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World File Search System判断能力
人工智能对学生学业成绩的影响
它是在正式环境中获取知识、发展思维的推理和判断能力、性格和操纵能力的艺术。教育可以被视为国家发展的关键，因为它可以发掘经济潜力，增强和装备社会中的个人，使他们能够充分参与国家政策并从中受益。根据 Agi 和 Yelloiwe (2013) 的说法，教育对于人力资源开发、传授适当的技能、知识和态度至关重要。在创造自我实现的环境方面，教育在国家和整个全球发挥着不可估量的作用。它是唯一一种通过系统的学习过程获得详尽的知识来解放和保护人权的工具。Usha (2007) 认为，教育是教授和培训个人的艺术，为特定行业或职业提供正确的培训和必要的技能，通过更好的学业成绩为社会带来积极影响。
PR24 草案决定 - 质量和目标摘要
另外有 10 家公司提交了符合我们最低质量期望并在总体上展示出合理抱负的商业计划。在许多情况下，这些计划在一个或多个关键领域都抱有很高的抱负，这使我们能够提高判断能力。这些公司分别是 Anglian Water、Dŵr Cymru、Hafren Dyfrdwy、Northumbrian Water、United Utilities、Yorkshire Water、Affinity Water、Portsmouth Water、South Staffs Water 和 SES Water。虽然这十家公司的计划在某些领域提出了雄心勃勃的建议，但总体而言，它们的抱负不如两家行业领先的商业计划。我们不得不对其中两家公司 Dŵr Cymru 和 South Staffs Water 进行重大干预，才能使他们的计划满足我们质量评估的要求。
普通牙科的高等教育 | Temple Bulletin
随着新的修复技术不断涌现，以服务于寿命更长、药物和医疗保健需求更复杂的患者，牙科领域正在迅速发展。AEGD 计划让学生超越四年制 DMD 课程，加强他们的知识基础和临床判断能力，帮助他们跟上该领域的进步。虽然初级患者护理为住院医生提供了大部分的学习体验，但诊断技能和制定适合患者的治疗计划的能力也通过教学课程和每周研讨会得到加强，这些研讨会涵盖治疗计划、文献综述和普通牙科主题。住院医生接受培训，以便在跨职能医疗团队中有效运作和高效协作，同时磨练他们为具有各种病症和需求的多样化患者群体提供紧急、多学科和以患者为中心的口腔保健的能力。
singapore-national-aml-strategy.pdf - 财政部
2 监管委员会的审查重点关注五个关键领域：(a) 如何更好地防止洗钱者滥用公司结构；(b) 金融机构如何加强控制，并更有效地相互合作并与当局合作，以识别和标记可疑交易；(c) 系统中的其他守门人，如公司服务提供商、房地产销售人员和房地产中介以及宝石和贵金属经销商，如何更好地防范洗钱风险，包括现有监管框架对这些参与者的充分性；(d) 如何更好地集中和加强政府机构的监测和判断能力，以发现可疑活动；(e) 如何加强执法手段和能力，以便对洗钱者采取坚决果断的行动，包括剥夺他们的不义之财。 IMC 的调查结果和建议于 2024 年 10 月 4 日发布。更多详情请参阅 (https://www.mas.gov.sg/- /media/mas-media-library/news/media-releases/2024/imc-report.pdf)
执法咨询委员会
2. 神经心理学旨在了解大脑的结构和功能如何与特定行为（包括与欺诈相关的行为）相关联。将神经心理学方面整合到欺诈行为评估中至关重要，因为它可以更深入地了解此类行为背后的认知和情感过程。欺诈行为通常涉及复杂的决策、风险评估和道德推理，所有这些都是植根于特定神经回路的功能。研究表明，伪造等欺诈行为可能与特定的大脑区域有关，尤其是那些涉及决策、冲动控制和道德推理的区域。神经影像学研究表明，前额叶皮层、杏仁核和前扣带皮层在调节道德和不诚实行为的神经网络中至关重要 1 。负责规划、风险评估和自我调节的前额叶皮层在从事欺骗或欺诈行为的个体中经常表现出功能改变，这表明他们倾向于冲动控制不佳和道德判断能力下降 2 。
基于社会背景信息融合异构网络的新闻立场歧视
摘要：具有党派倾向的媒体通过发布新闻文章支持自己倾向的政党来引导舆论方向，因此发现新闻文本中的政治偏见对国家选举预测和舆情管理具有重要的现实意义。一些带有偏见的新闻往往表述晦涩、文风模棱两可，而依靠新闻语义信息进行立场判别的方法绕过语言模型，准确率较低。本文提出一种基于社会背景信息融合异构网络的新闻立场判别方法，该方法从外部信息和基于新闻语义的细粒度主题拓展了创作者和话题者对新闻立场的判断能力。节点的多属性特征丰富了节点的特征表示，异构网络的联合表示可以降低立场判别对新闻语义信息的依赖。为了有效处理新新闻的立场判别问题，将多属性融合异构网络的设计扩展到归纳学习中，避免了重组带来的模型训练成本。本文基于 Allsides 数据集，扩展了作者的社会背景信息，并与基于新闻内容的政治立场判别模型进行了比较。实验中，最好的传导属性融合异构体
六种 CSAP 策略及其示例
六种 CSAP 策略及其示例 初级预防 初级预防活动针对的是不需要药物滥用治疗的个人。在实施综合初级预防计划时，州应使用各种策略，包括下面列出的六种策略。 1. 信息传播：这一策略提供有关酒精、烟草和药物使用、滥用和上瘾的性质和程度及其对个人、家庭和社区的影响的认识和知识。它还提供有关可用预防计划和服务的知识和意识。信息传播的特点是从信息源到受众的单向沟通，两者之间的联系有限。这一策略所开展的活动和使用的方法的示例包括（但不限于）： • 信息交换所 / 信息资源中心； • 资源目录； • 媒体运动； • 小册子； • 广播 / 电视公益广告； • 演讲活动； • 健康博览会 / 健康促进；和 • 信息热线。 2. 教育：该策略涉及双向沟通，与信息传播策略的区别在于，教育者/辅导员与参与者之间的互动是其活动的基础。该策略下的活动旨在影响关键的生活和社交技能，包括决策、拒绝技能、批判性分析（例如，媒体信息）和系统判断能力。该策略开展的活动和使用的方法包括（但不限于） • 课堂和/或小组会议（所有年龄段）； • 育儿和家庭管理课程；
基于人工智能的头颈癌诊断方法：概述
背景：本文回顾了近期采用人工智能/机器学习 (AI/ML) 方法通过自动图像分析对头颈癌 (HNC) 进行诊断评估的文献。方法：使用 MEDLINE (通过 OVID、EMBASE 和 Google Scholar) 进行电子数据库搜索，以检索使用 AI/ML 对 HNC 进行诊断评估的文章 (2009 – 2020 年)。对所使用的 AI/ML 方法或成像方式没有任何限制。结果：共找到 32 篇文章。HNC 部位包括口腔 (n = 16)、鼻咽 (n = 3)、口咽 (n = 3)、喉 (n = 2)、唾液腺 (n = 2)、鼻窦 (n = 1)，其中五项研究研究了多个部位。成像方式包括组织学（n = 9）、放射学（n = 8）、高光谱（n = 6）、内窥镜/临床（n = 5）、红外热（n = 1）和光学（n = 1）。两项研究使用了临床病理学/基因组数据。22 项研究（69%）采用了传统 ML 方法，8 项研究（25%）采用了深度学习 (DL)，2 项研究（6%）采用了这两种方法的组合。结论：越来越多的研究正在探索 AI/ML 在通过各种成像方式辅助 HNC 检测中的作用。这些方法可以达到高度准确度，甚至超过人类在数据预测方面的判断能力。需要进行大规模多中心前瞻性研究来帮助部署到临床实践中。
关于人工智能的临床应用
人工智能（AI）是一种具有学习、推理和判断能力，模仿人类智能的计算机程序。人工智能的基础是机器学习，机器学习又可分为监督学习（机器根据正确答案数据进行学习）和非监督学习（机器无需正确答案数据即可学习并分类特征）。监督学习是主要方法。在机器学习中，神经网络是一种模仿人类神经元的人工神经元组合而成的分层系统，当层数变得更深时，就称为深度学习。 ．深度学习的进步极大地提高了人工智能的性能。人工智能正在被应用到各个领域，其中人工智能在临床实践中的应用尝试正在加速。近年来有关人工智能在神经系统疾病治疗中的应用的报道迅速增加。人工智能已经用于神经影像分析，但最近它已应用于自动语音识别 (ASR) 和自然语言处理 (NLP)。利用人工智能通过可穿戴设备和视频进行访谈和神经系统发现的数字化运动分析，现在可以使用人工智能来分析以前难以处理的神经学发现。这是可能的。此外，从血液、脑脊液等生物样本中寻找生化生物标志物的研究也在进行中，利用AI对多组学数据进行分析的研究也备受关注。未来，预计AI的进一步发展将实现更加准确的诊断和预后预测。
文章：Mahmood, H. orcid.org/0000-0001-7159-0368、Shaban, M.、Rajpoot, N. 等人（另外 1 位作者）（2021 年）基于人工智能的头颈癌诊断方法：概述。英国癌症杂志，124 (12)。第 1934-1940 页。ISSN 0007-0920
背景：本文回顾了最近采用人工智能/机器学习 (AI/ML) 方法通过自动图像分析对头颈癌 (HNC) 进行诊断评估的文献。方法：通过 OVID、EMBASE 和 Google Scholar 使用 MEDLINE 进行电子数据库搜索，以检索使用 AI/ML 对 HNC 进行诊断评估的文章 (2009 – 2020)。对使用的 AI/ML 方法或成像方式没有任何限制。结果：共确定了 32 篇文章。HNC 部位包括口腔 (n = 16)、鼻咽 (n = 3)、口咽 (n = 3)、喉 (n = 2)、唾液腺 (n = 2)、鼻窦 (n = 1)，五项研究研究了多个部位。成像方式包括组织学 (n = 9)、放射学 (n = 8)、高光谱 (n = 6)、内窥镜/临床 (n = 5)、红外热 (n = 1) 和光学 (n = 1)。两项研究使用了临床病理学/基因组数据。22 项研究 (69%) 采用了传统 ML 方法，8 项研究 (25%) 采用了深度学习 (DL)，2 项研究 (6%) 采用了这些方法的组合。结论：越来越多的研究探索 AI/ML 在使用一系列成像方式辅助 HNC 检测方面的作用。这些方法可以达到很高的准确度，可以超越人类在数据预测方面的判断能力。需要进行大规模多中心前瞻性研究，以帮助部署到临床实践中。