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主题：补充第79/2024号通告办公室PNI/SES-PB，该办公室涉及用于预防前预防用户的HPV疫苗的可用性（
两次剂量为6至12个月，在易感丙型肝炎A（非抗抗抗HAV）的个体中 - 在怀孕中不要接种三剂（0、2、4个月），每10年加强。孕妇：如果破伤风和白喉不完全疫苗接种，则在任何怀孕时的任何时候进行一两个剂量。孕妇：从第20周开始将一剂DTPA应用于每次妊娠，无论先前的疫苗接种如何，两剂剂量为8至12周，无论年龄pneumo 13（VPC13）剂量如何。间隔2个月后，使用pneumo 23。如果先前使用Pneumo 23进行疫苗接种，则在疫苗之间施加一定剂量的pneumo 13，在两次疫苗之间进行12个月间隔，而不论年龄如何。观察Pneumo 23和Pneumo 13的间隔一年。肺炎链球菌（23-勇敢）
使用生成式人工智能检查用户界面对信任和交互的影响
本论文研究了不同的用户界面 (UI) 设计如何影响用户对生成式人工智能 (AI) 工具的信任。我们进行了一项实验，采用绿野仙踪方法测试了三种具有不同 ChatGPT UI 变体的工具的信任级别。来自不同学科的九名志愿大学生参加了实验。我们使用问卷来评估参与者在与每种工具交互后以及与所有工具交互后的信任感知。结果表明，参与者之间的信任水平受到生成式 AI 的 UI 设计的影响，尤其是头像设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者认为 ChatGPT 与其他工具相比最值得信赖。结果还强调了对话界面在与生成式 AI 系统建立信任方面的重要性，参与者表示更喜欢促进自然和引人入胜的交互的界面。该研究强调了 UI 对信任的重大影响，旨在鼓励对生成式 AI 更加谨慎的信任。
构建以用户为中心的AI数据透明度方法
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调，批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们，对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性，重点是上游数据组件：培训数据，微调，调整，参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性，但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息，这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型，这表明与透明度7的其他方面相比，使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度，并确定了数据透明度信息的同样较低的存在，以及访问此信息的关键障碍。8
A20-TX v1.00 用户指南
● 全球 VHF 和 UHF 调谐范围从 169 MHz 到 1525 MHz。 ● 电池运行时间长达 12 小时。 ● 使用可充电锂电池或标准 AA 电池，环保运行。 ● 通过 USB-C 内置电池充电器。 ● 通过 A20-Remote 配套应用程序以及通过长距离 NexLink 从 A20-Nexus 和 A20-Nexus Go 完全远程控制 A20-TX。 ● 最先进的 100% 数字长距离调制可提供市场上任何系统的最长传输距离。 ● 射频功率输出从 2 mW 到 40 mW。 ● Lemo 输入支持 2 线或 3 线单声道领夹式麦克风、平衡麦克风、可切换 12、48V 幻象、平衡线路电平、AES3、AES42（兼容 Schoeps SuperCMIT）和吉他（带可选的 A20-TX 智能吉他线）。 ● GainForward 架构 – 无需担心 A20-TX 上的增益控制。● 完整的 10 Hz - 20 kHz 音频带宽。● 内置 8 系列、全平衡麦克风前置放大器（140 dB 动态范围）。● 超静音领夹式麦克风前置放大器（134 dB 动态范围）。● 内置 32 位浮点数，48 kHz 录音到可移动微型 SD 卡（不包括在内）。● 内置超稳定时间码，通过无线 NexLink 自动卡住。● 阳光下可读的电子纸屏幕，用于控制和显示。关机时显示内容保持不变。● USB-C 用于与 A20-Nexus 配对、文件卸载、充电和时间码卡住。● 可选的 A20-TX 开关，用户可编程、磁感应、物理可拆卸、卡口式开关。
用户指南 - EVO-Tec-船用电池充电器。......
在使用或安装 Norsk Lithium ® 电池、充电器或配件之前，请阅读并理解本手册。 有关更多信息，请参阅“安全信息”部分。 请保存这些说明以供将来参考。 警告：使用电力以及安装电池和/或电气设备或电气系统存在多种危险，包括触电、火灾、受伤和死亡。 Norsk Lithium 对因使用或安装 Norsk Lithium 电池、充电器或配件或按照本文档中建议的操作而造成的财产损失、人身伤害或死亡不承担责任。 有关更多信息，请参阅“安全信息”部分。 如果您感到不安全或不舒服，或者没有资格执行电池安装或本手册中概述的其他操作，请咨询合格的专业电工。 感谢您的购买！
用户指导 - evo-tec-marine-battery-chargers。 ...
在使用或安装NorskLithium®电池，充电器或配件之前，请阅读并了解本手册。有关其他信息，请参阅“安全信息”部分。保存这些说明以供将来参考。警告：电力的使用以及电池和/或电气设备或电气系统的安装带来了几种危害，包括电动，火灾，伤害和死亡。NORSK锂对使用或安装NORSK锂电池，充电器或附件或遵循本文档中建议的操作而导致的财产损失，人身伤害或死亡不承担任何责任。有关其他信息，请参阅“安全信息”部分。如果您不感到安全，舒适，或者没有资格执行本手册中概述的电池安装或其他操作，请咨询合格的专业电工。感谢您的购买！
PowerBrick用户手册
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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。
mm6108-ekh05 - 用户指南
1 简介 4 2 特性 5 3 开发环境 8 3.1 系统环境 8 3.2 开发选项 8 3.2.1 CMSIS 包 8 3.2.3 MM IoT SDK 8 3.2.4 PlatformIO + MM IoT SDK 9 4 入门 10 4.1 默认跳线配置 11 4.2 AP 设备设置 12 4.2.1 更改信道、带宽、DTIM 周期 16 4.3 软件示例 17 4.4 查看 MM6108-EKH05 演示 HTTP 服务器 18 5 软件开发 21 5.1 安装 CMSIS 包 21 5.2 构建和运行示例应用程序 24 5.2.1 UART 输出 30 5.3 更改示例应用程序 31 5.4 更改示例配置 33 5.5 在 SPI 和 SDIO 之间切换 34 5.6 更改网络堆栈38 6 硬件布局和配置 40 6.1 电源选择 40 6.2 使用外部调试器/编程器 41 6.3 更改 VFEM 电压 42 6.4 在 SDIO 和 SPI 之间切换 43 6.5 在 SMA 和 U.FL 连接器之间切换 44 6.6 断开传感器 45 7 功耗测量 46 7.1 功耗测量点 46 7.1.1 总体结构 46 7.1.2 HaLow 和 VFEM 47 7.1.3 整个系统功耗 48 7.2 功耗测量程序 49