作者：

印度的汽车行业正在经历着自动驾驶技术的重大进展，Waymo等公司处于领先地位。尽管印度道路混乱，驾驶行为鲁莽，但在这个国家仍然存在采用人工智能驱动车辆的潜力。

汽车能源公司Ather Energy的创始人Tarun Mehta设想未来汽车通过一种名为“车到车”通信的系统彼此交流。这种系统允许车辆共享诸如速度和导航细节等关键信息，这在防止事故发生方面可能非常有价值。

然而，这项技术的实施引发了有关隐私的问题。如果车辆可以彼此通信，它们是否也会与警察等执法机构进行通信？此外，对车辆中生物传感器的使用也存在担忧。尽管让车辆能够检测严重健康状况（如心律不齐）并将驾驶员送往医院可能具有优势，但这引发了对数据收集范围和对个人隐私的侵犯的担忧。

尽管存在这些问题，印度AI控制车辆的潜在好处不容忽视。MG集团的Neha Jain强调了AI如何帮助预测使用模式，优化电动车充电，并改善电网。此外，AI可以增强设计能力并简化制造过程，节省宝贵的时间和资源。

然而，在印度推广自动驾驶汽车的道路并非没有挑战。道路、交通和公路部长Nitin Gadkari对自动驾驶汽车表示保留意见，主要是出于对工作岗位流失的担忧。由于成千上万的 Ola、Uber 和商用车司机依赖于交通运输行业，自动驾驶对就业的影响是一个合理的担忧。

此外，印度联邦部长Rajeev Chandrasekhar最近实施的人工智能管制措施为印度自动驾驶汽车的采用增添了另一层复杂性。在确保自动驾驶汽车对印度道路产生积极影响方面，平衡安全、隐私和就业安全将至关重要。

尽管在印度这样的国家，普及自动驾驶汽车的想法可能仍然看似遥不可及，但考虑到它们所能带来的潜在好处是值得的。每年有超过15万人在印度道路上丧生，AI驱动车辆有望显著减少死亡人数，让道路对每个人更加安全。

总而言之，印度自动驾驶汽车的未来虽然面临着挑战，但也蕴藏着巨大机遇。随着技术的不断进步，我们需要在隐私、就业安全和监管方面找到平衡，以确保自动驾驶汽车可以对印度的道路产生积极影响。

常见问题

人工智能（AI）已经以一种前所未有的方式渗透到学术界。根据最近的一份报告，许多研究论文在各种学术期刊上发表，现在被怀疑至少部分由AI编写。

调查由科技新闻网站404 Media进行，揭示了学术出版物中AI生成论文的令人担忧的存在。这一现象引发了对整个学术领域中AI动力工具的影响更广泛的审视。

报告引起人们对在广泛使用的学术期刊数据库Google Scholar进行搜索的结果的关注。在搜索中使用了AI常用的特定短语，如“截至我上次知识更新时”和“我无法获得实时数据”。令人惊讶的是，超过100篇研究在搜索结果中浮出水面，表明AI可能参与了它们的创作。

值得注意的是，这些AI生成的论文并不仅限于低质量的学术期刊。一些声誉良好的期刊也无意中发表了这样的论文，引发了对质量控制、录取标准以及学术界“付费发表”做法盛行的担忧。

报告中提供的一个例子凸显了一个这样的AI生成论文的大胆。一篇提交给备受尊敬的化学期刊Surfaces and Interfaces的论文标题为“基于Cu的金属有机骨架-芳纶纤维素分离膜的三维多孔网状结构增强锂金属阳极电化学性能”。论文的介绍包括短语“当然，这里是一个为您话题提供可能的引言”，这一短语强烈地类似于AI自动生成的礼貌回复。

未来主义(Futurism)开展的额外调查中发现了类似的AI参与学术写作的情况。一些论文利用OpenAI聊天机器人作为“合著者”，或者展示了AI作为研究工具的局限性，但也有许多情况显示，学者们似乎过于依赖AI进行文本生成。

AI生成的论文存在的事实，尤其是在声誉好的期刊中，说明AI已经渗透到学术界的程度超出以往的认识。这引发了对这些受尊敬机构的诚信性的质疑，并呼吁采取更严格的标准，以防止智力诚信的进一步模糊。

《自然》(Nature)在2023年进行的一项调查进一步凸显了AI工具在学术手稿撰写中的普遍存在。在1600名受访者中，约有30%承认利用AI工具协助他们的写作过程。

在某项对结核病（TB）管理的重要突破中，卫生专业人员正在利用创新技术对偏远和脆弱社区进行筛查。传统方法需要部落居民前往医院和诊所进行扫描和痰液收集，常常导致收入损失和医疗资源不易获得。然而，随着手持X射线设备和AI启用的扫描工具的引入，卫生工作者现在能够进行即时扫描，显着提高了TB的检测和治疗水平。

印度医学研究委员会（ICMR）在包括安得拉邦、中央邦、喀拉拉邦、卡纳塔克邦、奥里萨邦和梅加拉亚邦在内的多个邦已启动了一项多中心研究，旨在利用手持X射线设备进行TB筛查。Rajlakshmi Chepuru博士及其团队前往安得拉邦的偏远地区，携带一个10公斤的背包装有手持X光设备。他们能够每天对大约100名疑似TB患者进行扫描，检测出表明TB存在的病变。然后将这些X射线发送给放射科医师或医生进行进一步检查，如果确认有病变，邦TB团队将进行痰液检测并启动治疗。这种方法为部落居民节省了宝贵的时间和资源，否则他们将不得不长途跋涉前往医疗机构。

同样，在纳加兰，James Tinenlo Katiwa博士利用qure.ai的qXR，一种AI启用的扫描工具进行TB筛查。该工具无需放射科医师，可以通过智能手机摄像头分析X射线。Tinenlo博士利用手机摄像头将X射线转换为数字格式，然后qXR应用程序分析X射线以确定是否暗示TB的存在。这项技术在找到漏网的TB病例和促使及时治疗方面发挥了重要作用。

在泰米尔纳德邦，Deeptek的“Genki”被广泛用于寻找漏网的TB病例。这种移动诊断单元配备了一台数字X射线机，并配备了AI技术。自实施以来，已拍摄了数千张X射线，并在社区诊断出了大量TB病例。项目负责人K Ravishankar博士表示，Genki已被证明是一种有效的筛查工具，在症状出现之前识别潜在的TB病例。

这些创新技术在TB管理中的引入有可能彻底改变偏远地区的医疗保健。它们可以加快并提高诊断的准确性，确保及时治疗，减轻公共医疗系统的负担。此外，AI的使用消除了对专业放射科医师的需求，使TB筛查更加贴近民众和经济。

常见问题解答（FAQs）

Q: 什么是TB？
A: 结核病（TB）是一种由结核分枝杆菌引起的传染病。它主要影响肺部，可通过呼吸、咳嗽或打喷嚏时释放的空气传播。

Q: 手持X射线设备是如何工作的？
A: 用于TB筛查的手持X射线设备通过放射低水平的辐射来工作。这些设备使卫生专业人员能够在偏远地区对疑似TB患者进行扫描，检测出表明TB存在的病变。

Q: 什么是AI启用扫描？
A: AI启用扫描指的是利用人工智能技术来分析医学图像（如X射线）进行疾病检测和诊断。AI算法可以提供准确和高效的结果，减少了对专业放射科医师的需求。

Q: 为什么在偏远地区进行TB筛查很重要？
A: 在偏远地区进行TB筛查至关重要，因为它确保了对于可能无法获得医疗设施的个体的早期诊断和及时治疗。及时诊断和治疗对于减少TB传播和改善患者预后至关重要。

Q: 这些技术如何有助于根除TB？
A: 在TB管理中引入手持X射线设备和AI启用扫描工具可以加快并提高诊断的准确性。这进而促使及时治疗的启动，提高了TB根除工作的整体效果。

来源：
– 印度医学研究委员会（ICMR）：www.icmr.gov.in
– qure.ai：www.qure.ai
– Deeptek：www.deeptek.ai… Read the rest

审计行业经历了重大变革，这要归功于技术和先进信息技术平台的采用。人们了解到，包括税务专家和特许会计师在内的专业人士已经采用了人工智能、数据分析和高级技术工具，取代了手工记账和规划，覆盖了商业机构、小规模工业以及公共部门企业等各个领域。这种转变不仅提高了审计的效率和准确性，而且彻底改变了如何跟踪不良资产（NPAs）的方式。

技术在审计领域的一个关键影响是引入了人工智能，它彻底颠覆了传统的审计方法。由人工智能驱动的技术平台在提高审计效率和准确性方面发挥着至关重要的作用。利用各种工具和数据方面的进步，更容易跟踪NPAs。结果，识别错误所需的时间大大缩短，从而实现了更加有效的审计。

银行中NPAs日益普遍的现象迫使银行家和审计师从各个可能的角度仔细审查每份文件。银行竞争激烈环境中，常常匆忙出现的文件错误凸显了准确和及时完成所有文档的重要性。彻底和准确的审计对于发现潜在差异和确保财务系统的完整性至关重要。

随着2024年4月新财年的开始，专家已认识到采用人工智能工具对于制定高效、有影响力的财务规划、收入评估和其他未来财务策略的重要性。基于人工智能的工具已经成为确保在不断发展的商业环境中实施有效财务管理的不可或缺的工具。

在审计过程中，收集相关文件起着至关重要的作用，尤其是在涉及欺诈案件时。这些文件提供有价值的见解和证据，有助于调查和发现差异。特许会计师强调彻底收集文件的重要性以及其在发现潜在欺诈案件中的作用。

随着技术的不断进步和人工智能在审计过程中的进一步融入，显而易见，审计将继续发展。创新工具和技术的使用将进一步提高未来审计的准确性、效率和整体效果。

常见问题解答

1. 技术如何改变审计？
技术，包括人工智能、数据分析和高级工具，取代了审计中的手工记账和规划。这提高了效率、准确性，以及快速识别错误的能力。

2. 人工智能在跟踪不良资产方面扮演了什么角色？
人工智能技术和各种工具使跟踪NPAs变得更加容易，并提高了该领域审计的整体效果。

3. 在审计过程中彻底的文件收集有多重要？
在审计过程中进行彻底文件收集至关重要，因为收集的文件往往在识别欺诈案件和提供有价值证据方面发挥关键作用。

4. 使用人工智能工具在财务规划中的好处是什么？
人工智能工具使得能够制定高效和有影响力的财务规划、收入评估以及其他未来财务策略，从而改善整体财务管理。

5. 未来审计将如何持续发展？
随着技术的不断进步和人工智能在审计过程中的进一步融入，审计将继续发展，创新工具和技术将进一步提高其准确性、效率和整体效果。… Read the rest

随着约旦战略论坛（JSF）最近发布的一份政策文件指出，约旦在人工智能（AI）投资与创新领域正取得显著进展。这份名为《技术与人工智能：提升生产力的约旦机遇》的研究报告强调了该国在2023年《政府人工智能准备指数》中的排名，并探讨了AI对未来工作动态的影响。

JSF的研究报告显示，约旦在AI准备就绪度中的排名在该地区位居第五，全球排名第55，共有193个国家。该指数根据政府、科技领域和基础设施三大支柱评估一个国家对AI的准备程度。这些结果凸显了该国致力于营造有利于AI整合的环境。

这份政策文件深入探讨了人工智能的基本概念，强调了其潜在机遇和挑战。约旦计算机科学家和技术专家塞琳娜·瓦鲁卡认识到了AI的巨大潜力，她表示：“约旦正在抓住AI带来的机遇实现可持续增长。”瓦鲁卡强调了AI在各行业日益重要的地位，以及其在约旦经济现代化愿景议程中的关键作用。

此外，年轻的约旦计算机工程师兼AI开发者巴扬·哈立德强调了在实施AI时的道德与负责任的重要性。哈立德强调了识别模式和预测市场趋势的必要性，同时确保多样性与包容性是成功应用AI技术的关键。她赞扬了约旦在这一领域的勤奋努力，正如其排名第五所体现的。

这份政策文件以推动AI利用和促进移动与互联网服务的包容性的建议结论。约旦致力于集中优化其AI能力，并巩固其作为区域AI创新领导者的地位。

### 常见问题解答（FAQ）

1. 约旦在AI准备就绪度方面目前的排名是多少？
根据2023年《政府人工智能准备指数》，约旦在AI准备就绪度方面在该地区排名第五，在全球排名第55。

2. AI预计会如何影响全球就业？
AI预计将影响全球40%的工作岗位，大多数情况下预测由于AI而导致不平等程度增加。

3. 评估一个国家AI准备就绪度的关键支柱是什么？
评估一个国家AI准备就绪度的三个关键支柱是政府、科技领域和基础设施。

4. AI如何助力约旦的经济现代化愿景议程？
AI在发展商业环境方面起着重要作用，并且对约旦的经济现代化愿景议程至关重要，促进可持续增长。

5. 如何加强约旦的AI利用？
该政策文件建议加强AI利用，并促进移动与互联网服务的包容性作为进一步发展的重点领域。

全球AI产业正在显著增长，约旦在这一领域取得了显著进展。根据约旦战略论坛（JSF）发布的一份政策文件，约旦在AI准备就绪度方面在193个国家中排名第五，全球排名第55，这反映了该国致力于营造有利于AI整合的环境。

AI有潜力革新各个行业，并在约旦的经济现代化愿景议程中发挥关键作用。约旦计算机科学家塞琳娜·瓦鲁卡认识到了AI带来的机遇，并强调了该国为实现可持续增长而 embrace AI。

在实施AI时，道德与负责任的态度是至关重要的。约旦年轻的计算机工程师兼AI开发者巴扬·哈立德强调了识别模式和预测市场趋势的重要性，并确保成功应用AI技术的关键是多样性和包容性。约旦在这方面的勤勉努力在其第五名的排名中得到体现。

为了进一步优化其AI能力并巩固其作为区域AI创新领导者的地位，约旦致力于加强AI利用并促进移动与互联网服务的包容性。这些关键领域的关注将有助于约旦充分利用AI的潜力，并提升国家的生产力。

要获取有关AI趋势和发展的更多信息，您可以参考以下资源：
– <a href=https://www.weforum.org/ World Economic Forum: AI and Artificial Intelligence
– <a href=https://www.idc.com/… Read the rest

通过认真观察当前市场情况，可以发现中小企业正面临着前所未有的发展机遇和挑战。随着全球AI市场规模不断扩大，这种技术已经渗透到各行各业，重新定义着商业运作方式。本文将探讨未来中小企业发展的趋势与挑战，为您呈现全新视角。

### 1. AI革新医疗保健行业

医疗保健行业是AI技术的重要应用领域之一。机器学习算法有望极大提升患者护理、诊断和治疗水平。AI可分析大量医疗数据，识别模式并作出预测，从而实现更准确、个性化的医疗保健。此外，AI还可以协助药物研发、机器人手术和远程患者监护等工作。

### 2. AI在金融领域的应用

金融行业已经开始广泛应用AI技术，用于欺诈检测、算法交易和风险评估等任务。随着自然语言处理技术的进步，搭载AI的聊天机器人和虚拟助手在客户服务和金融建议方面变得更加普及。

### 3. 制造业的AI驱动变革

AI驱动的自动化正在改变制造业。机器人和AI驱动的设备可以提高效率、减少错误，并优化生产过程。AI还能实现预测性维护，帮助企业在机器发生故障前识别并解决问题。

### 4. 交通运输业的AI颠覆

随着AI的出现，交通运输业正处于重大变革之中。自动驾驶汽车和无人驾驶车辆已成为现实，AI在导航、交通预测和车辆安全等方面发挥着至关重要的作用。物流和供应链管理也能够受益于AI技术。

### 5. 零售业革新

AI正在革新零售业，从个性化营销和对话式聊天机器人到库存管理和需求预测。AI驱动的推荐系统可以分析客户偏好和行为，提供更有针对性的优惠并提升购物体验。

市场预测突出了AI在这些行业中的日益重要性。根据Grand View Research的一份报告，到2027年，全球AI市场规模预计将达到7337亿美元，预计医疗保健领域的增长率将最高。另一份由MarketsandMarkets发布的报告估计，零售业的AI市场将在2020年至2025年间以35.9%的复合年增长率增长。

尽管AI在各行业广泛应用具有潜在益处，但也存在一些关切和挑战，如道德考量、数据隐私、工作岗位流失和AI算法中的偏见等问题，需要加以解决。

想了解更多关于AI在各行业中的影响，请访问以下权威来源：

– [Forbes AI 版块](https://www.forbes.com/ai)
– [Deloitte的认知技术](https://www2.deloitte.com/cn/zh/pages/technology/solutions/cognitive-technologies.html)
– [PwC的AI洞察](https://www.pwc.com/gx/en/issues/data-and-analytics/artificial-intelligence.html)

保持信息更新意识，通过信任来源了解AI对各行业和市场预测的影响至关重要。愿AI时代为中小企业带来更多发展机遇！🚀

### 常见问题解答

#### AI会取代人类工作吗？
AI确实会改变工作方式，但同时也将创造新的工作机会。人类在创造性思维、道德判断和人际交往等领域具有独特优势，AI无法取代这些人类特质。

#### 如何应对AI带来的威胁？
企业可以通过提升员工技能，重新规划业务流程，利用AI技术优化运营等方式来应对AI带来的挑战。

#### AI在未来发展的趋势是什么？
未来AI将更加智能化，个性化服务将得到进一步加强，同时AI与物联网、大数据等技术的结合将会推动AI应用领域的扩展。

在这个充满机遇与挑战的时代，中小企业可以通过抓住AI带来的发展趋势，实现更加卓越的业绩和创新。… Read the rest

为了提升地铁安全并更有效地应对潜在威胁，纽约市警察局（NYPD）正探索采用搭载人工智能（AI）技术的摄像头。引入这些相机可以使执法部门识别枪支存在并在开火前警报执法人员。这一进展源于最近布鲁克林A线发生的一起事件。

NYPD助理专员卡兹·多赫特里表示对利用AI相机防止枪支被携带进地铁场所很感兴趣。通过整合已有的地铁摄像头和先进技术，如AI和枪支检测软件，执法机构旨在加强全市交通系统的安全措施。

位于费城地区的ZeroEyes公司专门从事训练算法以识别已经拔枪的枪支。这项技术使执法部门能够在安全摄像头前检测到枪支后立即收到实时警报。警报包括射手的详细图像、确切位置和事件发生的时间。通过为执法部门提供准确信息，这些通知可以帮助更有效地处理现场并确保快速应对。

虽然AI相机在地铁安全中的潜在好处显著，但也需要考虑一些挑战。一些专家认为，在拥挤或低光环境中拍摄到携带火器的个人的清晰图像可能有困难。此外，担心一旦关于技术的信息公开，犯罪分子可能会想办法躲过它。然而，支持者认为，使用AI相机无疑将加强执法部门的能力，以侦测和防止潜在威胁。

NYPD目前正在评估可用技术，并尚未确定实施时间表。然而，消息来源表明，尽管对现有地铁摄像头质量存在担忧，该市计划在2023年进行AI相机技术测试。

常见问题解答 (FAQ)

1. AI相机如何在地铁系统中检测火器？
NYPD正在考虑的AI相机配备了枪支检测软件，使用先进算法识别已经拔枪的火器。

2. 检测到枪支后会发生什么？
一旦检测到枪支，AI相机系统立即向执法机构发送警报。警报包括射手的照片、确切位置和事件的时间戳。

3. AI相机能否检测隐藏在火器？
不，AI相机主要专注于识别明显拔枪的火器。藏在包里或别在腰间的枪支可能无法被技术检测到。

4. 实施AI相机在地铁中可能面临的挑战是什么？
其中一个挑战是在拥挤或低光设置中捕捉携带火器的人的清晰图像可能会有困难。还有一个担忧是一旦广泛了解AI相机技术的信息，犯罪分子可能会设法规避这项技术。

5. AI相机技术何时实施？
NYPD目前正在评估可用技术，并尚未确定具体实施时间表。然而，预计将于2023年进行AI相机技术测试。

资料来源：纽约邮报 – nypost.com

AI相机技术在地铁安全中的新展望