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3DCeram 提高陶瓷 3D 打印人工智能驱动效率
3DCeram 推出了 CERIA，这是一种先进的人工智能工具，用于增强陶瓷 3D 打印工艺，从而提高效率、降低成本并提高精度。CERIA 专为航空航天和半导体等行业量身定制，通过其模块化系统简化生产，该系统可定制打印参数（CERIA Set）并提供实时监控（CERIA Live）。Formnext 贸易展上提供演示。CERIA 与现有 3DCeram 工具集成，提供用于管理陶瓷 3D 打印的全面生态系统，确保一致的高质量结果和材料效率。
微软开始煮副驾驶青蛙
在一篇将《星际迷航》的“终极计算机”情节与 Microsoft 365 Copilot 进行比较的评论文章中，人们对人工智能在商业环境中的效率和意外后果提出了担忧。虽然微软的目标是通过最近提高 Copilot 的价格来展示人工智能带来的可观收入，但批评者质疑这种切实的好处没有明显的竞争优势。该文章警告人工智能对生产力、工作流程和创造力的反乌托邦影响，强调对副驾驶的依赖会导致非人类生成的内容过多，从而减少人类的输入和参与。最后，它倡导抵制不加批判地采用企业人工智能工具。
亿万富翁杰夫·亚斯 (Jeff Yass) 出售了 Susquehanna 所持 Nvidia 29% 的股份，并正在买入另一只庞大的人工智能 (AI) 股票杂七杂八的傻瓜
自 ChatGPT 流行以来，人工智能 (AI) 投资趋势激增，普华永道预测，到 2030 年，全球经济将额外增长 15.7 万亿美元。 Jeff Yass 的 Susquehanna International Fund 出售了 Nvidia 股票，但将其在 Meta Platforms 的股份增加了 54%，反映出看涨情绪后者的人工智能能力和用户参与度。
Juna.ai 希望利用 AI 代理让工厂更加节能 |TechCrunch
人工智能代理正在成为工业环境中的强大工具，通过自动化复杂的流程来超越基本的聊天机器人功能，以提高效率和可持续性。Juna.ai 是一家成立于 2023 年的德国初创公司，最近获得了 750 万美元的种子资金，用于为钢铁、水泥和化工等重工业开发人工智能驱动的解决方案。通过与现有工业软件集成并分析机器的历史数据，Juna.ai 旨在优化生产流程、降低能源消耗并最大限度地减少浪费。该公司采用强化学习，使其代理能够建议实时调整以实现最高效率，随着客户信任的增长，开发自主控制系统的长期目标。
“没有证据表明缩放法则已经开始停止”：谷歌前首席执行官声称人工智能系统的能力将增强 100 倍，从而带来新的战争挑战——据报道 Sam Altman 正在准备进行 1 万亿美元的人工智能模型训练
谷歌前首席执行官埃里克·施密特驳斥了有关缩放法则阻碍先进人工智能模型开发的说法，并表示没有证据表明进展停滞。他预测五年内将取得重大进展，但警告网络攻击和新形式战争等风险增加。与此同时，OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 暗示，尽管面临挑战，但仍有潜在突破，并暗示他可能投资高达 1 万亿美元来训练人工智能模型，以加深对物理的理解。
2024-2029 年诊断市场研究中的人工智能 (AI)：随着 ML 和深度学习算法促进增长，北美脱颖而出
ResearchAndMarkets.com 的《诊断市场中的人工智能 (AI) - 2024 年至 2029 年预测》报告预测，该市场将以 33.47% 的复合年增长率增长，从 2024 年的 17.16 亿美元增至 2029 年的 72.68 亿美元。人工智能正在改变医疗诊断先进的算法提高了诊断的准确性和效率，特别是在放射学、病理学、心脏病学和肿瘤学方面。由于强大的医疗基础设施、技术进步和有利的法规，北美在市场上处于领先地位。主要参与者包括 IBM 公司、GE 公司、Siemens Healthineers Ag、Aidoc Medical Ltd. 等。该报告按组件（软件/硬件）、诊断类型、应用程序、最终用户和地理位置对市场进行细分。
使用声音发现即将发生的锂离子电池故障
美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的研究人员利用机器学习开发了一种锂离子电池火灾预警系统。该系统可识别安全阀因内部压力而破裂时发出的独特声音，从而在烟雾出现之前发出提前通知。测试表明，使用这种基于音频的检测方法可以检测到 94% 的过热电池。NIST 的目标是，一旦这项技术得到充分开发，就能将其整合到家庭、办公楼和电动汽车停车场中。
人工智能推动科学发展的 9 种方式
人工智能正在推动医疗保健、能源、材料科学和环境预测等各个领域的重大科学进步。关键突破包括 AlphaFold 的蛋白质结构预测、人脑的详细绘图、改进的洪水预报模型、野火的早期检测系统、GraphCast 增强的天气预报、AlphaGeometry 等人工智能系统的高级数学推理、化学模拟中的量子计算、新发现通过 GNoME 稳定材料，以及核聚变反应堆中等离子体的人工智能控制。这些创新凸显了研究人员、技术专家和政策制定者之间的合作，强调了人工智能在加速科学进步和改善人类生活方面的变革潜力。英国皇家学会和 Google DeepMind 正在主办一个论坛，讨论这些进展及其对未来创新的影响。
人工智能在教育中的应用：基于冷热执行功能的中学生决策树学习结果
文章“在教育中使用人工智能：基于冷热执行功能的中学生决策树学习结果”，Escolano-Perez, E., 20_20R)。本摘要概述了在中学生中进行的研究，以评估执行功能（冷和热）对学业成绩的影响。该研究利用人工智能进行预测建模，特别是通过决策树学习技术。以下是要点：- **目的：** 通过评估认知控制技能（执行功能）对学生表现的影响，研究人工智能工具在教育中的应用。- **参与者：** 中学生，约 140 名，来自西班牙萨拉戈萨- **方法：** 通过自我报告问卷从学生那里收集有关执行功能的数据。学术成绩是从辅导员那里检索的，并使用人工智能算法进行分析，以预测学业成功。- **结果：** 揭示了与学校表现相关的冷/热执行功能的差异，以及控制技能和学业成绩之间的显着相关性。- **结论：** 建议整合人工智能工具可以增强对影响教育质量和学生个性化学习策略的因素的理解。**关键术语：**人工智能、教育技术、执行功能、决策树学习、学术成就请注意，本文是在 CC BY NC ND 4.0 International 下使用开放获取许可证发布的。该研究遵循人体实验的伦理标准，并获得了参与者的知情同意。附加信息出版商注释施普林格·自然对于出版物中的主张保持公正。权利和权限开放获取 本作品根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License 获得许可，允许以任何媒介或格式使用共享分发，只要注明原作者来源提供了许可证链接，本许可证不允许修改材料。要访问此许可证：http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/转载和许可关于文章人文社会科学通讯 18, 2023。DOI：https://doi.org/10.1057/s41599-024-y。**注：** 该文章已提交进行伦理审查，并在进行研究之前获得了管理层和学生家长/监护人的同意。数据是匿名的，没有泄露个人标识符，遵守数据保护法规。出版商的附加说明施普林格·自然对出版物中的主张保持中立。**关键术语：**- **人工智能 (AI)：** 用于根据执行功能分析学业成绩。- **执行功能：** 冷和热 EF - 目标导向行为所需的认知控制技能。- **决策树学习：** 这里使用的预测分析方法。- **学业成绩：** 通过中学教育成绩来衡量。**概括：**Escolano-Perez 和 Losada 的研究探讨了冷执行功能和热执行功能在使用人工智能预测中学生学业成功方面的作用。决策树学习方法有助于识别执行功能水平和学业成绩之间的显着相关性，这表明人工智能工具可以在教育环境中有益于更好地了解学生的需求并优化个性化学习策略。参考Escolano-Perez E., Losada J.L. (2024) 在教育中使用人工智能：基于冷和热执行功能的中学生决策树学习结果。人文社会科学通讯11，文章编号：1563。https://doi.org/10.1057/s41599-024-04040-y
机器学习对肩胛稳定的见解，以减轻大学生的肩部疼痛
提供的文本似乎是学术文章的摘要、简介和一些引文或参考文献以及道德考虑因素（如同意、利益冲突）和资助细节的混合。主要关注点似乎是医疗保健中的机器学习应用，特别是使用机器学习 (ML) 提供的稳定技术来解决大学生的肩部疼痛问题。以下是摘录的要点：- 本文讨论了一项涉及机器学习方法的研究，用于分析大学生的肩部疼痛。- 作者：Tarek Abd El-Hafeez、Doaaadyy、Omar M. Mabroushy- 研究在埃及明亚德拉亚大学进行- 他们使用数据科学技术和预测模型来了解肩部问题- 获得伦理批准并取得患者同意- 在 Open Access CC 许可证下发布一些关键短语：“机器学习对肩胛骨稳定的见解，以减轻大学生的肩部疼痛。”“研究委员会......遵守赫尔辛基宣言”“已签署知情同意书”如果您需要重新阐述本学术研究的任何具体部分或更多细节，请告诉我！
