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UKHSA科学：确保健康与繁荣2024评论 2025候选包 政府对动物灵敏委员会的回应 空气热泵 - 文献评论 关于处理恐怖主义内容和/或CSEA内容的通知年度报告 运输部年度报告和帐户部 传达洪水和沿海侵蚀的气候变化信息 启用自然资本方法指导 什么是有效吸引并将人们留在研发职业中的东西 b'' - 贸易处理的利益效益 - 可再生热动力 - 国内影响评估 公司内部年度报告和帐户 第5章：电力 第6章：可再生能源 关于拟议的CCUS运输和存储监管投资模型支持计划的报告 学校教师的评论机构 - 第三十四报告-2024 JSP 939：建模与仿真的国防政策（M＆S），... 通过恢复实践支持的区域（公顷） 关于拟议的CCUS可调度电力协议业务模型计划的报告 DVSA商业计划，2024年至2025年 碳还原合同时间表和指导 大型生物质生成器的过渡支持机制：咨询 - 政府回应 生成ai b'' b''
ukhsa是美国专家卫生安全局，为英国提供了准备，预防和应对健康安全危害的永久地位能力，并在健康保护方面有系统领导地位。UKHSA还是公共部门研究机构（PSRE），是政府科学能力的一部分。科学基础UKHSA的运营和政策功能。通过实施我们的科学战略，我们将在2023年至2026年战略计划中提出的战略目标，以挽救生命并保护生计。我们通过研究和发展直接为政府的增长任务做出了贡献，并通过支持和实现生命科学行业伙伴的工作，并通过维持健康的人群并减轻NHS和社会护理的负担间接地为政府的成长任务做出了贡献。
Marc M Anderson、Karën Fort。从头开始：开发将人工智能融入工业的实用伦理方法。人工智能与社会：知识、文化与交流，2022 年，�10.1007/s00146-022-�。�hal-03754737�
在本文中，我们介绍了一种重工业中实用人工智能 (AI) 伦理的新方法，该方法是在欧盟 Horizons 2020 多合作伙伴项目的背景下开发的。我们首先回顾了工业 4.0 的概念，讨论了该概念的局限性，以及重工业的迭代分类的局限性，以形成一种实用的以人为本的伦理方法。然后，我们继续概述重工业的实际和潜在的人工智能伦理方法，表明当前强调广泛的高级原则的方法并不适合工业人工智能伦理。从那里，我们将自己的方法分为两部分。第一部分建议从头开始根据车间工人的时间和空间情况量身定制伦理，包括给出具体和不断发展的伦理建议。第二部分描述了伦理学家作为道德监督员的角色，他们沉浸在开发过程中，并在工业和技术 (tech) 开发伙伴之间进行解释。在介绍我们的方法时，我们大量借鉴了我们在项目用例中应用该方法的经验，作为可以做什么的例子。
将人工智能用于公共卫生监测
背景：机器学习技术在医疗保健领域的使用正在增加，这使得人们能够更有效地从大型管理数据集中估计和预测健康结果。本研究的主要目的是开发一种通用机器学习 (ML) 算法，根据过去 2 年的报销次数来估计糖尿病的发病率。方法：我们从与法国国家健康数据库 (即 SNDS) 链接的基于人群的流行病学队列 (即 CONSTANCES) 中选择了一个最终数据集。为了开发这种算法，我们采用了监督式 ML 方法。执行了以下步骤：i. 选择最终数据集，ii.目标定义，iii.为给定的时间窗口编码变量，iv.将最终数据拆分为训练和测试数据集，v. 变量选择，vi。训练模型，vii。使用测试数据集验证模型和 viii。模型的选择。我们使用受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 来选择最佳算法。结果：用于开发算法的最终数据集包括来自 CONSTANCES 的 44,659 名参与者。在与 CONSTANCES 队列相关的 SNDS 的 3468 个变量中，选择了 23 个变量来训练不同的算法。估计糖尿病发病率的最终算法是线性判别分析模型，该模型基于过去 2 年内与生物测试、药物、医疗行为和未经手术的住院治疗相关的选定变量的报销次数。该算法的敏感性为 62%，特异性为 67%，准确率为 67% [95% CI：0.66 – 0.68]。
医疗保健转型：将人工智能和机器学习与大数据分析相结合
人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和大数据已成为改变医疗保健格局的强大力量。人工智能是指机器模拟人类智能过程，使其能够执行推理、学习、解决问题和决策等任务。机器学习是人工智能的一个子集，涉及算法的开发，使系统能够从数据中学习并在没有明确编程的情况下做出预测或决策。另一方面，大数据是指从电子健康记录、医学影像、可穿戴设备和基因组学等各种来源生成的庞大而复杂的数据集，超出了传统数据处理工具的能力。这些技术的融合有可能通过提供更深入的见解、增强决策能力和改善患者治疗效果来彻底改变医疗保健。人工智能和机器学习技术（例如深度学习）支持从诊断到个性化治疗计划等各种医疗保健应用，而大数据分析则可以处理大规模数据，从而揭示医疗保健实践中的模式、趋势和相关性。这些技术共同促进了医疗保健各个领域（包括疾病预防、诊断、治疗和管理）更准确、及时、更具成本效益的解决方案 [1]。
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
将人工智能融入室内设计教育
Volkan ETEMAN a 摘要 本文全面分析了金融市场对人工智能（AI）技术投资的投机泡沫风险。对所谓的“七巨头”即 Meta、微软、苹果、亚马逊、谷歌、Nvidia 和特斯拉的股票进行了 GSADF 测试和波动溢出分析。测试结果显示，泡沫显著，尤其是 Nvidia 和特斯拉的股票，这些泡沫将波动蔓延到其他科技股。Nvidia 在波动溢出中扮演核心角色这一事实表明，AI 投资定价过高会在整个行业产生多米诺骨牌效应，导致全球市场剧烈波动。投资者应分散投资组合，并采取长期战略应对投机泡沫风险。同时，政策制定者应通过加强金融监管来提高市场效率。
Lukas Fischer、Lisa Ehrlinger、Verena Geist、Rudolf Ramler、Florian Sobieczky 等人。将人工智能应用于实践：关键挑战和经验教训。第四届机器学习和知识提取国际跨领域会议 (CD-MAKE)，2020 年 8 月，爱尔兰都柏林。第 451-471 页，�10.1007/978-3-030-57321-8_25�。�hal-03414730�
缺乏置信度度量：最先进的深度学习方法的另一个特点是缺乏置信度度量。与基于贝叶斯的机器学习方法相比，大多数深度学习模型不提供模型不确定性的合理置信度度量。例如，在分类模型中，顶层（主要是 softmax 输出）中获得的概率向量通常被解释为模型置信度，参见 [26] 或 [35]。然而，像 softmax 这样的函数可能会导致对远离训练数据的点进行不合理的高置信度外推，从而提供一种虚假的安全感 [39]。因此，尝试将贝叶斯方法也引入 DNN 模型似乎是很自然的。由此产生的不确定性度量（或同义的置信度度量）依赖于给定数据权重的后验分布的近似值。作为此背景下的一种有前途的方法，变分技术（例如基于 Monte Carlo dropout [27]）允许将这些贝叶斯概念转化为计算上可处理的算法。变分方法依赖于 Kullback-Leibler 散度来测量分布之间的差异。因此，所得的近似分布集中在单一模式周围，低估了该模式之外的不确定性。因此，对于给定实例的结果置信度度量仍然不令人满意，并且可能仍然存在误解高置信度的区域。
将人工智能融入人与人协作创意
当人们相互合作、共同探索想法和交换观点时，他们可以产生更多创新的想法。人工智能的进步为人们的创造性活动开辟了新的机会，个人用户可以用各种形式的人工智能进行构思。例如，人工智能代理和智能工具被设计为创意伙伴，提供灵感、建议创意方法或产生替代想法。然而，人工智能能为用户群体之间的协作创意带来什么尚未被完全理解。与个人创意相比，与多个用户一起创意需要了解用户的社交互动，将个人努力转化为集体努力，并最终让用户对与其他小组成员的合作感到满意。本次研讨会旨在召集研究人员和从业人员社区，探索人工智能在人与人协作创意中的整合。探索将围绕确定人工智能的潜在作用以及协作创意的过程和形式，考虑用户想用人工智能或人类做什么。
将人工智能纳入医疗保健工作流程
摘要 人工智能 (AI) 有望彻底改变美国和世界各地的医疗保健服务。随着 AI 成为医疗保健工作流程不可或缺的一部分，它将改变我们建模和分析医疗保健服务的方式，并颠覆决定运筹学和管理科学研究人员与医疗保健从业者互动方式的范式。在本教程中，我们将展示 AI 融入医疗保健工作流程将如何从根本上改变医疗保健服务，同时需要一套新的模型来指导快速变化的医疗保健实践，衡量行业的生产率增长，并减少获得医疗服务的差距。这些模型应建立在对影响各种利益相关者的因素的透彻理解之上，例如患者、提供者、付款人、生物伦理学家、监管机构和投资者。尽管医疗保健 AI 有望根据用户交互和数据进行学习和适应，但开发、验证和批准流程需要创建能够产生有用见解的新模型。最后，我们讨论了与医疗保健领域 AI 的监管和报销问题相关的障碍和机遇。
科罗拉多州提议将人工智能监管范围扩大至健康和汽车保险公司
受《修订草案》约束的保险公司应考虑分析其要求与其现行的人工智能和数据治理及合规计划之间的差距。这包括人寿保险公司，如上所述，它们肩负多项新义务。在差距分析之后，保险公司应考虑制定合规路线图。对于一些受《修订草案》约束的公司来说，全面实施这些要求可能需要大量时间和资源，因此它们可能希望尽早开始。即使是不受《修订草案》约束的保险公司也可能考虑进行差距分析，以期在未来几年内这些规则或类似规则可能被其他监管机构采用，或成为保险公司人工智能治理和合规计划的最佳实践。