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面向制造业的人工智能企业信息系统
摘要：本文介绍的研究工作考虑了当代企业信息系统 (EIS) 的功能架构，并对集成在客户关系管理、供应链管理、库存和物流、生产计划和调度、财务和会计、产品生命周期管理和人力资源中的 AI 应用进行了文献综述，特别关注制造企业。作为审查结果，在每个流程中确定了增强的功能，并将其提出为 AI 服务。AI 支持与企业通过使用 (a) 机器学习 (ML) 模型或 (b) 基于逻辑的系统来实现改进的决策或自动化的能力有关。这是一个企业转型的过程，导致四大颠覆性技术的融合，即工业物联网（或网络物理系统）、基于代理的分布式系统、云计算和人工智能（非符号 AI，如机器学习、神经网络；符号 AI，如推理和基于逻辑/模型的 AI）。
在车辆临时网络中的基于模糊的高效和面向区块链的安全路由
车辆临时网络（VANET）代表了无线传感器网络（WSN）的改进，其移动感官节点位于车辆内。车辆Adhoc网络在智能城市的应用中处于关键位置，因为车间通信被认为是维持城市技术效率必不可少的。尽管Vanet提供了好处，但它在智能城市应用程序的背景下遇到了许多挑战和缺点。这样的挑战与Vanet的安全和隐私原则有关。隐私和安全性作为与Vanet相关的主要问题，促使多个研究人员在过去十年中提出安全解决方案。目前的研究工作着重于提高服务质量（QoS）的提高数据通信的安全性水平。通过使用区块链技术以及将椭圆曲线加密功能与安全的哈希功能集成以保护从节点到移动控制单元（MCU）的数据通信来实现此安全性增强。此外，提出的研究工作通过采用神经模糊逻辑来识别从源节点到移动控制单元（MCU）的最佳路径，为移动节点和控制单元之间的数据提供了有效的路由机制。将提出的工作与现有的密码方法以及最新的路由路径优化算法，即粒子群优化（PSO），遗传算法（GA），模因算法（MA）（MA）和Honey Bee优化（HBO），以及在计算时间内交付，以确定其优势，即通过PARTIT和分组，并在计算时间内建立优势。
研究面向内容表征的突变和遗传变异以了解生物进化的紧迫性 Mahda Rizqina Maftuha 1 , Najira
学生在学习变异材料时存在误解和困难，导致学生的理解力和学习成果下降。教师在促进学生学习方面发挥着非常重要的作用。教师应该能够设计和使用适当的模型、方法和媒体，以便有效地进行学习，例如抽象材料或不能直接观察的材料的性质，包括突变和进化的概念。本研究的目的是将学习突变和遗传变异中的重要概念以复杂性和抽象性的形式映射出来，以理解生物进化的材料。本研究采用文献研究法。在查阅了各种文献后，对突变和基因变异的概念进行了识别和分析。因此，它可以作为教师设计学习的参考。 CoRe 中出现的一些大思想包括导致突变的因素、突变的类型、突变的影响以及遗传变异、突变、物种形成和生物多样性之间的关系，是概念化一个主题的一些重要考虑因素，在向学生传授材料的深度和广度时，教师仍然可以根据学生的学习环境条件对材料进行调整。学习必须考虑到学生和教师的条件，因此方法、模型、媒体和方法的使用在很大程度上决定了教授生物进化这一抽象课程的成功。
首个面向可信 AI 的生成式 AI 评估沙箱
简介 信任是大多数（如果不是全部）成功的企业、计划和关系的核心。这一人类概念延伸到数字领域，人工智能 (AI) 解决方案在越来越多的日常任务中的应用，使可信 AI 模型的问题成为众人瞩目的焦点。为了确保生成式 AI 以安全、负责任的方式使用，并保持信任，信息通信媒体发展局 (IMDA) 和 AI Verify 基金会于 2023 年 10 月 31 日宣布了首个生成式 AI 评估沙盒 (Sandbox)。沙盒将汇集全球主要参与者，以建立生成式 AI 的测试和评估能力，并努力建立一种通用的标准方法来评估生成式 AI。沙盒使用新的评估目录草案，其中列出了大型语言模型 (LLM) 的通用基准方法和建议。在本次更新中，我们简要探讨了与生成式 AI 模型相关的风险、沙盒的关键方面以及 Rajah & Tann 如何帮助您成功解决与采用 AI 解决方案以满足业务需求相关的大量问题。当前对 LLM 的担忧 生成式 AI 是指学习所搜索数据的底层分布，然后从所学习的分布中生成新内容的 AI 模型。ChatGPT 是一个非常流行的生成式 AI 模型的示例。从时尚到医疗保健等各个行业都在使用生成式 AI。然而，我们对生成式 AI 风险的理解仍在不断发展。在讨论文件“生成式 AI：对信任和治理的影响”（“讨论文件”）中，IMDA 详细介绍了 LLM 的主要风险和危害，并为政府和企业的高级领导人提出了构建生态系统以可信和负责任地采用生成式 AI 的想法。讨论文件中强调的生成式 AI 带来的主要风险包括：
面向未来医疗保健的道德 AI 解决方案
一、引言近年来，人工智能（AI）在医疗保健领域的应用已成为一股变革力量，有望彻底改变医疗诊断、治疗和患者护理。从预测分析到个性化医疗，AI 技术有潜力改善医疗保健服务、提高患者治疗效果并提高全球医疗保健系统的效率。然而，随着我们进入这个由 AI 驱动的医疗保健创新时代，承认和处理道德影响至关重要。并解决在医疗实践中采用 AI 技术所固有的伦理影响。本文旨在研究人工智能在医疗保健中的社会、法律和伦理影响，探索技术进步、伦理考虑和优质患者护理之间的复杂相互作用。随着 AI 技术在医疗保健环境中的普及，对患者隐私、数据安全、公平和偏见的担忧日益突出。
面向脑电信号处理的脑启发基础模型：我们的观点
近年来，人工智能和机器学习 (ML) 彻底改变了各个科学技术领域，在计算机视觉、自然语言处理和医疗保健方面取得了重大进步（Esteva 等人，2019 年）。尽管取得了这些进展，但由于大脑活动的复杂性和非平稳性，将这些技术应用于脑电图 (EEG) 信号的分析仍面临独特的挑战。EEG 是实时了解大脑动态的关键工具，常用于临床诊断、认知神经科学和脑机接口（Schomer and Lopes da Silva，2017 年）。然而，EEG 信号的噪声和高维性质使得标准深度学习模型难以有效应用。基础模型（例如基于 Transformer 的架构）在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出前所未有的性能（Vaswani，2017 年；Radford 等人，2021 年）对于应对这些挑战大有希望。这些模型在海量数据集上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，从而具有广泛的泛化和适应性。然而，它们在脑电图分析中的有效性有限，因为它们往往缺乏捕捉时间精度和生物合理性的机制，而这些对于准确建模脑信号至关重要（Roy et al., 2019）。克服这些限制的一个有希望的方向是将受脑启发的算法融入基础模型。受脑启发的算法，例如脉冲神经网络 (SNN)、分层时间记忆 (HTM) 和生物学上合理的学习机制，如赫布学习，模仿了神经过程的结构和功能（Schmidgall et al., 2024）。这些算法旨在捕捉更类似于实际大脑网络中观察到的时间和空间动态。将这些算法融入基础模型可能会弥合标准深度学习方法与脑电图信号的动态、多维性质之间的差距。因此，在本文中，我们提供了关于如何将脑启发算法与基础模型相结合以增强 EEG 信号分析的观点。我们认为，通过将基础模型的可扩展性和通用性与脑启发算法的时间特异性和生物学合理性相结合，这种混合方法可以解决 EEG 信号处理中的当前局限性。虽然这些方法的整合带来了重大的技术挑战，但它们的协同作用可以为神经科学中更准确、更可解释的 AI 系统提供新的途径。
面向人工智能的核酸合成顺序筛选：流程、结果和建议
人工智能辅助蛋白质工程的快速发展推动了生命科学的突破，有望带来众多有益的应用。与此同时，这些新功能为有意或无意地合成编码危险蛋白质的基因提供了新途径，从而带来了潜在的生物安全挑战。核酸合成是人工智能辅助蛋白质工程流程中的关键瓶颈，因为数字设计在此转化为可能产生有害蛋白质的物理指令。因此，面对人工智能带来的新功能，加强生物安全的努力重点之一是加强核酸合成供应商的订单筛选。我们描述了一项多方利益相关者、跨部门的努力，旨在解决生物安全挑战，即使用人工智能驱动的生物设计工具重新配制令人担忧的天然蛋白质，以创建与野生型蛋白质序列同一性较低的合成同源物。我们评估了传统核酸生物安全筛选工具检测这些合成同源物的能力，发现在测试的工具中，并非所有工具都能可靠地检测出这种人工智能重新设计的序列。然而，正如我们报告的那样，我们在项目过程中构建并部署了补丁以提高检测率，最终通过工具的平均检测率为 97% 的合成同源物，这些合成同源物使用计算机指标确定更有可能保留野生型功能。最后，我们就研究和应对日益增加的对抗性人工智能辅助蛋白质工程攻击风险的方法提出了建议，就像我们发现并努力缓解的攻击一样。
直接面向消费者的 DNA 测试套件
直接面向消费者的 DNA 测试可以评估您患上某些疾病的风险，例如乳腺癌或结肠癌、帕金森病或阿尔茨海默病。然而，它们通常提供不完整的分析，因为它们针对与这些疾病相关的有限数量的基因和突变。直接面向消费者的 DNA 测试不能替代医疗保健。如果您对结果感到担忧，请咨询医生。通过直接面向消费者的测试确定的任何基因变异都必须由医疗级实验室进行验证。
面向人工智能未来的数字基础设施现代化：
人工智能带来的能源需求不断增长，具有更广泛的社会影响。能源消耗增加可能会加剧能源不平等，尤其会影响那些已经面临能源短缺或高成本的国家和社区。如果人工智能驱动的需求导致能源价格上涨或短缺，能源基础设施较不完善、电力供应不均衡的发展中地区可能会进一步处于不利地位。另一方面，尽管存在这些挑战，但人工智能与能源的交汇也带来了独特的机遇。人工智能技术本身具有通过改善需求预测、加强电网管理和提高能源使用效率来优化各个部门的能源消耗的潜力。人工智能可以在将可再生能源整合到电网、更有效地平衡供需以及减少对化石燃料的依赖方面发挥关键作用。此外，对更可持续的人工智能解决方案的追求正在推动节能计算的创新，硬件和算法的进步旨在减少人工智能技术的碳足迹。随着企业对人工智能的投资，人们越来越意识到需要平衡创新