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撰写科学论文时使用人工智能的最佳实践
科学是通过语言来传播的。科学语言的媒介是多模式的，从课堂上的讲课，到科学家之间的日常非正式讨论，再到会议上的准备好的演讲，最后是科学传播的巅峰——正式的同行评审出版物。像 ChatGPT 1 这样的由人工智能 (AI) 驱动的语言工具的出现引起了全球的极大兴趣。截至 2023 年 1 月底，ChatGPT 创下了历史上任何应用程序中用户群增长最快的记录，仅两个月就有超过 1 亿活跃用户。2 ChatGPT 只是众多基于人工智能的语言工具中的第一个，还有更多工具正在准备中或即将推出。3 − 5 在我们来得及考虑这种工具的后果或验证它生成的文本是否正确之前，世界各地的许多科学研究和大学都对 ChatGPT 改变科学交流的潜力表示担忧 6。 ChatGPT 生成的文本结构与人类相似，可能会让读者误以为它是人类编写的。7 然而，现在很明显，生成的文本可能充满错误，可能肤浅、肤浅，并可能产生错误的期刊参考和推论。8 更重要的是，ChatGPT 有时会做出荒谬和错误的联系。我们简要总结了 ChatGPT（以及未来的 AI 语言机器人）的一些优缺点，并总结了一系列最佳实践建议，供科学家在研究的任何阶段（特别是在手稿撰写阶段）使用此类工具时参考。9、10
以小红书与抖音为例的双边平台市场策略分析
双边平台同时迎合两种不同的互动消费者类型，例如观看和广告。两者相互吸引，因为消费者通过消费从提供商处获得商品，反之亦然。目前，双边平台非常受欢迎。根据 quest mobile 的数据，其中一个平台小红书的月活跃用户在 8 月份突破了 1.3 亿。此外，广告产生了 6 亿至 8 亿美元的收入。TikTok 是另一个非常受欢迎的网站。小红书和同人都大量使用视频与各自的用户群进行交流。但这两个平台的功能和用户定位是不同的。因此，我们试图找出小红书和抖音这两个知名平台之间的一些区别和特点。正如我已经说过的，8 月份，小红书的月活跃用户达到了 1.3 亿。此外，到 2022 年，中国 50.8% 的人口将拥有 Tiktok 账户。这两个重要平台吸引了大量用户和客户。甚至名人也需要使用这些平台来提高知名度，因为它控制着资本。了解这些平台如何采用营销策略来吸引客户、名人和供应商至关重要。我们正在应用传统的 4P 模型来采用标准技术来理解和进一步研究两个双边平台使用的数字营销策略。产品、地点、价格和促销统称为 4P。通过使用 4P 方法，我们将分析和对比这两个系统。
运河网格：无云规模的无侧租户服务网格体系结构
近年来，服务网格框架在构建基于微服务的应用程序方面已广受欢迎。这些框架的关键要素是每个K8S POD中的代理，该Pod（名为Sidecar）处理了POD Inter-POD流量。我们的经验测量表明，这种每个pod的壁car会引起许多问题，包括侵入用户吊舱，过多的资源占用，在管理许多侧面方面的大量开销以及通过旁边的流量引起的绩效退化。在本文中，我们介绍了Canal Mesh，这是一种云规模的无侧面多租户服务网格架构。Canal Decouples服务网格功能从用户群集中函数，并在公共云中部署集中式网格网关来处理这些功能，从而将用户入侵和编排开销。通过服务合并和多租户，下属的服务网格成本也降低了。要解决由于基于云的部署而引起的不断上升的问题，例如服务可用性，租户隔离，嘈杂的邻居，服务弹性和额外的下属成本，我们利用包括层次故障恢复，混乱碎片，快速间歇性，精确的缩放，精确的缩放，云的重复使用和资源聚集等技术。我们的评估表明，运河网格的性能，资源消耗和控制平面的开销明显优于ISTIO和环境。我们还分享了多年在生产中部署ISTIO和运河的经验。
用户对人工智能信任的系统文献综述
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。
关于人工智能用户信任的系统文献综述
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。
人工智能对教育和职业的影响
口头对话（Rahman 和 Watanobe，2023 年）。ChatGPT 的用户群实现了前所未有的增长，推出后 2 个月内就达到 1 亿活跃用户（Reuters，2023 年）。AI 的早期采用者对 AI 颠覆软件开发等众多行业的潜力持积极看法（Haque 等人，2022 年），批评或担忧很少。此外，已经进行了实证研究，以评估将生成式 AI 工具（如 ChatGPT）集成到教育中的潜在优势（Wardat 等人，2023 年；Noy 和 Zhang，2023 年）。Wardat 等人（2023 年）进行了定性研究，发现学生认为 ChatGPT 通过更全面地传递抽象概念在数学学习中具有优势，并且它可以像教育者一样支持理解。然而，人们所表达的担忧主要与教育环境有关，例如学生使用人工智能来撰写论文和准备作业，以及普遍存在的抄袭行为（Steponenaite 和 Barakat，2023 年）。尽管存在这些担忧，但人工智能在教育领域的潜力仍然巨大，涵盖个性化学习体验、强化教学以及针对学生和教育工作者的新教育方法等领域（Kasneci 等人，2023 年；Rahman 和 Watanobe，2023 年）。人工智能是一个大趋势（Haluza 和 Jungwirth，2023 年），有可能颠覆传统做法（Rahman 和 Watanobe，2023 年）。迄今为止，研究已经深入了解了教育工作者和家长对人工智能影响的看法，总体而言是积极的，但也表达了平衡使用和进一步教育的需要（Otermans 等人，2024b）。然而，有关学生及其看法的研究却很少。
不安全用户的非法在线图像促销 -
在线用户生成的内容（UGC）稳步转移到了众人瞩目的焦点，吸引了广泛的受众。尤其是游戏领域，已经产生了变革的影响。像Roblox这样的游戏平台已经与这些UGC创建者建立了收入共享模型。这种集中方法吸引了众多的UGC创作者来建立他们的UGC游戏（UGCGS），因此吸引了大量用户，尤其是儿童和青少年。2022年12月的数据表明，其用户群中有60％的年龄在16岁以下，其中45％的儿童包括13岁以下的儿童[1]。为了吸引用户，创作者宣传其UGCGS利用在线社交媒体平台，例如X，Reddit和Discord [2]，[3]。但是，用户参与的激增也吸引了具有恶意意图的人，他们的各种有害游戏具有不安全的内容，尤其是性别明确的图像和暴力。这些游戏为未成年用户提供了一个前所未有的安全问题，这些用户通常不准备面对或管理此类暴露。暴露于明确的内容和互动违反了道德规范，并对他们的心理，情感和社会发展构成了重大挑战。虽然在UGCG游戏期间的节制是讨论的主题，但令人震惊的是，在社交媒体平台上，恶意创建者在主持基于图像的非法促进此类UGCG方面付出了巨大的努力，他们正在诉诸平台以促进他们的游戏。如图1所示，创作者共享UGCG的促销不安全图像，以吸引许多年轻玩家进行有害的设计。
穆拉卡木，库佐伊瓦穆拉和雷蒙德·J·科尔
建筑构造是一个极具能源的过程，对环境造成了巨大的损失。因此，促进对环境友好的可持续建筑的责任。在1990年代，为了有效地实现这一目标，发达国家朝着开发评估工具（例如BREEAM（BRE*环境评估方法））的发展越来越多。今天，世界各地开发的各种环境评估工具已成为可持续建筑发展的社会运动的关键组成部分。Casbee的开发（建筑环境效率的全面评估系统）始于2000年。十年后，被称为Casbee家族的评估系统现在包括二十多个工具，特定于建筑物到城市地区。因其清晰的概念而认可，Casbee在政府机构，行业和学者中产生了强烈的兴趣。这促使工具进一步多样化，这些工具允许评估各种建筑物类型，端点和目标。从行政支持到设计支持，物业评估和建筑品牌，系统化的Casbee工具可实现广泛的应用程序。Casbee最重要的特征是所有工具都是通过统一概念始终如一地开发和组织的。很明显，如果没有这样的概念，就很难实现系统化的一组工具。在促进可持续建筑物时，卡斯比已成为具有社会意义的行业标准工具。但是，其用户群中的相应增长导致一些初次用户发现Casbee系统及其众多工具有些复杂且难以理解。同时，卡斯比（Casbee）获得了广泛的全球兴趣，并积极地在海外积极进展。为了解决此类问题，以及为全球用户的利益，本文档旨在为Casbee系统结构提供易于理解的介绍。建筑评估工具在各种应用中使用了不同的利益相关者 -
Grab Holdings Ltd Q4 2024收入准备备注
Grab Holdings Ltd Q4 2024年收益准备了2025年2月20日Anthony Tan（首席执行官兼联合创始人）Grab提供了另一项创纪录的成绩，在我们对产品和技术领导的倡议上无情执行时，以强烈的票房结束了2024年的成绩。这将我们按需GMV的加速度升至同比20％（“ Yoy”）。产品计划于2024年启动，旨在提高按需服务的负担能力和可靠性，从而获得了用户在Grab Platform上进行交易的新记录。今天，我们已经实现了强大的产品市场，具有诸如Saver Transport Rides和Priority在我们市场上的优先交付之类的功能。强劲的一线增长，再加上整个业务部门的持续成本纪律，使我们能够继续以有利可图的方式扩展平台。，我们达到了我们的第一个全年积极小组调整后的EBITDA，为3.13亿美元，位于我们升级的指导范围的上端。我们还实现了我们的第一个正整年调整后的自由现金流，为1.36亿美元，改善了3.7亿美元。建立在我们2024年奠定的强大基础上，以扩展我们的平台，我们看到了很多净空，以进一步超过2025年东南亚的数百万用户和合作伙伴。我们将继续发展我们的产品策略，以利用生态系统的力量，以增强我们的产品与更广泛的用户的相关性，并投资于提高用户寿命价值的计划。这也适用于推动采用更多新生计划，例如小组订单和家庭帐户。对于我们现有的用户来说，有机会将较高的交叉销售利率推向相邻的垂直行业，例如杂货，用餐交易和我们的数字银行。与通过产品创新扩大了目标用户群的同时，我们专注于改善核心用户群的保留和参与度。Grabunlimited是东南亚最大的付费忠诚度计划，达到了历史悠久的订户基础，如今，驱动着大约35％的交付GMV。在新加坡等某些市场中，Grabunlimited已经驱动了我们的送货GMV的50％。我们集中精力的另一个领域是生成-AI来改善市场的健康。GrabRideGuide是一种AI工具，它指导我们的驾驶员伙伴要求热点和商家菜单助理，是AI投资的主要示例，使我们能够为我们的生态系统合作伙伴增强赚取的机会。此外，为了提高内部运营效率，我们在组织中一直在推动生成-AI的更多采用。今天，超过60％的工程师积极使用AI代码助理来提高其生产率。 最后，关于东南亚自动驾驶汽车的快速词。 虽然在该地区仍然很早，但我们正在与监管机构和潜在合作伙伴进行积极讨论，以为我们的用户提供这项新技术。 在过去的十年中，我们已经建立了整个地区最强大的按需网络，我们推动了一流的车队利用率，这反过来又使我们能够捕捉出移动性和指挥区域类别领导力的需求不断增长。今天，超过60％的工程师积极使用AI代码助理来提高其生产率。最后，关于东南亚自动驾驶汽车的快速词。虽然在该地区仍然很早，但我们正在与监管机构和潜在合作伙伴进行积极讨论，以为我们的用户提供这项新技术。在过去的十年中，我们已经建立了整个地区最强大的按需网络，我们推动了一流的车队利用率，这反过来又使我们能够捕捉出移动性和指挥区域类别领导力的需求不断增长。我们认为，我们强大的需求产生能力将是该地区自动驾驶汽车成功采用和可持续性的关键。我们认为它们是我们现有车队的补充，尤其是在存在服务差距的地区。我们还将继续在整个地区提供高技能的机会，并根据我们的社会使命，在未来几年内提高其收入潜力。
使用实时技术监测高层建筑...
使用实时差分 GPS 监测高层建筑 Victor H.S.KHOO, Yam Khoon TOR 和 Gerry ONG，新加坡 关键词：全球定位系统 (GPS)、差分 GPS (DGPS)、结构监测、实时动态 (RTK)、GNSS、CORS、VRS 摘要 新加坡的高层建筑和结构经常受到印度尼西亚苏门答腊岛和爪哇岛地震的影响。目前，没有实时监测方案来协助当局在地震期间和之后做出决策。在损害评估中，当局仅在地震后进行目视检查。无法确定建筑物/结构的偏转（谐波运动）的幅度。新加坡卫星定位参考网络 SiReNT 系统由新加坡土地管理局 (SLA) 于 2006 年 9 月实施。该 CORS 系统已运行近 3 年，并已获得广泛认可，成为新加坡权威的差分 GPS (DGPS) 基础设施。覆盖全国的 SiReNT 是提供高精度定位和监测参考的理想且具有成本效益的系统。用户群已增长到一百多个，应用范围包括土地测量、测绘、GIS 数据采集和工程定位。提出了概念验证 (POC) 来展示由 SiReNT 支持的 VRS-RTK（虚拟参考站 - 实时动态）服务在检测（监测）地震期间的偏转方面的能力。这项研究是在新加坡最高的三座建筑之一上进行的，目的是实施可靠而强大的差分 GPS (DGPS) 监测系统，该系统将提供被监测建筑的准确、实时的结构稳定性信息。将测量建筑物的幅度（位移），这些信息将帮助建筑物所有者（或建筑物经理）实时做出快速准确的决策。这项研究是与南洋理工大学 (NTU) 和 GPS Lands Pte Ltd. 合作进行的。本文将重点介绍实时系统的架构、设计和结果。