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乌克兰创建的语法以获取AI电子邮件应用超人
乌克兰创建的语法以获取AI电子邮件应用超人
2025-07-02 11:47:08
Grammarly是一家价值130亿美元的乌克兰建立的公司,宣布打算收购AI电子邮件写作应用程序Superhan,以扩展到AI生产力平台。Grammarly的首席执行官Shishir Mehrotra表示,此次收购与他们在人们自然工作的AI的愿景相吻合。该集成旨在提高电子邮件通信中的用户生产率,凭借Grammarly平台上每周编辑超过5000万封电子邮件。这是在Grammarly最近购买了一家生产力工具公司Coda的购买。同时,由于俄罗斯导弹袭击的增加,包括爱国者导弹和其他军事装备,美国已经停止了向乌克兰的防空装运。
多模式AI预测肥厚性心肌病中心律不齐的死亡
多模式AI预测肥厚性心肌病中心律不齐的死亡
2025-07-02 11:06:42
Lai等人在自然心血管研究中发表的Lai等人的研究“多模式AI预测肥厚性心肌病中的心律失常死亡”旨在使用电子健康记录(EHR)和心脏成像透症(CIR)TORECTIC(CIR)TO HYLYERPRAST ARRYPRAST(SCC)开发一种预测模型(MAARS)。(HCM)患者。以下是他们研究的关键组成部分的概述:###研究设计 - **目标**:创建一个能够使用临床数据和基于成像的放射线特征来预测SCDA的机器学习模型。 - **数据源**: - EHR数据:从约翰·霍普金斯医院(JHH-HCM队列)的患者那里收集。 - 成像放射素学:源自晚期增强的MRI扫描。###方法论 - **模型体系结构**: - 该模型由两个分支组成,一个用于EHR数据,另一个用于成像放射线特征。 - 这些分支被整合以预测SCDA风险。 - 使用沙普利值来解释模型预测。 - **数据处理**: - 使用r中的小鼠软件包进行插补以进行缺失值。 - 从心脏MRI图像中提取放射素特征。###模型培训和验证 - **内部交叉验证**: - 该模型在JHH-HCM队列数据的子集内进行了训练和内部验证,以确保鲁棒性和概括性。 - **外部验证**: - Sanger Heart&Vascular Institute(SHVI-HCM)的单独队列用于外部验证。### 结果1。**模型性能**: - MAARS模型与预测SCDA中的单模式模型相比表现出了出色的性能。 - 与仅EHR或仅CIR的模型相比,它实现了更高的准确性,精度,召回和AUC得分。2。**解释性**: - 基于沙普利价值的解释揭示了影响SCDA预测的关键临床因素。 - 对于经历过SCDA的患者,发现年龄,左心室射血分数(LVEF)和心肌疤痕异质性等因素是重要的贡献者。###限制 - **样本量**:与内部数据相比,外部验证队列相对较小。 - **通用性**:需要进一步的研究来评估模型在当前研究人群以外的不同临床环境中的表现。### 结论MAAR的多模式AI框架为预测HCM患者的SCDA提供了有希望的工具,并整合了临床和成像数据。这可以帮助临床医生确定可能从ICD植入或增强监视的有针对性干预措施中受益的高风险个体。###未来方向 - 将验证队列扩展到包括更多多样化的人群。 - 研究纵向数据对模型性能的影响。 - 探索与电子卫生系统的实时集成以进行临床决策支持。这项研究代表了利用多模式AI的重大进步,以改善HCM中的患者结果,强调将临床和成像数据整合以进行个性化风险预测的潜在好处。
该人工智能(AI)股票全年都悄悄地胜过NVIDIA
该人工智能(AI)股票全年都悄悄地胜过NVIDIA
2025-07-02 10:30:00
NVIDIA已成为全球最大的上市公司,其市值近4万亿美元,这是由人工智能投资驱动的。但是,由于其强大的AI业务每年产生60亿美元,并且在量子计算上产生了大量投资,因此,IBM今年悄悄地超过了NVIDIA。分析师看好ibm在量子计算和ai领域的长期优势。
该人工智能(AI)股票全年都悄悄地胜过NVIDIA
该人工智能(AI)股票全年都悄悄地胜过NVIDIA
2025-07-02 10:30:00
NVIDIA(NVDA)已成为全球最大的上市公司,由于AI投资趋势的重大,市值近4万亿美元。分析师预测,NVDA将在下一波生成AI采用的浪潮中受益于强劲的需求,从而利用其对重要技术和定价能力的垄断。同时,IBM今年通过利用其对AI和量子计算的投资来悄悄地超过NVIDIA,其生成性AI业务每年产生60亿美元。尽管IBM专注于软件和AI创新的长期潜力提供了令人信服的案例,但分析师建议由于其在AI供应链中的不同角色而保持对两家公司的影响。但是,鉴于NVIDIA目前在硬件和快速收入增长方面的优势,建议投资者不要完全放弃NVDA。Nvidia
中国在与硅谷的AI比赛中赶上:报告
中国在与硅谷的AI比赛中赶上:报告
2025-07-02 10:25:00
中国人工智能模型正在迅速与美国竞争对手的差距缩小,在领先的评估平台上是中文的十大大型语言模型中的四个。尽管担心安全性,跨国实体由于其竞争性能和较低的成本而采用了中国LLM。《华尔街日报》的报告强调,尽管美国AI仍然是基准,但中国正在通过具有成本效益的解决方案获得关注。尽管美国领导的先进技术出口控制控制,但仍会发生这种进步。
什么是(人工)智能? - 今天的基督教
什么是(人工)智能? - 今天的基督教
2025-07-02 10:00:04
四位技术​​和神学专家讨论了人工智能对人类身份,伦理学以及以上帝形象制定的概念的含义。贡献者探讨了有关智力本质的问题,人工智能对人际关系和就业的影响以及人类在越来越多的技术世界中的作用。
AI传教士突然爱的左翼政策
AI传教士突然爱的左翼政策
2025-07-02 10:00:00
《纽约时报》最近以机械化公司为特色,这是一家AI初创公司,旨在在30年内自动化整个员工。该公司的创始人Tamay Besiroglu建议通用基本收入(UBI)作为流离失所工人的解决方案,但在对此进行质疑时拒绝了进一步的评论。Sam Altman和Elon Musk等其他技术领导者也提出了UBI,以应对AI驱动的工作流离失所。但是,专家认为,UBI需要大量的政治支持,并且可能不足以减轻AI引起的广泛失业。由于实验的规模和范围有限,UBI的有效性仍然不确定。同时,关于AI及其对社会影响的道德含义的讨论仍在继续,强调了对技术利益的规定和公平分配的需求。
CMU,皮特与其他大学一起研究人工智能对劳动力的影响
CMU,皮特与其他大学一起研究人工智能对劳动力的影响
2025-07-02 09:33:00
卡内基·梅隆大学(Carnegie Mellon University),匹兹堡大学(University of Pittsburgh),麻省理工学院(MIT)等新的合作研究项目旨在研究AI对工作的影响。这项由四部分组成的计划将研究公司中的AI采用模式,引入AI时的工人成果,支持工人的最佳政策以及跟踪AI驱动变化的方法。皮特计算机和信息学院的助理教授摩根·弗兰克(Morgan Frank)领导着一个项目,旨在为美国工作中断创建一个观察者,以分析国家级别的失业数据,旨在确定超出全部失业数字以外的工作损失的特定原因。加利福尼亚政策实验室将研究工作场所中AI的接触如何影响职业转变,而美国商会基金会则打算开发新的数据方法,以减少报告滞后时间的劳动力变化。这项为期两年的研究由阿尔弗雷德·P·斯隆基金会(Alfred P. Sloan Foundation)的赠款资助,旨在为工人,政策制定者和公司提供更好的工具和见解,以适应技术冲击。
2025-07-02 09:11:48
看起来您提供了一段包含多种字符和编码的文本,其中包括了一些乱码。这段文本似乎是由不同类型的编码混合而成,并且可能还包括了错误或损坏的数据。 如果您有具体的问题或需要从该文本中提取某些信息,请提供更多背景信息或明确您的请求,以便我能更准确地帮助您。例如: 1. 这段文本的来源是什么? 2. 您希望从中获取什么特定的信息? 请根据您的需求提供详细说明,这样我可以更好地为您提供帮助。 S��4a����G!i+��KlNZP��1n�_����������������R���$�~���B��E�n��D���H�z�t�\�.�R���BwC��kΞmK6�����}�K��~{��I�(���=���ɒV�6���i���;�dŅI��l���I���D��*��joV�&у=����-�K Y��il{<��i�"�*R*�Kdm���E��} ����D������PDxr� ��=�Όv [�/��4P%)���TI �����d�fY&�NKj�/�݁i9b��^ H�KH-%Z G�v��ўγ������V�a��L ��4�Y`>������� � (I�n�����sVn�}��߯R �C��5�R/�)�a�.GCI�O��_���ܽ��٬�e� � ��e���H�ӏ�f���)��6�4g{��^+� ���}�ߩ�������K���h46�b�ϙa�"\GjC�b�~y�%A��I���~���B{��}�.�����3��h��V�31��K:������v3����ndl�!�b�,��Ұ�,Â0� �&I�n�Zd^�@Kq*O�����/{��W?_�>��%l��q���_<<�����$�E^>��/��?�3�І}p�G:�O,7�l$���aG�<�6�G�>��+���pD�<�� F��ހ�5 ��L�M}Le���hZV�hW���:��U�-�~����?h�t����� � �fk4ݩ���A�H�2��[�k&��4{@ �kh�� u��{ӁY��KÅ¿7+�� ��a��5���o�����\���-|0 |����|e˝�.����z��V��=)%{�-�����0��`�sZN� �W0��{b�Է�q��GCH� �4��^@�'�G
几何链接:凸性可能桥接人和机器智能
几何链接:凸性可能桥接人和机器智能
2025-07-02 09:00:05
DTU的研究人员发现,凸性(以前被认为是人类认知基础的特性)在人工智能中也起着至关重要的作用。通过自我监督预处理开发的深度学习模型的概念区域中的凸角,可以提高其在监督的微调任务中的表现。该研究表明,这些区域的凸起越多,更好的机器可以从有限的数据中学习和推广,从而使AI的内部结构与人类的概念理解相结合。这一发现可能会导致更可靠,值得信赖和人类一致的AI系统。