11、AI应用案例:从企业伦理到医疗领域的创新实践

AI应用案例:从企业伦理到医疗领域的创新实践

在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已经渗透到各个领域,带来了前所未有的机遇和挑战。本文将通过几个具体案例,深入探讨AI在不同场景下的应用及其带来的启示。

1. Salesforce的AI伦理实践

Salesforce致力于让AI模型尽可能透明,为此公开发布了越来越多的模型卡文档,以便公司客户群和公众更广泛地获取这些信息。Schlesinger努力让员工了解模型卡,并促使产品开发和数据科学团队使用这种方法。Baxter和她的同事在公司推广模型卡使用的工作,对Einstein Discovery产品团队在产品内推出模型卡生成器起到了重要作用。该生成器让客户只需点击按钮就能为自己的模型创建模型卡,从而向他们的客户保持透明。

Baxter总结道,关键是要使Salesforce的道德AI实践方法针对每个特定的业务功能、独特应用,甚至特定国家的环境进行具体和高度情境化的调整,并确保这种方式符合公司的道德实践价值观。目前,像Baxter和Schlesinger这样在公司、政府和非营利组织中从事相关工作的人数仍然较少,但增长迅速。随着AI监管和客户对负责任技术的需求增加,预计会有更多公司组建类似的团队。

从这个案例中我们可以学到以下几点:
- 在某些情况下,与AI协同工作并不意味着直接使用该技术,而是减轻其对组织、客户和社会的不良影响。
- 大型组织中的小型AI伦理团队可以超越单纯宣扬伦理观点,通过系统的推广、高度情境化的建议、治理框架和实用工具(如模型卡)来扩大其影响力。
- 推动组织内AI的道德和负责任使用是一个快速增长的新工作角色,尽管从业者数量仍然较少。

2. 皮
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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