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预测：2个人工智能（AI）股票的价值将超过NVIDIA 3年|Motley傻瓜
NVIDIA从AI的兴起中获得了巨大的收益，其股价自2022年11月以来几乎繁殖了八倍，目前的市值约为2.9万亿美元。但是，由于对AI数据中心的大量投资和增长的盈利能力，两家公司，元平台和亚马逊的长期前景可能会更好。如果Nvidia继续执行目前的轨迹，两者都可以在三年内超过三年内的估值。
AI如何影响图形设计
由于技术的进步，特别是AI，创意产业正在迅速发展，这影响了创意群体的工作方式和所需的技能。根据世界经济论坛的《未来的工作报告》，图形设计曾经被视为中等增长，现在被预计是2025 - 2030年下降的工作之一，这在很大程度上归因于AI和新技术的兴起。
通过AI更好的视野
加州大学圣地亚哥分校的电气工程师与眼科医生之间的合作导致了AI工具的开发，从而增强了疾病诊断和治疗视网膜疾病（例如黄斑变性）。在五年的时间里，他们发表了有关临床和工程领域进步的21篇论文。该团队创建了一个AI工具，在诊断与人类专家的速度快的速度中诊断出与年龄相关的黄斑变性的精度为80％。他们还开发了以高精度跟踪血管损伤或肿瘤生长的变化的方法。这些创新旨在改善患者的结果，同时保留眼科医生专业知识和道德决策的关键作用。
信件：AI可能有助于招聘，但对偏见产生了疑问
路易斯安那州企业家赢得了哈密瓜AI奖，该应用程序使用人工智能进行即时的语音访谈和简化招聘过程。尽管人工智能可以提高效率，但如果无法正确维护和训练，对潜在偏见和歧视的担忧仍然存在。本文倡导技术在现代化工作面试实践中的道德使用。
现在比以往任何时候都需要一个治理框架
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对基于人工智能的系统的评估，用于在食管胃刺镜检查过程中实时高质量的光检查
文章“对基于人工智能的系统评估了对食管胃构镜检查期间实时高质量光照的系统”，由Byeong Yun Ahn，Junwoo Lee，Ji Yoon Kim，Jeonga Seol和Hyunsoo Chung研究使用AI来增强AI的有效性，以提高AI的有效性内窥镜检查过程中拍摄的照片。这项研究是在首尔国立大学医院与Prevenotics Inc.合作进行的，重点是改善食管胃刺激镜检查期间的光检查（EGD），以更好地诊断和监测胃肠道疾病。###关键点：1。**背景**： - 光照文献在EGD中至关重要，对于准确记录发现，尤其是对于胃病变的早期检测和管理。 - 传统方法在很大程度上依赖内窥镜医生的专业知识，但可能是主观的，容易变化。 - 基于AI的系统旨在标准化光检查并提高图像的质量。2。**目标**： - 评估一个基于AI的系统，设计用于EGD期间实时高质量的光照。 - 与传统方法相比，评估图像质量，一致性和诊断准确性的提高。3。**方法**： - 该研究涉及从接受EGD程序的患者收集的内窥镜图像数据集。 - 使用基于AI的系统对图像进行处理，该系统会自动捕获基于预定义标准的高质量照片（例如，照明条件，角度）。 - 将手动和AI生成的照片比较图像质量参数，例如清晰度，分辨率和诊断实用程序。4。**结果**： - AI系统可显着提高实时的光照文献质量。 - 由于标准化标准，AI生成的图像显示出更好的一致性和更高的诊断价值。 - 研究还发现，使用基于AI的系统降低了EGD期间与手动摄影相关的人为错误和可变性。5。**讨论**： - 将AI集成到内窥镜程序中可以提高光照文献的准确性和可靠性，最终改善患者护理。 - 标准化的图像捕获可提供更好的记录保存，促进纵向监测和比较研究。 - 系统适应各种照明条件和角度的能力可确保在不同的临床环境中保持一致的质量。6。**结论**： - 基于AI的EGD期间实时高质量光照文档的系统可有效增强图像质量和诊断实用程序。 - 未来的应用可能包括与电子健康记录（EHR）和远程咨询的集成，从而扩大了其对患者护理和研究的影响。###含义： - **临床实践**：改进的光照记录可以更好地诊断和治疗胃肠道疾病，特别是用于早期发现胃病变。 - **研究**：标准化的高质量图像为纵向研究提供了有价值的数据，并有助于发展新的诊断标准。 - **教育和培训**：AI系统是培训内镜医生进行最佳成像技术的工具，从而降低了由于技能水平而导致的可变性。###道德考虑： - 这项研究是根据赫尔辛基宣言概述的道德准则进行的，并得到了首尔国立大学医院机构审查委员会的批准。 - 鉴于图像分析的风险最小和非侵入性质，请放弃患者同意。总而言之，这项研究强调了AI在胃肠道内窥镜检查中革新光照文献的潜力，提供了一种有前途的工具，可增强诊断准确性和患者护理。
迈克尔·乔丹（Michael I.
从您的摘要中，很明显，AI研究中的杰出人物Yoav Shoham提供了对当前景观和未来人工智能前景的细微见解。这是关键要点：1。**生成的AI作为PR **：生成的AI技术通常会因为其市场吸引力而引起大量投资，而不是解决现实世界问题的实质性商业模式。2。**现实世界工程项目与炒作**：自动驾驶汽车或医疗进步等真正的工程挑战需要长期，专门的研发（通常十年多），与炒作驱动的快速回报不同在生成的AI初创公司中看到。3。**关注工作流离失所**： - 劳工经济学家应在理解和规范由于AI引起的工作流离失所方面发挥重要作用。 - 自上而下的监管方法没有透彻的理解可能是有害的。 - 逐渐变化对工人来说更好，使他们有时间适应和学习新技能，而不是面对突然的过时。4。**对年轻人的建议**： - 不要担心数学或其他技术领域会因AI而变得过时；相反，请拥抱解决计算机科学中新兴问题的机会。 - 专注于建筑系统和有效整合技术；总是需要人类的创造力和解决问题的技能。从本质上讲，Shoham强调了在实用应用中基础技术进步的重要性，而不是仅专注于华丽的创新。他还强调了需要仔细监管以保护工人的必要性，同时负责任地培养创新。
AI Tech通过观看每个呼吸来追踪养殖鱼的福利
Sintef和NMBU开发的一种新的基于AI的系统允许通过监测其呼吸速率来尽早发现养殖鲑鱼的压力。该原型使用水下摄像头跟踪浴缸中的单个鱼，并通过算法分析实时录像，以检测由于压力源（如水温升高或氧气水平降低）引起的呼吸模式的变化。该技术旨在通过不断监测所有鱼而不是依靠前哨鱼来改善鱼类福利，从而提供更准确的健康指标。
困惑AI的Aravind Srinivas提出了“百万美元的问题”，而不是营销赌博中的超级碗广告 - 详细信息|公司业务新闻
从2月9日开始，Aravind Srinivas的困惑AI已推出了“百万美元的问题”促销，以提高其聊天机器人的使用，而不是运行超级碗广告。参与者可以使用困惑应用程序在堪萨斯城和费城之间的足球比赛中至少提出五个问题，从而赢得100万美元。18岁及以上的符合条件的美国公民可以从2月9日下午3点至晚上7:30参加。
“完全未知”使用了AI？您的iPhone照片使用的AI比任何2025年奥斯卡提名人更多
由于最近的争议，电影艺术与科学学院可能需要未来的奥斯卡提交才能披露其对人工智能（AI）工具的使用。据报道，八次奥斯卡提名人“完全未知”在后期制作中使用了AI，詹姆斯·曼戈尔德（James Mangold）的鲍勃·迪伦（Bob Dylan）传记也是如此。此外，“沙丘：第二部分”利用了用于视觉效果的机器学习模型，以及“EmiliaPérez”和“ Brutalist”（当前最佳图片提名人）都证实了使用AI工具。由于AI的构成尚无明确的界限，因此随着AI技术在电影制作中的普遍性越来越普遍，该学院在定义强制性披露规则方面面临挑战。
