XiaoMi-AI文件搜索系统
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医疗保健领域的人工智能
训练 AI 可以通过处理大量数据并补充其决策过程来帮助医生，以发现诊断并推荐治疗方法。医生随后需要解释报告并向患者提出建议的能力。语音识别可以帮助取代使用键盘输入和检索信息。决策管理可以处理筛选大量数据并使医生能够做出明智而有意义的决定。自动化工具可以帮助管理《保护医疗保险法案》等监管要求，并使医生能够在做出价格决定之前审查可接受的标准。最后，为了帮助解决医护人员严重短缺的问题，虚拟代理将来可以帮助患者护理的某些方面，并成为患者值得信赖的数据来源。使用 AI 进行早期检测人工智能 (AI) 将显著改变医学和医疗保健：诊断患者数据（例如来自 ECG、EEG 或 X 射线图像）通常在机器学习的帮助下进行分析，以便能够在非常早期的阶段检测到疾病，从而支持细微的变化。然而，将 AI 植入身体仍然是一项严峻的技术挑战。科学家现在可以成功
对抗无人机系统——多领域
摘要：在过去的几十年里，无人机系统 (UAS) 的扩散改变了现代战场，对抗这些廉价、灵活且消耗性系统的需求变得至关重要。UAS 有各种尺寸和能力，较大的 UAS 可能达到与巡航导弹相当的效果，而较小的系统在战场上机动以成功进行战术级打击时难以被发现。因此，必须了解，应对这种威胁是一项共同的责任，方法必须是全面的，涵盖广泛的军事、民事和法律视角。此外，由于显然需要采用多领域解决方案来消除 UAS 威胁，各国应致力于通过共同的原则和操作程序实现技术互操作性和标准化。
持续适航领域的定性研究
摘要：从事件中学习（LFI）是一种有用的方法，在检查过去的事件并制定措施，以防止随之而来的复发。第四个参与者，通过NVIVO软件的支持，对收集的数据进行了分析。此外，在当前的事件因果关系不佳的过程中固有的局限性和设计的课程，诸如缺乏对管理人员学习的领域的监管要求，它可以支持持续的适用性监管工作组的参考条款，以检查，加强和更好地应用LFI在航空业中
医疗保健领域的人工智能
人工智能生成的建议应被视为临床决策过程中的指南，而不是权威。人工智能无法考虑到患者个人情况和偏好的各个方面。临床医生需要被赋予自由做出不同于人工智能提供的建议的决定的自由，根据他们的临床判断，他们认为这些决定符合患者的最佳利益。还需要对患者护理决策保持最终责任。患者应该确信他们的临床医生将对他们的建议承担个人责任。对人工智能医疗保健系统的投资应优先考虑公平。这意味着在实施人工智能系统之前，要解决影响少数群体的数字鸿沟问题。11 人工智能系统应该了解偏远地区的局限性。他们应该避免在每种情况下都推荐转诊。12
人工智能领域道德规范
1.4.不歧视。为了确保公平和非歧视，人工智能参与者必须采取措施，确保他们使用的算法和数据集、用于处理机器学习的数据的方法、与数据相关的分组和/或分类个人或群体，并不意味着他们有意歧视。鼓励参与者创建和实施方法和软件解决方案，以识别和防止基于种族、国籍、性别、政治观点、宗教信仰、年龄、社会和经济地位或私人生活信息的歧视（尽管歧视不能（必须认识到人工智能参与者明确声明的、考虑到这些特点而针对不同用户群体细分的人工智能的运行或应用规则）。