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Citron Research刚刚将这种“大流行遗物”库存称为隐藏的人工智能（AI）机会。是时候买了？|Motley傻瓜
Citron Research强调了Teladoc Health是被低估的AI机会，尽管该公司被许多人视为大流行时代的遗物。尽管Citron认为Teladoc的股价受收入增长的影响更大，而不是其利润率和现金流的提高，但对公司实际整合AI技术的持怀疑态度仍然存在。分析师指出，Teladoc并未在最近的收益电话中强调AI，这引起了对AI投资驱动盈利能力的索赔的怀疑。此外，尽管提到了亚马逊或CVS Health等公司的潜在收购是一种可能性，但可能性和时机仍然不确定。总体而言，由于围绕Teladoc的投机性叙述，建议此时购买该股票。
粗粒网络通过统计物理和机器学习流动
Zhang Zhang，Arsham Ghavasieh，Jiang Zhang和Manlio deMenico的文章“通过统计物理和机器学习流过统计物理和机器学习”，提出了一种新颖的方法来理解和分析复杂的网络流。作者结合了统计物理学和机器学习技术的原理，以开发一个模型，该模型可以粗粒（或简化）网络流动的详细动态，以更易于管理和可解释的表示形式。###关键概念1。**网络流**：这是指通过网络中边缘连接的节点（顶点）的信息，资源或实体的移动或传输。该研究旨在了解这些流动如何在复杂系统，社交网络，运输网络，生物系统等的复杂系统中的不同尺度上的行为。2。**粗粒**：这是将详细的微观模型简化为宏观描述的过程，这些模型捕获了基本特征，同时忽略了较少的相关细节。在这种情况下，粗粒网络流程意味着将复杂的系统减少到保留关键动态和属性的更简单的模型。3。**统计物理**：该物理分支使用统计方法来分析由大量粒子或组件组成的系统（例如网络中的节点）。在这里，它用于提供理论基础，以理解微观相互作用的宏观水平上的紧急行为。4。**机器学习**：高级计算技术，可以在此使用数据模式并从数据中做出预测，以自动化和完善粗粒的过程。###论文的贡献 - ** NFC模型的开发**：作者引入了一种新模型（NFC），用于粗粒网络流，将统计物理学的见解与机器学习算法集成在一起。这种混合方法旨在弥合流动动力学和宏观表示的微观描述之间的差距。 - **理论分析和实验验证**：通过严格的理论分析和广泛的实验，他们证明了他们的模型如何有效地简化复杂的网络流动方案而不会失去基本特征。###方法论1。**统计物理框架**： - 使用统计力学原理制定网络流动的动力学。 - 确定影响网络内不同尺度流动行为的关键参数。2。**机器学习集成**： - 使用先进的机器学习技术自动识别详细流程数据中的模式和规律性。 - 从微观构型预测宏观状态的火车模型，从而促进了无手动干预的粗粒。3。**验证和测试**： - 将NFC模型应用于各种网络结构和流量类型（例如社交媒体交互，运输网络）。 - 将结果与传统方法进行比较，以验证准确性和效率的提高。###意义这项工作对复杂系统分析中的理论理解和实际应用具有重要意义。通过为粗粒网络流动动态提供强大的框架，它使研究人员和从业人员能够更好地处理越来越复杂的现实世界网络带来的计算挑战。该模型可以应用于城市规划（交通管理），流行病学（疾病传播建模），社会学（社会行为预测）等不同领域。###未来方向 - **可伸缩性**：研究NFC模型在极大的网络上的性能。 - **概括性**：探索其适用于其他类型的网络动力学，例如随时间或多模式流的结构变化。 - **与其他学科的融合**：研究将这种方法与其他科学领域的概念相结合，例如量子物理或经济学，以进行更广泛的应用。＃＃＃ 结论该论文通过统计物理学和机器学习的创新整合，成功地弥合了复杂网络中显微镜和宏观描述之间的差距。它为旨在了解网络系统中的新兴行为的研究人员提供了强大的工具集，并有可能彻底改变了我们如何分析和管理大规模互连的数据景观。
斯嘉丽·约翰逊（Scarlett Johansson）喊出“滥用AI”，而不是Deepfake Kanye West抗议视频
斯嘉丽·约翰逊（Scarlett Johansson）呼吁紧急立法限制AI的使用，此前一段深层录像错误地描绘了她和其他批评坎耶·韦斯特（Kanye West）在网上传播的犹太名人。这位女演员警告说，“滥用AI”，指出它比个人仇恨言论构成更大的威胁，敦促采取行动，以防止因AI滥用而失去现实。
为什么这个AI代理创业公司创始人认为她的创造力和热情使她具有竞争优势
AI初创公司Jeeva的联合创始人Saumya Bhatnagar强调了尽管面临与性别相关的挑战，但在技术领域的创造力重要性。Jeeva筹集了超过2000万美元，并通过AI驱动流程获得了500万美元的ARR。Bhatnagar强调，创意和技术技能的融合对于建造有效的软件产品至关重要。她还指出，女性创始人遇到的困难，例如筹款偏见和有限的指导。尽管存在这些障碍，但巴特纳加（Bhatnagar）的热情和创造力促使她开发了创新的解决方案，其中包括一个针对印度性堕胎的AI模型。
Google说，它与波兰建立了AI合作伙伴关系
Google首席执行官Sundar Pichai宣布了与波兰的理解备忘录，旨在加快采用人工智能来推动经济增长和行业转型，特别是在网络安全，健康和能源方面。
SAP首次使用Databricks到涡轮增压业务AI的业务数据云
SAP SE宣布了SAP Business Data Cloud，该解决方案统一了组织内的所有SAP和第三方数据，以增强决策和支持可靠的AI。与Databricks的这种合作关系将其技术集成到数据工程，机器学习和AI工作负载。新的云服务旨在通过语义丰富的数据产品和高级分析功能来释放企业数据的全部潜力，从而改善与Joule这样的AI代理商的跨职能工作流程和业务决策。
SAP和Databricks开设了一个大胆的数据和AI的新时代
SAP启动了SAP Business Data Cloud，这是一种旨在统一和控制所有SAP数据的软件 - AS-AS-Service（SaaS）解决方案，同时与第三方数据无缝集成。该公告包括与Databricks建立合作伙伴关系，旨在通过弥合信任和协调业务数据的差距来重新定义企业数据管理。这个新平台提供了预建的分析应用程序，可通过与SAP的Joule进行深入集成，以更快地跨各种业务功能进行决策和利用生成的AI功能。它支持与Collibra，Confluent和DataRobot这样的主要合作伙伴的本地集成的开放生态系统，以增强其在不同行业中的效用和适应性。
人工智能在伤口护理市场分析中，2025-2030-收入从2025年的33.2亿美元增长到2030年的76.5亿美元，复合年增长率为18.17％
ResearchAndMarkets.com的报告“伤口护理市场的人工智能（AI）预测从2025年到2030年”的报告预测，伤口护理市场的AI的AI为18.17％的复合年增长率，从2025年的33.2亿美元增加到到2030年的76.5亿美元。关键驱动因素包括糖尿病的患病率不断提高以及技术进步，例如深度学习和机器学习。预计由于先进的医疗基础设施和政府对创新的支持，北美将领导市场增长。该报告还强调了医疗保健专业人员对AI福利的重要投资活动和越来越多的认识，这有助于市场扩张。
我测试了10个AI内容检测器 - 这3个每次都正确识别了AI文本
从您对各种AI文本检测工具的详细分析中，很明显，在识别机器生成的内容方面都不完美。这是一些关键要点：1。**准确性问题**：大多数工具在准确检测AI生成的文本时都有局限性。虽然它们可以标记可疑的图案或不寻常的写作方式，但这些方法并不是万无一失。2。**需要人类的判断**：鉴于AI检测技术的当前状态，人类的监督仍然至关重要。仅依靠自动化工具可能会导致错误的指控和不使用AI帮助的学生或作家的不公平后果。3。**道德考虑**：随着人类提出有关透明度和公平性的道德问题，使其他AIS更难通过的AI检测器的发展。基于已知检测方法训练算法的未检测到的检测器之类的工具显示了一种有趣的方法，但仍可能存在局限性。4。**未来方向**：正如您所指出的，OpenAI自己创建可靠的AI检测工具的尝试突出了该领域的挑战。在更强大的解决方案出现之前，采用一种混合方法可能是谨慎的，其中人类监督与复杂的工具相结合以减轻风险。5。**教育和新闻业影响**：AI生成内容对教育和新闻业的更广泛含义是重要的。尽管这些工具可以自动化任务并可能提高效率，但对完整性和真实性的担忧需要仔细考虑。6。**社区投入**：收集社区有关他们使用AI写作工具和检测系统的经验的见解，可以为开发人员提供有价值的反馈，以完善现有解决方案或开发新解决方案。您的结论是，我们应该依靠技术辅助工具补充的人类感知与当前的现实一致。这种方法确保了资源的平衡利用，同时有效地解决了道德问题。如果您有兴趣进一步探索此主题，请考虑在教育者和记者之间就他们对AI生成的内容的经验和看法进行调查。此外，随着景观继续迅速发展，请密切关注AI写作工具和检测方法的进步至关重要。
公用事业公司希望用天然气为Big Tech的AI野心提供动力。这些是他们押注的数据中心。
路易斯安那州，威斯康星州和密西西比州等州的公用事业公司正计划建造新的天然气厂，以满足主要科技公司AI数据中心不断增长的电力需求。亚马逊，元和微软需要其运营的重要权力，尽管存在潜在的环境问题，但仍推动公用事业投资于天然气基础设施。这一举动与这些公司公开宣布的可再生能源目标相矛盾，但也与对可靠和可扩展的电力解决方案的紧迫需求保持一致。该计划涉及公用事业公司和科技公司的大量投资，以平衡经济增长和能源需求。