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World File Search System实验设计
通过卓越的计算能力实现能源转化
人工智能是一种力量倍增器，它通过交互式可视化与人类合作，为实验设计创建人工智能指南，连接模拟和实验，并将高端计算引入研究过程，从而提高核心研究、开发、演示和部署投资的生产力。由于道德是人工智能发展的关键组成部分，NREL 的人工智能发展原则包括人类的能动性和监督；科学和技术的稳健性；适用性和可持续性；透明度和可解释性；公平、公正和正义。当我们负责任地进行研究和使用技术时——解决偏见的可能性；评估和严格测试有效性并加强模型的安全性；等等——我们可以满怀信心地继续前进。
Vertex 对科学研究道德行为的承诺在 Vertex，我们发现、开发并提供针对严重人类疾病的创新疗法
Vertex 对科学研究合乎道德行为的承诺 在 Vertex，我们发现、开发并提供针对严重人类疾病的创新疗法。为了发现这些疗法，我们开展科学研究。为了履行对患者、员工和所有利益相关者的承诺，我们必须按照最高的道德原则开展科学研究。Vertex 的所有科学研究都遵循三项道德原则。这些原则是 - 尊重、卓越和诚信。尊重是指高度重视任何材料或信息的来源和主题，包括人类材料、遗传信息以及动物和/或动物材料的使用。更具体地说，尊重意味着我们以对捐赠者的最高尊重开展科学研究，并负责任地获取和管理这些材料和信息。卓越是指保持最高的专业标准。这些标准包括遵守所有适用的法律法规、专业责任准则和公认的研究实践。实验设计、执行和分析将遵循当前的最佳实践。卓越还指科学方法的公正应用，包括由预先定义的假设、明确定义的协议和合格专家进行的数据分析指导的严格实验设计。完整性是指诚实、准确、客观、可追溯以及方法和数据不受破坏。独立重现结果和/或重建研究的能力对于确保数据的完整性至关重要。这三个关键原则适用于所有进行研究的人。鉴于 Vertex 继续走在研究的前沿，为患者带来新技术和治疗方式，包括干细胞衍生疗法和 CRISPR/cas9 基因编辑，以下是 Vertex 的道德框架如何应用于涉及人体组织材料、基因研究和动物研究的研究，以及我们维护数据科学完整性的指南。科学研究中人体材料的道德使用
MA498 生成式人工智能使用指南（AY24 v1）
• 写作。关于撰写中期报告的帮助：遵循计算机协会指南（见附件 A）。 • 编码。关于在编码方面获得的帮助：完整记录并注释您的代码，其中您从生成式人工智能获得了生成代码或排除代码故障的帮助。 • 其他帮助。关于在其他研究任务中获得的帮助，例如头脑风暴、实验设计、文献综述、图像生成或高效使用 LaTeX：通过 DAAW 感谢 IAW 的帮助（使用内嵌引用和致谢页面）。使用 DAAW 的附录 A 作为指南。 • 与您的顾问公开且经常地沟通如何合乎道德和有效地使用人工智能，以及各种人工智能用途的含义和潜在陷阱。
报告参考（如果有） - NPL 出版物
实验数据。在对 SS f M 俱乐部成员的调查中，受访者被问及他们使用连续建模的频率，用于各种任务，例如实验设计和数据处理。连续建模的最常见用途是更深入地了解正在建模的过程。这意味着参数和不确定性的确定并不是唯一需要关注的问题，并且需要在可能的情况下考虑其他现象。对其他现象的考虑在一定程度上促使人们研究“看起来正确”作为验证标准，因为许多感兴趣的现象的行为是近似的，而不是详细的。例如，实验经验通常会让人了解某些变量的实际极限，这有助于确定模型的正确性。
独立工作和高级论文指南
并非所有的工作都有利于假设的初始陈述，尤其是方法论主题，这些主题旨在更好地解决现有问题的解决方案（隐含的假设是您的方法比其他问题更好，但这不必这样说）。无论如何，除非您的工作纯粹是理论上的，否则您应该详细描述您的实验设计：如何构建数据收集，遇到的问题以及如何进行实验。应充分详细说明，以允许其他研究人员复制您的努力。您描述的关键部分应该是您正在做出的主要假设以及为什么制作它们的明确列表。同时指出哪些假设是完全合理的（例如，其他研究人员使用了相同的假设并获得了良好的结果），并且可能会影响您的结果，但出于时间/预算的原因是必需的。
未来大麻研究的框架
目录简介 3 • 授权预算附文 • 关于作者 • 关于华盛顿大学大麻研究中心 • 关于华盛顿州立大学大麻政策、研究和推广中心执行摘要（附件 1）4 背景 – 当前文献（附件 2）5-7 • CBD 和高效 THC 大麻产品 • 大麻使用和精神病 • 大麻使用和损伤 UW-WSU 大麻研究框架（附件 3）8-9 • 总体目标 • 大麻研究框架和教职员工 • 2022-23 年框架运营项目（附件 4）10-20 • 干预研究 – 项目 1 和 6 • 人体研究 – 项目 2、3、7 和 8 • 基础研究 – 项目 4、5 和 9 • 时间表和预算 • 研究许可证 • 实验设计、测量和方法
理论和数据中的定性研究和定量研究之间的关键区别：认识论和本体论考虑因素
根据Kothari（2004）的定量研究，基于数量或数量的测量。它适用于可以用数量表示的现象。它基于实证主义研究范式，该研究范式使用实验设计来衡量效果，尤其是通过小组变化。数据收集技术的重点是以数字的形式收集硬数据，以使证据以定量形式提供（Kurgat，2016）。在方法论方面，实证主义探究中的真理是通过验证和复制可观察发现的（Lincon，1994），研究对象的可变操作（Bryman.a，1988）以及统计分析的应用（Lincon，1994）来实现的。实证主义者强调使用有效和可靠的方法来描述和解释事件。
下一代：人工智能实验
我们通过确定关键领域、方向和含义，研究大型语言模型 (LLM) 在实验中增强科学实践的潜力。首先，我们讨论这些模型如何改进实验设计，包括改进引出措辞、编码实验和生成文档。其次，我们讨论使用 LLM 实施实验，重点是通过创建一致的体验、提高对指令的理解以及实时监控参与者的参与度来增强因果推理。第三，我们重点介绍 LLM 如何帮助分析实验数据，包括预处理、数据清理和其他分析任务，同时帮助审阅者和复制者调查研究。这些任务中的每一项都会提高报告准确发现的可能性。
