CAIRS:用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel,博士 a;Victor An a,Ian B. Hickie a,医学博士,Sally Cripps b,c,博士,Roman Marchant b,c,博士,Jan Scott d,博士,Jacob J. Crouse a,博士,Adam Poulsen a,博士,Bridianne O'Dea e,博士,Frank Iorfino a,博士 a 悉尼大学大脑与思维中心,澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所,澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院,澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学,英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所,弗林德斯大学,南澳大利亚阿德莱德,澳大利亚。 * 通讯作者:Mathew Varidel,5 楼,1 King Street,Newtown,新南威尔士州 2042,mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议,通常使用简单的静态规则系统(例如,if-else 语句)或结合预测性人工智能。然而,干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定,这需要考虑因果关系。在这里,我们开发了 CAIRS,这是一个因果人工智能推荐系统,它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议,以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点(从基线开始 1 周 - 6 个月)的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中,心理困扰被发现是影响多个领域(例如个人功能、社会联系)的关键影响领域,因此在多个领域不健康的复杂情况下,心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境,并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词:因果关系;人工智能;决策理论;幸福感;心理困扰;功能;睡眠;社会支持
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使用用石墨烯纳米复合材料从固体废物制备的石墨烯纳米复合材料中去除高度爆炸性的三硝基醇的痕迹:循环经济的一个例子
在其他SBGPTS中的这些方法的复制可用于评估低温资源的潜力。低温地热资源的拟议地热娱乐球场分析方法包括(1)确定可用的相关数据并将数据集分组为Play Fairway分析标准(例如,地质,经济和风险标准),(2)分析数据差距以分析数据差距,以实现未来的焦点探索,并启用不确定的量化,(3)进行不确定性的(3),(3))(3)(4)体重化(4),(3)低温地热资源,以确定集合数据收集的潜在位置。 该项目将通过提供适用于沉积物盆地低温地热资源的数据,工具和工作流,促进将来的热量和热量联合使用以及地热直接用途。低温地热资源的拟议地热娱乐球场分析方法包括(1)确定可用的相关数据并将数据集分组为Play Fairway分析标准(例如,地质,经济和风险标准),(2)分析数据差距以分析数据差距,以实现未来的焦点探索,并启用不确定的量化,(3)进行不确定性的(3),(3))(3)(4)体重化(4),(3)低温地热资源,以确定集合数据收集的潜在位置。该项目将通过提供适用于沉积物盆地低温地热资源的数据,工具和工作流,促进将来的热量和热量联合使用以及地热直接用途。
目的:本文的目的是考虑到所检查领域的潜在性别差异,以确定与自动化,机器人化和人工智能发展相关的感觉。设计/方法论/方法:通过使用问题和实证研究的理论分析来实现目标。实证研究是在2023年使用大波兰各行业员工的大波兰案件调查进行的(n = 189)。发现:在工作环境中,性别对人工智能发展的感觉之间没有显着差异。我们自己研究的分析结果并未确认文献中有关该主题的恐惧和焦虑。研究局限性/含义:由于进行了试点研究,某些限制可能是小样本和行业和职位的特殊性(该研究主要是针对一组所谓的知识工作者和行政员工)。实际含义:女性比男性更需要对人工智能的法律法规,而且对技术和人工智能的发展表现出更积极的态度。在计划在公司中实施新技术时,值得使用这些结论。社会影响:AI技术正在以前所未有的速度发展,为人们打开了无限的可能性,并显着影响其个人和职业生活。关键字:压力,人工智能,性别,工作不安全感,自动化,多样性管理,可持续工作条件。现代技术方法中缺乏重大的性别差异使我们能够反驳某些性别刻板印象。独创性/价值:虽然心理社会职业风险的问题多年来一直是许多研究和分析的主题,但讨论领域中性别差异的问题构成了一个很大的研究差距。本文类别:研究论文。
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI,并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是,当 AI 成为研究或教学的主题时(例如,关于 AI 的研究或教学),其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是,我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子,包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础,要么以此为参考。以这些国际范例为参考点,萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的,该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式,以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关,并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持,将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致,将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色,将公开其人工智能使用的原则和指导方针,并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是,这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用,而人工智能
a Clinical Investigation Center CIC1436, Department of Clinical Pharmacology and Neurosciences, Parkinson Expert Centre and NeuroToul Center of Excellence in Neurodegeneration (COEN) of Toulouse, INSERM, University of Toulouse 3, CHU of Toulouse, Toulouse, France b French Reference Center for Multiple System Atrophy, Neurology Department, Toulouse University Hospital, Toulouse, France c Department of Neuroscience “都灵大学的丽塔·李维尼·蒙塔尔奇尼(Rita Levi Montalcini”,通过Cherasco 15,10126,意大利都灵D s neurolologia 2u,Aou citt o della salute e delle e dellute e della e della e della e della e della e della e della e della s scienza,都灵,意大利E Parkinson E Parkinson中心(Cemand),医学,外科和牙科系“ Scuola Medica Salernitana”,萨尔诺斯大学,Baronissi,SA,84081,意大利G高级医学和外科科学系,坎帕尼亚大学,“ Luigi vanvitelli”,Luigi Vanvitelli大学,纳波利,纳波利,纳波利,纳波利,纳波利,艾尔·纳波利大学(DIB)意大利博洛尼亚I irccs iStituto delle scienze scienze di di di bologna,经阿尔图拉(Altura),3,40139,意大利博洛尼亚(Bolologna),意大利j神经病学系,圣塔基亚拉医院(Santa Chiara Hospital)意大利圣马蒂诺热那亚
摘要:基于统计数据的分析,计算了2010 - 2020年波兰大麦的平均面积和大麦的平均收率。大麦是波兰种植的最重要的谷物之一。在这些年中,其栽培面积平均占920,595公顷,平均产量为3.66 mg∙ha -1。大麦是一种谷物,主要是春季谷物。这些年中春季物种下的平均面积占该谷物总面积的95%(875,771公顷),春季品种的平均产量为3.60 mg∙ha -1。为了估计温室气体(GHG)和氨(NH 3)的排放,分析了所选大麦培养技术的无机肥料的排放源(无机肥料,燃料消耗),通过产量水平有所不同,并开发了变异的模型生产技术以获得预测的产量。计算了单个温室气体(N 2 O,CH 4和CO 2)的排放,并根据每种气体的温室电位(GWP - 全球变暖潜力)进行重新计算,以便能够比较被分析的变体的温室气体排放的总量。耕种技术的温室气体排放量为134.53至136.48 kg CO 2 EQ,1 mg产量。考虑到土壤状况和气候区,使用了更准确的层2方法来估计NH 3排放。矿物质肥料的施用估计的氨排放量为1 mg的收率为0.99 kg至2.35 kg。
垃圾屏幕是由均匀间隔的杆或网格制成的结构,安装在涵洞或排水系统的入口处,以防止碎屑造成可能进一步下游并损坏关键资产(例如,泵站或管道)的堵塞(Benn等人。2019)。条间距通常设计为仅捕获可能造成损坏的碎片。如图1所示,一旦碎屑开始在多个条上桥接,然后开始逐步积累,阻塞水路并可能引起浮动事件(Blanc 2013; Benn等2019)。因此,清除被阻塞的垃圾屏幕是最重要的,尤其是在大雨的发作之前(Speight等人。2021)。实际上,这意味着地方当局需要制定更好的策略来清除这些资产。当前,这些垃圾屏幕是通过手动检查摄像机或常规时间表来维护的,但是在需要清除特定垃圾屏幕的情况下,这可能证明不具备。此外,虽然垃圾屏幕的阻塞可能会严重恶化流量事件(Streftaris et al。2013),据我们所知,这些信息从未被整合到投入预测系统。使用观察到的或建模的河流排放来为图中的排放提供信息(例如Hooker等人,2023)。因此,知道垃圾屏幕的位置和状态可以被认为是自动选择此类洪水淹没图的有价值信息。例如,模拟库可以包含根据不同垃圾屏幕阻塞方案计算的地图,并且根据垃圾屏幕状态的知识选择了正确的映射。
b'B'The分数量子厅(FQH)状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑量,例如准粒子电荷,霍尔电导,霍尔的粘度和边缘理论的手性中心电荷,这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。在这些状态下相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s(k),在长波长的情况下,在平移和In-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-nimememementscements中是四分之一的Quartic [k)。FQH接地的一个基本特征是,确定此四分之一术语的第四个等级张量满足所谓的\ xe2 \ x80 \ x9Chaldane绑定\ Xe2 \ x80 \ x80 \ x9d [2,3],较低的结合在长波长度的强度下,构成了hall [4 hall sects of Hall ted the the Hall [4 hall [4 hall]的强度。在旋转不变的情况下,当引导中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由每个pa-rameter确定时,界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上,可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态区分开的相关性最小的存在,即,前者不能绝热地变形到后者。在FQH上进行了许多工作,涉及一类旋转不变的模型波函数(Laughlin [6],Moore-Read [7],Read-Rezayi [8]),与欧几里得的保形场理论有关,并使Haldane结合饱和[9,10]。这些模型状态是属于某些非常特殊模型的汉密尔tonians的最高密度状态(零能量特征态),并且在理解FQHE方面发挥了关键作用。他们非常特殊的功能之一是,它们是\ xe2 \ x80 \ x9cmaxmaximally手性\ xe2 \ x80 \ x9d,因为它们在圆柱形几何形状中仅包含一个与半融合状态相对于一个cut的圆柱状态的贡献。这是\ xe2 \ x80 \ x9cmaximal手性\ xe2 \ x80 \ x9d的非常强烈的条件:最大性手性的较弱版本是,纠缠谱的低较低部分(或同等地,拓扑模式)仅具有一种chirality的贡献。这个较弱的版本通常会被汉密尔顿人的基础状态所满足,而汉密尔顿人的基础状态却远离模型。在本文中,我们解决了一个问题 - 饱和hal -dane结合需要什么条件?我们在附录B中显示,连续旋转不变性是必需的。之所以如此,是因为角动量的波动有助于O(K \ Xe2 \ X84 \ X93)4的静态结构因子4,但对HALL粘度张量不足。对于旋转不变的系统,先前已显示[11 \ xe2 \ x80 \ x93 13],即\ xce \ xbd \ xbd \ xe2 \ x88 \ x92 = p /(2 np \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x92 1)jain状态[14]不满意,不满意n> 1,不满足n> 1,不满意 任何一个。这些FQH状态包含旋转不变的基态上方的Spin-2重力激发的两种手势。特别是一些研究支持了后者[9]。这会导致长波长的静态结构因子的相关性比霍尔粘度的大小所需的更大的相关性。但是,尚不清楚是否需要强大的最大性手性或较弱的版本足以使各向同性FQH状态的结合饱和。我们以数值调查了这个问题,并提供了明确的证据,表明弱的最大手性不足。因此,我们期望只有理想的保形块波形饱和haldane结合。我们使用旋转不变的二维Hamilto-Nians在\ xce \ xbd = 1 / 3,1 / 5和2/5的FQH状态的长波长极限中计算静态结构因子。为此,我们在圆周的无限缸[15]上使用密度矩阵重新归一化组,并通过考虑大的l y /\ xe2 \ x84 \ x93来接近2D-LIMIT。我们计算O(K \ Xe2 \ X84 \ X93)的系数\ XC2 \ Xaf S 4)4项在指南中心静态结构因子的长波长膨胀中,并表明它比Haldane绑定的Haldane by by for Haldane by to haldane by to for for for Haldane to for Haldane to for Haldane to for for for f q QH的Haldane Hamiltonians的FQH地面。我们通过分析围绕模型'