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就业不安全感是社会心理风险的一个例子...
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。
季节性流感是香港的重大疾病负担。自 2004 年以来，疫苗可预防疾病科学委员会 (SCVPD) 审查了
4. 卫生署卫生防护中心的实验室监测数据显示，公共卫生化验服务处及医院管理局的呼吸道样本检测结果呈流感病毒阳性的比例在1月初达到高峰，达11.77%，高于基线阈值9.21%。在这个流感季节，大多数（55%）流感检测结果都是甲型流感（H3）病毒，尽管甲型流感（H1）和乙型流感检测结果的比例在2月底至3月初逐渐增加。与此同时，公立医院以流感为主要诊断的整体入院率也达到高峰，为每10,000人口0.80例，超过了每10,000人口0.25例的基线阈值。在这个流感季节，各年龄组的入院率都有所增加，尤其是12岁以下的儿童和65岁或以上的长者。但流感病毒检测率和流感相关入院峰值均低于去年流感季节的水平，也远低于2018年（检测峰值为27%，入院峰值为1.50）和2019年（检测峰值为30%，入院峰值为1.58）的新冠疫情前的冬季流感季节。
数字感是操纵大脑的一种新兴特性
近年来，人工智能取得了长足进步，然而，大多数系统仍然难以推广。在这项工作中，我们探索了一个模型，该模型可以重现人类通过无监督的日常经验获得“数字感”的能力。理解和操纵数字和数量的能力在童年时期就出现了，但人类获得和发展这种能力的机制仍然知之甚少。特别是，我们不知道在没有老师监督的情况下是否有可能获得这种数字感。我们通过一个模型来探索这个问题，假设学习者能够拾取和放置小物体，并会自发地进行无方向的操作。我们进一步假设学习者的视觉系统将监控场景中物体的变化排列，并将学会通过将感知与运动系统的传出信号进行比较来预测每个动作的影响。我们使用标准深度网络对感知进行建模，以进行特征提取和分类，以及梯度下降学习。我们的主要发现是，从学习不相关的动作预测任务中，出现了一种意想不到的图像表征，其表现出预示着数字和数量的感知和表征的规律。这些包括零和前几个自然数的不同类别、数字的严格排序以及与数值相关的一维信号。因此，我们的模型获得了估计数量（即场景中物体的数量）的能力，以及速算能力，即一眼就能识别小场景中物体的确切数量的能力。值得注意的是，速算和数量估计可以推断到包含许多物体的场景，远远超出训练期间使用的三个物体。我们得出结论，数字和数量能力的重要方面可以在没有老师监督的情况下学习。我们的观察表明，跨模态学习（这里是操纵教学感知）是一种强大的学习机制，可以在人工智能中加以利用。