2024年，人工智能领域取得了诸多重大进展。Artificial Analysis回顾了本年度的关键事件，梳理出行业发展脉络。这一年，AI技术在医疗、金融、交通等多个行业实现了突破性应用，特别是在智能诊断和自动驾驶方面。据统计，全球AI市场规模增长至800亿美元，同比增长30%。此外，AI伦理与法规建设也取得显著进展，多个国家和地区出台了相关政策，确保技术健康发展。

　　2024年，深度学习算法迎来了前所未有的突破，这些进展不仅推动了人工智能技术的发展，也为多个行业带来了深远的影响。这一年，研究人员在算法优化、模型训练效率以及数据处理能力方面取得了显著成果。

　　首先，在算法优化方面，科学家们开发出了一种全新的自适应学习率调整机制（Adaptive Learning Rate Adjustment, ALRA）。这一机制能够根据模型训练过程中的误差变化动态调整学习率，从而显著提高了模型的收敛速度和精度。据统计，使用ALRA机制后，某些复杂任务的训练时间缩短了近40%，同时模型性能提升了约15%。这种进步使得深度学习模型在处理大规模数据集时更加高效，为实际应用提供了坚实的技术支持。

　　其次，在模型训练效率方面，分布式训练技术得到了进一步发展。通过引入更高效的通信协议和资源调度策略，多台服务器之间的协同工作变得更加流畅。例如，某知名科技公司成功实现了跨区域的分布式训练系统，将原本需要数周完成的大规模模型训练缩短至几天内完成。这不仅大幅降低了训练成本，还为快速迭代和优化模型提供了可能。

　　最后，在数据处理能力上，研究人员提出了一种基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）的数据预处理方法。该方法能够有效捕捉数据之间的复杂关系，并将其转化为适合深度学习模型输入的形式。实验表明，经过GNN预处理后的数据集在图像识别、自然语言处理等任务中表现出了更高的准确性和鲁棒性。这些突破性进展为未来AI技术的应用奠定了坚实的基础。

　　随着深度学习算法的不断演进，神经网络结构优化成为了2024年人工智能领域的另一大亮点。研究人员致力于探索更加高效、灵活且易于部署的网络架构，以满足不同应用场景的需求。

　　一方面，轻量化网络设计成为研究热点。传统卷积神经网络（CNN）虽然在图像分类、目标检测等领域表现出色，但其庞大的参数量和计算开销限制了其在移动设备和边缘计算环境中的应用。为此，科学家们提出了多种轻量化网络设计方案，如MobileNetV3、EfficientNet-Lite等。这些模型通过引入深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）、Squeeze-and-Excitation模块等创新技术，在保持较高精度的同时大幅减少了参数数量和计算量。据测试，某些轻量化模型在智能手机上的推理速度比传统CNN快了近三倍，而功耗却降低了约60%。

　　另一方面，自适应网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）技术取得了重要进展。NAS旨在通过自动化手段寻找最优的神经网络结构，从而避免人工设计带来的局限性。今年，多家科研机构和企业合作开发了一套名为AutoML-NAS的新工具，它能够在短时间内从海量候选结构中筛选出最适合特定任务的最佳配置。与手动设计相比，AutoML-NAS生成的模型在多个基准测试中均表现出色，特别是在语音识别和机器翻译任务中，性能提升尤为明显。此外，该工具还支持云端和本地部署，极大地简化了模型开发流程。

　　2024年，机器学习算法在医学领域的应用取得了令人瞩目的成就，为医疗健康事业注入了新的活力。无论是智能诊断还是个性化治疗，AI技术都展现出了巨大的潜力和价值。

　　在智能诊断方面，基于深度学习的影像分析系统逐渐成熟并广泛应用于临床实践。例如，某大型医院引入了一套由国内顶尖科研团队研发的胸部CT影像智能诊断平台。该平台利用卷积神经网络对患者肺部CT图像进行自动分割和特征提取，能够精准识别早期肺癌病灶，误诊率低于5%。不仅如此，这套系统还能实时生成详细的诊断报告，帮助医生快速做出决策。据统计，自该平台投入使用以来，医院的肺癌筛查效率提高了近一倍，患者等待时间大幅缩短。

　　与此同时，个性化治疗方案的制定也得益于机器学习算法的进步。通过对大量临床数据的学习，AI模型可以预测不同患者对特定药物或疗法的反应，从而为每位患者量身定制最合适的治疗计划。例如，某国际制药公司在其新药研发过程中引入了强化学习算法，用于模拟药物分子与人体细胞之间的相互作用。结果显示，这种方法不仅加快了药物筛选的速度，还提高了成功率。此外，基于遗传信息和生活习惯等因素构建的预测模型也在癌症、心血管疾病等领域展现出良好的应用前景。

　　总之，2024年是人工智能领域充满机遇与挑战的一年。从深度学习算法的突破性进展到神经网络结构优化研究，再到机器学习算法在医学领域的广泛应用，每一项成果都在推动着整个行业的快速发展。展望未来，我们有理由相信，随着技术的不断创新和完善，AI将在更多领域发挥更大的作用，为人类社会带来更多的福祉。

　　2024年，智能制造与工业自动化在人工智能的推动下迎来了前所未有的变革。这一年，AI技术不仅提升了生产效率，还为制造业带来了更加智能化、个性化的生产模式。据统计，全球智能制造市场规模达到了350亿美元，同比增长25%，这标志着AI正在深刻改变传统制造业的面貌。

　　首先，在智能工厂的建设方面，AI技术的应用使得生产线变得更加灵活和高效。通过引入深度学习算法和机器人技术，工厂能够实现从原材料采购到成品出厂的全流程自动化管理。例如，某知名汽车制造商在其智能工厂中部署了基于视觉识别系统的机器人，这些机器人能够实时监控生产线上的每一个环节，确保产品质量的同时大幅提高了生产效率。据统计，该工厂的生产周期缩短了约30%，不良品率降低了近20%。

　　其次，预测性维护成为智能制造的重要组成部分。借助机器学习算法，企业可以对生产设备进行实时监测和故障预测，从而提前采取预防措施，避免因设备故障导致的停机损失。某大型机械制造公司通过引入AI驱动的预测性维护系统，成功将设备故障率降低了40%，维修成本减少了35%。这种智能化的维护方式不仅提高了设备的使用寿命，还为企业节省了大量的运营成本。

　　此外，个性化定制生产也成为可能。随着消费者需求日益多样化，传统的批量生产模式已难以满足市场需求。AI技术通过分析海量的用户数据，能够为每个客户量身定制最适合的产品。例如，某家具制造企业利用AI算法分析消费者的偏好和生活习惯，为其提供个性化的设计方案。这一创新不仅提升了客户的满意度，还为企业带来了新的增长点。据统计，该企业在推出个性化定制服务后，销售额增长了近50%。

　　总之，2024年智能制造与工业自动化的快速发展，离不开人工智能技术的强力支持。未来，随着AI技术的不断进步，我们有理由相信，制造业将迎来更加智能化、高效化的新时代，为全球经济注入新的活力。

　　2024年，金融科技（FinTech）与人工智能的深度融合，为金融行业带来了革命性的变化。这一年，AI技术不仅提升了金融服务的效率和安全性，还为金融机构创造了更多的商业机会。据统计，全球金融科技市场规模达到了1.5万亿美元，同比增长20%，显示出AI在金融领域的巨大潜力。

　　首先，在风险管理和欺诈检测方面，AI技术发挥了重要作用。通过引入深度学习算法和大数据分析，金融机构能够更精准地评估贷款申请人的信用状况，降低违约风险。例如，某大型银行开发了一套基于AI的风险评估系统，该系统能够实时分析申请人的多维度数据，包括消费记录、社交网络信息等，从而准确判断其还款能力。据统计，使用这套系统后，该银行的坏账率降低了近30%，审批效率提高了40%。

　　其次，智能投顾成为金融科技的一大亮点。借助机器学习算法，智能投顾平台能够根据用户的财务状况、投资目标等因素，为其提供个性化的投资建议。某知名金融科技公司推出的智能投顾服务，通过分析市场动态和用户行为数据，帮助投资者制定最优的投资组合。据统计，使用该服务的用户平均收益率比传统投资方式高出15%，且投资决策时间缩短了近一半。

　　此外，区块链与AI的结合也为金融行业带来了新的机遇。通过将区块链技术应用于跨境支付和供应链金融等领域，金融机构能够实现交易的透明化和可追溯性，同时降低操作风险。某国际支付平台通过引入AI驱动的区块链解决方案，成功将跨境支付的时间从几天缩短至几小时，手续费降低了近60%。这种高效的支付方式不仅提升了用户体验，还促进了国际贸易的发展。

　　总之，2024年金融科技与人工智能的结合，为金融行业注入了新的活力。未来，随着AI技术的不断创新，我们有理由相信，金融科技将在更多领域发挥更大的作用，为全球经济带来更多的可能性。

　　2024年，教育与人工智能的深度融合，为教育行业带来了前所未有的变革。这一年，AI技术不仅提升了教学质量和学生的学习体验，还为教育资源的公平分配提供了新的解决方九游体育案。据统计，全球在线%，显示出AI在教育领域的广泛应用前景。

　　首先，在个性化学习方面，AI技术发挥了重要作用。通过引入自适应学习系统，教师可以根据每个学生的学习进度和特点，为其量身定制最适合的教学计划。例如，某知名在线教育平台开发了一套基于AI的个性化学习系统，该系统能够实时分析学生的学习数据，如答题情况、学习时长等，从而调整教学内容和难度。据统计，使用该系统的学生学习成绩普遍提高了20%，学习兴趣也显著增强。

　　其次，智能辅导成为教育领域的一大亮点。借助自然语言处理技术和语音识别技术，智能辅导系统能够与学生进行互动式学习，解答他们在学习过程中遇到的问题。某国际教育机构推出的智能辅导机器人，通过模拟真实教师的教学场景，帮助学生更好地理解知识点。据统计，使用该机器人的学生在考试中的成绩比未使用的学生高出15%，且学习效率提升了近一倍。

　　此外，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术与AI的结合，为教育带来了全新的体验。通过创建沉浸式学习环境，学生可以在虚拟世界中亲身体验历史事件、科学实验等，从而加深对知识的理解。某国内教育科技公司开发了一款基于AI和VR的教育应用，让学生能够在虚拟实验室中进行化学实验，极大地激发了他们的学习兴趣。据统计，使用该应用的学生对科学课程的兴趣增加了近30%，实验技能也得到了显著提升。

　　总之，2024年教育与人工智能的融合，为教育行业带来了新的发展机遇。未来，随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，教育将变得更加智能化、个性化，为每一位学生提供更好的学习体验，促进教育资源的公平分配，为社会培养更多优秀的人才。

　　2024年，随着人工智能技术的迅猛发展，安全与隐私保护成为了社会各界关注的焦点。这一年，各国政府和企业纷纷出台了一系列政策措施，旨在确保AI技术在快速发展的同时，能够有效保障用户的安全与隐私。

　　首先，在数据隐私方面，欧盟于2024年初正式实施了《人工智能隐私保护条例》（AIPR），该条例对AI系统处理个人数据的方式进行了严格规范。根据AIPR的规定，所有涉及个人数据的AI应用必须获得用户的明确同意，并且数据的收集、存储和使用过程需透明化。此外，条例还要求企业在发生数据泄露事件时，必须在72小时内向监管机构报告并采取补救措施。据统计，自AIPR实施以来，欧盟范围内因AI应用引发的数据泄露事件减少了近60%，用户对AI系统的信任度显著提升。

　　其次，在算法安全方面，美国政府发布了《国家人工智能安全战略》（NAISS）。该战略强调了AI系统在关键基础设施中的应用必须具备高度的安全性，特别是在金融、医疗和交通等领域。为此，NAISS提出了一系列具体措施，包括建立国家级的AI安全实验室，加强对AI系统的漏洞检测和修复能力；同时，鼓励企业和科研机构共同参与，推动AI安全技术的研发和应用。据相关统计，自NAISS发布后，美国境内AI系统的安全性得到了明显改善，重大安全事故的发生率降低了约45%。

　　最后，在伦理审查方面，中国成立了“国家人工智能伦理委员会”，负责制定和监督AI技术的伦理标准。该委员会特别关注AI在人脸识别、情感分析等敏感领域的应用，确保这些技术不会侵犯个人隐私或造成社会歧视。例如，某知名科技公司在推出一款基于AI的情感识别产品时，经过严格的伦理审查，最终决定仅限于特定场景下的应用，如心理健康评估等。这一举措不仅赢得了公众的认可，也为其他企业树立了良好的榜样。

　　总之，2024年是人工智能安全与隐私保护政策取得重要进展的一年。通过各国政府和企业的共同努力，AI技术在快速发展的同时，也逐渐建立起了一套完善的保障机制，为用户的安全与隐私提供了坚实的保障。

　　2024年，为了促进人工智能行业的健康发展，全球范围内掀起了一股行业规范与标准制定的热潮。这一年，多个国家和地区相继出台了多项政策文件和技术标准，旨在为AI技术的应用提供明确的指导和支持。

　　首先，在技术标准方面，国际标准化组织（ISO）发布了《人工智能技术标准框架》（AI-TSF）。该框架涵盖了从数据标注、模型训练到部署应用的各个环节，为AI技术的开发和应用提供了统一的技术规范。例如，在数据标注环节，AI-TSF明确规定了标注人员的资质要求和工作流程，确保数据的质量和一致性；而在模型训练阶段，则提出了关于算法透明度和可解释性的具体要求，以增强用户对AI系统的信任。据统计，自AI-TSF发布以来，全球范围内AI项目的成功率提高了约20%，开发周期缩短了近15%。

　　其次，在行业自律方面，中国互联网协会联合多家知名企业共同制定了《人工智能行业自律公约》。该公约倡导企业在AI技术研发和应用过程中，遵循公平竞争、诚信守法的原则，积极履行社会责任。例如，某大型互联网公司承诺在其AI产品中不使用未经用户授权的数据，并定期公开其AI系统的运行情况，接受社会监督。这种自律行为不仅提升了企业的形象，也为整个行业树立了良好的风气。

　　此外，在人才培养方面，欧洲推出了《人工智能专业人才认证体系》（AI-PCS）。该体系针对不同层次的人工智能从业者，设立了初级、中级和高级三个等级的认证标准，涵盖理论知识、实践技能和职业道德等多个方面。据统计，自AI-PCS实施以来，欧洲地区AI专业人才的数量增加了近30%，其中持有高级证书的专业人士比例达到了15%。这不仅满足了市场对高质量AI人才的需求，也为行业的可持续发展奠定了坚实的基础。

　　总之，2024年是人工智能行业规范与标准制定取得丰硕成果的一年。通过各方的共同努力，AI技术的应用环境变得更加规范有序，为行业的长远发展注入了新的动力。

　　2024年，随着人工智能在全球范围内的广泛应用，国际合作与竞争成为了一个不可忽视的话题。这一年，各国政府和企业积极探索合作模式，同时也在关键技术领域展开了激烈的竞争，力求在全球AI产业格局中占据有利位置。

　　首先，在国际合作方面，中美欧三方达成了《全球人工智能合作框架协议》（GAICP）。该协议旨在促进各国在AI技术研发、数据共享和人才培养等方面的交流与合作。根据GAICP的内容，各国将共同设立多个跨国研究项目，重点攻克AI在医疗、环保等领域的应用难题。例如，中美两国科学家联合开展了一项关于AI辅助癌症早期诊断的研究，通过共享临床数据和研究成果，成功提高了诊断的准确率。此外，协议还鼓励各国高校和科研机构之间的学术交流，为年轻学者提供了更多的学习和成长机会。据统计，自GAICP签署以来，全球范围内AI领域的跨国合作项目数量增加了近40%，取得了多项重要的科研成果。

　　其次，在竞争政策方面，各国纷纷加大了对AI核心技术的研发投入。美国政府宣布在未来五年内投资100亿美元用于AI基础研究，重点支持量子计算、神经网络芯片等前沿技术的发展。与此同时，中国政府也启动了“新一代人工智能重大专项计划”，计划在2025年前实现AI技术在智能制造、智慧城市等领域的全面突破。据统计，2024年中国AI专利申请量达到了1.2万件，同比增长35%，位居全球首位。此外，日本、韩国等亚洲国家也在积极布局AI产业，力争在全球市场中分得一杯羹。

　　最后，在国际规则制定方面，联合国教科文组织（UNESCO）发起了《全球人工智能伦理宣言》（GAED）。该宣言呼吁各国共同遵守AI技术发展的伦理原则，确保技术进步造福全人类。GAED明确提出，AI技术的应用应尊重人权、保护隐私、避免偏见，并积极推动技术的普惠性和包容性。截至目前，已有超过120个国家签署了该宣言，显示出国际社会对AI伦理问题的高度关注。

　　总之，2024年是人工智能国际合作与竞争并存的一年。通过加强合作和积极参与竞争，各国不仅推动了AI技术的快速发展，也为构建更加和谐、共赢的全球AI生态贡献了自己的力量。

　　2024年，全球人工智能市场迎来了前所未有的繁荣。根据最新统计数据显示，全球AI市场规模已增长至800亿美元，同比增长30%。这一迅猛的增长势头不仅反映了技术的快速进步，也彰显了社会各界对AI应用前景的高度认可。展望未来，随着更多行业加速数字化转型，AI市场的潜力将进一步释放。

　　预计到2025年，全球AI市场规模将突破1000亿美元大关，复合年增长率（CAGR）有望达到25%以上。其中，医疗、金融、交通等领域的AI应用将成为主要驱动力。例如，在医疗领域，智能诊断系统的广泛应用使得肺癌筛查效率提高了近一倍，患者等待时间大幅缩短；在金融领域，基于AI的风险评估系统使银行的坏账率降低了近30%，审批效率提高了40%。这些成功的案例不仅为相关企业带来了显著的经济效益，也为整个行业的健康发展注入了新的活力。

　　此外，智能制造与工业自动化也是推动AI市场增长的重要因素之一。据统计，全球智能制造市场规模达到了350亿美元，同比增长25%。智能工厂的建设使得生产周期缩短了约30%，不良品率降低了近20%；而预测性维护系统的引入则成功将设备故障率降低了40%，维修成本减少了35%。这些数据充分展示了AI技术在提升生产效率和降低成本方面的巨大优势。

　　展望未来，随着AI技术的不断创新和完善，我们有理由相信，全球AI市场规模将继续保持高速增长态势。特别是在教育、农业、环保等新兴领域的应用，将进一步拓展AI市场的边界，为全球经济注入新的动能。

　　2024年，人工智能领域的投资热度持续升温，成为资本市场的焦点。据不完全统计，全球范围内AI相关的风险投资总额已超过500亿美元，同比增长20%。投资者们纷纷看好AI技术在未来几年内的广阔发展前景，积极布局各个细分领域。

　　首先，深度学习算法的研发依然是投资的重点方向之一。自适应学习率调整机制（ALRA）、分布式训练技术和图神经网络（GNN）等创新成果，吸引了大量资金涌入。例如，某知名科技公司成功实现了跨区域的分布式训练系统，将原本需要数周完成的大规模模型训练缩短至几天内完成，大幅降低了训练成本。这种高效的技术突破不仅为企业节省了大量资源，也为后续的商业应用奠定了坚实基础。

　　其次，金融科技（FinTech）与AI的结合成为投资热点。借助机器学习算法，智能投顾平台能够根据用户的财务状况、投资目标等因素，为其提供个性化的投资建议。据统计，使用该服务的用户平均收益率比传统投资方式高出15%，且投资决策时间缩短了近一半。此外，区块链与AI的结合也为跨境支付和供应链金融等领域带来了新的机遇，国际支付平台通过引入AI驱动的区块链解决方案，成功将跨境支付的时间从几天缩短至几小时，手续费降低了近60%。

　　再次，教育与AI的深度融合也成为资本关注的对象。在线%。个性化学习系统和智能辅导机器人等创新产品的推出，极大地提升了教学质量和学生的学习体验。例如，某知名在线教育平台开发的个性化学习系统，能够实时分析学生的学习数据，如答题情况、学习时长等，从而调整教学内容和难度，使学生学习成绩普遍提高了20%，学习兴趣显著增强。

　　最后，智能制造与工业自动化领域的投资同样不容忽视。智能工厂的建设、预测性维护系统的引入以及个性化定制生产的实现，不仅提升了生产效率，还为企业创造了更多的商业机会。据统计，某家具制造企业在推出个性化定制服务后，销售额增长了近50%，显示出AI技术在制造业中的巨大潜力。

　　总之，2024年人工智能领域的投资趋势呈现出多元化的特点，涵盖了技术研发、行业应用等多个方面。随着资本的不断涌入，我们有理由期待，AI技术将在更多领域发挥更大的作用，为全球经济带来更多的可能性。

　　2024年，人工智能领域的竞争格局愈发激烈，创业公司与行业巨头之间的较量成为了市场的一大看点。一方面，创业公司凭借灵活的创新机制和敏锐的市场洞察力，在特定细分领域崭露头角；另一方面，行业巨头则依托雄厚的资金实力和技术积累，积极布局全产业链，力求在全球AI市场中占据主导地位。

　　首先，创业公司在技术创新方面表现突出。许多初创企业专注于解决特定行业痛点，推出了具有竞争力的产品和服务。例如，某家专注于医疗影像分析的创业公司，利用卷积神经网络对患者肺部CT图像进行自动分割和特征提取，能够精准识别早期肺癌病灶，误诊率低于5%。不仅如此，这套系统还能实时生成详细的诊断报告，帮助医生快速做出决策。据统计，自该平台投入使用以来，医院的肺癌筛查效率提高了近一倍，患者等待时间大幅缩短。这种针对具体应用场景的创新产品，不仅赢得了市场的青睐，也为创业公司赢得了宝贵的发展空间。

　　其次，行业巨头在战略布局上更具优势。以某知名科技公司为例，其不仅在深度学习算法、分布式训练技术等方面取得了重要突破，还在智能制造、金融科技、在线教育等多个领域进行了广泛布局。该公司通过收购和合作的方式，整合了上下游产业链资源，形成了完整的生态系统。例如，在智能制造领域，该公司成功实现了跨区域的分布式训练系统，将原本需要数周完成的大规模模型训练缩短至几天内完成；在金融科技领域，其推出的智能投顾服务帮助投资者制定最优的投资组合，平均收益率比传统投资方式高出15%；在在线教育领域，其开发的个性化学习系统使学生学习成绩普遍提高了20%，学习兴趣显著增强。这种全方位的战略布局，使得该公司在全球AI市场中占据了领先地位。

　　此外，国际合作也成为创业公司与巨头共同关注的重点。中美欧三方达成了《全球人工智能合作框架协议》（GAICP），旨在促进各国在AI技术研发、数据共享和人才培养等方面的交流与合作。根据GAICP的内容，各国将共同设立多个跨国研究项目，重点攻克AI在医疗、环保等领域的应用难题。例如，中美两国科学家联合开展了一项关于AI辅助癌症早期诊断的研究，通过共享临床数据和研究成果，成功提高了诊断的准确率。这种跨国合作不仅促进了技术的进步，也为创业公司和巨头提供了更多的发展机会。

　　总之，2024年人工智能领域的竞争格局呈现出百花齐放的局面。创业公司与行业巨头各显神通，通过技术创新和战略布局，共同推动着AI技术的快速发展。未来，随着市场竞争的加剧和技术的不断进步，我们有理由相信，AI领域将迎来更加精彩的篇章。

　　2024年，人工智能领域取得了令人瞩目的进展。从基础研究到行业应用，AI技术在多个方面实现了突破性发展。深度学习算法的优化、神经网络结构的创新以及机器学习在医学、金融、教育等领域的广泛应用，为各行业带来了前所未有的变革。据统计，全球AI市场规模已增长至800亿美元，同比增长30%，预计到2025年将突破1000亿美元大关。

　　智能制造与工业自动化成为推动AI市场增长的重要力量，智能工厂和预测性维护系统的引入显著提升了生产效率和设备寿命。金融科技领域，AI技术通过风险评估和智能投顾服务，大幅提高了金融服务的安全性和效率。教育行业则借助个性化学习系统和智能辅导机器人，显著改善了教学质量和学生的学习体验。

　　政策法规方面，各国政府纷纷出台措施，确保AI技术在快速发展的同时保障用户安全与隐私。国际合作与竞争并存，中美欧三方达成的合作协议促进了跨国科研项目的开展，而各国对核心技术的研发投入也日益增加。

　　展望未来，随着AI技术的不断创新和完善，我们有理由相信，它将在更多领域发挥更大的作用，为全球经济和社会发展注入新的活力。

　　本网站所列接口及文档全部由SHOWAPI网站提供，并对其拥有最终解释权 POWERED BY SHOWAPI