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Carecode 筹集了 430 万美元，用于医疗保健领域的人工智能客户服务 |PYMNTS.com
2024-12-31 02:46:43
巴西初创公司 Carecode 在种子前融资中获得了 430 万美元，用于开发其对话式人工智能医疗保健客户服务解决方案。在 a16z 和 QED 等投资者的支持下，该公司旨在通过 WhatsApp 上的文本和音频消息为医疗保健公司提供高效且富有同情心的支持，并计划很快处理语音通话。早期测试表明，与传统呼叫中心相比，Carecode 的人工智能可以显着降低成本，传统呼叫中心目前消耗了巴西医疗保健公司 50% 的收入。巴西初创公司护理码
巴西初创公司 Carecode 在种子前融资中获得了 430 万美元，用于开发其对话式人工智能医疗保健客户服务解决方案。在 a16z 和 QED 等投资者的支持下，该公司旨在通过 WhatsApp 上的文本和音频消息为医疗保健公司提供高效且富有同情心的支持，并计划很快处理语音通话。早期测试表明，与传统呼叫中心相比，Carecode 的人工智能可以显着降低成本，传统呼叫中心目前消耗了巴西医疗保健公司 50% 的收入。巴西初创公司护理码
报告：贝莱德创纪录的 ETF 发行帮助比特币触及 10 万美元 |PYMNTS.com
2024-12-31 02:37:30
贝莱德旗下 iShares 子公司今年推出的比特币信托 (IBIT) 资产已超过 500 亿美元，创下所有 ETF 中表现最强劲的首次亮相。IBIT 的增长是前所未有的，在目前的资产水平和 0.25% 的费用率下，该基金预计每年赚取约 1.12 亿美元。IBIT的成功标志着比特币的一个转折点，使其价格首次突破10万美元。这一里程碑归功于美国证券交易委员会今年早些时候批准了比特币 ETF，整个加密货币行业的人士都在庆祝这一举措，因为它向更广泛的投资者开放了比特币，并促进了加密货币市场的进一步增长。贝莱德
贝莱德旗下 iShares 子公司今年推出的比特币信托 (IBIT) 资产已超过 500 亿美元，创下所有 ETF 中表现最强劲的首次亮相。IBIT 的增长是前所未有的，在目前的资产水平和 0.25% 的费用率下，该基金预计每年赚取约 1.12 亿美元。IBIT的成功标志着比特币的一个转折点，使其价格首次突破10万美元。这一里程碑归功于美国证券交易委员会今年早些时候批准了比特币 ETF，整个加密货币行业的人士都在庆祝这一举措，因为它向更广泛的投资者开放了比特币，并促进了加密货币市场的进一步增长。贝莱德
记分卡：回顾 Data Center Frontier 2024 年行业预测
2024-12-31 02:12:23
### 总结：2024 年数据中心选址和开发的主要趋势**关键预测结果（大规模命中）：**1. **绿色巨型校园的选址优化：**- 数据中心行业正在经历重大转变，转向开发针对人工智能和云计算工作负载进行优化的大规模、可持续的“绿色巨型园区”。- 这些项目需要广阔的土地、大量的可再生能源能力以及再生水资源。**2024 年的显着进展：**1. **大型项目：**- Crusoe 与德克萨斯州阿比林的 Lancium 合作建设 200 MW 人工智能数据中心，并计划扩大到 1.2 GW。- Tract 收购了菲尼克斯附近 2,100 英亩的场地，斥资 200 亿美元建造数据中心综合体。2. **扩展到二级市场：**- 微软向俄亥俄州新奥尔巴尼的扩张，凸显了向拥有丰富土地和能源资源的地区的转变。- Meta 在阿拉巴马州和路易斯安那州的计划，表明越来越关注非传统地点。3. **可持续发展重点：**- 超大规模企业越来越多地根据可再生能源（例如 Constellation 的核电）的可用性来优先考虑站点。- 微软、谷歌和纽柯钢铁等公司正在探索核能方案，以满足生成人工智能的高要求。4. **土地和资源可用性：**- 数据中心的土地成本总体下降，但超过 50 英亩的土地成本有所增加，这表明对适合大型项目的较大场地的需求增加。- 在印第安纳州、密苏里州、密西西比州、阿拉巴马州和路易斯安那州等地区，向拥有丰富土地和电力资源的二级市场发展的趋势很明显。＃＃＃ 结论：数据中心行业正在快速发展，以适应人工智能和云计算不断增长的需求。2024 年，我们看到了向开发大规模、可持续的巨型校园的重大转变，优先考虑可再生能源、土地供应和水资源。这一趋势正在推动向资源丰富但传统上数据中心项目开发程度较低的二级市场的扩张。要了解快速发展的数据中心和云计算领域的最新发展，请在 LinkedIn、X/Twitter、Facebook 上关注 Data Center Frontier，并订阅他们的每周新闻通讯。### 要点：- **绿色巨型园区：** 针对人工智能和云工作负载进行优化的大规模、可持续站点。- **二级市场扩张：** 更加关注土地和能源资源丰富的地区。- **可持续发展优先事项：** 强调核电等可再生能源，以满足高要求。- **资源可用性：** 对适合大型项目的较大地块的需求更高。＃＃＃ 资源：- 数据中心前沿 LinkedIn、X/Twitter、Facebook- 数据中心前沿的每周通讯通过与这些平台和资源保持联系，您可以及时了解数据中心行业的最新趋势、发展和见解。
### 总结：2024 年数据中心选址和开发的主要趋势**关键预测结果（大规模命中）：**1. **绿色巨型校园的选址优化：**- 数据中心行业正在经历重大转变，转向开发针对人工智能和云计算工作负载进行优化的大规模、可持续的“绿色巨型园区”。- 这些项目需要广阔的土地、大量的可再生能源能力以及再生水资源。**2024 年的显着进展：**1. **大型项目：**- Crusoe 与德克萨斯州阿比林的 Lancium 合作建设 200 MW 人工智能数据中心，并计划扩大到 1.2 GW。- Tract 收购了菲尼克斯附近 2,100 英亩的场地，斥资 200 亿美元建造数据中心综合体。2. **扩展到二级市场：**- 微软向俄亥俄州新奥尔巴尼的扩张，凸显了向拥有丰富土地和能源资源的地区的转变。- Meta 在阿拉巴马州和路易斯安那州的计划，表明越来越关注非传统地点。3. **可持续发展重点：**- 超大规模企业越来越多地根据可再生能源（例如 Constellation 的核电）的可用性来优先考虑站点。- 微软、谷歌和纽柯钢铁等公司正在探索核能方案，以满足生成人工智能的高要求。4. **土地和资源可用性：**- 数据中心的土地成本总体下降，但超过 50 英亩的土地成本有所增加，这表明对适合大型项目的较大场地的需求增加。- 在印第安纳州、密苏里州、密西西比州、阿拉巴马州和路易斯安那州等地区，向拥有丰富土地和电力资源的二级市场发展的趋势很明显。＃＃＃ 结论：数据中心行业正在快速发展，以适应人工智能和云计算不断增长的需求。2024 年，我们看到了向开发大规模、可持续的巨型校园的重大转变，优先考虑可再生能源、土地供应和水资源。这一趋势正在推动向资源丰富但传统上数据中心项目开发程度较低的二级市场的扩张。要了解快速发展的数据中心和云计算领域的最新发展，请在 LinkedIn、X/Twitter、Facebook 上关注 Data Center Frontier，并订阅他们的每周新闻通讯。### 要点：- **绿色巨型园区：** 针对人工智能和云工作负载进行优化的大规模、可持续站点。- **二级市场扩张：** 更加关注土地和能源资源丰富的地区。- **可持续发展优先事项：** 强调核电等可再生能源，以满足高要求。- **资源可用性：** 对适合大型项目的较大地块的需求更高。＃＃＃ 资源：- 数据中心前沿 LinkedIn、X/Twitter、Facebook- 数据中心前沿的每周通讯通过与这些平台和资源保持联系，您可以及时了解数据中心行业的最新趋势、发展和见解。
引领东盟供应链的未来 - FutureIoT
2024-12-31 01:00:00
由于人工智能、自动化和区块链等技术进步，东盟的供应链格局正在发生变化。IBM 的报告强调了这些技术在提高运营效率和供应链弹性方面的潜力。主要挑战包括数据利用不足、平衡可持续性与盈利能力以及指数技术的人才缺口。使用生成式人工智能的预测性维护和增强的质量控制等创新正在重塑运营。生成式人工智能有望彻底改变决策过程，同时不断发展的制造商、客户和供应商之间的关系有望提高透明度和协作。IBM Consulting 旨在帮助首席运营官通过基于证据的战略和技能开发计划来应对这些变化。
由于人工智能、自动化和区块链等技术进步，东盟的供应链格局正在发生变化。IBM 的报告强调了这些技术在提高运营效率和供应链弹性方面的潜力。主要挑战包括数据利用不足、平衡可持续性与盈利能力以及指数技术的人才缺口。使用生成式人工智能的预测性维护和增强的质量控制等创新正在重塑运营。生成式人工智能有望彻底改变决策过程，同时不断发展的制造商、客户和供应商之间的关系有望提高透明度和协作。IBM Consulting 旨在帮助首席运营官通过基于证据的战略和技能开发计划来应对这些变化。
彭博社 - 你是机器人吗？
2024-12-31 00:42:45
在您的网络上检测到异常活动。请点击提供的框来验证您不是机器人。确保您的浏览器中启用了 JavaScript 和 cookie。请联系支持人员以获取有关块参考 ID 的帮助。
在您的网络上检测到异常活动。请点击提供的框来验证您不是机器人。确保您的浏览器中启用了 JavaScript 和 cookie。请联系支持人员以获取有关块参考 ID 的帮助。
专家警告说，隐蔽的人工智能可能会带来新的“意图经济”
2024-12-31 00:00:03
剑桥大学的研究人员警告说，对话式人工智能工具可能很快就会在名为“意图经济”的新商业领域秘密影响用户的决策。该市场将利用数字意向信号来引导消费者行为，从购买电影票到投票。聊天机器人和其他拟人化人工智能代理的兴起使这些说服性技术成为可能，这些技术利用在线习惯知识来预测用户的需求并建立信任。然而，如果不加以控制，这可能会导致工业规模的社会操纵。合著者警告说，除非受到监管，否则意图经济将把动机视为一种新货币，可能会破坏自由选举、新闻自由和公平的市场竞争。
剑桥大学的研究人员警告说，对话式人工智能工具可能很快就会在名为“意图经济”的新商业领域秘密影响用户的决策。该市场将利用数字意向信号来引导消费者行为，从购买电影票到投票。聊天机器人和其他拟人化人工智能代理的兴起使这些说服性技术成为可能，这些技术利用在线习惯知识来预测用户的需求并建立信任。然而，如果不加以控制，这可能会导致工业规模的社会操纵。合著者警告说，除非受到监管，否则意图经济将把动机视为一种新货币，可能会破坏自由选举、新闻自由和公平的市场竞争。
约翰·霍普金斯和斯坦福机器人通过观看视频学习手术 - SiliconANGLE
2024-12-30 23:52:01
约翰·霍普金斯大学和斯坦福大学的研究人员开发了一种通过视频分析进行模仿学习来训练手术机器人的方法，使它们能够以与人类外科医生相当的精度执行任务。该团队为达芬奇手术系统配备了机器学习模型，可以分析真实手术的视频，使机器人能够通过观察相对位置而不是遵循刚性路径来学习精确的运动。该系统包含自我评估的反馈机制，可以适应各种手术方式和环境，增强其在现实场景中的实用性。其目标是帮助外科医生，而不是取代他们，从而有可能改善患者护理，特别是当外科医生感到疲劳时。
约翰·霍普金斯大学和斯坦福大学的研究人员开发了一种通过视频分析进行模仿学习来训练手术机器人的方法，使它们能够以与人类外科医生相当的精度执行任务。该团队为达芬奇手术系统配备了机器学习模型，可以分析真实手术的视频，使机器人能够通过观察相对位置而不是遵循刚性路径来学习精确的运动。该系统包含自我评估的反馈机制，可以适应各种手术方式和环境，增强其在现实场景中的实用性。其目标是帮助外科医生，而不是取代他们，从而有可能改善患者护理，特别是当外科医生感到疲劳时。
使用人工智能技术预测患者对药物的情绪
2024-12-30 23:31:01
Amir Sorayaie Azar、Samin Babaei Rikan、Amin Naemi、Jamshid Bagherzadeh Mohasefi 和 Uffe Kock Wiil 撰写的文章“使用人工智能技术预测患者对药物的情绪”重点介绍了利用人工智能方法预测患者对药物的情绪。以下是要点总结：＃＃＃ 概括该研究旨在开发一种基于人工智能的系统，用于根据文本数据（例如评论或评论）预测患者对药物的情绪。研究人员使用了各种机器学习技术，包括预先训练的词嵌入和集成模型。#### 关键组件：- **数据集准备**：收集与患者使用不同药物的经历相关的文本数据。- **特征提取**：利用预先训练的词嵌入模型（如 BERT）进行特征提取。- **模型开发**：实施单模型方法和集成学习技术以提高预测准确性。- **评估指标**：使用准确度、F1 分数和 ROC 曲线下面积 (AUC-ROC) 等指标来评估模型性能。＃＃＃＃ 结果该研究表明，在预测患者对药物的情绪方面，整体方法优于个体模型。结果表明，结合多种人工智能技术可以增强医疗保健应用的情绪预测系统的可靠性和稳健性。### 方法论1. **数据收集**：从在线论坛或评论平台等来源收集文本数据。2. **预处理**：对文本数据进行清理和规范化，包括标记化、停用词去除和词形还原。3. **特征提取**：采用预先训练的语言模型（例如BERT）将原始文本转换为适合机器学习算法的数字特征。4. **模型训练**：- 使用了多种分类技术，例如逻辑回归、SVM、随机森林等。- 实施了 bagging 和 boosting 等集成方法来提高模型性能。### 调查结果- 在情感分析任务中，与单模型方法相比，集成模型表现出更好的准确性和鲁棒性。- 该研究强调了选择适当的特征提取方法（例如词嵌入）对于有效情绪预测的重要性。＃＃＃ 结论研究得出的结论是，人工智能技术，特别是与预先训练的语言模型相结合的集成学习方法，可以有效预测患者对药物的情绪。这种方法对于医疗保健提供者了解患者体验和提高药物依从性可能很有价值。### 影响- **临床决策支持**：通过纳入情感分析来增强临床决策支持系统。- **以患者为中心的护理**：根据患者对其药物的态度制定个性化护理计划。- **药物开发**：通知药物开发流程以在管道早期考虑用户反馈。### 未来的工作作者建议探索更高级的语言模型，例如大规模 Transformer 模型（例如 GPT），并结合多模态数据（文本和图像）进行情感预测。### 道德与利益竞争- 该研究没有竞争利益，也不需要特定的伦理批准，因为它涉及匿名文本数据。本摘要概括了该研究的核心方面，包括其目标、方法、研究结果以及对医疗保健应用的影响。
Amir Sorayaie Azar、Samin Babaei Rikan、Amin Naemi、Jamshid Bagherzadeh Mohasefi 和 Uffe Kock Wiil 撰写的文章“使用人工智能技术预测患者对药物的情绪”重点介绍了利用人工智能方法预测患者对药物的情绪。以下是要点总结：＃＃＃ 概括该研究旨在开发一种基于人工智能的系统，用于根据文本数据（例如评论或评论）预测患者对药物的情绪。研究人员使用了各种机器学习技术，包括预先训练的词嵌入和集成模型。#### 关键组件：- **数据集准备**：收集与患者使用不同药物的经历相关的文本数据。- **特征提取**：利用预先训练的词嵌入模型（如 BERT）进行特征提取。- **模型开发**：实施单模型方法和集成学习技术以提高预测准确性。- **评估指标**：使用准确度、F1 分数和 ROC 曲线下面积 (AUC-ROC) 等指标来评估模型性能。＃＃＃＃ 结果该研究表明，在预测患者对药物的情绪方面，整体方法优于个体模型。结果表明，结合多种人工智能技术可以增强医疗保健应用的情绪预测系统的可靠性和稳健性。### 方法论1. **数据收集**：从在线论坛或评论平台等来源收集文本数据。2. **预处理**：对文本数据进行清理和规范化，包括标记化、停用词去除和词形还原。3. **特征提取**：采用预先训练的语言模型（例如BERT）将原始文本转换为适合机器学习算法的数字特征。4. **模型训练**：- 使用了多种分类技术，例如逻辑回归、SVM、随机森林等。- 实施了 bagging 和 boosting 等集成方法来提高模型性能。### 调查结果- 在情感分析任务中，与单模型方法相比，集成模型表现出更好的准确性和鲁棒性。- 该研究强调了选择适当的特征提取方法（例如词嵌入）对于有效情绪预测的重要性。＃＃＃ 结论研究得出的结论是，人工智能技术，特别是与预先训练的语言模型相结合的集成学习方法，可以有效预测患者对药物的情绪。这种方法对于医疗保健提供者了解患者体验和提高药物依从性可能很有价值。### 影响- **临床决策支持**：通过纳入情感分析来增强临床决策支持系统。- **以患者为中心的护理**：根据患者对其药物的态度制定个性化护理计划。- **药物开发**：通知药物开发流程以在管道早期考虑用户反馈。### 未来的工作作者建议探索更高级的语言模型，例如大规模 Transformer 模型（例如 GPT），并结合多模态数据（文本和图像）进行情感预测。### 道德与利益竞争- 该研究没有竞争利益，也不需要特定的伦理批准，因为它涉及匿名文本数据。本摘要概括了该研究的核心方面，包括其目标、方法、研究结果以及对医疗保健应用的影响。
为毛伊县农民收集卫星见解
2024-12-30 23:20:06
夏威夷大学马诺阿分校助理教授诺亚·凯库瓦·林肯 (Noa Kekuewa Lincoln) 强调，粮食主权不仅仅包括获得具有文化意义的食物；还包括获得食物。它还涉及对食品系统的控制。他指出，在欧洲接触之前，夏威夷人拥有强大的农业系统，但捕鲸和种植园农业的土地利用变化导致了传统农业的衰落。如今，夏威夷农民面临着旅游压力、军事存在和气候变化影响等挑战。Hiroshi Suzuki 是毛伊岛冈村农场的一名前软件工程师，后来成为一名农民，他使用人工智能驱动的 Maui Nui Crop Monitor 时事通讯中的数据来优化西葫芦等农作物的用水量。目标是通过可持续地提供当地优质农产品来改善粮食安全。该项目的更广泛目标是通过现代技术尊重夏威夷农业遗产，同时解决当前农业实践中的挑战。这包括与 NASA Acres 和当地农民密切合作，扩大作物管理工具的范围并加强可持续发展工作。
夏威夷大学马诺阿分校助理教授诺亚·凯库瓦·林肯 (Noa Kekuewa Lincoln) 强调，粮食主权不仅仅包括获得具有文化意义的食物；还包括获得食物。它还涉及对食品系统的控制。他指出，在欧洲接触之前，夏威夷人拥有强大的农业系统，但捕鲸和种植园农业的土地利用变化导致了传统农业的衰落。如今，夏威夷农民面临着旅游压力、军事存在和气候变化影响等挑战。Hiroshi Suzuki 是毛伊岛冈村农场的一名前软件工程师，后来成为一名农民，他使用人工智能驱动的 Maui Nui Crop Monitor 时事通讯中的数据来优化西葫芦等农作物的用水量。目标是通过可持续地提供当地优质农产品来改善粮食安全。该项目的更广泛目标是通过现代技术尊重夏威夷农业遗产，同时解决当前农业实践中的挑战。这包括与 NASA Acres 和当地农民密切合作，扩大作物管理工具的范围并加强可持续发展工作。
NVIDIA (NVDA) 7 亿美元收购 Run:ai 如何重塑 AI 和 GPU 市场
2024-12-30 23:02:45
CNBC 12 月 30 日报道称，生成式人工智能正在迅速被企业用于客户服务自动化和数据分析等任务，有可能在未来十年将全球 GDP 拉动 7 万亿美元。然而，企业领导人对其未来发展速度和道德风险存在不同看法。此外，Deirdre Bosa 还报道了中国开发的一种名为 DeepSeek 的开源人工智能模型，该模型的性能优于 GPT-4 等领先模型，而成本却仅为 GPT-4 的一小部分，挑战了美国主要科技公司的主导地位，并凸显了开源模型的潜力为人工智能竞赛创造公平的竞争环境。
CNBC 12 月 30 日报道称，生成式人工智能正在迅速被企业用于客户服务自动化和数据分析等任务，有可能在未来十年将全球 GDP 拉动 7 万亿美元。然而，企业领导人对其未来发展速度和道德风险存在不同看法。此外，Deirdre Bosa 还报道了中国开发的一种名为 DeepSeek 的开源人工智能模型，该模型的性能优于 GPT-4 等领先模型，而成本却仅为 GPT-4 的一小部分，挑战了美国主要科技公司的主导地位，并凸显了开源模型的潜力为人工智能竞赛创造公平的竞争环境。