Dec, 2023

供应链风险评估中的人工智能：系统文献综述和计量分析

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TL;DR供应链风险评估 (SCRA) 通过整合人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术取得深刻的发展，彻底改变了预测能力和风险缓解策略，这一进化的重要性源于稳健的风险管理策略在确保现代供应链的运营韧性和连续性方面的关键作用。
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发现论文，激发创造
  • 文献综述的人工智能：机遇与挑战

    本文综述了人工智能在系统文献综述中的应用，重点研究了 AI 技术在文献综述的半自动创建中的应用，特别是在筛选和提取阶段。通过对 21 个主流文献综述工具的分析，以及对 11 个利用大型语言模型进行文献搜索和学术写作辅助的最新工具的分析，讨论了领域内的当前趋势，概述了关键研究挑战，并提出了未来研究的方向。

    Feb, 2024

  • 人工智能自动化科学文献系统评价

    在近 15 年里，通过调查 AI 技术的应用情况，以帮助研究人员进行系统的科学文献分析，我们揭示了当前支持的任务、应用的算法类型和 34 项研究中提出的可用工具，同时提供了该领域演变的历史视角和人类在越来越自动化的系统性文献回顾过程中发挥的作用。

    Jan, 2024

  • 通过自动化机器学习增强供应链安全

    该研究通过机器学习方法来应对全球供应链面临的复杂性，从而提高供应链安全性。研究集中于通过欺诈检测、维护预测和物料缺货预测来增强供应链安全。引入一种自动化机器学习框架，优化数据分析、模型构建和超参数优化。研究指出了影响机器学习性能的关键因素，包括抽样方法、分类变量编码、特征选择和超参数优化。机器学习方法在处理大规模数据集和复杂模式时显示出优势，为供应链管理领域提供了有价值的贡献。

    Jun, 2024

  • 量化人工智能风险评估：机遇与挑战

    介绍了通过执行全面的 AI 生命周期治理来降低人工智能风险的最佳方法，定量评估现有模型的风险可以类比于如何评估已经建造的房屋的能源效率或医生根据一系列测试评估整体患者健康状况，本文探讨了这一思路，并讨论了这种方法如何改善 AI 的监管。

    Sep, 2022

  • 支持研究评估的人工智能技术综述

    该文献综述通过机器学习预测引用次数或质量评分等方法，从文章文本和元数据中识别高影响力或高质量研究的指标，并回顾了有关排名和公共数据集的证据，用于预测学术文章的影响力，并讨论了技术辅助评估的偏见和透明度。

    Dec, 2022

  • 基于物联网人工智能的弹性供应链关键印象评估

    研究了基于 AIoT 技术的供应链，使用非线性模糊决策方法确定了影响弹性智能供应链最重要的组件，并通过理解这种评估来增强智能供应链。

    Jul, 2022

  • 探讨高水平人工智能的差异化风险和控制问题

    本文使用分层复杂系统框架对人工智能（AI）风险进行建模，并从公共和私营领域的领域专家收集调查数据以分类 AI 影响和可能性，结果显示强大的 AI 代理情景有更多不确定性，对 AI 对齐失败和影响寻求行为的关注增加以及对多智能体环境的信心增强。

    Nov, 2022

  • AI 强化的科学计量学、网络计量学和文献计量学的前沿技术的系统综述

    通过系统文献综述，本研究分析了人工智能与科学计量学，网路计量学和文献计量学的协同作用，以揭示 AI 算法在这些领域应用和效益的潜力。

    Feb, 2024

  • 负责任的人工智能：一项结构化文献综述

    我们的研究旨在推进负责任的人工智能（AI）的概念，这是欧盟政策讨论中日益重要的主题。我们提出了一种全面且目前为止我们所知的第一个负责任 AI 的统一定义。通过结构化文献综述，我们阐明了关于负责任 AI 的当前理解，并基于该分析提出了未来以此概念为中心的框架发展方法。我们的发现支持以人为中心的负责任 AI 方法，其中包括以伦理、模型可解释性以及隐私、安全和信任为支柱的 AI 方法的实施。

    Mar, 2024

  • 回收材料的敏捷制造中的机器学习方法实现可持续性

    本研究通过数据驱动的 AI 方法，应用机器学习模型，探索采用再生和回收材料的敏捷制造决策支持的材料科学中的环境可持续性，通过对热处理参数对材料性质的影响、颗粒尺寸检测和短语分数检测进行预测分析，得出了很多有希望的结果，但是之后的工作仍需面对各种挑战。

    Mar, 2023