https://doi.org/10.15159/ar.21.131关于在建筑材料中使用天然纤维的文献计量分析G.M.G.Ferreira 1,D。Cecchin 1,*,A.R.G.de azevedo 2,i.c.r.p.Valadão1,K.A。Costa 3,T.R。Silva 4,F。Ferreira 5,P.I.S。Amaral 6,C.M。huther 1,F.A。Sousa 7,J.O。Castro 8,P.F.P。Ferraz 8和M.A.Teixeira 1 1联邦Fluminense University(UFF),农业工程与环境系,Street Passo daPátria,n。 156,BOA VIAGEM,NITERói-RJ,巴西2北Fluminense州立大学(UENF),土木工程系,Goytacazes Campos,RJ,巴西,3联邦Fluminense University(UFF),生产工程系,工人大道,n。 420,Vila Santa Cecilia,Volta Redonda-RJ,巴西4 North Fluminense State University(UENF),高级材料实验室(LAMAV),AV。alberto lamego,2000,28013-602 Campos dos goytacazes-rj,巴西·弗林宁斯大学(UFF),冶金工程系(VMT) 130-000 Alfenas-MG,巴西7 Semag/Aracruz,AV。Morobá,n。 20,BR 29192-733 BairroMorobá-es,巴西8联邦拉夫拉斯大学(UFLA),大学校园,邮政SCODE 3037 LAVRAS,MG,BRABASIL *通信:Daianececchin@id.uff.uff.uff.uff.br.br.br receaved:Feburoy 2 ND,2021年,2021年;接受:2021年8月3日;出版:2021年8月30日摘要。由于人口对可持续性主题的兴趣越来越大,因此与民用建筑领域的主题相关的出版物有所增长。农业废物已成为一个环境问题,由于自然纤维的特性和改善其产品机械性能的可能性,因此自然纤维在废物的再利用中找到了空间。为了达到可持续的建筑需求,以及重复使用废物的需求,研究开始分析天然纤维在建筑材料中的应用。通过搜索术语“天然纤维”和“建筑材料”术语限制在主要WOS集合中的“天然纤维”和“建筑材料”术语时,通过搜索“天然纤维”和“建筑材料”术语进行的研究提供了。 使用Vosviewer(VOS)软件中的BiblioMetrics分析了与出版物,文件的原产国,文件的原产国,作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。 分析的结果表明,多年来与该主题相关的文件的增加,该地区研究最多的国家分别是中国(16),美国(14)和巴西(11)。 对关键词进行分析后提出的结果表明,自然纤维(61个出现),机械性能(44个出现)和复合材料(31例出现)是分析的中出现最高的单词。。使用Vosviewer(VOS)软件中的BiblioMetrics分析了与出版物,文件的原产国,文件的原产国,作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。分析的结果表明,多年来与该主题相关的文件的增加,该地区研究最多的国家分别是中国(16),美国(14)和巴西(11)。对关键词进行分析后提出的结果表明,自然纤维(61个出现),机械性能(44个出现)和复合材料(31例出现)是分析的
为了加速经济脱碳,政府和企业正在投资氢气作为低排放或零排放燃料,以取代化石气体(也称为天然气或甲烷气体)。在联邦层面,2021 年 6 月,美国能源部 (DOE) 启动了首个“能源地球计划”,旨在十年内将“清洁氢气”的成本降低 2 至 1 美元/公斤,从而为应对气候危机做出贡献。3 为了支持这一目标,《通胀削减法案》引入了新的清洁氢气生产税收抵免,并扩大了现有的投资税收抵免范围,以适用于氢气项目和独立的氢气储存技术。4 此外,通过《两党基础设施法》,联邦政府将向七个区域氢气中心投资 70 亿美元,5 预计这也将催化超过 400 亿美元的私人投资。6
相关的关键发现: - 自动化技术取代了人工劳动,可能会减少劳动力需求,工资和就业(第198-201页)。这种位移效应可以使每个工人的工资和产出分离,从而导致劳动力占国民收入的份额下降(第198页)。- 虽然自动化的生产率提高,但它们可能并不总是抵消工作损失(第202-205页)。创建新任务是一项至关重要的平衡力,但是不能保证这个过程,并且可能落后于自动化,这可能会导致整体生产率增长速度较慢(第205-207、210-211、223-224页)。- 由于工人重新分配和技能不匹配所需的时间,自动化技术的引入会导致经济调整缓慢(第199,208-209页)。这种不匹配可以降低生产率的提高并加剧不等式(第221-223页)。由资本补贴等因素驱动的过度自动化也可能会阻碍生产率(第210-211,224-226页)。- 新任务的创建是反对自动化负面影响的重要反击力(第205-207、217-218页)。但是,新任务的发展需要投资,并且可以以其他技术进步为代价来阻碍自动化(第223-224页)。- AI可能无法取代所有人类劳动,因为其当前的应用集中在特定的,定义明确的任务上(第207页)。但是,新任务和工人技能要求之间的技能不匹配可以大大减慢适应性(第221-223页)。- 公司应预期技能不匹配并投资于培训计划,以帮助员工适应自动化创建的新任务(第223页)。通过政策调整来解决过度自动化并促进创建新的,劳动力密集的任务可以减轻对工人的负面影响(第224-226页)。
摘要 用户对人工智能 (AI) 系统的信任已得到越来越多的认可,并被证明是促进采用的关键因素。有人提出,支持人工智能的系统必须超越以技术为中心的方法,转向以人为本的方法,这是人机交互 (HCI) 领域的核心原则。本评论旨在概述 23 项实证研究中的用户信任定义、影响因素和测量方法,以收集未来技术和设计策略、研究和计划的见解,以校准用户与人工智能的关系。研究结果证实,定义信任的方法不止一种。选择最合适的信任定义来描述特定环境中的用户信任应该是重点,而不是比较定义。研究发现,用户对人工智能系统的信任受到三个主要主题的影响,即社会伦理考虑、技术和设计特征以及用户特征。用户特征在研究结果中占主导地位,强调了从开发到监控人工智能系统的过程中用户参与的重要性。研究还发现,用户和系统的不同环境和各种特征也会影响用户信任,强调了根据目标用户群的特征选择和定制系统功能的重要性。重要的是,社会伦理考虑可以为确保用户与人工智能互动的环境足以建立和维持信任关系铺平道路。在衡量用户信任方面,调查是最常用的方法,其次是访谈和焦点小组。总之,在使用或讨论支持 AI 的系统的每个情况下,都需要直接解决用户信任问题。此外,校准用户与 AI 的关系需要找到不仅对用户而且对系统都适用的最佳平衡。
摘要 用户对人工智能 (AI) 系统的信任已越来越多地得到认可,并被证明是促进采用的关键要素。有人提出,人工智能系统必须超越以技术为中心的方法,走向以人为本的方法,这是人机交互 (HCI) 领域的核心原则。本综述旨在概述 23 项实证研究中的用户信任定义、影响因素和测量方法,以收集未来技术和设计策略、研究和计划的见解,以校准用户与人工智能的关系。研究结果证实,定义信任的方法不止一种。重点应该是选择最合适的信任定义来描述特定环境中的用户信任,而不是比较定义。研究发现,用户对人工智能系统的信任受到三个主要主题的影响,即社会伦理考虑、技术和设计特征以及用户特征。用户特征在研究结果中占主导地位,强调了用户参与从开发到监控人工智能系统的重要性。研究还发现,不同环境以及用户和系统的各种特征都会影响用户信任,这凸显了根据目标用户群的特征选择和定制系统功能的重要性。重要的是,社会伦理考虑可以为确保用户与人工智能互动的环境足以建立和维持信任关系铺平道路。在衡量用户信任方面,调查是最常用的方法,其次是访谈和焦点小组。总之,在使用或讨论人工智能系统的每一个环境中,都需要直接解决用户信任问题。此外,校准用户与人工智能的关系需要找到不仅对用户而且对系统都适用的最佳平衡点。
近年来,人工智能(AI)越来越多地用于解决城市的经济,社会,环境和治理挑战。由于其先进的能力,AI将成为地方政府实现智能和可持续发展的主要手段之一。AI用于城市规划的利用是一个相对研究的研究领域,特别是在理论与实践之间的差距方面。这项研究对正在考虑或应用AI技术的城市规划领域进行了全面的综述,并分析了AI技术如何支持或有可能支持智能和可持续发展的发展。关于方法论方法,这是PRISMA协议后的系统文献综述。获得的见解包括:(a)早期采用者在城市规划中的现实世界AI应用程序正在为更广泛的地方政府AI采用铺平道路; (b)在城市规划中实现更广泛的AI采用涉及主要利益相关者之间的合作和伙伴关系; (c)大数据是城市规划中有效AI利用的组成部分,并且; (d)人造和人类智能的融合对于充分解决城市化问题并实现智能和可持续发展至关重要。在视线中这些突出了通过高级数据和分析方法使计划更智能的重要性。
本文对2007年至2023年的自闭症谱系障碍(ASD)的AI治疗研究提供了全面的概述,重点介绍了各个国家,机构,作者和关键词的全球贡献。美国以164个文件和4988次引用,强调了其在ASD疗法的AI技术中的核心作用,随后是中国的重大贡献(90个文件,1190个引用)和印度(65个文档,564个引用)。像斯坦福大学和麦吉尔大学这样的机构展示了大量的研究成果,而丹尼斯·沃尔(Dennis Wall)等作者则具有突出的贡献,这些贡献使诊断自闭症随着AI的使用而更加有效。关键字如“机器学习”,“自闭症谱系障碍”和“儿童”占主导地位,反映了为ASD干预措施利用技术的持续努力。总的来说,该分析强调了通过协作研究和技术创新来增强ASD治疗方法的全球动态努力。
相关的关键发现: - 诊断错误每年影响超过1200万美国人,耗资超过1000亿美元(第5、15页)。- 基于AI的技术提供了诸如较早的疾病检测,更一致的数据分析和改善患者的访问效果(第10、11、12页)。- 几种ML技术有助于诊断癌症,糖尿病性视网膜病,阿尔茨海默氏病,心脏病和Covid -19。这些工具主要使用图像数据(X射线,MRI等),但不像其他数据类型一样(第11、12页)。- 美国大多数主要医疗中心使用了一种心电图监测技术,而另一种Covid -19检测技术仅在少数大学和研究机构中使用(第6页)。- ML诊断技术尚未看到广泛采用(第14页)。- 公司报告采用水平的不同;一种ECG技术被广泛使用,而Covid-19的另一种则仅限于研究(第6、14页)。- 医疗提供者通常会犹豫采用ML技术,直到现实世界的绩效得到很好的表现为止(第6、23页)。- 三种新兴方法是自主,适应性和面向消费者的ML诊断(第17页)。- 自适应ML,使用新的患者数据更新算法,可能会提高准确性,但也可能导致不一致的性能(第17-19页)。- 自主系统可以降低成本,提高能力并提高准确性,但是它们的创造和采用可能很困难(第18-19页)。- 面向消费者的工具提供了增加的患者访问和更广泛的数据收集,但也需要采取其他步骤来确保适当的结果(第21-22页)。- 采用ML的挑战包括在各种临床环境中展示现实世界的表现,确保技术满足实际的医疗需求,并在现有的监管框架中弥合差距(第23-27页)。- 研究表明,在临床部位之间的性能可能会有很大的不同,从而强调了对特定地点验证的需求(第23-24页)。- 关于算法验证和采用技术的监管差距,特别是对于具有适应性能力的人(第26、33页)。- 解决这些挑战的政策选择包括激励对ML技术的评估,扩大对高质量数据的访问以及促进开发人员,提供者和监管机构之间的协作(第28-31页)。
自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)领域的最新发展已显示自动文本处理的显着改进。同时,人类语言的表达在发现心理健康问题中起着核心作用。虽然口语在接受患者的访谈中被隐式评估,但书面语言也可以为临床专业人员提供有趣的见解。现有的工作中经常研究心理健康问题,例如抑郁或焦虑。然而,还在研究饮食失调的诊断如何从这些新技术中受益。在本文中,我们介绍了该领域最新研究的系统概述。Our investigation encompasses four key areas: (a) an analysis of the metadata from published papers, (b) an examination of the sizes and speci fi c topics of the datasets employed, (c) a review of the application of machine learning techniques in detecting eating disorders from text, and fi nally (d) an evaluation of the models used, focusing on their performance, limitations, and the potential risks associated with current methodologies.
摘要 - 本文探讨了民族志方法在通过信息和通信技术(ICT)介导的上下文中的应用。它分析了ICT如何通过数字工具来改变民族志,增强数据收集和分析,并促进访问地理分散的人群。突出显示了ICT以文本,音频和视频等各种格式捕获数据的能力,从而显着扩大了研究人员可以访问的信息范围。但是,还讨论了这些技术引入的挑战,包括与隐私和机密性有关的道德问题,以及研究环境的自然动态的潜在改变。在民族志中使用ICT可以使研究环境中更大的浸入,而无需持续的身体存在,在研究人员的存在会改变参与者的自然行为的情况下,这可能是有利的。但是,这种方式还可以损害传统人种志的特征的上下文理解的深度。此外,本文介绍了ICT如何民主化研究的访问,允许对原本无法访问的社区进行研究,尽管还指出了诸如访问这些技术的不平等之类的限制,这些限制也可以复制并加剧不平等现象。审查得出的结论是,尽管ICT提供了改变民族志实践的有价值的工具,但对其实施的批判性和反思方法对于确保尊重道德原则并保持民族志研究的质量至关重要。
