确性，并可提供自动化功能来帮助构建此类论证。9 除了人工智能的发展之外，研究人员在过去几十年中一直致力于使此类计算机证明助手更加强大和用户友好，数学家也越来越多地采用它们来正式验证他们自己领域的工作。大型语言模型 (LLM) 可以开发用对话语言编写的文本，也可以开发用编程语言编写的文本，尤其是用计算机证明助手的逻辑语言编写的文本。一个可行的流程是，LLM 可以通过结合证明助手提供的逐行正确性的反馈来迭代开发此类证明。
医疗矩阵手册 - 海军医学
矩阵的先前版本分为两部分：一份名为“医疗矩阵”的文档和一个名为“PC 矩阵”的软件程序。PC 矩阵用于生成单个医疗记录条目（SF-600 套印），其中包括适用于每个患者的一个或多个医疗监测程序的所有相关元素。矩阵委员会确定了医疗矩阵的内容，并对 PC 矩阵进行了编程以包含医疗矩阵信息。对医疗矩阵进行了修订，然后是 PC 矩阵，并努力同时发布或发行两者。Matrix Online 代表了一项重大变化：有关 OMS 的信息存储在数据库中，NMCPHC 可以随时更新该数据库；从该数据库可以生成 SF-600 套印或打印医疗矩阵的最新版本。由于 Matrix Online 是一款基于网络的产品，因此不再需要安装或重新安装 PC Matrix 的更新版本。
医疗矩阵手册 - 修订版 2024.12.04 - 海军医学
矩阵的先前版本分为两部分：一份名为“医疗矩阵”的文档和一个名为“PC 矩阵”的软件程序。PC 矩阵用于生成单个医疗记录条目（SF-600 套印），其中包含适用于每个患者的一个或多个医疗监测程序的所有相关元素。矩阵委员会确定了医疗矩阵的内容，并对 PC 矩阵进行了编程以包含医疗矩阵信息。对医疗矩阵进行了修订，然后是 PC 矩阵，并努力同时发布或发行两者。Matrix Online 代表了一项重大变化：有关 OMS 的信息存储在数据库中，该数据库可由 NMCPHC 随时更新；从该数据库，可以生成 SF-600 套印或打印医疗矩阵的最新版本。由于 Matrix Online 是基于网络的产品，因此不再需要安装或重新安装 PC Matrix 的更新版本。
储能设备对配电网的影响...
摘要 —可再生能源具有环境和经济优势，但它会给电力系统带来许多波动和严重问题。减少这些问题的一种解决方案是将可再生能源设计为配电系统中的分布式发电 (DG)。但有必要在电力系统中添加储能系统 (ESS) 来改善 DG 对电力系统稳定性的影响。本文将带有电池或超导磁能存储系统 (SMES) 等储能设备的光伏系统 (PV) 添加到电力系统中，并使用软件程序“MATLAB/Simulink ® ”分析系统的稳定性。基于最大转子速度偏差、电网电压下降和 PV 直流电压下降等多种因素研究电力系统的暂态稳定性。模拟了不同的异常系统状态以显示系统配置对其稳定性的影响。为了验证，
对新西兰反垄断法是否...的调查
1 Sarah Griffith “这种 AI 软件可以在症状出现之前判断您是否有患癌症的风险” (2016 年 8 月 26 日) Wired https://www.wired.co.uk/article/cancer-risk-ai-mammograms。2 Eric Niiler “AI 能在法庭上成为公正的法官吗？爱沙尼亚这么认为” (2019 年 3 月 25 日) Wired https://www.wired.com/story/can-ai-be-fair-judge-court-estonia-thinks-so/。3 Roger Parloff “深度学习为何突然改变你的生活” Fortune (2016 年 9 月 28 日)。4 OECD 观察到“大多数零售商都会跟踪竞争对手的在线价格。其中三分之二使用自动软件程序，根据观察到的竞争对手的价格调整自己的价格”。 “算法与合谋：数字时代的竞争政策” (2017) OECD https://www.oecd.org/daf/competition/Algorithms-and-colllusion-competition-policy-in-the-digital-age.pdf 第 40 页。 5 “什么是卡特尔？” (2019 年 5 月) 新西兰商业委员会 https://comcom.govt.nz/business/avoiding-anti-competitive-behaviour/what-is-a-cartel。
关于处理个人数据的信息
a) 导航数据用于操作本网站的计算机系统和软件程序在正常运行过程中会获取一些个人数据，这些数据的传输是使用互联网通信协议所隐含的。收集这些信息并不是为了与已识别的相关方相关联，但就其本质而言，通过处理和与其他数据的关联，可以识别用户。此类数据包括连接到网站的用户所使用的计算机的 IP 地址或域名、所请求资源的 URI（统一资源标识符）地址、请求的时间、向服务器提交请求所使用的方法、响应中获得的文件的大小、指示服务器给出的响应状态的数字代码（成功、错误等）以及与操作系统和用户 IT 环境有关的其他参数。此处理的法律依据是我们的正当利益，即监控和改进我们的网站和服务。此类别还包括通过使用 cookie 处理的数据。关于这一点，请参阅具体信息的规定。
高级车辆碰撞检测和预防系统
最近，人口和工业的前所未有的扩张导致道路上的车辆数量大幅增加[1]。城镇交通的这种流量激增可以归因于普通消费者汽车的负担能力，这使得个人车辆每天通勤必不可少[1]。此外，公共交通的频率和可靠性有限，进一步鼓励个人更喜欢私人车辆[1]。不幸的是，这种车辆活动的激增导致印度道路安全带来令人震惊的后果。在2022年，由于道路事故，该国的死亡人数增加了9.4％，丧生16.8万。原因从鲁ck驾驶和超速驾驶到醉酒的驾驶和不遵守交通法规的原因不等。同时，事故总数升级为11.9％，达到461万事件。为了解决这些关键问题，本文介绍了一个固定的设计模型，该模型集成了物理硬件组件和软件程序。这些组件有助于收集和分析信息，允许
人工智能如何改变护理的未来
根据 Merriam-Webster 的说法，人工智能 (AI) 被定义为机器模仿人类智能行为（如推理和解决问题）的能力。在医疗保健领域，AI 通常指用于解释数据（例如，患者记录、行政索赔、医学影像和移动设备数据）、从这些数据中学习并为临床和运营决策提供信息的计算机软件程序。2018 年，Becker's Health IT 报告称，医疗保健 AI 的价值超过 20 亿美元，预计到 2025 年将超过 360 亿美元。随着医疗保健组织寻求改善护理并降低成本，对 AI 的投资正在增加。医疗保健 AI 不是科幻小说中的东西；它使用计算算法并以电子健康记录 (EHR) 作为数据源。尽管正在努力开发“机器人临床医生”来自动化人类活动，但这种 AI 应用并不常见，也不是
医疗保健人工智能 - Chatham House
人工智能可以定义为使用带有特定指令的编码计算机软件程序（算法）来执行通常被认为需要人类大脑才能完成的任务。这种软件可以帮助人们理解和处理语言、识别声音、识别物体并利用学习模式解决问题。机器学习 (ML) 是一种不断改进算法的方法。改进过程涉及使用大量数据并自动完成，允许算法进行更改，以提高人工智能的精度（Zandi，2019 年）。简而言之，人工智能使计算机能够以最少的人为干预模拟智能行为，并且已被证明在特定任务上的表现优于人类。例如，2017 年有报道称，深度神经网络（人工智能的一个分支）已成功用于分析皮肤癌图像，其准确度比皮肤科医生更高，并可根据视网膜图像诊断糖尿病视网膜病变 (DR)（《柳叶刀》，2017 年）。
DILI、HILI、RUCAM算法和人工智能AI
人工智能 (AI) 技术是一门迷人、发人深省且具有挑战性的学科，它无处不在，具有全球重要性。欧盟委员会在 2020 年 2 月 19 日发布的人工智能问题白皮书中总结了当前状况，讨论了彻底改变许多复杂流程的各种人工智能概念 [1]。最初的工具是算法，最近软件程序的使用也呈增长趋势 [1-3]。人工智能作为一个特殊术语诞生于 1956 年，当时达茅斯学院数学教授约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 提出了一项研究项目 [2]，目的是简化复杂的过程。该项目的原则是提供一些工具，使数据能够输入到黑匣子中，黑匣子可以系统地评估输入的数据并促进输出明确的结果，例如复杂疾病的诊断 [3]。在人工智能概念刚刚开发的时候，人们的重点是算法，这些算法大多是手动应用的，在有用的软件出现之前。