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日常生活中日常权利的网络安全
供应漫画加强指南（M-23-16）[6] OMB 6.9开源软件安全路线图[7] CISA 9.12硬件配置（HBOM）框架[8] CISA 9.25设计[9] CISA Cyber Cyber Trust Mark System System System System [10]
机器人辅助手臂训练对呼吸肌力量的影响，日常生活活动，
摘要背景：冲程后的临床变化不仅会影响四肢和躯干肌肉，而且会影响呼吸道肌肉。目的：确定机器人辅助的手臂训练与常规康复（COMBT）对呼吸肌肉力量，日常生活活动（ADL）的活动（ADL）以及中风患者的生活质量的影响，并将结果与常规康复（CR）进行比较。方法：这是一项两臂，单盲，随机对照试验，其中66名患者被随机分配给COMBT或CR，在6周内接受30次疗程（5/周）。在训练之前和6周之前，测量了呼吸肌强度（最大的灵感压力（MIP）和最大呼气压力（MEP），日常生活活动（Abilhand问卷）的活动（Abilhand问卷）（ABILHAND问卷）（Stroke Impact量表（SIS））。结果：与CR组相比，训练6周后，梳子组在ADL中显示出明显更好的MIP，MEP和性能（p <.01）。MIP（d = 0.9）和MEP（d = 0.9）的效果大小很大，而在ADL中进行性能（d = 0.62）。另外，在具有培养基组的CombT组中，SIS-ARM强度（P <.01），手功能（P = .04），ADL（P = .02）和恢复（p = .04）明显好得多（d = 0.6，d = 0.5，d = 0.5，d = 0.5，d = 0.5和d = 0.5，d = 0.5，d = 0.5，效果尺寸）与CR组相对。结论：COMBT和CR组都改善了中风患者的呼吸肌强度，ADL的表现以及生活质量。但是，Combt似乎提供了更多的综合效果，强调了其在中风后呼吸和功能恢复中的宝贵作用。
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并提供了开发和评估这些能力的实用策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力方面表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好性和道德性的人工智能环境。该模型可作为研究人员的指南
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并为其开发和评估提供了实用的策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力上表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好和道德的人工智能格局。该模型为研究人员、开发人员和政策制定者提供了指导，以促进人工智能负责任地融入我们的社会。
日常生活和教育中的人工智能
人们没有意识到人工智能已经成为我们生活的一部分。人工智能不仅限于使用机器人，人工智能还隐藏在日常物品中。使用人工智能的一个例子是使用生物识别方法解锁手机，例如用户面部识别。此功能照亮面部并在其上放置超过 10,000 个不可见的红外点，以将获得的数据与之前的数据进行比较并确定面部的相关性。Apple 表示，FaceID 出错的可能性是百万分之一。经常使用人工智能的另一个例子是社交网络，它们使用算法来暗示友谊或展示相似的兴趣，并且越来越多地通过反对网络羞辱的运动来启动人工智能系统。作为一种更传统的格式，电子消息和短信也出现了，以及浏览器（例如 Google）的功能。人工智能还可以指导家庭中的智能设备（智能恒温器、智能冰箱、智能扬声器、智能光传感器等）和 GPS 导航来计算最佳路线。人工智能还以各种形式出现在网上银行中，例如防止金融欺诈或个性化优惠（Kušar，2021 年）。
关于人工智能对日常生活影响的研究
研究生，商业学士 CMR 大学，班加罗尔，卡纳塔克邦，印度。摘要：数字技术的迅猛发展归功于人工智能的认知能力。在过去十年中，智能机器领域得到了长足发展。本文重点关注商业、文化、工业和日常生活，其中人工智能发挥着不可或缺的作用。我们每天都在与人工智能打交道，往往没有意识到，以各种方式，从深度学习到自然语言处理。现在人类执行的许多最重复的操作已经可以通过人工智能更快、更准确地完成。然而，人工智能不仅仅存在于机器人中。借助人工智能，人类将能够进入更好、更熟练的岗位；他们所需要的只是一点培训和知识。本文对人工智能产生的全球收入进行了统计分析。1.简介 当今技术发展速度惊人。我们每天都会遇到创新。人工智能是计算机科学的尖端技术之一。人工智能是计算机科学中一个令人着迷、全面且前景广阔的领域。人工智能由“人工”和“智能”两个词组成，其中“人工智能”被理解为“人造”和“智力”。人工智能是一种像计算机控制的机器人或软件一样的系统，它像人脑一样具有创造性思维。引入人工智能是为了改进现有产品的功能，而不是从头开始构建新产品。您可以借助人工智能开发软件或硬件，快速准确地解决各种现实问题，包括与交通、营销和健康相关的问题。人工智能为新产品、新技术和新机遇铺平了道路。根据其能力，弱人工智能、强人工智能和超级人工智能是人工智能的三大类别。 弱人工智能：专注于特定任务，并受这些限制。 强人工智能 - 能够理解和掌握人类可以进行的所有认知活动。 超级人工智能 - 表现优于人类。企业和组织可以从人工智能中受益，以更好地了解消费者行为、市场趋势和其他关键要素。有了这些知识，就可以做出更好的判断并实现更好的业务成果。2.由于人工智能极大地改变了我们的生活方式，我们可以自动化任务以节省时间并消除人为错误。下一代人工智能的使用正在几乎每个行业中迅速推进，包括银行业、医疗保健业、教育业和金融业。人工智能使得更精确地跟踪客户成为可能，从而创造了新的潜在客户并改善了客户服务。它在每个阶段都为客户提供帮助，从产品浏览到付款处理。企业提供的服务的效率和成本效益都因技术而得到增强。人工智能的最新进展有可能为企业提供新的选择。客户与商业组织之间的关系也受到计算机系统的影响和增强。更高技术使用的趋势导致了智能系统的创建，这些系统可以在更少的人为参与的情况下管理和监控业务模型。能够满足多个行业消费者需求的人工智能系统对于现代经济必不可少。在几乎没有人类参与的情况下，人工智能对于监控商业环境、了解客户需求和制定适当战略至关重要。必须强调人工智能改善了人们的生活这一事实。值得注意的是，整合人工智能技术对改善人们的日常活动具有重大影响。人工智能 (AI) 是使用技术开发的智能，类似于人类和其他动物自然表现出的智能，包括情感和认知。现代计算机系统中的人工智能提供了极其灵活、更便宜的网络基础设施，为世界各国数百个组织提供服务。在 Netflix、亚马逊、Flipkart 和谷歌等知名产品和服务的幕后，人工智能算法始终在发挥作用。但在过去几年中，人工智能在营销领域开辟了一条更深层次的道路，帮助企业提升客户体验的各个方面。此外，以前只有企业才能获得的解决方案现在可以由中小型企业购买和使用。人工智能将推动人类的所有努力，并在解决问题方面比人类更有效率。该公司将技术融入几乎所有服务中，但 Gmail 尤为引人注目。目标 人工智能有助于自动执行任务并消除人为错误。Google 利用人工智能和机器学习大大提高了 Gmail 的用户友好度。eBay 等市场巨头正在通过实施人工智能技术将消费者体验提升到新的水平。 人工智能增强了客户服务并开辟了新的商机。 人工智能有助于以最少的人工参与和具有挑战性的任务解决问题。
零售和更广泛的经济的不确定性已成为日常生活的一部分，并且自然地指导了如何在2023年期间最好地推动销售的讨论。无论这些对话的起点，参与者或观点如何
在10月的零售周和Zebra Technologies发布了其综合报告，名为《零售2023》，其中许多英国领先的零售首席执行官透露了他们未来一年的策略。这些对话在很大程度上倾向于及时访问高质量数据的重要性，实现智能决策以及通过可靠的数据策略驱动有意义的变化的重要性。McKinsey还于2022年早些时候发表了一篇论文。再次，主要主题是数据的重要性，并且企业必须采取的步骤才能成为数据驱动。对话在Clekt上引起我们的共鸣。由于通货膨胀率达到40年高以及生活成本危机对消费者的影响越来越大，因此有限的增长机会和降低的盈利能力极大地影响了该行业进入2023年。需要平衡供应链内增加成本的需求，而提供顶级客户主张是许多零售商策略的标题。确保实时访问正确的数据并具有合并的操作和客户数据的奇异视图是至关重要的。零售周在调查中讨论了零售销售预测的主题时，有67％的零售首席执行官报告说，预计2023年的销售数据将达到2022年。
![B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。](/simg/6/60221f81dd15cb179822a059b2fd30afcae0ffe8.webp)
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。CF，作为在心肺运动测试（CPET）期间获得的最大有氧功率指数[11 \ XE2 \ X80 \ X93 13]。_ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大容量，该系统直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要训练有素的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间由_ VO 2 MAX评估的CF均不能为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是鉴于评估心血管健身的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。在无监督的日常生活活动（ADL）的活动期间，如果在实验室外部进行的所有人口（ADL）[18]，这些方法可能更现实，无障碍和可供所有人口访问。最近，在医学中使用了可解释的模型来更好地证明预测模型的决策[26]。可穿戴传感器和生命信号融合可能代表连续推断CF的独特可能性，从而允许将来使用该技术来预测NCD，尤其是心血管疾病[6，7]。此外，越来越多的研究结合了使用磨损和机器学习技术来监测NCD患者的使用，尤其是在心脏呼吸型领域[19，20]。实际上，来自可穿戴设备的纵向数据似乎包含足够的信息，可以预测来自Com-Plex机器学习算法的无监督ADL的健康志愿者[21 \ XE2 \ X80 \ X93 25]。然而，尽管可穿戴设备和机器学习之间存在着巨大的潜力，但仍然缺乏使用这些技术预测NCD患者的CF的证据，尤其是在糖尿病，慢性肺部疾病和心血管疾病中。此外，了解这些模型如何通过机器学习算法训练，可以将重要信号转换为_ VO 2 Max可能会提供有关志愿者之间CF差异的复杂机械见解。由于_ vo 2最大词语算法的复杂性，基于从可穿戴技术获得的功能[25]，纵向生命信号的解释能力被转换为_ vo 2 max的纵向范围非常低[26] [26]，因为对给定模型的解释性及其性能之间的预期折衷是可以预测的健康及其健康的折算[27]。在本文中，我们调查了Shapley来评估CF预测问题中特征的重要性。众所周知，可穿戴传感器对于可以与机器学习技术相关的连续生物数据采集很有用，例如随机森林回归，神经网络和支持向量回归机器可预测CF [21，25]。因此，理解这些模型还可能表明人类\ Xe2 \ x80 \ x9cblack box \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d生理系统如何与环境相互作用，近似这些复杂算法的解释能力，即我们在使用简单的方法中所体验的内容，例如在线性性回归模型中所体验的内容。Shapley添加说明（SHAP）是一种源自Cociational Game理论的宝贵方法，该方法可用于解释根据从生物学数据获得的监督机器学习方法构建的复杂模型[26，28]。其使用的主要动机依赖于（1）其成为模型不可知论的能力（即，与任何模型相关的解释方法，以提取有关预测过程的额外信息'
人工智能 (AI) 正在影响数十亿媒体用户的日常生活 (Wölker & Powell, 2021)。算法是一种流行且有效的方法，可以
人工智能 (AI) 正在影响数十亿媒体用户的日常生活 (Wölker & Powell, 2021)。算法是在线公司使用的流行且有效的工具，但它们的流行是以系统性歧视、有限的透明度和模糊的责任制为代价的 (Moller 等人，2018)。算法过滤程序可能导致比人类处理的流程更公正，因此可能更公平。然而，算法推荐过程因其加剧/再现偏见、歪曲事实、信息不对称和过程不透明的倾向而受到批评 (Ananny & Crawford, 2018)。算法偏见可能会加剧机器学习自动化和延续不公正和歧视模式的算法不公正 (Hoffman, 2019)。
