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文章人工智能和法律分析：对法律教育和专业的影响
本文报告了一项研究的结果，该研究研究了法律和非法律大型语言模型（LLMS）使用问题 - 规则申请解决（IRAC）框架进行法律分析的能力。llms在涉及规则分析和类比推理的法律推理任务上进行了测试。结果表明，LLM可以进行基本的IRAC分析，但受到缺乏细节的简短答复的限制，无法提交答案，错误的信心和幻觉。该研究比较了法律和非法律LLM，确定了缺点，并探讨了可能会阻碍其“像律师一样思考”的能力。它还讨论了对法律教育和实践的影响，强调了对未来律师的批判性思维技能的需求以及过度依赖人工智能（AI）的潜在陷阱，从而导致逻辑，推理和批判性思维能力的丧失。
文章人类IPSC衍生的肌肉细胞是研究EDMD1发病机理的新模型。
†最后一位联合作者摘要Emery-Dreifuss肌肉营养不良1型（EDMD1）是由EMD基因突变引起的罕见遗传疾病，该突变编码编码核包膜蛋白Emerin。尽管了解了疾病的遗传基础，但肌肉和心脏发病机理的分子机制仍然难以捉摸。进展受患者衍生样品的可用性有限的限制，因此迫切需要人类特异性的细胞模型。在这项研究中，我们介绍了诱导多能干细胞（IPSC）系的产生和表征，这些细胞（IPSC）系来自携带EMD突变的EDMD1患者，这些突变导致EMD突变，这些突变与健康供体的IPSC一起导致截断或缺失。患者特异性的IPSC表现出稳定的核型，保持适当的形态，表达多能标记，并证明将分化成三个细菌层的能力。为模型EDMD1，这些IPSC被分化为肌源性祖细胞，成肌细胞和多核肌管，这些肌管代表了肌发生的所有阶段。每个发育阶段都通过特定于阶段的标记的存在来验证，从而确保模型的准确性。我们提出了第一个基于IPSC的体外平台，该平台捕获了肌发生过程中EDMD1发病机理的复杂性。该模型可以显着有助于理解疾病机制，并为EDMD1制定靶向的治疗策略。
2025 年招生简章人文社会学院...
A.1 副院长办公室 副院长 M. AKAWA-SHIKUFA 博士：文学学士（UNAM）、文学硕士（UWC）、博士（巴塞尔） +264 61 206 3845：makawa@unam.na，私人邮箱 13301，温得和克，纳米比亚 副院长秘书 MRS. MARTHA-AUNE MANDUMBWA +264 61 206 3801： mmandumbwa@unam.na , Private Bag 13301, Windhoek, Namibia 人文与艺术系主任 HERMAN L. BEYER 教授：MA, DLitt, HED (Stellenbosch) +264 61 206 3850: hbeyer@unam.na , Private Bag 13301, Windhoek, Namibia 社会科学系主任 WILHELM UUTONI 博士：Dip LIS, BA LIS (Unam), MSc (瑞典布罗斯大学), Doctor LIS (UCT)) +264 61 206 3844: wuutoni@unam.na , Private Bag 13301, 温得和克, 纳米比亚系部：语言发展 AGNES SIMATAA 博士：文学士（UNAM）PGDE（UNAM），第二语言研究研究生文凭（斯泰伦博斯）文学硕士（UNAM）哲学博士（UNAM） +264 61 206 3889：asimataa@unam.na，私人信箱 13301，温得和克，纳米比亚 A.2 行政人员 教职员工 助理教职员工 TUSNELDE FILLEMON 女士 MONICA NUUYOMA 女士 电话：+264 61 206 3813 电话：+264 61 206 4633 电子邮件：tnfillemon@unam.na 电子邮件：mnuuyoma@unam.na 办公地点：Y 座，办公室号 Y127，1 楼 办公地点：Y 座，办公室号Y125，1 楼 Taakondjo Mukwendje 女士 学生支持协调员 - 远程模块 电话：+264 61 206 3314 电子邮件：tmukwendje@unam.na 办公室地点：X 座，办公室号 X229，2 楼 Nicholette Mutenda 女士 研究生协调员 电话：+264 61 206 7333/3093 电子邮件：nmutenda@unam.na 办公室地点：Khomasdal 校区 Linda Nanyala 女士 考试官：所有学校模块（Unam 核心模块除外） 电话：+264 61 206 3661 电子邮件：lnanyala@unam.na 办公室地点：Y 座，办公室号Y055，一楼 Johanna Ausiku 女士 考试官：Unam 核心模块 电话：+264 61 2063814 电子邮件：jausiku@unam.na 办公室地址：D 座，办公室号 D122，一楼 Lorraine !Gontes 女士 学生记录官 电话：+264 61 206 3669 电子邮件：lgontes@unam.na 办公室地址：行政大楼，一楼
文章人工智能（AI）和学习管理系统（LMS）：书目分析
摘要：人工智能（AI）的出现已经改变了学习管理系统（LMSS），实现了个性化的适应和促进的远程教育。本研究采用基于Prisma-2020的文献计量分析来从教育的角度检查LMS中AI的整合。尽管在这一领域取得了迅速的进步，但文献揭示了在教育环境下虚拟助手的有效性和接受的差距。因此，这项研究的目的是检查有关在LMS中使用AI的研究趋势。结果表明二次多项式增长为99.42％，2021年和2015年代表最显着的增长。主题参考文献包括李J和Cavus N等作者，计算机科学中的杂志讲座以及中国和印度等国家。可以从回归分析到LMS和电子学习等主题中观察到主题演化。主题簇中强调了术语的电子学习，本体论和蚂蚁菌落优化。时间分析表明，诸如笛卡尔平面和联赛桌之类的建议提供了对关键术语演变的详细看法。此分析表明，诸如学习风格和学习管理系统之类的新兴和成长的单词值得进一步研究。未来研究议程的发展是解决差距的关键需求。
第 72 章人工智能政策法案第 1 部分一般...
(1) “申请人”是指申请参与监管学习实验室的个人。(2) “人工智能”是指基于机器的系统，该系统能够对现实或虚拟环境做出预测、建议或决策。(3) “人工智能技术”是指使用或结合一种或多种人工智能形式的计算机系统、应用程序或其他产品。(4) “部门”是指商务部。(5) “主任”是指办公室主任。(6) “执行主任”是指商务部执行主任。(7) “学习议程”是指办公室选定的学习实验室重点关注的人工智能应用、风险和政策考虑领域。(8) “学习实验室”是指第 13-72-301 节中创建的人工智能分析和研究计划。(9) “办公室”是指第 13-74-201 节中创建的人工智能政策办公室。(10) “参与者”是指被接受参与学习实验室的人。(11) “监管缓解协议”是指第 13-72-302 节中描述的参与者、办公室和相关国家机构之间的协议。(12) “监管缓解”是指：
研究文章人工智能策略对教师培训学生的研究技能的影响
本研究探讨了人工智能（AI）策略对在大流行期间以快速的科学和技术演变，连通性和虚拟阶级经验为标志的教师培训学生的研究技能发展的影响。为了促进适当使用AI并增强未来教师的研究能力，开发了非实验性应用研究。人口由ICA教学研究所的101名学生组成，其中80名通过分层随机抽样组成了样本。数据收集是通过使用问卷作为仪器的调查进行的。使用Spearman的Rho假设检验进行了分析，获得的结果揭示了使用AI策略和学生的调查技能之间的显着相关性（Spearman Rho = 0.849），这表明AI可以是增强这些技能发展的有价值工具。
文章人工智能对未来营销和客户行为的影响
摘要：人工智能 (AI) 正在迅速改变营销格局，为企业优化战略和改善客户体验提供了前所未有的机会。本文献综述探讨了人工智能在营销中的各种应用及其对消费者行为的潜在影响。该研究深入探讨了人工智能的关键方面，从其智能到对其使用的道德问题。此外，它还调查了人工智能在营销的各个方面是如何使用的，例如规划和战略、产品管理、定价、位置管理和促销。先前的研究结果强调了人工智能在提高营销效率、有效性和客户参与度方面的变革潜力。然而，该研究强调了负责任的实施的重要性，并提出了对人工智能采用的道德和社会担忧。
第 6 章人工智能和视听制作
这本书是 ComunicAI。《通信中的人工智能革命》是一本全面的概要，探讨了人工智能（AI）在当代通信的不同方面所发挥的变革作用。每章都提出了一个专门的重点，强调了人工智能在特定通信领域的影响。从人工智能在数字社交媒体中的使用到人工智能在体育报道中的创新应用，本书为人工智能在当代传播中的融合提供了多方面的视角。本文还探讨了数字时代的教育传播或人工智能对政治传播的影响等主题，展示了它如何重新定义和扩展这些领域传播的界限。此外，还探讨了人工智能为危机管理、视听制作和科学传播带来的创新视角。本汇编旨在提供人工智能对各个通信领域的变革性影响的整体和最新观点，为学者、从业者和学生提供详细的分析和深入的理解，了解人工智能如何重塑数字时代的通信及其在当前情景中的相关性。
评论文章人工智能在医疗保健和医学教育中的应用：系统评价
摘要：背景：人类社会已进入人工智能时代，医疗实践与医学教育正在发生深刻变革。人工智能（AI）如今已应用于许多行业，尤其在医疗健康与医学教育领域，二者深度交织。本文旨在概述“AI+医学/医学教育”的现状与问题，并对当前的困境提出自己的观点。方法：检索PubMed、Embase、Cochrane和CNKI数据库，评估2017年至2022年7月关于AI+医学/医学教育的文献。主要纳入标准包括描述“AI+医学/医学教育”现状或困境的文献。结果：研究表明，当前AI在医学教育中的应用集中在临床专科培训和继续教育方面，主要应用领域为放射科、诊断科、外科、心脏病科和牙科学，主要作用是协助医生提高效率和准确性。此外，AI与医学/医学教育相结合的领域正在稳步扩大，最迫切需要的是政策制定者、医学领域、AI与教育领域的专家以及其他领域的专家齐聚一堂，就伦理问题达成共识并制定监管标准。我们的研究还发现，大多数医学生对在现有医学课程中增加AI相关课程持积极态度。最后，“AI+医学/医学教育”的研究质量较差。结论：在COVID-19大流行的背景下，我们的研究对最新的“AI+医学/医学课程”进行了创新性的系统综述。由于AI+医学课程尚未规范，我们提出了一些建议。