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以人为本的人工智能可减轻人工智能偏见
全球卫生危机为人工智能 (AI) 解决方案的开发带来了前所未有的机遇。本文旨在通过实施以人为本的 AI 来帮助组织中的决策者，从而解决人工智能中的部分偏见。它依赖于两个设计科学研究 (DSR) 项目的结果：SCHOPPER 和 VRAILEXIA。这两个设计项目通过两个互补的阶段将以人为本的 AI 方法付诸实践：1) 第一个阶段安装了以人为本的知情设计流程，2) 第二个阶段实现了聚合 AI 和人类的使用架构。所提出的框架具有许多优势，例如允许将人类知识整合到 AI 的设计和训练中，为人类提供对其预测的可理解解释，并推动增强智能的出现，可以将算法转变为对人类决策错误的强大平衡，将人类转变为对 AI 偏见的平衡。
蓝色空间减轻压力的最高优先级特征：
越来越需要确定优化压力减轻的蓝色空间特征。很少有研究将蓝色空间的特定变量与压力减少联系起来。为了解决这一差距，本研究旨在开发一个框架，以识别优先级蓝色空间变量以减轻压力。范围的评论首先汇编了一份全面的潜在影响因素。使用Delphi技术，一项定性研究通过对11（11）个BlueHealth专家的私人访谈评估了这些变量中最重要的变量。专家从不同学科中汲取灵感，以6分制来评估各种蓝色空间特征的重要性。分析表明，诸如大小，颜色/清晰度，生物多样性以及在蓝色空间中花费的时间之类的因素可能是减轻压力的最关键的因素。专家强调了这些变量之间的复杂相互关系，并指出蓝色空间的最佳设计需要微妙的平衡来最大程度地提高压力减轻潜力。尽管有必要进一步的实验验证，但该专家知识的框架为设计支持心理健康和福祉的蓝色空间提供了坚实的基础。通过优先考虑关键变量并了解其相对重要性，建筑师，城市规划师和政策制定者可以在创建或改造蓝色空间时做出更明智的决定。这项研究的发现在一个关键时刻，随着全球精神健康危机的继续升级，抑郁和压力预计到2030年将成为主要问题。将这些基于证据的框架整合到蓝色空间的设计中，有可能减轻建筑环境的负面影响，并为个人和社区的整体福祉做出贡献。
现实世界使用T3来减轻
甲状腺癌是一种常见的内分泌恶性肿瘤，大多数病例被诊断为分化甲状腺癌。甲状腺切除术是甲状腺癌治疗的基石。 辅助治疗在所有已知原发性肿瘤组织和转移灶的手术切除后进行放射性碘的治疗。 放射性碘消融的准备工作需要将甲状腺刺激激素升高至30 mIU/L，以确保甲状腺卵泡细胞摄入I-131。 在印度环境中，在准备放射性碘消融方面面临特定挑战，包括重组TSH注射的高成本，这可能排除大多数患者的使用。 印度内分泌学家，内分泌外科医生和核医学医师在准备现实环境中为放射性碘消融的甲状腺切除术患者准备的实用方法需要精心阐述和编年史，以提供针对印度风景中的约束的指导。 甲状腺激素戒断受到放射性碘消融前4周的停止，导致严重的甲状腺功能减退症。 这可以通过适当使用liothyronine（LT3）替代左甲状腺素后解决。 LT3每天两次或三次MCG给药（分别剂量的40至60 mcg/天）是THW期间的最佳实践。 停止左旋甲状腺素后，LT3替换的持续时间为2-3周，然后在LT3休假10-14天。甲状腺切除术是甲状腺癌治疗的基石。辅助治疗在所有已知原发性肿瘤组织和转移灶的手术切除后进行放射性碘的治疗。放射性碘消融的准备工作需要将甲状腺刺激激素升高至30 mIU/L，以确保甲状腺卵泡细胞摄入I-131。在印度环境中，在准备放射性碘消融方面面临特定挑战，包括重组TSH注射的高成本，这可能排除大多数患者的使用。印度内分泌学家，内分泌外科医生和核医学医师在准备现实环境中为放射性碘消融的甲状腺切除术患者准备的实用方法需要精心阐述和编年史，以提供针对印度风景中的约束的指导。甲状腺激素戒断受到放射性碘消融前4周的停止，导致严重的甲状腺功能减退症。这可以通过适当使用liothyronine（LT3）替代左甲状腺素后解决。LT3每天两次或三次MCG给药（分别剂量的40至60 mcg/天）是THW期间的最佳实践。停止左旋甲状腺素后，LT3替换的持续时间为2-3周，然后在LT3休假10-14天。这些实践得到了文献证据的证实，并提出了指南的建议，阐明了甲状腺激素戒断期间使用利奥赛氨酸的使用。关键词：甲状腺激素的戒断，氟氨酸，左甲状腺素，甲状腺功能减退症，甲状腺癌区分，放射性碘消融
理解反言论以减轻网络伤害
摘要 反言论通过挑战仇恨肇事者和支持受辱骂者，直接反驳仇恨言论。它通过贡献更多积极的在线言论，而不是试图通过删除来减轻有害内容，为内容审核和去平台化等更具争议性的措施提供了一种有希望的替代方案。大型语言模型开发的进步意味着，通过自动化生成反言论，可以提高反言论的生成效率，从而实现大规模的在线活动。然而，我们目前缺乏对反言论缓解仇恨效果的几个重要因素的系统理解，例如哪些类型的反言论最有效，实施的最佳条件是什么，以及它能最好地改善仇恨的哪些具体影响。本文旨在通过系统地回顾社会科学中的反言论研究，并将方法和发现与自然语言处理 (NLP) 和计算机科学在自动反言论生成方面的努力进行比较，来填补这一空白。通过这种多学科视角，我们确定了两个领域未来的光明方向。
当前的食品贸易有助于减轻低收入国家的未来气候变化影响
1不列颠哥伦比亚大学，温哥华，不列颠哥伦比亚大学，加拿大，加拿大2号公共政策和全球事务学院，不列颠哥伦比亚大学，不列颠哥伦比亚大学，不列颠哥伦比亚大学，加拿大，加拿大3号环境研究系，科罗拉多州科罗拉多州科罗拉多州，美国科罗拉多州，美国科罗拉多州，加拿大3号。德国的主要，纽约州纽约州纽约州5号纳萨戈达德太空研究所，美国6，气候系统研究中心，哥伦比亚大学，纽约，纽约，纽约，美国，美国，莱布尼兹协会7成员，波茨坦莱布尼兹协会，波茨坦，波斯坦气候影响研究所（PIK），德国，德国，美国，全球贸易分析中心。
查看，比较，决定：通过多视图的多路推理减轻大型视觉模型中的幻觉
最近，大型视觉模型（LVLM）在多模式上下文理解中表现出了令人印象深刻的能力。但是，他们仍然遭受幻觉问题，即与图像内容产生不一致的输出。为了减轻幻觉，先前的研究主要集中于使用自定义数据集对LVLM进行重新培训。al-尽管有效，但它们本质上带有额外的计算成本。在本文中，我们提出了一个无培训的框架MVP，旨在通过通过Multimi-v iew Multi-p ath的理由来减少LVLMS的天生能力来减少幻觉。具体来说，我们首先设计了一种多视图信息寻求信息的策略，以彻底了解IMEAM中的全面信息，该信息丰富了原始愿景编码器在LVLMS中捕获的一般全球信息。此外，在答案解码期间，我们为每种信息视图提出了多路推理，以量化和集结多个解码路径中每个电位的确定性得分，并效法确定输出答案。通过完全掌握图像中的信息，并在解码时仔细考虑了潜在的范围的确定性，我们的MVP可以有效地减少LVLM中的幻觉。广泛的实验证明了我们提出的MVP可以显着减轻四个众所周知的LVLM的幻觉概率。更重要的是，MVP是插件，可以与其他解码方法集成，以进行更多的增强。源代码可在以下网址提供：https：//github.com/gasolsun36/mvp。
一种基于云的钥匙滚动技术，用于减轻基于Lorawan的无线传感器网络
摘要 - 如今，许多设备正在利用物联网世界，连接并提供了对互联对象和设备的庞大网络中数据和传感器测量的访问。考虑到需要偶尔需要覆盖的巨大通信距离，提出了洛万网络，因为它采用了低功率（LP）和远距离（LORA）协议，以减少设备能耗，同时最大程度地提高通信范围。在数据传输之前，通往云的网关对Lorawan IoT设备进行身份验证。此过程以未加密的加入请求开始。JOIN请求包括消息完整性代码（MIC），这是使用AppKey加密消息的未加密内容的结果，该AppKey既可以牢固地存储在云和IoT设备中。但是，充当中间人（MITM）的恶意参与者可以干扰通信渠道，反向工程麦克风值，并得出appkey。然后，他们可以启动加入请求，该请求被误解为来自合法设备并访问通信渠道。本文介绍了一种新颖的方法，该方法侧重于Appkey的连续再生，因此需要经常对网络中的物联网设备进行重新加入和重新验证。建议的方法可以作为Lorawan网络中的额外的安全层添加，它使用类似于汽车中央锁定系统中使用的键滚动技术，并作为各种Lorawan安装和版本的优化且可扩展的微服务开发。通过评估过程，出现了重大发现，证明了拟议的安全解决方案在减轻重播攻击方面的有效性。该系统成功阻止了服务器被恶意数据包淹没，将其与缺乏所提出机制的系统区分开来。值得注意的是，这项成就是在没有导致通信过程的任何明显延迟的情况下做出的。此外，考虑到当前可访问的计算资源，认为拟议机制生成新AppKey所需的时间范围太短了，无法执行重播攻击。
AI驱动的网络安全：减轻风险和保护数据隐私的战略方法
本研究通过社会影响力理论的角度研究了影响者营销对消费者行为的影响，重点是在Tiktok上进行的运动，Tiktok是一个以其独特的算法和高度参与Z的受众群体而闻名的平台。采用定性案例研究方法，研究分析了三项成功的Tiktok运动：Chipotle的#Guacdance Challenge，Gymshark的健身影响者倡议和E.L.F.化妆品的#eyeslipsface广告系列。的发现表明，有影响力的人是规范和信息影响力的推动者的关键作用。规范的影响力促进了奇波特（Chipotle）的竞选活动所证明的，这导致了前所未有的数字销售，从而促进了病毒趋势的一致性和参与病毒趋势。信息影响力建立了对影响者专业知识的信任，这在Gymshark通过健身内容增强品牌忠诚度的能力很明显。tiktok的功能（例如用户生成的内容和病毒潜力）扩大了这些效果，使其成为品牌推广的强大工具。主题分析强调了影响者驱动的策略如何影响购买决策，品牌忠诚度和用户参与度。尽管这些活动强调了Tiktok在数字营销中的变革性作用，但该研究承认了局限性，包括其平台特定的重点和使用有限的案例研究。未来的研究可以探索不同社交媒体平台的比较分析，以概括发现。这些见解为了解数字消费者行为和品牌的实用建议提供了理论贡献，以优化在Tiktok上的影响者合作，通过选择合适的影响者，制作真实的内容，并利用平台的算法以获得最大的影响力和参与度。
理解并减轻人工智能驱动的网络攻击
发展，环境卫生部，摘要人工智能 (AI) 正在迅速改变网络安全格局，并成为一把双刃剑。人工智能提高了防御和进攻能力，同时也赋予了网络敌人强大的力量，例如执行复杂、自动化网络攻击的能力。具体来说，本文回顾了人工智能在网络安全中的基础知识，重点介绍了其在防御和进攻枢纽行动中的应用。本文研究了人工智能驱动的网络攻击类型，例如对抗性机器学习和自动化社会工程。异常检测和行为分析等威胁被讨论为对抗这些威胁的检测和防御机制。通过说明性的真实案例研究证明了这一点。最后，讨论了伦理影响，并描述了人工智能在未来趋势和新兴技术中在网络安全方面的机遇和挑战。随着人工智能的发展，制定强大的防御策略来保护数字系统和敏感信息的必要性是不可商榷的。1. 简介首先，人工智能有助于改善防御和进攻的安全机制。人工智能还可以以复杂的方式利用漏洞并发动网络攻击。近年来，人工智能及其相关技术在提供解决方案方面具有多功能性，例如在欺诈检测、推荐系统或医学图像解释中执行任务，这已导致行业和学术界取得了巨大发展。然而，由于对对策的适应性很强，这些技术也可能被滥用来执行非常复杂的攻击（Jimmy，F. 2021）。人工智能/机器学习驱动的攻势可以分为三个主要阶段：股票市场交易分为三个阶段：•侦察•准备•执行基于人工智能/机器学习的社会工程学被对手用作侦察的一种形式，以分析个人
盐度耐受性trichoderma harzianum的评估效率减轻盐棕榈（Phoenix dactylifera L.）
这项研究旨在确定生物代理（Trichoderma hazianum）的好处，以减轻NaCl应力对日期棕榈分支的不利影响（Phoenix dactylifera L.）氯化钠（NaCl）不同浓度的浓度（NaCl）（NACL）（NaCl）（0、5、10、15、20、20、20、20、20和25 ds M -1）与颜色相关的颜色效果上的颜色是相互影响的。在存在和不存在生物代表t. harzainum的情况下，酶，总脯氨酸，总酚类和过氧化氢分支。研究的结果表明，从10-20 ds m -1中提高NaCl浓度并不影响马铃薯葡萄糖琼脂（PDA）培养基中Harzianum的菌丝生长菌落。结果表明，光合色素（叶绿素和类胡萝卜素），过氧化物酶和过氧化氢酶的水平显着增加，蛋白质酶的总脯氨酸和总酚含量在日期棕榈中的分支中使用T. harzainum的应用。较高浓度的NaCl导致更高水平的氢过氧化。此外，盐刺激了抗氧化酶（例如过氧化酶和过氧化物酶）的产生。该研究表明，施用生物代理t. harzianum后，盐胁迫对日期棕榈分支的负生理和生化作用显着降低。这项研究表明，trichoderma具有促进植物生长的能力，可用于增加NACL应力条件下棕榈分支的生长。