笔记本电脑让我们无论身在何处都可以看节目或听音乐。我们可以完全独自一人这样做,这也减少了与周围任何人分享相似品味的动机。我们所看或所听的内容是否吸引广大观众并不重要,因为它不需要吸引大量的人群。这也意味着人们更少有机会根据相似的品味和经历建立联系和关系,因为他们可能完全不同。普特南强调电视的兴起是导致这种情况的技术进步。黑白电视的发明比其他任何东西都更快地进入美国家庭。1946 年,共有 6,000 台电视机投入使用。到 1951 年,仅仅五年后,这个数字就上升到了 1200 万台。电视改变了人们消磨闲暇时间的方式。随着电视在家庭中变得越来越普遍,人们不再需要离开家就能娱乐,也不必和别人看同样的东西。看电视取代了加入社交俱乐部或参加社区活动等活动。 2000 年至 2023 年间,拥有电视的家庭数量从 1.022 亿增长至 1.238 亿。ii 电视收视率在 2009-2010 年达到顶峰,当时美国家庭平均每天看电视 8 小时 55 分钟。iii 随着社交媒体等非电视娱乐的使用增加,这一比例有所下降,但仍然很高。2017 年,家庭每天看电视的时间为 7 小时 50 分钟。
自第一份斯坦福 AI100 报告发布以来,人工智能 (AI) 及其对社会的影响在过去五年中受到了广泛关注。人工智能已经在全球范围内以关键和个人的方式影响着个人,随着对算法的全部影响被理解,许多行业将继续经历颠覆。高等教育是将受到极大影响的行业之一;因此,许多机构已开始加速跨学科采用人工智能,以应对快速到来的市场转变。该技术的最新进展尤其有希望,因为它有可能为学生创造和扩展个性化学习,优化学习成果策略,并增加接触更多样化人群的机会。仅在美国,预计 2018-2022 年间大学人工智能市场将增长 48%。研究证实,目前在教育领域使用人工智能 (AIEd) 可带来积极成果,包括改善学生的学习成果,同时增加入学机会、提高留存率、降低教育成本并缩短完成时间。人工智能的未来用途将包括:随时随地实现引人入胜的互动式教育;个性化人工智能导师,帮助学生确定并实现目标;大规模个性化,让人工智能能够根据学生需求进行量身定制
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糖尿病治疗教育 (TED) 的使命是促进患者和/或其环境自我管理疾病。 为了实现这一目标,专业人员使用各种教学技巧,包括主动学习,这使患者能够并有能力解决与日常生活中遇到的类似的实际场景。 解释动态血糖谱 (AGP)、计算矫正胰岛素剂量或一餐中的碳水化合物份量是教育课程的典型“科目”。 这种学习服务于糖尿病患者每天必须(安全地)就其治疗做出的许多决定。 鉴于这一现实,很容易推断,人工智能及其可能性可能会对糖尿病治疗的自我管理产生至关重要的影响。 人工智能成为彻底改变糖尿病治疗教育的有力工具。 它分析数据、个性化学习和提供持续支持的能力为自我护理开辟了新的可能性。
IT 和软件公司已经认识到建筑行业对数字化的需求,并正在扩展其软件产品,以包括针对许多流程量身定制的解决方案。过去十年,已经引入了几种创新的建筑技术,包括建筑信息模型 (BIM)、项目控制和调度软件。传感器、摄像头和无人机被用于监控项目进度和创建更智能的建筑。几乎每个重复过程中都有自动化,该行业正在看到工业制造业的复苏,以弥补现场施工生产率的下降。这些不断发展的技术直接影响了整个价值链的施工活动。现场劳动力的生产效率越来越高,项目管理得到了更大的监督,高管人员获得了更好的透明度和报告。因此,随着经济在过去几年经历扩张,建筑业自大衰退以来恢复了势头,这得益于对基础设施和房地产开发的需求增加。结合和扩展这些技术可以更智能地规划施工、供应链管理和交付。
虽然注意力模型对于机器翻译等任务很重要,但“自我注意力”对于消除歧义很有用,即辨别单词和句子的上下文和含义。与顺序模型不同,顺序模型通过分别返回句子中的每个后续单词来辨别单词的含义,而自我注意力模型将对句子中其他单词的理解“融入”我们正在处理的特定单词中。也就是说,每个单词在处理时都与输入中的其他单词有关系。这有助于并行优化并极大地提高模型的性能。7
摘要 本文讨论了人工智能 (AI) 在公共关系 (PR) 行业中的概念、优势、应用、影响和作用。本文研究了基于 AI 的系统的应用及其在 PR 行业中作为战略颠覆的作用。本文基于对 31 名 PR 专业人士的定性半结构化访谈,并以对相关研究论文、文章和案例研究的审查所得出的见解为基础。本文重点介绍了与 PR 行业 AI 应用相关的研究和实践发展。人工智能系统可以扫描社交媒体,并且非常聪明,是处理查询的专家。这些支持 AI 的系统可以在社交媒体上实时为客户发布回复并管理危机。借助 AI,PR 专业人士可以节省花在创建媒体列表、安排会议和发送后续电子邮件等日常活动上的时间。使用人工智能进行大规模个性化和定制正在提高公关活动的有效性。现在说人工智能是否会对公关行业产生战略性颠覆还为时过早。基于本文中的见解和讨论,公关专业人士和研究人员可以决定是否投资人工智能工具和解决方案。
然而,这些方法可能在未经告知、无人监督和不加批判的情况下被滥用,这引起了科学界及其他领域的许多担忧。事实上,尽管人工智能和法学硕士 (LLM) 在科学生产中具有诸多潜在优势,但也存在着严峻的挑战和道德问题需要解决。例如,在承认科学论文和技术报告的人工作者身份方面,人们已经提出了担忧,以及将法学硕士撰写的手稿冒充为真正科学家撰写的文本的风险(https://www.nature. com/articles/d41586-023-00107-z)。另一个大问题是,过于简单地使用人工智能和法学硕士工具可能会导致信息有偏见、不可靠甚至完全错误(https://www.nature.com/articles/d41586-023-00191-1)。例如,在撰写这篇社论时,ChatGPT 根据这篇社论作者的要求自动提供的所有关于森林科学中人工智能和自然语言处理模型的先前研究的参考资料实际上在文献中都不存在。建议的(错误)参考资料甚至包括一个 DOI 链接,该链接系统地指向实际上标题和作者完全不同并且与特定查询和研究主题完全无关的论文。