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野生答案导致在线嘲笑之后，法国AI聊天机器人离线脱机|CNN业务
2025-01-27 16:02:00
法国政府支持的AI Chatbot Lucie由于提供了错误的答案，包括毫无意义的回答，例如推荐牛鸡蛋作为可食用和提供错误的数学解决方案，因此被离线了。Linagora Group确认了过早版本，并计划在重新启动之前私下更新和测试该模型。露西（Lucie）是法国挑战英语AI主导地位的努力的一部分，并得到了伊曼纽尔·马克龙（Emmanuel Macron）法国2030计划的支持。
法国政府支持的AI Chatbot Lucie由于提供了错误的答案，包括毫无意义的回答，例如推荐牛鸡蛋作为可食用和提供错误的数学解决方案，因此被离线了。Linagora Group确认了过早版本，并计划在重新启动之前私下更新和测试该模型。露西（Lucie）是法国挑战英语AI主导地位的努力的一部分，并得到了伊曼纽尔·马克龙（Emmanuel Macron）法国2030计划的支持。
人工智能（AI）行业的增长趋势和发展，2025-2033-以Microsoft，IBM，Amazon，Baidu，Nvidia，Oracle，HPE，HPE，Intel，Salesforce和Alphabet为特色
2025-01-27 15:57:25
“解决方案，技术，最终用户和公司分析2025-2033的人工智能市场全球报告”已在researchandMarkets.com上发布。全球AI市场预计将从2024年的1841.5亿美元增长33.83％，到2033年的2.53万亿美元，这是由机器学习和深度学习的进步，自动化需求增加以及AI应用程序的扩展所推动的。在医疗保健，金融，制造业和其他领域。主要挑战包括数据隐私问题和熟练工人的短缺。该报告涵盖了市场动态，区域分析，竞争格局以及领先公司，例如Microsoft，IBM，Amazon，Baidu，Nvidia，Oracle，Hewlett Packard Enterprise，Intel，Salesforce和Alphabet Inc.
“解决方案，技术，最终用户和公司分析2025-2033的人工智能市场全球报告”已在researchandMarkets.com上发布。全球AI市场预计将从2024年的1841.5亿美元增长33.83％，到2033年的2.53万亿美元，这是由机器学习和深度学习的进步，自动化需求增加以及AI应用程序的扩展所推动的。在医疗保健，金融，制造业和其他领域。主要挑战包括数据隐私问题和熟练工人的短缺。该报告涵盖了市场动态，区域分析，竞争格局以及领先公司，例如Microsoft，IBM，Amazon，Baidu，Nvidia，Oracle，Hewlett Packard Enterprise，Intel，Salesforce和Alphabet Inc.
人工智能（AI）行业的增长趋势和发展，2025-2033-以Microsoft，IBM，Amazon，Baidu，Nvidia，Oracle，HPE，HPE，Intel，Salesforce和Alphabet为特色
2025-01-27 15:54:00
“人工智能市场全球报告，通过解决方案，技术，最终用户和公司分析2025-2033”预测，AI市场将从2024年的1841.5亿美元增长到2033年的2.53万亿美元，分别为33.83％。主要驱动力包括机器学习，深度学习的进步以及对医疗保健，金融和制造等各个领域的自动化和效率的需求不断提高。挑战包括数据隐私问题和缺乏熟练的劳动力。该报告涵盖了市场动态，解决方案，技术，最终用户和国家的细分，区域分析重点是北美，欧洲，亚太地区，拉丁美洲，中东和非洲。讨论的主要参与者包括Microsoft，IBM，Amazon，Baidu，Nvidia，Oracle，Hewlett Packard Enterprise，Intel，Salesforce和Alphabet Inc.
“人工智能市场全球报告，通过解决方案，技术，最终用户和公司分析2025-2033”预测，AI市场将从2024年的1841.5亿美元增长到2033年的2.53万亿美元，分别为33.83％。主要驱动力包括机器学习，深度学习的进步以及对医疗保健，金融和制造等各个领域的自动化和效率的需求不断提高。挑战包括数据隐私问题和缺乏熟练的劳动力。该报告涵盖了市场动态，解决方案，技术，最终用户和国家的细分，区域分析重点是北美，欧洲，亚太地区，拉丁美洲，中东和非洲。讨论的主要参与者包括Microsoft，IBM，Amazon，Baidu，Nvidia，Oracle，Hewlett Packard Enterprise，Intel，Salesforce和Alphabet Inc.
AI驱动的标记物解码用于增强机器视觉
2025-01-27 15:13:00
科尔多瓦大学的研究人员开发了一种神经网络模型，可在较差的照明条件下增强对基金标记的识别和解码，从而改善了机器视觉应用程序的应用程序，例如自动包装位置检测。该系统使用三个独立的神经网络来标记识别，角落精炼和标记解码，这标志着标记检测中低光挑战的第一个完整解决方案。
科尔多瓦大学的研究人员开发了一种神经网络模型，可在较差的照明条件下增强对基金标记的识别和解码，从而改善了机器视觉应用程序的应用程序，例如自动包装位置检测。该系统使用三个独立的神经网络来标记识别，角落精炼和标记解码，这标志着标记检测中低光挑战的第一个完整解决方案。
USPTO发行人工智能策略|JD Supra
2025-01-27 14:45:09
2025年1月14日，美国专利商标局（USPTO）发布了其人工智能战略文件，概述了解决AI对知识产权政策和创新影响的计划。该战略与最近的执行命令保持一致，但由于总统政府的变化而面临不确定性。关键重点领域包括通过IP政策推进包容性的AI创新，构建强大的AI功能，促进负责的AI使用，在劳动力中发展AI专业知识，并在国际上进行协作。尽管发生了政治转变，但该文件强调了美国国内立大学致力于促进美国技术领导力和竞争力的承诺。
2025年1月14日，美国专利商标局（USPTO）发布了其人工智能战略文件，概述了解决AI对知识产权政策和创新影响的计划。该战略与最近的执行命令保持一致，但由于总统政府的变化而面临不确定性。关键重点领域包括通过IP政策推进包容性的AI创新，构建强大的AI功能，促进负责的AI使用，在劳动力中发展AI专业知识，并在国际上进行协作。尽管发生了政治转变，但该文件强调了美国国内立大学致力于促进美国技术领导力和竞争力的承诺。
放射基因组学和机器学习预测胶质母细胞瘤的致癌信号通路
2025-01-27 14:40:39
Ahanger等人发表在《翻译医学杂志》上的Ahanger等人的文章“放射基因组学和机器学习预测胶质母细胞瘤中的致癌信号传导途径”，探索了一种创新的方法，用于预测胶质母细胞瘤中的致癌信号传导途径。这是本文的要点的摘要：###关键贡献：1。**放射基因组学整合**：该研究将放射成像特征与基因组数据（放射基因组学）相结合，以增强胶质母细胞瘤中致癌信号通路的预测模型。2。**机器学习模型**：使用机器学习算法来分析和解释复杂的数据集，以基于放射线和基因组信号组合预测特定的致癌途径。###方法论：1。**数据收集**： - 胶质母细胞瘤患者的放射学成像数据（例如，MRI扫描）。 - 同一患者队列的基因组测序数据。2。**特征提取**：使用最先进的技术从成像和遗传数据集中提取高维特征。3。**模型开发**：开发的机器学习模型将放射学发现与基因组变化相关联，重点是关键信号通路（例如PI3K/AKT/MTOR，RAS/RAS/RAF/MEK/ERK）。4。**验证**：使用独立数据集验证了预测模型，以确保鲁棒性和概括性。###关键发现：1。**途径预测准确性**：与单独的基于基因组或基于成像的方法相比，放射基因组方法的组合方法在预测关键的致癌信号传导途径方面的准确性提高。2。**临床相关性**：确定的特定途径改变，可以针对胶质母细胞瘤患者的个性化治疗策略。###含义： - **精确药物**：通过基于综合放射基因组数据鉴定患者特异性治疗靶标，可以增强精度医学的潜力。 - **非侵入性诊断**：提供了一种非侵入性方法来使用成像特征预测基因组改变，从而有可能减少对入侵活检的需求。 - **研究进步**：为胶质母细胞瘤的研究开辟了新的途径，促进了对疾病机制和治疗反应的更深入的了解。###资金：这项研究是由来自印度医学研究理事会（ICMR）以及促进大学研究与科学卓越（Purse）等各种组织的资助。###作者贡献： - **写手稿**：Abdul Basit Ahanger，Syed Wajid Aalam，Muzafar Rasool Bhat。 - **概念与设计**：Tariq Ahmad Masoodi，Asma Shah，Muzafar Ahmad Macha，Ajaz A. Bhat。 - **实验**：Abdul Basif Ahanger，Syed Wajid Aalam，Tariq Ahmad Masoodi。 - **评论和编辑**：所有作者都为手稿的修订和编辑做出了贡献。###致谢：该论文感谢包括伊斯兰科学技术大学（IUST），卡塔尔的Sidra Medicine和Digibiomics Inc.在内的各种机构的支持。###道德声明：这项研究不需要道德批准，因为它涉及二级数据分析而无需直接患者参与。同意参与或发布的同意也被认为是根据所进行的研究的性质认为的。这种放射基因组学的综合方法与机器学习相结合，在推进个性化医学并改善胶质母细胞瘤患者的临床结果方面有望。研究
Ahanger等人发表在《翻译医学杂志》上的Ahanger等人的文章“放射基因组学和机器学习预测胶质母细胞瘤中的致癌信号传导途径”，探索了一种创新的方法，用于预测胶质母细胞瘤中的致癌信号传导途径。这是本文的要点的摘要：###关键贡献：1。**放射基因组学整合**：该研究将放射成像特征与基因组数据（放射基因组学）相结合，以增强胶质母细胞瘤中致癌信号通路的预测模型。2。**机器学习模型**：使用机器学习算法来分析和解释复杂的数据集，以基于放射线和基因组信号组合预测特定的致癌途径。###方法论：1。**数据收集**： - 胶质母细胞瘤患者的放射学成像数据（例如，MRI扫描）。 - 同一患者队列的基因组测序数据。2。**特征提取**：使用最先进的技术从成像和遗传数据集中提取高维特征。3。**模型开发**：开发的机器学习模型将放射学发现与基因组变化相关联，重点是关键信号通路（例如PI3K/AKT/MTOR，RAS/RAS/RAF/MEK/ERK）。4。**验证**：使用独立数据集验证了预测模型，以确保鲁棒性和概括性。###关键发现：1。**途径预测准确性**：与单独的基于基因组或基于成像的方法相比，放射基因组方法的组合方法在预测关键的致癌信号传导途径方面的准确性提高。2。**临床相关性**：确定的特定途径改变，可以针对胶质母细胞瘤患者的个性化治疗策略。###含义： - **精确药物**：通过基于综合放射基因组数据鉴定患者特异性治疗靶标，可以增强精度医学的潜力。 - **非侵入性诊断**：提供了一种非侵入性方法来使用成像特征预测基因组改变，从而有可能减少对入侵活检的需求。 - **研究进步**：为胶质母细胞瘤的研究开辟了新的途径，促进了对疾病机制和治疗反应的更深入的了解。###资金：这项研究是由来自印度医学研究理事会（ICMR）以及促进大学研究与科学卓越（Purse）等各种组织的资助。###作者贡献： - **写手稿**：Abdul Basit Ahanger，Syed Wajid Aalam，Muzafar Rasool Bhat。 - **概念与设计**：Tariq Ahmad Masoodi，Asma Shah，Muzafar Ahmad Macha，Ajaz A. Bhat。 - **实验**：Abdul Basif Ahanger，Syed Wajid Aalam，Tariq Ahmad Masoodi。 - **评论和编辑**：所有作者都为手稿的修订和编辑做出了贡献。###致谢：该论文感谢包括伊斯兰科学技术大学（IUST），卡塔尔的Sidra Medicine和Digibiomics Inc.在内的各种机构的支持。###道德声明：这项研究不需要道德批准，因为它涉及二级数据分析而无需直接患者参与。同意参与或发布的同意也被认为是根据所进行的研究的性质认为的。这种放射基因组学的综合方法与机器学习相结合，在推进个性化医学并改善胶质母细胞瘤患者的临床结果方面有望。研究
也许苹果毕竟不是AI公司
2025-01-27 14:40:04
尽管AI股票下降，但消息称中国的DeepSeek以比西方竞争对手低的成本开发出高效的AI聊天机器人，但苹果的股票仍然稳定。尽管苹果公司已经投资了自己的AI技术和芯片，但与Chatgpt这样的竞争对手相比，其Siri助理的表现不佳。尽管如此，在当前市场抛售期间，苹果在AI中的表现不佳似乎很有利，投资者可能避免了像NVIDIA这样的以AI为重点的公司。同时，Openai正在推出其聊天机器人的定制版本，以供政府使用，强调了AI领域的竞争和创新。
尽管AI股票下降，但消息称中国的DeepSeek以比西方竞争对手低的成本开发出高效的AI聊天机器人，但苹果的股票仍然稳定。尽管苹果公司已经投资了自己的AI技术和芯片，但与Chatgpt这样的竞争对手相比，其Siri助理的表现不佳。尽管如此，在当前市场抛售期间，苹果在AI中的表现不佳似乎很有利，投资者可能避免了像NVIDIA这样的以AI为重点的公司。同时，Openai正在推出其聊天机器人的定制版本，以供政府使用，强调了AI领域的竞争和创新。
报告说，基于AI的工作自动化可能会增加英国的不平等
2025-01-27 14:37:00
研究所的一份报告（IFOW）的报告警告说，除非政府在过渡期间支持小型企业和工人，否则自动化将增加英国的不平等。该研究强调了员工对AI对工作的影响以及呼吁采取干预以防止技能短缺和工作满意度下降的呼吁。建议包括在地区城市建立科学中心，并赋予工会具有数字访问权和集体权利的工会，以确保在全国范围内公平分配高薪技术工作。这自动化
研究所的一份报告（IFOW）的报告警告说，除非政府在过渡期间支持小型企业和工人，否则自动化将增加英国的不平等。该研究强调了员工对AI对工作的影响以及呼吁采取干预以防止技能短缺和工作满意度下降的呼吁。建议包括在地区城市建立科学中心，并赋予工会具有数字访问权和集体权利的工会，以确保在全国范围内公平分配高薪技术工作。这自动化
Kim Vorrath如何解决Apple Intelligence和Siri -Applemagazine
2025-01-27 14:30:19
金·沃拉斯（Kim Vorrath）在苹果公司（Apple）拥有超过二十年的时间，已被任命为苹果情报局Siri团队，旨在提高Siri的功能并解决长期存在的批评。她的重点将是推进自然语言处理，增强跨设备集成和个性化。在她的领导下，潜在的创新包括扩大的Siri快捷方式，改善的上下文意识和AI驱动的多任务处理。这一举动是苹果在维护AI市场中保持竞争优势同时维护隐私标准的战略的一部分。对于用户而言，这可能意味着具有增强的家庭集成和可访问性功能的更可靠的助手。
金·沃拉斯（Kim Vorrath）在苹果公司（Apple）拥有超过二十年的时间，已被任命为苹果情报局Siri团队，旨在提高Siri的功能并解决长期存在的批评。她的重点将是推进自然语言处理，增强跨设备集成和个性化。在她的领导下，潜在的创新包括扩大的Siri快捷方式，改善的上下文意识和AI驱动的多任务处理。这一举动是苹果在维护AI市场中保持竞争优势同时维护隐私标准的战略的一部分。对于用户而言，这可能意味着具有增强的家庭集成和可访问性功能的更可靠的助手。
一个十年的机会：这家公司是AI和量子计算的领导者，可以在2025年飙升|Motley傻瓜
2025-01-27 14:30:00
Alphabet（GOOG，GOOGL）在AI和量子计算领域的领导者中被强调，在每个领域都有大量投资。与标准普尔500指数相比，目前其股票被低估了。字母的核心业务在很大程度上依赖于通过Google Search和YouTube等平台进行广告收入，这些平台正在整合了Gemini等先进的生成AI技术。此外，由于对AI开发工具的需求，其Google云部门正在经历快速增长。该公司还与Willow Chip在量子计算方面取得了突破，但商业应用程序仍有数年。尽管如此，Alphabet的多元化商业模式和廉价的估值使其成为一个有吸引力的投资机会。
Alphabet（GOOG，GOOGL）在AI和量子计算领域的领导者中被强调，在每个领域都有大量投资。与标准普尔500指数相比，目前其股票被低估了。字母的核心业务在很大程度上依赖于通过Google Search和YouTube等平台进行广告收入，这些平台正在整合了Gemini等先进的生成AI技术。此外，由于对AI开发工具的需求，其Google云部门正在经历快速增长。该公司还与Willow Chip在量子计算方面取得了突破，但商业应用程序仍有数年。尽管如此，Alphabet的多元化商业模式和廉价的估值使其成为一个有吸引力的投资机会。