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神经科学家正在竞赛将脑波变成语音
神经科学家正在竞赛将脑波变成语音
2025-04-21 14:33:06
研究人员正在开发语音神经植物,以帮助数千个由于中风和ALS等条件而失去说话能力但保留认知功能的人。精确的神经科学在该领域领先,通过使用密集的电极捕获高分辨率的脑信号,到目前为止与31例患者一起工作。该公司旨在在监管批准允许扩展传感器植入期后将技术商业化。挑战包括将永久植入物的小型成分和解决系统使用的患者学习时间。一个尚未解决的问题是个体之间运动皮层反应模式的可变性,这会影响机器学习模型在患者之间的转移性。
在会议上确保展览表的最后几周:AI |TechCrunch
在会议上确保展览表的最后几周:AI |TechCrunch
2025-04-21 14:30:00
TechCrunch会议:AI即将在5月9日展出截止日期。该活动定于6月5日在加州大学伯克利分校的Zellerbach Hall举行,为公司提供了在包括决策者和投资者在内的1200多名与会者面前展示其创新的机会。收益包括品牌敞口,网络机会以及作为AI行业领导者的定位。展览空间正在快速填补,因此感兴趣的各方现在应该预订以确保景点并对即将进行的AI对话产生影响。
Leidos和Upitt合作以民主化AI疾病检测
Leidos和Upitt合作以民主化AI疾病检测
2025-04-21 14:21:42
一家技术服务公司Leidos已投资1000万美元与匹兹堡大学的计算病理学和AI卓越中心(CPACE)合作了五年。该合作伙伴关系旨在开发AI工具以进行更快的疾病检测,尤其是在心脏病和癌症中,减少诊断时间并改善护理管理。它还致力于通过教育计划来推进数字病理研究和培训未来的医疗专家。Leidos计划将其AI功能扩展到政府客户之外,目前正在与Google合作,以特定于域的AI模型对医疗保健组织有益。
4个常见的AI采用障碍以及如何避免它们
4个常见的AI采用障碍以及如何避免它们
2025-04-21 14:14:52
生成的AI(Gen AI)正在改善患者的经验,健康成果和医疗保健的行政效率,但面临诸如缺乏信任,对准确性,员工培训需求的担忧以及对知识产权的保护等挑战。组织必须通过适当的治理,人类监督,利益相关者的参与和法律指导来解决这些障碍,以确保负责的AI部署。卫生AI联盟(CHAI™)被强调为建立标准并提供有关医疗保健道德AI使用的指导的关键资源。
El Salvador与Nvidia合作开发主权AI基础设施
El Salvador与Nvidia合作开发主权AI基础设施
2025-04-21 14:12:13
埃尔·萨尔瓦多(El Salvador)签署了一封与NVIDIA合作的意向书,以开发旨在推动创新和经济增长的主权人工智能(AI)。该合作将利用NVIDIA的AI工具,资源和专业知识来增强该国的医疗保健,教育和基础设施。埃尔·萨尔瓦多(El Salvador)计划为开发人员,研究人员和政府官员建立AI培训计划,并创建诸如天气预报模型之类的解决方案,以应对当地挑战。在今年早些时候宣布的一项以AI为重点的大学级公共教育计划Cubo_ai发起后,该倡议是朝着AI开发的广泛推动的一部分。
残疾人护理中的人工智能:解锁机构
残疾人护理中的人工智能:解锁机构
2025-04-21 14:06:32
全球统计数据表明,超过10亿人患有残疾人,面临着流动性,沟通和独立性的挑战。护理人员(通常是家庭成员)经历了高压力水平,导致倦怠。人工智能(AI)通过为残疾人提供量身定制的护理和支持,同时减轻护理人员的负担,从而提出了有希望的解决方案。示例包括通过AI算法的个性化健康管理,诸如Google项目相关的沟通突破,通过虚拟治疗师进行的心理健康支持以及通过智能设备和助手通过自治通过自治。但是,确保包容性和公正的AI需要各种数据集和强大的隐私保护,以最大程度地利用所有利益相关者,包括残疾人,照顾者,社区和整个社会。
承保市场中的AI包括美国关税影响分析
承保市场中的AI包括美国关税影响分析
2025-04-21 14:06:23
承保市场的全球AI迅速增长,预计将从2023年的26亿美元增加到2033年的411亿美元,复合年增长率为31.8%。软件组件由于其在自动化承保流程中的作用而占市场份额的65%。基于云的部署(代表64%)因其可伸缩性和灵活性而受到青睐。占36%的机器学习技术可提高风险评估的准确性。北美领先于市场份额38.5%,但面临美国AI进口的关税挑战,这增加了保险公司的成本。这些关税对较小的公司和初创公司的影响更大,有可能减慢承保中AI的采用。尽管面临这些挑战,但由于对AI驱动的解决方案的需求在风险评估和运营效率提高方面的持续需求,因此长期前景仍然积极。全球AI承销
人工智能:气候解决方案还是气候灾难?
人工智能:气候解决方案还是气候灾难?
2025-04-21 14:00:00
在各个领域,人工智能(AI)的使用日益增加引发了有关其环境影响的问题,尤其是在能源消耗和碳排放方面。数据中心(对于人工智能运营必不可少的)消耗了全球电力的1-1.5%,并且该数字预计将增长。挑战包括过渡到可再生能源,因为它们的性质波动和政府从可再生能源转移。此外,数据中心需要大量的水进行冷却,硬件生产有助于资源消耗和浪费。尽管有这些担忧,AI还是提供了潜在的好处,例如优化研究过程和提高可再生能源效率,尽管它也支持化石燃料行业。由于公司的不透明性,很难衡量AI的确切碳足迹,因此需要对科技公司排放的更明确的规定。
人工智能:气候解决方案还是气候灾难?
人工智能:气候解决方案还是气候灾难?
2025-04-21 14:00:00
在对其能源消耗和环境影响的担忧中,Acemia辩论AI是教育,科学和研究中的资产还是威胁。存储信息的数据中心占全球用电的1-1.5%,并且随着AI操作的增加,该数字可能会增加。挑战包括由于可再生能源波动和联邦从清洁能源转移而可持续的数据中心。AI影响人类行为,增加在线购买,同时还优化了研究过程,并有助于监测排放和天气模式。缺乏公司透明度和对更严格的法规的需求,阻碍了减少AI的碳足迹的努力。
一项新的研究发现,有100多家公共软件公司正在被AI“挤压”
一项新的研究发现,有100多家公共软件公司正在被AI“挤压”
2025-04-21 14:00:00
Generative AI正在转换企业软件,挑战传统的SaaS模型,并向Microsoft和Salesforce等灵活的AI本地初创企业和技术巨头施加了中型供应商的压力。根据Alixparters的一项研究,随着AI从狭窄的用例到基础软件层的发展,这种转变可能威胁着许多中型市场SaaS公司的生存,这有可能使传统的SaaS模型过时。中型供应商面临销售增长的下降和更高的客户流失率,而调整其业务模型和基础设施策略对于在没有图形接口或刚性数据工作流程的无需执行复杂任务的时代中,对于生存而言至关重要。