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UB启动新的学术部门专注于AI和社会
2025-04-20 20:00:00
布法罗大学计划在今年秋天建立AI和社会部，并得到州长凯西·霍克尔（Kathy Hochul）的500万美元赠款。该部门旨在提高对人工智能的有益用途的教育和研究。资金将用于高性能计算基础架构和专门从事AI的招聘教师。
布法罗大学计划在今年秋天建立AI和社会部，并得到州长凯西·霍克尔（Kathy Hochul）的500万美元赠款。该部门旨在提高对人工智能的有益用途的教育和研究。资金将用于高性能计算基础架构和专门从事AI的招聘教师。
投资者说，人工智能已经“完全取代人”
2025-04-20 19:45:44
著名的风险资本主义维克多·拉扎特（Victor Lazarte）声称，人工智能（AI）已经在取代劳动力中的人们，这与大公司的陈述相矛盾。他专门警告律师和人力资源专业人员由于AI的进步而导致的潜在工作流离失所。但是，最近涉及AI生成的法律文件和招聘过程的事件显示出严重的缺陷和不准确性，这引起了人们对AI在这些领域中广泛采用的准备的怀疑。批评家认为，法院可能会在AI普遍存在之前限制AI的使用，这突显了尽管投资者的热情，也强调了谨慎的需求。
著名的风险资本主义维克多·拉扎特（Victor Lazarte）声称，人工智能（AI）已经在取代劳动力中的人们，这与大公司的陈述相矛盾。他专门警告律师和人力资源专业人员由于AI的进步而导致的潜在工作流离失所。但是，最近涉及AI生成的法律文件和招聘过程的事件显示出严重的缺陷和不准确性，这引起了人们对AI在这些领域中广泛采用的准备的怀疑。批评家认为，法院可能会在AI普遍存在之前限制AI的使用，这突显了尽管投资者的热情，也强调了谨慎的需求。
AI能源问题是否夸张？|OilPrice.com
2025-04-20 19:00:00
科技领导人敦促美国国会增加能源生产，以支持人工智能驱动的不断增长的需求，强调可再生和不可再生资源。此举旨在维持与中国的美国技术竞争力。数据中心的能源需求不断提高，将全球电力消耗从2024年的1.5％增加到到2030年的近3％，这给全球范围内的电网带来了巨大的挑战，如果它导致化石燃料的产量增加，则可能会出现气候目标。尽管对不可持续的能源需求的担忧是普遍的，但一些专家认为，技术进步将减轻这些问题，强调正在进行的全球AI军备竞赛依赖大量电气资源。
科技领导人敦促美国国会增加能源生产，以支持人工智能驱动的不断增长的需求，强调可再生和不可再生资源。此举旨在维持与中国的美国技术竞争力。数据中心的能源需求不断提高，将全球电力消耗从2024年的1.5％增加到到2030年的近3％，这给全球范围内的电网带来了巨大的挑战，如果它导致化石燃料的产量增加，则可能会出现气候目标。尽管对不可持续的能源需求的担忧是普遍的，但一些专家认为，技术进步将减轻这些问题，强调正在进行的全球AI军备竞赛依赖大量电气资源。
亚利桑那歌剧院涉足AI令人眼花
2025-04-20 19:00:00
亚利桑那歌剧院通过AI生成的电影在Verdi的“ Aida”上演出，创造了历史，这标志着AI的首次完全整合到现场歌剧表演中。尽管该活动提供了创新的视觉体验，但它面临着诸如同步问题和模糊历史背景的过时环境之类的挑战。由于舞台和屏幕上的多个元素，该作品还为受众造成了其他干扰。尽管有这些问题，但人声表演还是受到赞扬的，其中包括女高音莉亚·霍金斯（Leah Hawkins）和男高音林米·普拉亚姆（Limmie Pulliam）强大的演绎。
亚利桑那歌剧院通过AI生成的电影在Verdi的“ Aida”上演出，创造了历史，这标志着AI的首次完全整合到现场歌剧表演中。尽管该活动提供了创新的视觉体验，但它面临着诸如同步问题和模糊历史背景的过时环境之类的挑战。由于舞台和屏幕上的多个元素，该作品还为受众造成了其他干扰。尽管有这些问题，但人声表演还是受到赞扬的，其中包括女高音莉亚·霍金斯（Leah Hawkins）和男高音林米·普拉亚姆（Limmie Pulliam）强大的演绎。
XRP新闻：Xploradex临近预售截止日期 - 仅几个小时即可加入XRP的第一个AI驱动DEX
2025-04-20 18:37:53
Xploradex是在XRPL上建造的第一个AI驱动的分散交易所，即将接近其$ XPL令牌的预售的末端。XRP社区成员在购买剩余代币的紧迫性加剧，参与者可以访问AI交易仪表板，折扣费和早期协议更新。预售没有延长结束，这标志着投资者在平台公开发布之前确保席位并提高估值的最后机会。
Xploradex是在XRPL上建造的第一个AI驱动的分散交易所，即将接近其$ XPL令牌的预售的末端。XRP社区成员在购买剩余代币的紧迫性加剧，参与者可以访问AI交易仪表板，折扣费和早期协议更新。预售没有延长结束，这标志着投资者在平台公开发布之前确保席位并提高估值的最后机会。
基于X射线的放射线机器学习模型，用于预测股骨头早期骨坏死的崩溃
2025-04-20 18:28:28
He等人的文章。（2025）标题为“基于X射线的放射线机器学习模型，用于预测股骨头的早期骨坏死的崩溃”，重点是使用X射线和机器学习技术开发预测模型，以预测患有股骨头早期骨质骨骼的患者的进展。###文章的要点：1。**目标**：该研究旨在开发基于放射线学的机器学习模型，利用普通的X射线图像来预测股骨头（ONFH）的早期骨坏死的崩溃。2。**方法论**： - **数据收集和预处理**：研究人员从诊断为早期ONFH的患者中收集了X射线图像。 - **特征提取**：使用用于放射线分析的软件工具提取了放射线特征。 - **模型开发**：机器学习模型，包括逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林（RF）和梯度提升机（GBM），以预测ONFH的进展。3。**结果**： - 该研究根据其预测性能评估了几种机器学习算法。 - 根据指标，例如准确性，精度，召回，F1得分和曲线（AUC）（AUC）的面积，确定了表现最佳的模型。4。**结论**：放射线学与先进的机器学习技术相结合可以提供有关早期阶段崩溃的进展的有价值的预测，可能有助于早期干预策略。###作者的贡献： - ** Yaqing He **和** Yang Chen **：参与研究实施，数据分析，模型构建和编写主要手稿的同等贡献者。 - ** Yusen Chen **，** Pingshi li **和** le yuan **：为数据收集，后续研究，审查研究过程和说明结果做出了贡献。 - ** Maoxiao ma **和** Wu Zhou **：提供了有关临床问题和方法开发的批判性审查和指导。 - ** WEI HE **，** Yuhao Liu **和** Leilei Chen **：参与了研究的各个方面，包括数据收集，模型构建和整体项目设计。###道德考虑：作者没有宣称没有竞争利益。该研究遵守患者同意和机密性方面的道德准则。###未来方向：这项工作为进一步调查了使用更先进的成像方式和较大数据集对骨坏死的预测模型的基础，有可能导致个性化的治疗计划和更好的临床结果。###资金致谢：这项研究得到了中国国家自然科学基金会的赠款（第82374478号赠款），广东省教育部（No.2020ZDZX3010）和广东省科学技术部（No. 2023aa151501010551）的支持。###发布者注：该文章是根据Creative Commons归因4.0国际许可证获得许可的，只要给予作者和资源，就可以广泛使用和分发。这项研究对整形外科诊断的放射素学和机器学习领域产生了重大贡献，为早期干预骨坏死患者提供了有希望的途径。
He等人的文章。（2025）标题为“基于X射线的放射线机器学习模型，用于预测股骨头的早期骨坏死的崩溃”，重点是使用X射线和机器学习技术开发预测模型，以预测患有股骨头早期骨质骨骼的患者的进展。###文章的要点：1。**目标**：该研究旨在开发基于放射线学的机器学习模型，利用普通的X射线图像来预测股骨头（ONFH）的早期骨坏死的崩溃。2。**方法论**： - **数据收集和预处理**：研究人员从诊断为早期ONFH的患者中收集了X射线图像。 - **特征提取**：使用用于放射线分析的软件工具提取了放射线特征。 - **模型开发**：机器学习模型，包括逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林（RF）和梯度提升机（GBM），以预测ONFH的进展。3。**结果**： - 该研究根据其预测性能评估了几种机器学习算法。 - 根据指标，例如准确性，精度，召回，F1得分和曲线（AUC）（AUC）的面积，确定了表现最佳的模型。4。**结论**：放射线学与先进的机器学习技术相结合可以提供有关早期阶段崩溃的进展的有价值的预测，可能有助于早期干预策略。###作者的贡献： - ** Yaqing He **和** Yang Chen **：参与研究实施，数据分析，模型构建和编写主要手稿的同等贡献者。 - ** Yusen Chen **，** Pingshi li **和** le yuan **：为数据收集，后续研究，审查研究过程和说明结果做出了贡献。 - ** Maoxiao ma **和** Wu Zhou **：提供了有关临床问题和方法开发的批判性审查和指导。 - ** WEI HE **，** Yuhao Liu **和** Leilei Chen **：参与了研究的各个方面，包括数据收集，模型构建和整体项目设计。###道德考虑：作者没有宣称没有竞争利益。该研究遵守患者同意和机密性方面的道德准则。###未来方向：这项工作为进一步调查了使用更先进的成像方式和较大数据集对骨坏死的预测模型的基础，有可能导致个性化的治疗计划和更好的临床结果。###资金致谢：这项研究得到了中国国家自然科学基金会的赠款（第82374478号赠款），广东省教育部（No.2020ZDZX3010）和广东省科学技术部（No. 2023aa151501010551）的支持。###发布者注：该文章是根据Creative Commons归因4.0国际许可证获得许可的，只要给予作者和资源，就可以广泛使用和分发。这项研究对整形外科诊断的放射素学和机器学习领域产生了重大贡献，为早期干预骨坏死患者提供了有希望的途径。
克林2.0评论：艺术状态AI视频质量 - 解密
2025-04-20 18:08:48
来自中国科技公司Kuaishou的高级AI视频生成器Kling 2.0已获奖。与前身Kling 1.6相比，该更新提供了增强的及时理解，更光滑的角色运动以及提高的视觉质量。用户注意到，视频质量和创造力的急剧提高，花费数百美元来测试其功能。Kling 2.0可以生成长达两分钟的视频，并具有用于创建灵活内容的多元素编辑器。尽管它面临着其他AI模型（例如跑道V4和Google的VEO2）的竞争，但AI模型审稿人Tim Simmon由于其在图像到视频生成中的电影质量和多功能性而排名Kling 2.0作为顶级视频生成器。基本功能的定价为每月29美元，并提供免费计划。
来自中国科技公司Kuaishou的高级AI视频生成器Kling 2.0已获奖。与前身Kling 1.6相比，该更新提供了增强的及时理解，更光滑的角色运动以及提高的视觉质量。用户注意到，视频质量和创造力的急剧提高，花费数百美元来测试其功能。Kling 2.0可以生成长达两分钟的视频，并具有用于创建灵活内容的多元素编辑器。尽管它面临着其他AI模型（例如跑道V4和Google的VEO2）的竞争，但AI模型审稿人Tim Simmon由于其在图像到视频生成中的电影质量和多功能性而排名Kling 2.0作为顶级视频生成器。基本功能的定价为每月29美元，并提供免费计划。
2025年比Gen AI支付的＃1技能
2025-04-20 17:14:47
在以生成AI工具为主导的时代，将真实内容与假货区分开变得越来越困难，侵蚀信誉和信任。机器人和模板的AI生成帖子在LinkedIn等平台上的扩散正在破坏真正的人类联系。为了脱颖而出，专业人士必须以不同的方式使用AI，以将其独特的声音和原始思想注入他们的作品中，从而利用创造力，而不是仅靠AI输出来依赖AI的依赖。发展强大的沟通技巧，包括个人讲故事和理解受众需求对于建立信任和在人工智能时代获得业务成功至关重要。
在以生成AI工具为主导的时代，将真实内容与假货区分开变得越来越困难，侵蚀信誉和信任。机器人和模板的AI生成帖子在LinkedIn等平台上的扩散正在破坏真正的人类联系。为了脱颖而出，专业人士必须以不同的方式使用AI，以将其独特的声音和原始思想注入他们的作品中，从而利用创造力，而不是仅靠AI输出来依赖AI的依赖。发展强大的沟通技巧，包括个人讲故事和理解受众需求对于建立信任和在人工智能时代获得业务成功至关重要。
EBN的人工智能主题：概述 - 基于证据的护理博客
2025-04-20 17:00:42
循证护理（EBN）的最新主题探讨了人工智能（AI）在医疗保健中的整合，尤其是护理。讨论包括有关医疗保健中AI的好处和弊端的社论和评论，重点是提高效率，增强临床决策和培训。提供了其他资源，例如博客和研究摘要，以更深入地研究AI对患者护理，专业发展和安全性影响等主题。该主题还解决了有关隐私，对技术过度依赖的道德问题以及在护理实践中的人类互动的保存。
循证护理（EBN）的最新主题探讨了人工智能（AI）在医疗保健中的整合，尤其是护理。讨论包括有关医疗保健中AI的好处和弊端的社论和评论，重点是提高效率，增强临床决策和培训。提供了其他资源，例如博客和研究摘要，以更深入地研究AI对患者护理，专业发展和安全性影响等主题。该主题还解决了有关隐私，对技术过度依赖的道德问题以及在护理实践中的人类互动的保存。
福克斯成功地取消了CAFC的机器学习索赔。
2025-04-20 16:15:07
美国联邦巡回赛（CAFC）的上诉法院裁定，仅根据第101条将一般的机器学习技术应用于新的数据环境中的主张不符合专利资格。在驳回针对Fox Corp的近期分析的诉讼时，CAFC认为，在这种情况下，在这种情况下使用机器学习并不构成一种创造性的概念或技术的改进，但仍可以改进人类的效率，并构成了人类的效率，并不能构成速度的改进。该决定强调了对机器学习模型进行特定方法学改进的必要性，以获得专利资格的资格。
美国联邦巡回赛（CAFC）的上诉法院裁定，仅根据第101条将一般的机器学习技术应用于新的数据环境中的主张不符合专利资格。在驳回针对Fox Corp的近期分析的诉讼时，CAFC认为，在这种情况下，在这种情况下使用机器学习并不构成一种创造性的概念或技术的改进，但仍可以改进人类的效率，并构成了人类的效率，并不能构成速度的改进。该决定强调了对机器学习模型进行特定方法学改进的必要性，以获得专利资格的资格。