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Starkey首席执行官赢得2025年大型人工智能卓越奖
2025-04-01 00:40:40
Starkey总裁兼首席执行官Brandon Sawalich因其在AI驱动的听力技术方面的领导地位获得了商业情报集团的2025年人工智能卓越奖。这种认可强调了Starkey在将AI集成到助听器中以增强人际关系和福祉的开创性作用，提供了实时翻译，秋季检测和大脑健康跟踪等功能。最新的G2 Neuro处理器可提高语音清晰度，降低背景噪声，并优化性能，而不会影响电池寿命。
Starkey总裁兼首席执行官Brandon Sawalich因其在AI驱动的听力技术方面的领导地位获得了商业情报集团的2025年人工智能卓越奖。这种认可强调了Starkey在将AI集成到助听器中以增强人际关系和福祉的开创性作用，提供了实时翻译，秋季检测和大脑健康跟踪等功能。最新的G2 Neuro处理器可提高语音清晰度，降低背景噪声，并优化性能，而不会影响电池寿命。
困惑AI首席执行官否认谣言公司正在幕后瓦解
2025-04-01 00:35:37
困惑AI首席执行官Aravind Srinivas否认财务斗争和故障，回应Reddit的主张，表明该公司正面临重大资金问题并计划进行IPO。他澄清说，困惑有足够的资金和不断增长的收入，驳斥了有关停止营销工作和削减成本措施的谣言。Srinivas将“自动模式”解释为用户友好的功能，旨在减少技术精明的用户的混乱，而不是一种节省成本的策略。该公司直到至少2028年才计划上市。
困惑AI首席执行官Aravind Srinivas否认财务斗争和故障，回应Reddit的主张，表明该公司正面临重大资金问题并计划进行IPO。他澄清说，困惑有足够的资金和不断增长的收入，驳斥了有关停止营销工作和削减成本措施的谣言。Srinivas将“自动模式”解释为用户友好的功能，旨在减少技术精明的用户的混乱，而不是一种节省成本的策略。该公司直到至少2028年才计划上市。
waie 2025：有四个焦点区域 - 现在打开展位预订-AI新闻
2025-03-31 07:52:03
该网站使用诸如cookie之类的技术来增强浏览体验，并通过处理浏览行为或唯一ID等数据来显示个性化的广告。对于某些功能和功能是必要的；没有它，这些可能会受到不利影响。该网站将其技术使用分为功能（基本服务提供），偏好（存储非请求设置），统计信息（匿名跟踪分析）和营销（为广告创建用户配置文件）。
该网站使用诸如cookie之类的技术来增强浏览体验，并通过处理浏览行为或唯一ID等数据来显示个性化的广告。对于某些功能和功能是必要的；没有它，这些可能会受到不利影响。该网站将其技术使用分为功能（基本服务提供），偏好（存储非请求设置），统计信息（匿名跟踪分析）和营销（为广告创建用户配置文件）。
为了遏制在线性虐待儿童的性虐待，专家寻找AI
2025-03-31 07:51:51
文章讨论了旨在在社交媒体和游戏应用等数字平台上检测和防止未成年人的网络欺凌和修饰的人工智能（AI）技术的最新进步。这是要点：1。** Amanda AI工具**：由挪威网络安全分析师和密码师开发的一种名为Amanda的新工具，使用机器学习来识别聊天应用程序中的潜在在线捕食者。它可以检测可能表明修饰的不适当语言或行为。2。**机器学习技术**： - 该工具采用了击键分析，涉及监视键入模式以识别可疑活动。 - Amanda还利用内容审核技术来扫描和过滤消息，以获取有害互动的指标。3。**当前的统计和挑战**： - 执法部门估计，每天有超过500,000个在线捕食者活跃，每个捕食者都有多个配置文件。 - 警察和执法的传统方法不足以防止大多数捕食者在线联系。4。**针对社交媒体平台的法律行动**： - 针对Snapchat提起的诉讼称，该平台不充分解决了诸如修饰，性骚扰和分解的问题。 - 另一个案例涉及对几家科技公司的诉讼，以优先考虑与儿童安全相比。5。**教育聊天机器人**： - 研究人员正在开发教育聊天机器人，以模拟掠食者和青年之间的对话，以教孩子如何安全地反应。 - Seri平台包括两个类似人类的聊天机器人：一个模仿捕食者，另一个是年轻的受害者，为如何处理这种情况提供了建议。6。**道德考虑**： - 需要考虑所有利益相关者之间的道德，包容性和协作的确定性发展。 - 突出了隐私问题，尤其是在涉及儿童的申请中。7。**未来的前景**： - 像Amanda这样的工具的成功取决于游戏和社交媒体平台的广泛采用。 - 需要进行持续的研究以了解这些技术如何影响用户行为和参与时间。8。**人类技术合作**： - 专家强调，解决在线修饰需要一种多管齐下的方法，涉及数字平台，父母，孩子，技术开发人员，倡导组织和执法部门。该文章强调了AI在保护未成年人免受在线威胁的情况下的潜力，同时强调了对负责任的开发和实施的需求，以确保这些工具有效地保护年轻用户，而不会损害其对数字环境的隐私或信任。一个
文章讨论了旨在在社交媒体和游戏应用等数字平台上检测和防止未成年人的网络欺凌和修饰的人工智能（AI）技术的最新进步。这是要点：1。** Amanda AI工具**：由挪威网络安全分析师和密码师开发的一种名为Amanda的新工具，使用机器学习来识别聊天应用程序中的潜在在线捕食者。它可以检测可能表明修饰的不适当语言或行为。2。**机器学习技术**： - 该工具采用了击键分析，涉及监视键入模式以识别可疑活动。 - Amanda还利用内容审核技术来扫描和过滤消息，以获取有害互动的指标。3。**当前的统计和挑战**： - 执法部门估计，每天有超过500,000个在线捕食者活跃，每个捕食者都有多个配置文件。 - 警察和执法的传统方法不足以防止大多数捕食者在线联系。4。**针对社交媒体平台的法律行动**： - 针对Snapchat提起的诉讼称，该平台不充分解决了诸如修饰，性骚扰和分解的问题。 - 另一个案例涉及对几家科技公司的诉讼，以优先考虑与儿童安全相比。5。**教育聊天机器人**： - 研究人员正在开发教育聊天机器人，以模拟掠食者和青年之间的对话，以教孩子如何安全地反应。 - Seri平台包括两个类似人类的聊天机器人：一个模仿捕食者，另一个是年轻的受害者，为如何处理这种情况提供了建议。6。**道德考虑**： - 需要考虑所有利益相关者之间的道德，包容性和协作的确定性发展。 - 突出了隐私问题，尤其是在涉及儿童的申请中。7。**未来的前景**： - 像Amanda这样的工具的成功取决于游戏和社交媒体平台的广泛采用。 - 需要进行持续的研究以了解这些技术如何影响用户行为和参与时间。8。**人类技术合作**： - 专家强调，解决在线修饰需要一种多管齐下的方法，涉及数字平台，父母，孩子，技术开发人员，倡导组织和执法部门。该文章强调了AI在保护未成年人免受在线威胁的情况下的潜力，同时强调了对负责任的开发和实施的需求，以确保这些工具有效地保护年轻用户，而不会损害其对数字环境的隐私或信任。一个
ChargeBee获得了AI驱动的客户跟踪平台Trainn |企业家
2025-03-31 07:22:00
收入管理和客户保留软件公司ChargeBee已收购了AI优先的客户跟踪平台Trainn，标志着其在一个月内进行了第二次收购，以加强其AI驱动的计划。该交易包括将Trainn的200个客户集成到ChargeBee的平台上，并增强公司在客户参与和跟踪方面的功能。Trainn成立于2020年，此前筹集了70万美元的种子资金。预计此次收购有望增强ChargeBee为全球企业提供的AI驱动产品，与其浏览数字和AI驱动的市场景观的愿景一致。
收入管理和客户保留软件公司ChargeBee已收购了AI优先的客户跟踪平台Trainn，标志着其在一个月内进行了第二次收购，以加强其AI驱动的计划。该交易包括将Trainn的200个客户集成到ChargeBee的平台上，并增强公司在客户参与和跟踪方面的功能。Trainn成立于2020年，此前筹集了70万美元的种子资金。预计此次收购有望增强ChargeBee为全球企业提供的AI驱动产品，与其浏览数字和AI驱动的市场景观的愿景一致。
Stefanini Group专注于AI首个概念的全球领导
2025-03-31 07:02:38
2025年，Stefanini集团在其全球战略中迈出了重要一步，计划到2027年将20亿雷亚尔投资于合并，收购和AI。该集团已收购了40多家公司，现在是全球领先的技术咨询公司之一。它将通过AI完全供电的七个业务部门展示其投资组合，旨在为客户提供目标的一站式商店。该公司还宣布了Guilherme Stefanini领导的新全球营销结构，其中包括由Bibiana Lopez领导的全球品牌管理，在全球范围内提高了认可和沟通效率。
2025年，Stefanini集团在其全球战略中迈出了重要一步，计划到2027年将20亿雷亚尔投资于合并，收购和AI。该集团已收购了40多家公司，现在是全球领先的技术咨询公司之一。它将通过AI完全供电的七个业务部门展示其投资组合，旨在为客户提供目标的一站式商店。该公司还宣布了Guilherme Stefanini领导的新全球营销结构，其中包括由Bibiana Lopez领导的全球品牌管理，在全球范围内提高了认可和沟通效率。
AI很擅长预测文本。它可以指导机器人如何？：短波
2025-03-31 07:00:59
斯坦福大学通过机器人互动实验室的智能研究人员正在培训机器人使用AI执行简单任务，从而强调了将AI超出虚拟环境应用于现实世界机器人交互的挑战。NPR通讯员Geoff Brumfiel探索了这一过渡和所涉及的障碍。
斯坦福大学通过机器人互动实验室的智能研究人员正在培训机器人使用AI执行简单任务，从而强调了将AI超出虚拟环境应用于现实世界机器人交互的挑战。NPR通讯员Geoff Brumfiel探索了这一过渡和所涉及的障碍。
委托投资13亿欧元的人工智能，网络安全和数字技能
2025-03-31 06:57:10
欧盟委员会将通过其2025 - 2027年的数字欧洲计划（数字）分配13亿欧元，以推动对欧洲技术主权至关重要的关键技术。关键优先事项包括在企业和公共管理中部署AI，增强云和数据基础架构，提高网络弹性以及发展数字技能。具体计划涉及支持欧洲数字创新枢纽，建立更强大的地球模型，以供气候适应，并促进欧盟数字身份钱包架构。欧洲平台的战略技术（步骤）还将为有希望的项目授予质量标签，以增强其资助机会。
欧盟委员会将通过其2025 - 2027年的数字欧洲计划（数字）分配13亿欧元，以推动对欧洲技术主权至关重要的关键技术。关键优先事项包括在企业和公共管理中部署AI，增强云和数据基础架构，提高网络弹性以及发展数字技能。具体计划涉及支持欧洲数字创新枢纽，建立更强大的地球模型，以供气候适应，并促进欧盟数字身份钱包架构。欧洲平台的战略技术（步骤）还将为有希望的项目授予质量标签，以增强其资助机会。
糖尿病管理市场投资的人工智能报告2025-2034
2025-03-31 06:40:22
根据提供的信息，以下是糖尿病管理市场报告中人工智能（AI）的主要见解的摘要：###关键发现：1。**市场规模和预测：** - 糖尿病管理市场的全球AI价值为2024年的138亿美元。 - 预计到2034年将达到324亿美元。 - 此期间的复合年增长率（CAGR）（2025-2034）预计将约为10.6％。2。**密钥段：** - **通过设备：** - 诊断设备 - 葡萄糖监测设备 - 胰岛素递送设备 - **技术：** - 基于案例的推理 - 智能数据分析3。**区域领导：** - 由先进的医疗基础设施和技术进步驱动的北美地区。4。**主要参与者：** - 该领域的领先公司包括Vodafone Group Plc，Apple Inc.，Google Inc.，International Business Machines Corporation（IBM），Glooko Inc.和Tidepool Inc.###研究方法：该报告采用了一种严格的研究方法，其中包括以下步骤：1。**二级研究：** - 从公司网站，财务报告，年度报告，投资者档案，SEC文件，外部数据库，监管数据库，统计数据库，国家政府文件，市场报告，新闻稿，新闻发布，新闻文章和网络广播的信息收集。 - 利用付费资源，例如Factiva，OneSource，胡佛和Statista。2。**主要研究：** - 电话访谈，电子邮件互动，与CEO，CBO，CMOS，VPS，营销经理，技术人员和最终用户等行业参与者的面对面会议。 - 与主要意见领导者（KOLS）的访谈，专门研究与各个行业垂直行业相对应的独特领域。3。**数据建模和分析：** - 使用标准数据模型，例如自上而下和自下而上的方法，公司股票分析模型以及针对正在研究的行业和产品/服务量身定制的特定方法。 - 通过多种跨验证技术验证数据点的迭代过程。###增长机会：1。**技术进步：** AI技术中的连续创新可以导致更复杂的糖尿病管理解决方案。2。**监管支持：**医疗保健部门中有利的监管政策可以加速采用基于AI的系统。3。**市场扩张：**随着人们对高级医疗保健解决方案的认识和接受，将市场扩展到新兴市场的机会。###潜在邻接：1。**与其他医疗保健技术集成：** - AI在糖尿病管理中的协同作用与其他健康技术领域（例如远程医疗，可穿戴设备和数字疗法）之间的协同作用。2。**个性化医学：**利用AI来满足个人患者需求的个性化治疗计划。3。**数据分析和见解：**增强的数据分析能力可以为疾病模式和患者行为提供更深入的见解。＃＃＃ 结论：糖尿病管理市场中的人工智能在未来十年中有了显着增长，这是在技术进步，监管支持以及对有效糖尿病管理解决方案需求不断增长的驱动下。预计主要参与者将通过持续的创新和战略市场扩张计划来利用这些机会。有关研究方法和其他问题的更详细的见解，您可以联系研究提供者或直接访问其资源。
根据提供的信息，以下是糖尿病管理市场报告中人工智能（AI）的主要见解的摘要：###关键发现：1。**市场规模和预测：** - 糖尿病管理市场的全球AI价值为2024年的138亿美元。 - 预计到2034年将达到324亿美元。 - 此期间的复合年增长率（CAGR）（2025-2034）预计将约为10.6％。2。**密钥段：** - **通过设备：** - 诊断设备 - 葡萄糖监测设备 - 胰岛素递送设备 - **技术：** - 基于案例的推理 - 智能数据分析3。**区域领导：** - 由先进的医疗基础设施和技术进步驱动的北美地区。4。**主要参与者：** - 该领域的领先公司包括Vodafone Group Plc，Apple Inc.，Google Inc.，International Business Machines Corporation（IBM），Glooko Inc.和Tidepool Inc.###研究方法：该报告采用了一种严格的研究方法，其中包括以下步骤：1。**二级研究：** - 从公司网站，财务报告，年度报告，投资者档案，SEC文件，外部数据库，监管数据库，统计数据库，国家政府文件，市场报告，新闻稿，新闻发布，新闻文章和网络广播的信息收集。 - 利用付费资源，例如Factiva，OneSource，胡佛和Statista。2。**主要研究：** - 电话访谈，电子邮件互动，与CEO，CBO，CMOS，VPS，营销经理，技术人员和最终用户等行业参与者的面对面会议。 - 与主要意见领导者（KOLS）的访谈，专门研究与各个行业垂直行业相对应的独特领域。3。**数据建模和分析：** - 使用标准数据模型，例如自上而下和自下而上的方法，公司股票分析模型以及针对正在研究的行业和产品/服务量身定制的特定方法。 - 通过多种跨验证技术验证数据点的迭代过程。###增长机会：1。**技术进步：** AI技术中的连续创新可以导致更复杂的糖尿病管理解决方案。2。**监管支持：**医疗保健部门中有利的监管政策可以加速采用基于AI的系统。3。**市场扩张：**随着人们对高级医疗保健解决方案的认识和接受，将市场扩展到新兴市场的机会。###潜在邻接：1。**与其他医疗保健技术集成：** - AI在糖尿病管理中的协同作用与其他健康技术领域（例如远程医疗，可穿戴设备和数字疗法）之间的协同作用。2。**个性化医学：**利用AI来满足个人患者需求的个性化治疗计划。3。**数据分析和见解：**增强的数据分析能力可以为疾病模式和患者行为提供更深入的见解。＃＃＃ 结论：糖尿病管理市场中的人工智能在未来十年中有了显着增长，这是在技术进步，监管支持以及对有效糖尿病管理解决方案需求不断增长的驱动下。预计主要参与者将通过持续的创新和战略市场扩张计划来利用这些机会。有关研究方法和其他问题的更详细的见解，您可以联系研究提供者或直接访问其资源。
比较藏族中年和老年妇女的骨质疏松预测的机器学习模型
2025-03-31 06:28:55
提供的文本概述了一篇科学研究文章，该文章比较了不同的机器学习模型，以预测来自西藏的中年和老年妇女的骨质疏松症，特别是藏在藏族女性上。这项研究是由西藏大学的研究人员进行的，并参与了与其他机构的合作。这是提取的要点：###研究概述： - **目的：**比较各种机器学习算法以预测中年和老年藏族妇女的骨质疏松症。 - **涉及的机构：** - 西藏大学医学院 - 西藏大学生态与环境学院 - 医院感染管理部门，Shuangliu地区第一人民医院（四川大学西中国机场医院）###资金： - 得到当地大学改革和发展的中央财政支持的支持。 - 来自ALI地区科学技术局管理的“腰带和道路”科学技术创新项目的额外资金。###作者的贡献： - ** Peng Wang（PW）和Qiang Yin（QY）：**设计了这项研究，写了手稿。 - ** hai xiong（HX）和Zhasang Xiao（ZSX）：**提供了分析思想，并修订了重要内容的手稿。 - 所有作者都为数据分析和手稿起草/修订做出了贡献。###道德批准： - 这项研究得到了西藏大学伦理委员会的批准，并由参考号ZDYXLL2024009批准。 - 在必要时获得了所有参与者的知情同意，包括未成年人的监护人。对于那些因文盲而无法签名的人，用指纹被用作获得同意的替代方法。###机器学习模型：虽然本摘要中未提供有关测试的机器学习模型的具体细节，但可能探索的典型模型包括逻辑回归，决策树，随机森林，支持向量机（SVM）和神经网络。该研究旨在确定哪种模型最能根据人口，生活方式和与健康相关的变量来预测骨质疏松症。###出版详细信息： - **期刊：**科学报告 - **音量/问题：** 15 - **文章编号：** 10960 - ** doi：** https：//doi.org/10.1038/s41598-025-95707-2###关键字：本文侧重于骨质疏松预测，机器学习算法（例如，逻辑回归，决策树），藏族妇女和健康信息学。这项研究之所以重要，是因为它旨在增强对特贝丹人群特有的骨质疏松症风险因素的理解，这可能会导致该人群的更好的预防策略。
提供的文本概述了一篇科学研究文章，该文章比较了不同的机器学习模型，以预测来自西藏的中年和老年妇女的骨质疏松症，特别是藏在藏族女性上。这项研究是由西藏大学的研究人员进行的，并参与了与其他机构的合作。这是提取的要点：###研究概述： - **目的：**比较各种机器学习算法以预测中年和老年藏族妇女的骨质疏松症。 - **涉及的机构：** - 西藏大学医学院 - 西藏大学生态与环境学院 - 医院感染管理部门，Shuangliu地区第一人民医院（四川大学西中国机场医院）###资金： - 得到当地大学改革和发展的中央财政支持的支持。 - 来自ALI地区科学技术局管理的“腰带和道路”科学技术创新项目的额外资金。###作者的贡献： - ** Peng Wang（PW）和Qiang Yin（QY）：**设计了这项研究，写了手稿。 - ** hai xiong（HX）和Zhasang Xiao（ZSX）：**提供了分析思想，并修订了重要内容的手稿。 - 所有作者都为数据分析和手稿起草/修订做出了贡献。###道德批准： - 这项研究得到了西藏大学伦理委员会的批准，并由参考号ZDYXLL2024009批准。 - 在必要时获得了所有参与者的知情同意，包括未成年人的监护人。对于那些因文盲而无法签名的人，用指纹被用作获得同意的替代方法。###机器学习模型：虽然本摘要中未提供有关测试的机器学习模型的具体细节，但可能探索的典型模型包括逻辑回归，决策树，随机森林，支持向量机（SVM）和神经网络。该研究旨在确定哪种模型最能根据人口，生活方式和与健康相关的变量来预测骨质疏松症。###出版详细信息： - **期刊：**科学报告 - **音量/问题：** 15 - **文章编号：** 10960 - ** doi：** https：//doi.org/10.1038/s41598-025-95707-2###关键字：本文侧重于骨质疏松预测，机器学习算法（例如，逻辑回归，决策树），藏族妇女和健康信息学。这项研究之所以重要，是因为它旨在增强对特贝丹人群特有的骨质疏松症风险因素的理解，这可能会导致该人群的更好的预防策略。