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2025-08-24 08:05:00
2025-08-24 08:02:00
2025-08-24 07:15:47
为了使学生为AI世界做好准备，大学应该让他们摆脱AI -Boston Globe
2025-08-24 07:04:59
本文批评了像khanmigo这样的人工智能聊天机器人纳入教育，认为这样的工具通过提供快速的答案而无需促进深刻的理解或解释，从而阻碍了真正的学习和批判性思维。它强调，尽管使用AI作为捷径可能会在人文科学领域为AI进行高级研究应用，这破坏了集中于人类创造力和文化研究的学科的核心价值。大学急于将AI纳入教学和学习中，假定其收益大于风险，但这可能会稀释学术完整性和学生参与度。该文章要求提出一项要求的严格，以人为中心的教育方法的建议，这些方法发展了基本的智力技能，而不是由机器复制，主张较小的班级，并严格监督的任务是依靠AI工具的替代方案。
本文批评了像khanmigo这样的人工智能聊天机器人纳入教育，认为这样的工具通过提供快速的答案而无需促进深刻的理解或解释，从而阻碍了真正的学习和批判性思维。它强调，尽管使用AI作为捷径可能会在人文科学领域为AI进行高级研究应用，这破坏了集中于人类创造力和文化研究的学科的核心价值。大学急于将AI纳入教学和学习中，假定其收益大于风险，但这可能会稀释学术完整性和学生参与度。该文章要求提出一项要求的严格，以人为中心的教育方法的建议，这些方法发展了基本的智力技能，而不是由机器复制，主张较小的班级，并严格监督的任务是依靠AI工具的替代方案。
加密交易所Kraken收购以色列无代码交易启动Capital.ai |CTECH
2025-08-24 07:04:00
Kraken是一家主要的加密货币交易所，已收购了一家专门从事自然语言，无代码交易自动化的以色列公司的资产和技术。此次收购包括Codalise.ai的联合创始人Amir Shiovich和Shahar Rabin以及关键工程人员加入Kraken的职业部门。Capital.ai成立于2015年，提供了一个平台，该平台使用其专有语言模型和大数据引擎将日常文本转换为各种资产类别的大型数据引擎，包括股票，加密货币，FX，Futures和Options。
Kraken是一家主要的加密货币交易所，已收购了一家专门从事自然语言，无代码交易自动化的以色列公司的资产和技术。此次收购包括Codalise.ai的联合创始人Amir Shiovich和Shahar Rabin以及关键工程人员加入Kraken的职业部门。Capital.ai成立于2015年，提供了一个平台，该平台使用其专有语言模型和大数据引擎将日常文本转换为各种资产类别的大型数据引擎，包括股票，加密货币，FX，Futures和Options。
2025-08-24 05:58:12
据传Google的AI眼镜是在台湾制作的，可能是HTC
2025-08-24 05:58:12
台湾公司Quanta和HTC是Google即将推出的AI眼镜的潜在合同制造商，预计将成为促进行业增长的基本移动设备。据传Google已经完成了其第一批AI-ai-nable眼镜的开发，但尚未完成制造商。Quanta LED原型设计，并且仍然是领先者，尽管有传言称HTC也可以生产该设备。HTC最近推出了自己的Vive Eagle AI眼镜模型，并以2.5亿美元的价格将AR/VR专业知识和专利转让给Google，这表明未来的合作。如果HTC确保合同，它将受益于塔尤文的生产能力利用率的提高。Vive Eagle是支持中国传统语音控制的第一个AI眼镜模型，并采用了开放的AI架构，允许使用Google Gemini和GPT等型号的用户自定义。
台湾公司Quanta和HTC是Google即将推出的AI眼镜的潜在合同制造商，预计将成为促进行业增长的基本移动设备。据传Google已经完成了其第一批AI-ai-nable眼镜的开发，但尚未完成制造商。Quanta LED原型设计，并且仍然是领先者，尽管有传言称HTC也可以生产该设备。HTC最近推出了自己的Vive Eagle AI眼镜模型，并以2.5亿美元的价格将AR/VR专业知识和专利转让给Google，这表明未来的合作。如果HTC确保合同，它将受益于塔尤文的生产能力利用率的提高。Vive Eagle是支持中国传统语音控制的第一个AI眼镜模型，并采用了开放的AI架构，允许使用Google Gemini和GPT等型号的用户自定义。
机器学习可以预测急诊室的细菌尿
2025-08-24 04:30:56
Sheele等人的研究。旨在开发和验证机器学习模型，以使用自动尿液分析数据来预测急诊科（ED）设置的重要细菌尿模型。作者强调，准确预测尿路感染（UTI）至关重要，因为它可以减少不必要的抗生素使用并改善患者的预后。这是他们的主要发现和含义的摘要：###关键发现：1。**模型开发**： - 利用机器学习算法根据自动尿液分析数据预测重要的细菌尿。 - 使用表现出UTI的体征和症状的患者的回顾性数据对模型进行了训练。2。**性能指标**： - 评估了各种性能指标（例如，敏感性，特异性，曲线下的面积[AUC]）以评估模型的准确性。 - 与传统的临床决策标准相比，机器学习模型表现出优越的预测能力。3。**临床实用程序**： - 开发的模型可以通过准确识别需要有针对性治疗的明显细菌尿症患者来减少不必要的尿培养物和随后的抗生素处方。###含义：1。**减少不必要的测试**： - 机器学习算法可以帮助临床医生避免订购不必要的尿液培养物，从而降低医疗保健成本，并最大程度地减少没有真正细菌感染的患者的抗生素暴露。2。**增强患者护理**： - 准确预测明显的细菌尿可以及时为具有真实UTI的患者及时开始适当的抗生素治疗，从而提高临床结局和患者满意度。3。**资源优化**： - 通过优化实验室资源的使用，机器学习工具有可能在不损害诊断准确性或患者护理质量的情况下提高ED设置的整体效率。4。**未来的研究指示**： - 研究表明，在不同的临床环境和人群中需要进一步验证研究，以确认这些预测模型的普遍性。 - 其他数据源的集成（例如，人口统计信息，成像结果）可能会增强模型性能。＃＃＃ 结论：Sheele等人的研究。强调了机器学习在提高ED环境中UTI诊断准确性方面的潜在效用。通过预测高精度和可靠性的明显细菌尿，这些模型可以通过优化资源利用来显着影响临床实践，同时确保及时且适当的患者治疗。有必要进行进一步的研究，以评估各种患者人群之间更广泛的适用性和完善的预测能力。＃＃＃ 参考：-J.M. Sheele，R.L。Campbell，＆Jones，D.D。（2025）。机器学习可以预测急诊室的细菌尿。科学报告，15（1），31087。-Cohen，J.E.，Yura，E.M.，Chen，L.，Schaeffer，A.J。（2019）。先前的尿液培养物的预测效用在怀疑复发的尿路感染的妇女中。泌尿外科杂志，202（5），979-985。 - Sehult，J.N。等。（2023）。机器学习决策树算法的开发，评估和多站点部署，以优化尿液分析参数，以预测尿液培养的阳性。临床微生物学杂志，61（6），E0029123。 - 他，H。等。（2021）。在具有自动尿液分析的成年患者中，建立了大细菌尿的风险预测模型。泌尿科国际，105（9-10），786–791。为了进行全面的理解和详细的见解，建议审查 *科学报告 *发表的研究的全文。
Sheele等人的研究。旨在开发和验证机器学习模型，以使用自动尿液分析数据来预测急诊科（ED）设置的重要细菌尿模型。作者强调，准确预测尿路感染（UTI）至关重要，因为它可以减少不必要的抗生素使用并改善患者的预后。这是他们的主要发现和含义的摘要：###关键发现：1。**模型开发**： - 利用机器学习算法根据自动尿液分析数据预测重要的细菌尿。 - 使用表现出UTI的体征和症状的患者的回顾性数据对模型进行了训练。2。**性能指标**： - 评估了各种性能指标（例如，敏感性，特异性，曲线下的面积[AUC]）以评估模型的准确性。 - 与传统的临床决策标准相比，机器学习模型表现出优越的预测能力。3。**临床实用程序**： - 开发的模型可以通过准确识别需要有针对性治疗的明显细菌尿症患者来减少不必要的尿培养物和随后的抗生素处方。###含义：1。**减少不必要的测试**： - 机器学习算法可以帮助临床医生避免订购不必要的尿液培养物，从而降低医疗保健成本，并最大程度地减少没有真正细菌感染的患者的抗生素暴露。2。**增强患者护理**： - 准确预测明显的细菌尿可以及时为具有真实UTI的患者及时开始适当的抗生素治疗，从而提高临床结局和患者满意度。3。**资源优化**： - 通过优化实验室资源的使用，机器学习工具有可能在不损害诊断准确性或患者护理质量的情况下提高ED设置的整体效率。4。**未来的研究指示**： - 研究表明，在不同的临床环境和人群中需要进一步验证研究，以确认这些预测模型的普遍性。 - 其他数据源的集成（例如，人口统计信息，成像结果）可能会增强模型性能。＃＃＃ 结论：Sheele等人的研究。强调了机器学习在提高ED环境中UTI诊断准确性方面的潜在效用。通过预测高精度和可靠性的明显细菌尿，这些模型可以通过优化资源利用来显着影响临床实践，同时确保及时且适当的患者治疗。有必要进行进一步的研究，以评估各种患者人群之间更广泛的适用性和完善的预测能力。＃＃＃ 参考：-J.M. Sheele，R.L。Campbell，＆Jones，D.D。（2025）。机器学习可以预测急诊室的细菌尿。科学报告，15（1），31087。-Cohen，J.E.，Yura，E.M.，Chen，L.，Schaeffer，A.J。（2019）。先前的尿液培养物的预测效用在怀疑复发的尿路感染的妇女中。泌尿外科杂志，202（5），979-985。 - Sehult，J.N。等。（2023）。机器学习决策树算法的开发，评估和多站点部署，以优化尿液分析参数，以预测尿液培养的阳性。临床微生物学杂志，61（6），E0029123。 - 他，H。等。（2021）。在具有自动尿液分析的成年患者中，建立了大细菌尿的风险预测模型。泌尿科国际，105（9-10），786–791。为了进行全面的理解和详细的见解，建议审查 *科学报告 *发表的研究的全文。
深度学习驱动的物联网解决方案用于智能番茄养殖
2025-08-24 04:24:52
###文章的要点摘要Saxena等人发表在科学报告中的文章“针对智能番茄养殖的深度学习驱动的物联网解决方案”讨论了一种创新的方法，可以使用物联网（IoT）和深度学习技术来改善番茄养殖。这是总结的要点：1。**简介**： - 该研究旨在开发一种将IoT传感器与用于监视和控制温室环境的机器学习算法集成的系统。 - 重点是自动化过程，以提高番茄养殖中的作物产量，质量和资源效率。2。**研究目标**： - 设计和实施基于物联网的系统，用于实时监视环境参数（温度，湿度，光强度）。 - 开发一个深度学习模型，用于在不同生长阶段对西红柿进行自动检测和分类。3。**方法论**： - ** IOT设置**：利用ESP32微控制器从温室中安装的各种传感器中收集数据。 - 传感器：温度，湿度，光强度，土壤水分，二氧化碳浓度。 - **数据收集**：几个月内对环境参数的连续监视和记录。 - **深度学习模型**：用于基于图像的分类任务的卷积神经网络（CNN）： - 培训数据集由标记为西红柿不同生长阶段的图像组成。 - 验证和测试数据集用于评估模型性能。4。**结果**： - 物联网系统成功地提供了有关环境条件的实时数据，从而更好地控制了不断增长的环境。 - 根据图像分析（例如，精度为95％），深度学习模型在各种生长阶段对番茄植物进行分类的准确性很高。5。**讨论和结论**： - 物联网和深度学习的整合为智能农业提供了强大的解决方案，使农民能够就灌溉，施肥和预防疾病做出明智的决定。 - 潜在的未来工作包括通过合并其他传感器（例如土壤中的营养水平）并整合预测分析来扩大系统的功能。###主要贡献1。**增强的监视功能**： - 对环境因素的实时监测可确保西红柿的最佳生长条件。2。**自动分类**： - 深度学习模型可以根据其生长阶段自动对番茄植物进行分类，从而促进及时的干预措施。3。**资源优化**： - 通过提供精确的数据和可操作的见解，该系统有助于优化资源使用（水，肥料），从而实现可持续的农业实践。4。**可伸缩性和适应性**： - 物联网设置的模块化设计允许轻松可扩展性并适应不同的农业设置。###限制1。**数据可用性**： - 初始数据集有限；更全面的数据集将提高模型的准确性和可推广性。2。**部署挑战**： - 实际挑战包括电源，在不同环境条件下维护硬件组件。3。**成本含义**： - 实施全尺寸的物联网系统需要大量的前期投资，这可能对小型农民来说是过分的。###未来工作1。**扩展到其他农作物**： - 为其他重要的作物开发类似的系统。2。**高级传感器的集成**： - 结合其他传感器，例如pH仪和营养传感器，以提供更全面的数据。3。**预测分析**： - 利用机器学习技术根据历史数据来预测未来趋势（例如，产量预测，疾病爆发）。###道德考虑作者没有宣布竞争利益，并确保研究符合科学出版物中的道德标准。该研究遵守Creative Commons Attribution 4.0国际许可证的开放访问许可证。---该摘要封装了本文的主要方面，强调了其通过物联网和深度学习技术改善智能农业实践的贡献，局限性和未来方向。介绍
###文章的要点摘要Saxena等人发表在科学报告中的文章“针对智能番茄养殖的深度学习驱动的物联网解决方案”讨论了一种创新的方法，可以使用物联网（IoT）和深度学习技术来改善番茄养殖。这是总结的要点：1。**简介**： - 该研究旨在开发一种将IoT传感器与用于监视和控制温室环境的机器学习算法集成的系统。 - 重点是自动化过程，以提高番茄养殖中的作物产量，质量和资源效率。2。**研究目标**： - 设计和实施基于物联网的系统，用于实时监视环境参数（温度，湿度，光强度）。 - 开发一个深度学习模型，用于在不同生长阶段对西红柿进行自动检测和分类。3。**方法论**： - ** IOT设置**：利用ESP32微控制器从温室中安装的各种传感器中收集数据。 - 传感器：温度，湿度，光强度，土壤水分，二氧化碳浓度。 - **数据收集**：几个月内对环境参数的连续监视和记录。 - **深度学习模型**：用于基于图像的分类任务的卷积神经网络（CNN）： - 培训数据集由标记为西红柿不同生长阶段的图像组成。 - 验证和测试数据集用于评估模型性能。4。**结果**： - 物联网系统成功地提供了有关环境条件的实时数据，从而更好地控制了不断增长的环境。 - 根据图像分析（例如，精度为95％），深度学习模型在各种生长阶段对番茄植物进行分类的准确性很高。5。**讨论和结论**： - 物联网和深度学习的整合为智能农业提供了强大的解决方案，使农民能够就灌溉，施肥和预防疾病做出明智的决定。 - 潜在的未来工作包括通过合并其他传感器（例如土壤中的营养水平）并整合预测分析来扩大系统的功能。###主要贡献1。**增强的监视功能**： - 对环境因素的实时监测可确保西红柿的最佳生长条件。2。**自动分类**： - 深度学习模型可以根据其生长阶段自动对番茄植物进行分类，从而促进及时的干预措施。3。**资源优化**： - 通过提供精确的数据和可操作的见解，该系统有助于优化资源使用（水，肥料），从而实现可持续的农业实践。4。**可伸缩性和适应性**： - 物联网设置的模块化设计允许轻松可扩展性并适应不同的农业设置。###限制1。**数据可用性**： - 初始数据集有限；更全面的数据集将提高模型的准确性和可推广性。2。**部署挑战**： - 实际挑战包括电源，在不同环境条件下维护硬件组件。3。**成本含义**： - 实施全尺寸的物联网系统需要大量的前期投资，这可能对小型农民来说是过分的。###未来工作1。**扩展到其他农作物**： - 为其他重要的作物开发类似的系统。2。**高级传感器的集成**： - 结合其他传感器，例如pH仪和营养传感器，以提供更全面的数据。3。**预测分析**： - 利用机器学习技术根据历史数据来预测未来趋势（例如，产量预测，疾病爆发）。###道德考虑作者没有宣布竞争利益，并确保研究符合科学出版物中的道德标准。该研究遵守Creative Commons Attribution 4.0国际许可证的开放访问许可证。---该摘要封装了本文的主要方面，强调了其通过物联网和深度学习技术改善智能农业实践的贡献，局限性和未来方向。介绍
2025-08-24 04:00:00