1 DARBY儿童研究所,南卡罗来纳州医科大学,美国南卡罗来纳州查尔斯顿,美国2个儿科系,南卡罗来纳州医科大学,南卡罗来纳州查尔斯顿,美国南卡罗来纳州,美国3号生物化学和分子生物学和分子生物学和霍尔林斯霍尔林斯科学系 Lomonosov莫斯科州立大学,俄罗斯,俄罗斯,5化学和物理科学系,戴森艺术与科学学院,纽约州普莱斯维尔,纽约州Pleastville,6个生物学和生物技术学院,俄罗斯莫斯科,俄罗斯莫斯科,俄罗斯莫斯科,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,高等教育学院6,生物学和生物技术学院6俄罗斯莫斯科科学院,南卡罗来纳州医科大学神经科学系8,美国南卡罗来纳州查尔斯顿,美国南卡罗来纳州医科大学9号药物发现系1 DARBY儿童研究所,南卡罗来纳州医科大学,美国南卡罗来纳州查尔斯顿,美国2个儿科系,南卡罗来纳州医科大学,南卡罗来纳州查尔斯顿,美国南卡罗来纳州,美国3号生物化学和分子生物学和分子生物学和霍尔林斯霍尔林斯科学系Lomonosov莫斯科州立大学,俄罗斯,俄罗斯,5化学和物理科学系,戴森艺术与科学学院,纽约州普莱斯维尔,纽约州Pleastville,6个生物学和生物技术学院,俄罗斯莫斯科,俄罗斯莫斯科,俄罗斯莫斯科,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,俄罗斯,高等教育学院6,生物学和生物技术学院6俄罗斯莫斯科科学院,南卡罗来纳州医科大学神经科学系8,美国南卡罗来纳州查尔斯顿,美国南卡罗来纳州医科大学9号药物发现系
摘要:不朽的时间偏见(ITB)在队列研究中很常见,并扭曲了治疗和未经处理之间的关联。我们使用了一项意大利关于COVID-19疫苗效果的研究数据,其中具有大量的同类,长时间的随访和对混杂因素的调整,这是ITB的影响,目的是通过比较疫苗接种运动的实际影响,通过比较疫苗接种人群之间的实际影响,从而验证疫苗的死亡人数之间的所有因素风险和未经viccccicccciccccicated的人群之间的风险。我们在单个索引日期对所有受试者保持一致,并考虑了“全因死亡”结果,以比较未接种式群体的表达分布与各种疫苗接种状态。单变量分析中的全因死亡危害比率分别为1、2和3/4剂量与未接种疫苗的人分别为0.88、1.23和1.21。多元值为2.40、1.98和0.99。随着疫苗接种的增加可能是对危险比的这种趋势的可能解释,可能是收获的影响;日历时间偏见,占季节性和大流行波;案例计数窗口偏差;健康疫苗的偏见;或这些因素的某种组合。具有2剂,即使有3/4剂量,被计算出的限制的平均生存时间和限制的平均损失的损失的平均限制时间也显示出疫苗接种人群的小但显着的下降。
人工智能 (AI) 是指机器能够表现出与人类相同的能力,例如推理、学习、创造力和规划能力。它的未来应用预计将带来巨大的变化,但尽管不当使用人工智能可能带来风险,但它已经存在于我们的生活中。因此,联合国教科文组织 (UNESCO) 指出,我们应该将精力集中在 a) 使用人工智能学习、b) 学习人工智能和 c) 为人工智能做准备。他们还指出,人工智能在开发创新教学和学习实践方面具有巨大潜力。出于所有这些原因,并考虑到人工智能为教学创新提供的机会,我们认为应该在课堂上引入人工智能,让学生更接近这项新技术,它可以成为批判性思维的好工具。该项目的目标是通过人工智能加强农业工程专业学生的批判性思维能力 (G15),使用一手和二手信息来源,让他们能够反驳/认可人工智能为解决给定问题提供的解决方案。我们使用了线性方法,在这样做的过程中,我们向学生提出了一个真正的问题。然后,学生使用人工智能信息源寻找给定问题的解决方案。然后他们收到解决问题的指示。最后,他们应该使用批判性思维拒绝或接受人工智能提供的解决方案。翻转课堂被用作一种方法,使用人工智能寻找给定工程问题的解决方案。通过检查、验证和确认结果,他们对比了人工智能提供的结果,加强了 G15 批判性思维能力。使用电子评分标准评估目标,将评估与学生要获得的能力相结合。结果显示学生对人工智能技术的熟悉程度不同。硕士生对人工智能的了解程度高于学位生。此外,我们首次向学生和教师教授甚至展示人工智能技术。学生们对人工智能着迷,并表示这项技术可以为他们在学习过程中面临的许多活动带来巨大的机遇。两个优势学生(不是大多数)甚至开始向人工智能发出指令并利用其结果。一些教师也是第一次接触这项技术,并对未来的教学和学习过程表示了许多疑虑和担忧,考虑到人工智能以及如何评估学术活动,可以通过人工智能快速解决,例如书目审查,编辑等。我们得出的结论是,这项技术将把教学过程转移到一个新的环境,教师必须使他们的评估适应这个新的领域。
4 有关本章所述案例的更详细描述,先前已在三篇不同的短文中发表(Gutiérrez 2023a、2023b、2023c)。5 2023 年 3 月,几位参与填补智利最高法院空缺职位的上诉法院法官讨论了人工智能在司法领域的应用。其中一位甚至提到了哥伦比亚法官的案例,该法官从 ChatGPT 转录了四个提示和答案以激发他的裁决(Zúñiga 2023)。此外,在巴拉圭,一名被告声称上诉法庭的裁决包括由 ChatGPT 制作的合成文本。然而,无论是法庭还是其法官都没有披露这种使用,也没有得到证实(ABC 2023)。6 科林·比尔斯勋爵在一次律师协会会议上表示:“我要求它为我提供一份我正在撰写判决书的法律领域的摘要。我想试试。我问 ChatGPT 能否为我提供该法律领域的摘要,它给了我一段话。我知道答案是什么,因为我正要写一段话,但它为我做到了,我把它写进了我的判决书。它就在那里,非常有用”(Castro 和 Hyde 2023)。
抽象的摘要定性研究人员可以从使用生成人工智能(Genai)中受益,例如不同版本的Chatgpt(GPT-3.5或GPT-4,Google Bard)在研究中将其重命名为双子座和Bing聊天,现在将其重命名为Copilot。科学界以各种方式使用了人工智能(AI)工具。但是,使用Genai对Genai基因生成的研究结果中的潜在研究不可靠,偏见和不道德结果引起了人们的关注。考虑到这些关注,该评论的目的是回顾Genai在定性研究中的当前使用,包括从尼泊尔南亚的批判性评估的角度来看其优势,局限性和道德困境。我探讨了围绕定性研究中适当确认Genai或AI使用的争议,以及Genai如何支持或挑战定性研究。首先,我讨论了定性研究人员在研究中需要了解的有关Genai的知识。第二,我研究了Genai如何成为定性研究的有价值的工具,作为对话平台以及增强和阻碍定性研究的研究助理。第三,我解决了在定性研究中使用Genai的道德问题。 第四,我在定性研究中分享了对Genai的未来的看法。 我想认识并记录Genai和/或AI的利用,以及我的认知和评估能力以及在构建这一关键评估时的认知和评估能力。 我提供了有关何时以及如何适当地识别Genai在定性研究中使用的道德指导。第三,我解决了在定性研究中使用Genai的道德问题。第四,我在定性研究中分享了对Genai的未来的看法。我想认识并记录Genai和/或AI的利用,以及我的认知和评估能力以及在构建这一关键评估时的认知和评估能力。我提供了有关何时以及如何适当地识别Genai在定性研究中使用的道德指导。最后,我对在定性研究中使用Genai的含义
这种叙述提供了有关关键基础设施面临的不断发展的风险的更新,并讨论了五个国家如何现代化其关键基础设施保护的方法。它还确定了共同的手段,以在国内加强其关键基础设施的安全性和韧性,同时认识到鉴于关键基础设施的相互联系的性质,在国际社会中需要进行协作和协调的方法。
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策,这一使命通过我们的核心价值观——质量和客观性以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚,我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程;通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现和实际的财务和其他利益冲突;并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策,追求研究工作的透明度。有关更多信息,请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
机电工程中的人工智能:ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来,人工智能 (AI) 蓬勃发展,现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域,为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合,以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中,符合 CDIO 标准,以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计,从基础知识进阶到高级应用和评估,采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能,最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法,这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准,标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面,涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略(标准 8)让学生沉浸在 AI 问题解决中,营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开(标准 3),从第三年的 AI 发现阶段开始,学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念,包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年,重点是应用和强化所获得的知识,重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握,最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束,学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后,本文对这种教学方法进行了批判性分析,强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此,它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性,以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
卡里里联邦大学____________________________________________________________________________________________________________教科书是教育环境中必不可少的工具,在其中,我们找到了为教学课程矩阵设计的所有内容的基础。在动物学教学的背景下,海绵教学(Phyllo porifera)应集中于诸如组的形态,分类,系统发育,生命周期,生殖,生态和生物技术的重要性等方面。通过以全面而综合的方式解决这些主题,即使在不损害群体生物学的准确性和重要性的情况下,也可以对海绵的分类学有牢固的理解。如果有关该群体的教学还不够,则可能会限制有关这些生物的科学知识的进步。在本文中,提出了这种情况的可能后果,并讨论了减轻这种影响的策略。为此,我们分析了PNLD/2018选择的生物学教科书中与门porifera相关的内容,重点介绍了提供的信息的质量,最后,它们在与该小组的研究中所带来的后果。为了评估门的特定内容,在参考书中进行了先前的调查。分析的五本书在其内容的结构上表现出区别。其中一些在使用图像,内容的质量和其他文本中显示出缺陷。关键字:动物学教学,教科书,生物多样性,门孔,无脊椎动物,巴西。摘要。évitalCorrigir作为lacunas no ensino das esponjas para melhorar acompreensãoepromover aavançosavançosnas nas Pesquisastactonômicasebiológicasa sospociada a esse a esse grupo。教科书是教育环境中必不可少的工具,因为它为为课程设计的所有内容提供了基础。在动物学教学的背景下,海绵的教学(门孔)应强调该组的形态,分类,系统发育,生命周期,生殖,生态学和生物技术意义等方面。通过全面,整合地解决这些主题,可以在不损害该小组生物学的准确性和意义的情况下对海绵分类学有牢固的了解。对该小组的教学不足可能会阻碍有关这些生物的科学知识的发展。本文介绍了这种情况的潜在后果,并讨论了减轻这些影响的策略。为了实现这一目标,我们分析了由PNLD/2018选择的生物学教科书中与Perifera相关的内容,重点介绍了提供的信息的质量以及对小组研究的潜在后果。进行了参考书的初步调查,以评估门的特定内容。所分析的五本书显示了其内容组织的差异。一些在图像使用情况,内容质量和其他文本方面表现出缺陷。至关重要的是解决海绵教育中的缺陷,以增强与该组相关的分类学和生物学研究的理解和进步。关键字:动物学教学,教科书,生物多样性,门孔,无脊椎动物,巴西。
课程概述 本课程是一门高级“顶点课程”,将传播理论、定性研究方法和生活经验结合在一起。通过阅读有关定性方法论的内容并深入研究自己的项目,本课程提供了各种研究方法的经验,涵盖了认识论(认知方式)、方法论(检查方式)和表示(报告方式)的问题。我们将研究这些技能如何处理重要的研究问题,并为学生准备各种生活和工作经历。鉴于这是一项顶点体验,本课程涉及大量阅读和研究。Tracy (2020) 定性研究方法一书将涵盖定性研究/分析的细节,而额外的论文则支持课堂作业并提供范例。主要项目涉及单独或协作完成原始定性研究项目的规划、执行、分析和展示。通过这个项目,学生将制定和反思研究设计、招募和访问、访谈、编码、解释和写作。我们的目标是让学生从这门课程中获得第一手的研究经验和高质量的项目,从而激发他们未来的兴趣和热情。该项目由一系列“垫脚石”作业(实践)和同伴反馈活动推动,旨在帮助学生以有组织、支持、知情和有意义的方式完成研究体验。