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课程大纲 – 人工智能
剽窃政策 您必须在您实施和提交的每个程序或模块的顶部注明您的姓名和 McGill ID 号。通过这样做，您证明该程序或模块完全属于您自己，并且仅代表您自己努力的结果。提交的本课程作业必须代表您自己的努力。作业必须单独完成；除非另有说明，否则您不得以小组形式工作。您不得以任何方式（电子或其他方式）复制任何其他人的作品，即使该作品属于公共领域或您已获得其作者的许可在自己的作品中使用和/或修改它。唯一的例外是讲师明确为作业和项目提供的源代码，这些情况适用通常的研究引用做法。此外，您不得将您的作品副本提供给任何其他人。剽窃政策并非旨在阻止学生之间的互动或讨论。我们鼓励您与讲师、助教和同学讨论作业问题。但是，讨论想法和小组工作或抄袭他人的解决方案之间是有区别的。一个好的经验法则是，当你与同学讨论作业时，你不应该留下书面笔记。此外，当你写下作业的解决方案时，你应该自己写。需要作业帮助的学生应该在办公时间去见助教或讲师。如果你只完成了部分作业，记录下没有完成的部分，并提交你设法完成的部分以获得部分学分。我们可能会使用自动软件相似性检测工具来比较你的作业提交与课程中注册的所有其他学生的作业提交，这些工具在设计时非常有效。但是，请注意，这些工具的主要用途是确定哪些提交应该由讲师或助教手动检查相似性；我们不会仅根据这些工具的输出指责任何人抄袭或分组工作。你也可能被要求随时向讲师展示和解释你的作业提交。如果学生在不是完全属于他们自己作品的课程或模块上署名，他们将被转介给相应的大学官员，由他们评估是否需要采取纪律处分。
战略性型和e- ...
旅游服务继续迅速发展，并且越来越创新和适应能力。随着数字技术的传播，电子银行已成为提供现代服务的关键要素。这从根本上改变了客户与行业互动的方式。但是，旅游业的竞争性质迫使公司不断研究增强其电子产品的方法。本研究探讨了通过应用营销智能提供电子服务交付的战略相貌对提供电子服务交付的影响。该研究重点介绍了三个主要变量：战略辅助术是一种早期的检测工具，旨在确定可能破坏服务可持续性的挑战和威胁。这项研究中的第二个变量（调解员）是营销智能，它是使用一组非常规（电子）营销策略和方法，这些策略和方法使用社交媒体平台间接影响消费者的行为，因为战略辅助术与电子服务交付的提供有关。这项研究中的第三个变量（依赖）是电子服务交付，它们通过电子通信网络（无论与传统或新的旅游业务有关）以创新的方式进行运营，这些网络已成为现代服务中的主要作用。此变量由三个维度组成（成本，速度，质量（。这项研究的主要问题是在主要问题中表示的（战略相貌如何通过营销情报影响技术旅游服务？）该样本包括一组162名受访者。为了回答这个问题，研究样本是从中间幼发拉底河地区的一群旅游公司中采用的。战略型，营销智能和电子服务交付之间的相互作用构成了这项研究的主要重点。然而，通过战略性的相貌，公司的管理可以预料并为未来的趋势做好准备，以确保对旅游环境的需求充分理解，从而获得营销智能的好处，并提高电子服务交付的负担能力，速度和质量。企业通过理解和加强这些合作伙伴关系来满足客户的各种需求，从而获得竞争优势和可持续性。
发作后全身脑电图抑制的检测：随机森林方法
背景：癫痫猝死 (SUDEP) 是仅次于中风的神经系统事件，可导致数年的潜在寿命损失。发作后全身性脑电图 (EEG) 抑制 (PGES) 是大脑活动受到抑制的一段时间，通常发生在全身性强直阵挛性癫痫发作之后，这是 SUDEP 的最重要风险因素。因此，PGES 已被视为 SUDEP 风险的潜在生物标志物。自动 PGES 检测工具可以解决劳动密集型且有时不一致的视觉分析的局限性。成功的自动 PGES 检测方法必须克服与检测 EEG 记录中可能包含生理和采集伪影的细微幅度变化有关的计算挑战。目标：本研究旨在提出一种随机森林方法，用于使用在癫痫监测单元中获取的多通道人体 EEG 记录自动检测 PGES。方法：我们使用来自 EEG 信号的时间、频率、小波和通道间相关特征的组合来训练随机森林分类器。我们还根据 PGES 状态变化构建并应用了基于置信度的校正规则。受实用性的启发，我们引入了一种新的基于时间距离的评估方法来评估 PGES 检测算法的性能。结果：基于时间距离的评估表明，对于无伪影信号，我们的方法实现了 5 秒容差的阳性预测率为 0.95。对于具有不同伪影水平的信号，我们的预测率从 0.68 到 0.81 不等。结论：我们引入了一种基于特征的随机森林方法，用于使用多通道 EEG 记录自动检测 PGES。我们的方法在降低信号伪影水平的同时实现了越来越好的基于时间距离的性能。需要进一步研究 PGES 检测算法是否能在任何信号伪影水平下表现良好。
提高脑冲程预测准确性
摘要： - 脑卒中预测中的研究至关重要，因为它可能导致早期检测技术和干预措施的发展，从而增强了中风受害者的预后。早期检测和干预可以帮助最大程度地减少中风造成的损害，降低长期并发症的风险，并提高中风生存的人的一般生活质量。此外，中风预测的研究可以帮助识别风险因素并提高对中风根本原因的理解，从而导致更好的预防策略的发展。对脑冲程预测的研究正在进行中，并导致了各种模型和工具的开发，以预测中风的风险和早期检测。但是，这些工具在临床实践中的实施和使用取决于几个因素，例如资源的可用性，特定的医疗保健系统以及在医疗保健提供者和患者中对这些工具的认识和接受程度。通常，风险预测模型可用于快速识别中风高风险的人，并针对预防干预措施，例如生活方式改变，药物管理和筛查。早期检测工具可用于快速识别中风症状并启动适当的治疗方法，这可以改善中风患者的预后。但是，重要的是要注意，这些模型和工具的研发正在进行中，并且它们在临床实践中的使用不断评估和更新。在临床实践中，这些工具可能需要花费一些时间，并看到它们的现实影响。本研究论文的重点是使用一系列机器学习算法（例如逻辑回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN），Gaussian Naive Bayes（GNB），Bernoulli Naive Bayers（BnB）（BnB）和A clastif。这项研究的主要重点是比较数据的有效性，因为数据显着不平衡。我们在这项研究中使用了评估指标来评估模型预测的准确性，精度，召回和其他关键绩效指标。接收器操作特征曲线（AUC），少数族类的准确性和多数级别的准确性用于评估方法。
视觉测定面板，用于鉴定属于进化枝I和II和II>的Monkeypox病毒DNA
Monkeypox病毒（MPXV）是一种包裹的双链DNA病毒，属于poxviridae，condopoxvirinae和Orthopoxvirus属（Hraib等，2022; Gong等，2022）。MPXV形成刚果盆地进化枝（进化枝I）和西非进化枝（进化枝II）（Durski等，2018）。此外，进化枝II由两个子映组成，即进化枝IIA和进化枝IIB。在全球爆发中的2022 MPXV分离株在系统发育中属于进化枝IIB，这导致了第一个广泛的人类到人类传播（WHO，2022年）。迄今为止，MPXV已扩散到全球103个国家和地区。2022年7月23日，世界卫生组织宣布蒙基托克斯（MPOX）爆发国际关注的公共卫生紧急情况（WHO，2022； Peng等，2023）。随着全球感染病例的越来越多，开发了一种快速检测工具，以提高地方性国家和地区的监视和检测能力，这是很大的重要性。检测对于防止病毒的扩散至关重要。先前的研究发现，由于MPXV和天花病毒之间存在交叉反应性，因此无法通过抗体测试完全区分正托病毒成员（Hughes等，2014）。和抗体的产生具有一定的延迟，这不利于早期疾病的快速诊断。基于此，我们建立了一个核酸Viusal测定面板，用于快速识别和检测MPXV进化枝I。与其他诊断方法相比，实时PCR具有高量吞吐量和提高灵敏度的功能。WHO推荐的几种PCR分析的检测极限范围为3.5至40.4副本，可以通过多个实时PCR区分正托细胞病毒（Maksyutov等，2016; Durski等，2018）。，这些测定的检测期超过90分钟，
索马鲁肽的安全信号和抑郁症风险
沙特食品药品管理局 (SFDA) 建议所有医疗保健专业人员注意与使用索马鲁肽相关的抑郁安全信号。该信号源于常规药物警戒监测活动。简介索马鲁肽是一种 2 型糖尿病药物，作为胰高血糖素样肽-1 (GLP-1) 受体激动剂。它作为饮食和运动的辅助手段，可改善 2 型糖尿病患者的血糖控制。还可降低患有 2 型糖尿病和已确诊心血管疾病的成年人发生重大不良心血管事件（心血管死亡、非致命性心肌梗死或非致命性中风）的风险。[1] 抑郁症是一种常见的精神障碍，其特征是持续的悲伤情绪、对活动的兴趣或愉悦感减少以及这些症状的持续时间较长。估计大约有 3.8% 的人口患有抑郁症，包括 5% 的成年人（男性 4%，女性 6%）和 5.7% 的 60 岁以上的成年人。 [2] 本审查的目的是评估与使用索马鲁肽相关的抑郁症风险，并在必要时提出监管建议。方法国家食品药品监督管理局的信号检测团队使用国家药物警戒中心 (NPC) 数据库和世界卫生组织 (WHO) 数据库 VigiBase 进行了信号审查，并进行了文献筛选以检索所有相关信息，以评估抑郁症和索马鲁肽使用之间的因果关系。搜索于 2024 年 7 月进行。结果病例审查：国家食品药品监督管理局的信号检测团队搜索了沙特国家数据库和 WHO 数据库以查找个案安全报告 (ICSR)。WHO 数据库发现了 520 份全球病例报告，同时发现了 5 例本地病例。作者使用信号检测工具 (Vigilyze) 检索所有报告的全球病例。 [3] 作者还对提取的 30 例 ICSR 采用了 WHO-UMC 因果关系评估标准，完整性评分最高为 1.0。[4] 其中，16 例很可能与索马鲁肽有关，8 例因缺乏有价值的信息而被评估为无法评估，其余 6 例被评估为不太可能。
俄亥俄州人工智能 (AI) 解决方案的应用
以下常见问题 (FAQ) 列表由俄亥俄州行政服务部制定，旨在为俄亥俄州行政政策 IT-17“俄亥俄州解决方案中人工智能的使用”中概述的要求提供更多背景信息。1.传统 AI 和生成 AI 有什么区别？传统 AI 系统通常是为特定用例或任务而设计的，并且通常使用限定在定义范围内的数据进行训练。传统 AI 的一些示例包括聊天机器人、欺诈检测工具、语言翻译和交互式语音助手。另一方面，生成 AI 使用大量数据来响应用户提示生成文本、音频和/或视觉内容。它利用人类生成的内容并用于更具创造性的目的。由于技术和数据源的性质，输出不准确或有偏差的风险更高。为了最大限度地降低此类风险，有必要在实施过程中纳入人工反馈并持续监控输出。2.俄亥俄州行政政策 IT-17“俄亥俄州解决方案中人工智能的使用”是否仅适用于生成式人工智能？俄亥俄州行政政策 IT-17 适用于传统和生成式人工智能用例。对于传统人工智能，除人工智能委员会批准用例外，所有政策要求均适用。机构无需为传统人工智能寻求人工智能委员会的批准。对于生成式人工智能，所有政策要求均适用，包括为用例寻求人工智能委员会批准的要求。有关传统人工智能和生成式人工智能之间差异的更多信息，请参阅人工智能比较标准文档。3.我可以将生成式人工智能用于工作目的吗？将生成式人工智能用于工作目的必须得到机构主管或指定人员的批准，并且必须符合人工智能委员会规定的任何要求。如果使用生成式人工智能来创建可交付成果，则必须向授权机构披露其使用性质。此外，只有被视为公共记录的数据才能输入该工具。在使用生成式人工智能工具之前，必须检查其输出的准确性。4.如果我的机构正在考虑实施生成式人工智能，我需要采取哪些步骤？根据俄亥俄州行政政策 IT-17 的定义，必须定义用例并将其提供给机构高管进行审查和批准。
人工智能软件的兴起和学术诚信的潜在风险：QAA 为高等教育提供者提供的简报
• 学生声明 - 更新随评估提交的任何现有学生声明，以便学生证明这是他们自己的作品，所有来源都正确归因，并且任何辅助技术的贡献都得到充分承认。 • 政策和实践 - 反思您当前涵盖提交评估工作的学生的学术不端行为的政策和实践是否可以调整和更新以包括法学硕士提交的作品。 • 评估设计 - 与学生和教职员工交流真实和创新评估形式的好处，这种评估形式不会依赖于投资软件来检测法学硕士和其他人工智能来源生成的文本。这是一个与学生合作并建立对共同创造、迭代和支持批判性思维的评估过程的信任的机会。 • 检测工具 - 谨慎使用声称可以检测人工智能生成的文本的工具，并告知工作人员机构的立场。这些工具的输出未经验证，有证据表明人工智能生成的一些文本逃避了检测。此外，学生可能没有授权将他们的工作上传到这些工具或同意如何存储他们的数据。供应商可以使用哪些做法来促进学术诚信？ • 强调学生学习——帮助学生理解，如果他们不加批判地依赖人工智能工具，他们将错过培养批判性思维、证据评估和学术写作等关键技能，并扩展现有的机构数字素养策略以涵盖人工智能素养。 • 传达诚信的价值——与学生讨论知识的进步如何依赖于研究和学术实践中的诚信，以及学术不端行为如何破坏进步。这将帮助他们了解支撑其学科的价值观，并明确什么是学术不端行为以及它会产生什么后果。 • 确定支持网络——建立内部学术诚信支持网络以让学生参与进来，因为大多数学生强烈反对作弊行为，包括使用人工智能和论文工厂——这既是出于道德原因，也是因为他们认为这种不当行为对他们自身资格的价值构成威胁。 • 认识到所有人的责任——重申在机构背景下维护学术诚信需要“整个社区”的方法，这意味着每个人——无论是教职员工还是学生——都有责任。 • 重点介绍最新情况 - 定期向学生通报政策发展情况，让他们了解正在发生的事情以及对他们的期望。 • 指明支持来源 - 明确指明机构内可帮助和支持学生了解良好学术实践的个人和服务。个人导师也应获得这些信息。• 获取建议和指导- 利用可用的指导，例如QAA 提供的指导。
惊奇与恐惧：基于人工智能的自然语言生成对写作教学的影响 Chris M. Anson 北卡罗来纳州立大学
惊讶与惶恐：基于人工智能的自然语言生成对写作教学的影响 Chris M. Anson 美国北卡罗来纳州立大学 Ingerid S. Straume 挪威奥斯陆大学 摘要 基于人工智能的自然语言生成系统目前能够在极少的人为干预下生成独特的文本。 由于这类系统的改进速度非常快，如果教师期望学生自己写作——参与产生和组织想法、研究主题、起草连贯的文章，并利用反馈进行原则性修改等复杂过程，这些修改既能提高文本质量，又能帮助他们成长为作家——那么他们将面临这样的前景：学生可以使用这些系统生成看起来像人类的文本，而无需参与这些过程。 在本文中，我们首先描述基于人工智能的自然语言生成系统（如 GPT-3）的性质和功能，然后就教师如何应对系统日益改进及其对学生的可用性所带来的挑战提出一些建议。简介 教育工作者长期以来一直担心新技术的进步会颠覆学生的学习过程——这种担忧在电子计算器出现后的几十年里一直存在于数学教师中（见 Banks，2011）。互联网的出现首先引发了学生对资料来源使用的偏执，因为只需点击几下鼠标，就可以获得大量信息，而且复制粘贴成为学生在不注明出处的情况下将他人的文字拼接到自己的文章中的一种简单方法。文本可以在屏幕上进行操作以达到所需的长度（例如，通过不知不觉地增加逗号和句号的字体大小或更改字符宽度）。精通技术的学生很快就能通过用系统无法识别的西里尔字体替换看起来相同的字母、在行末添加不可见的单词（白色字体）或添加虚构的参考资料来欺骗抄袭检测工具。手机使人们能够通过发短信、存储信息或在线搜索在课堂考试中作弊。论文写作服务在互联网上蓬勃发展。与此同时，更复杂的翻译程序继续困扰着外语教师和那些与 L2 学生一起工作的人（Karbach，2020 年）。然而，与基于人工智能的语言生成技术的潜力相比，这些偷偷摸摸的逃避将显得微不足道：系统可以自动生成与人类书写完全或几乎完全一样的文字。这种下一代自然语言处理技术为写作教育者提出了关键问题。在本文中，我们首先简要描述了 GPT-3 等能够生成、总结、组织和翻译自然语言文本的人工智能系统的发展，并提供了一些这些系统功能的示例，既有帮助又令人不安。然后，我们讨论这些系统对学术写作教学的影响，在这些系统中，它们将越来越普及，并可供学生使用。
新闻稿-Colorfront dis ibc 2024
colorfront IBC 2024…从斯德哥尔摩‽…再加上阿姆斯特丹IBC 2024的其他开创性的工作流新闻，阿姆斯特丹 - colorfront（colorfront.com） - 高级性能迪尔（Colorfront.com）的高级授予高性能Dailies/transcoding/thracking Systems的多名授予的开发商强大的流和掌握解决方案。这些演示文稿将通过“现场流”的“现场流” SDR/HDR素材来强调Colorfront的系统的特殊功能，质量和安全性，由Colorfront Transkoder in-in-th-cloud处理，数量嘎嘎作响，将在瑞典（Stockholm，sweden of Sweden）进行实时的宽敞宽带，在实时的范围内进行大约900英里的范围。在IBC 2024期间，该公司还将在其完整的产品组合和基于云的运营中推出新的进步，其中许多由AI提供动力，这将使电影院和电视上的最终体验变得更好。Colorfront Mastering & QC Mastering operations are further enhanced in Transkoder: Colorfront continues to make giant strides in the advancement of cinema/TV mastering and QC mastering with Transkoder, and has opened a new chapter in SDR/HDR color workflows with a multitude of color remapping tools for SDR to Dolby Vision, DCI to Dolby Vision and HDR Cinema, amongst others.以及用于调整HDR滚动和纠正HLG内容的工具，Transkoder的自动字幕检测工具通过使用户能够独立于背景图像检测和调整字幕的亮度来支持增强的生产力，以获得最佳的HDR主人。DCP验证报告现在也以PDF的形式格式化。全新，AI辅助，滚动信用检测功能还提供了提高的效率，其能力可以提取滚动信用的文本内容，从而使用户可以换下更新信用额度的耗时任务。Transkoder还提供了其他自动化工具来检测，过滤和分类，例如不正确/移动架子，黑色边缘像素，死像素，火花/数字灰尘，以及黑色和重复的框架。可操作性改进包含显着增强的时间轴标记功能，以加速QC工作流程，可容纳许多类型的QC标签和对象标签，而新的PSNR和DeltaiCTCP视频比较工具生成时间轴标记，以指示版本之间可见的差异或重新编码的交付物之间的可见差异。QC任务的其他时间轴功能包括视频文件比较，提供参考视频输出的拆分视图，以及将拖放媒体直接拖放到时间轴上的能力。品牌 - 新的综合媒体报告PDF包括手动播放的并自动检测到的问题，每个问题都有屏幕截图设施。