全部新闻

2025-08-04 09:30:00
2025-08-04 09:28:28
2025-08-04 09:03:00
2025-08-04 09:00:00
智能医院AI采用的考虑
智能医院AI采用的考虑
2025-08-04 07:46:52
Samsung Medical Center Cio Wonchul Cha在HIMSS25 APAC上讨论了强大的IT基础架构和标准化数据对于AI驱动的智能医院系统至关重要。SMC主要用于数据收集,分析和预测中的EMR系统中的十几个AI模块。Cha教授强调需要转换和定期更新数据并对其进行标准化,以避免冗余并确保准确的决策。他还强调了整合AI技术的重要性,而AI技术可以有效地理解和使用,考虑到他们与患者护理和结果的相关性。Cha强调了一种分层的系统策略,以适当采用AI,作为HIMSS数字成熟度模型支持的整体数字医院转型的一部分。仔细整合到当前的工作流程中对于避免给护士带来额外工作至关重要。
使用机器学习和人工智能驱动的空间分析来阐明全球疟疾的发病率和死亡率
使用机器学习和人工智能驱动的空间分析来阐明全球疟疾的发病率和死亡率
2025-08-04 07:45:58
所提供的文本是一篇研究文章,该文章发表在《科学报告 *(SCI REP》)上,作者Siddikur Rahman和Md。AbuBokkor Shiddik Md,重点是使用与空间分析方法相关的机器学习和人工智能技术,使用机器学习和人工智能技术分析全球疟疾的发病率和死亡率趋势。###摘要的关键点:1。**目标**:该研究旨在通过利用先进的数据科学方法来揭示全球疟疾发病率和死亡的模式。2。**方法论**: - 利用机器学习算法和AI驱动方法进行预测建模。 - 结合空间分析,以了解随着时间的推移地理分布和趋势。3。**数据源**: - 基本数据由世界卫生组织(WHO),联合国儿童基金会和世界银行提供,涵盖了疟疾的各个方面,例如发病率,死亡率统计以及影响传播动态的社会经济因素。4。**贡献者的角色**: - 两位作者都参与概念化研究,策划数据,进行正式分析,获得资金,监督项目管理,提供资源,监督研究过程,可视化结果,开发方法,起草手稿以及审查/编辑。5。**意义**: - 本文通过确定干预措施最有效的高风险领域,对全球疟疾控制策略提供了宝贵的见解。 - 它强调了技术(AI和ML)如何通过准确的预测模型和时空分析来显着增强公共卫生的努力,以打击疟疾等传染病。###道德考虑: - **竞争利益**:作者没有宣布竞争利益,表明可能影响研究结果或解释的潜在利益冲突。 - **致谢**: - 作者感谢谁,联合国儿童基金会和世界银行提供研究所需的关键数据集。###出版详细信息: - **期刊**:科学报告(SCI REP) - ** doi **:https://doi.org/10.1038/s41598-025-12872-0 - **关键字**:机器学习,人工智能,空间分析,疟疾发病率,死亡率趋势这项研究代表了对公共卫生信息学和全球疾病监测领域的重大贡献,它通过证明了如何有助于理解全球不同地区的疟疾分布等复杂的流行病学现象。
NVIDIA将重新获得一些中国的访问权。但这仍然面临侵蚀AI芯片市场份额
NVIDIA将重新获得一些中国的访问权。但这仍然面临侵蚀AI芯片市场份额
2025-08-04 07:34:32
在特朗普政府保证后,NVIDIA的H20芯片很可能会返回中国市场,尽管专家预计,由于华为和剑桥等国内中国芯片制造商的竞争增加,因此会降低大张旗鼓。预计NVIDIA在中国的AI芯片市场份额将在2025年下降到54%,从上一年的66%下降到54%,因为当地供应商利用美国对限制进一步限制所施加的出口控制可能会取决于持续的地缘政治杠杆和安全问题,并通过北京人的范围来调节外国人的安全性。
韩国迈向迈向主权AI生态系统的主要一步|Mlex |有关法律风险和法规的专业新闻和分析
韩国迈向迈向主权AI生态系统的主要一步|Mlex |有关法律风险和法规的专业新闻和分析
2025-08-04 07:22:00
韩国选择了五个精英财团来领导一个旨在开发主权AI基金会模型和生态系统的主要政府支持项目。通过提供GPU,数据集和人才发展的政府支持的这项倡议旨在增强国家AI的竞争力并实现总统Lee Jae Myung的“所有人的AI”承诺。
2025-08-04 07:02:59
AI驱动的学校是未来吗?不那么快
AI驱动的学校是未来吗?不那么快
2025-08-04 07:00:01
奥斯汀的一所私立学校Alpha School已使用AI-Contented Education毕业,引发了有关高科技工具在学校教育中的作用的辩论。评论家认为,由于学校的昂贵学费和营利性模式,从其方法得出的结论可能为时过早。在教室中使用AI应谨慎行事,重点关注基于证据的整合并平衡传统教学方法。研究表明,早期接触AI可能会阻碍分析技能的发展,表明需要评估何时以及如何有效地引入此类工具。敦促教育者在认识到其学习的潜在利益的同时,进行周到的AI实施。