XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System认识
超出透明度：计算可靠性作为算法的外部主义认识论
摘要本章对算法的认识论感兴趣。当我打算处理该主题时，这是关于认知辩护的问题。当前的理由方法强调了算法的透明度，这需要阐明其内部机制，例如功能和变量，并证明了这些产生输出（或）如何产生输出。因此，通过透明度的理由方式取决于有关算法所显示的内容，从这个意义上讲，算法是内部的。相比之下，我主张我称计算可靠性（CR）的外部主义认识论。我以前曾在计算机模拟领域介绍并检查了CR（[42，53，4]），但本章扩展了这种可靠的认识论，以涵盖各种科学纪律中使用的算法范围，并特别强调机器学习应用程序。在其核心上，CR假设算法的输出是合理的，如果它是由可靠的算法产生的。可靠的算法是使用可靠性指标指定，编码，使用和维护的算法。这些可靠性指标源于形式方法，算法指标，专家能力，研究文化以及其他科学努力。本章的主要目的是描述CR的基础，阐明其操作机制，并概述其作为算法外部主义认识论的潜力。
评估学生对人工智能工具的认识和使用情况
摘要 — 人工智能 (AI) 是解决教育领域一些最大挑战的潜在解决方案，但它可能是一把双刃剑，因为它也可能对学生的学习过程产生负面影响。本研究旨在确定学生对人工智能工具的认识水平和使用程度。使用 Cochrane 公式确定样本量，并通过随机抽样技术选择受访者。通过 Google 表单的在线调查从 193 名学习科学和/或数学的教育学生那里收集数据。本研究采用混合方法研究设计。研究人员制作的经过信度和效度测试的调查问卷用于收集所需的定量数据，然后通过访谈获取定性数据。结果显示，学生对人工智能学习工具略有了解，并经常使用这些技术来完成学业。认识水平取决于学生使用的小工具。此外，研究结果还表明，学生的认识水平与使用程度之间存在直接关系。尽管人工智能可能对学生的教育产生负面影响，但还是建议制定政策或指导方针，指导大学如何监控学习者的成果，以保持教育质量。
妇产科住院医师培训 认识教职员工
职称：• 生殖内分泌与不孕不育专家 医学院：• 圣约瑟夫大学 住院医师职位：• 史坦顿岛大学医院霍夫斯特拉诺斯韦尔医学院 奖学金/研究生院：• 伊利诺伊大学芝加哥分校生殖内分泌与不孕不育 学术兴趣与项目：• 男性和女性不孕不育、生育能力保护、子宫肌瘤、子宫内膜异位症、多囊卵巢综合征、输卵管结扎、异常子宫出血
牙科学生对糖尿病在健康中的相互关系和管理的认识
目的：评估牙科学生对糖尿病与口腔健康的相互关系和管理的认识。方法：这是一项横断面研究，通过问卷进行。样本包括在本科牙科学院诊所工作的第 5、7 和 9 学期的学生。结果：74名学生参与了研究。总体平均知识水平较低（5.56）。超过一半的学生（n=53；71.6%）报告说他们已经治疗过糖尿病患者，并且他们对治疗这类患者有信心（n=55，74.3%）。有信心或已经治疗过糖尿病患者的事实并没有显著影响学生的平均知识。结论：牙科学生对糖尿病患者牙科管理的知识掌握较低。有关该主题的先前经验和信息无助于增加这些学者的知识。关键词：糖尿病；口腔健康；病人管理。
认识 Commvault® Cloud 的 AI 助手 Arlie
Arlie 是“Autonomous Resilience（自主恢复能力）”的缩写，是 Commvault 云平台中全天候可用的 AI 助手，能够以简单自然的语言响应查询、快速整合信息并提供可操作的响应，从而帮助节省时间、快速应对威胁并提高网络弹性。Arlie 使各种技能水平的用户无需具备广泛的平台知识即可完成复杂任务，让您能够更快地完成更多任务。
ASNR 认识我们的会员：Alexi Reed
我从小就对科学很感兴趣，但五年级时，爸爸带我去加州州立大学东湾分校科学展，那是我知道自己想成为一名科学家的决定性时刻。在点燃了这种好奇心之后，爸爸总是不遗余力地培养我对科学和技术的热爱和好奇心，对此我永远心存感激。高中二年级时，我发现自己对化学的热爱，同时在成为患有帕金森病的祖父的主要照顾者后，我也对将工程应用于神经系统疾病产生了兴趣。由于我的兴趣广泛，申请大学时很难决定专业，尤其是因为作为第一代大学生，我没有人真正指导我。最终，我决定在加州州立大学长滩分校攻读化学工程学士学位，在此过程中，我意识到从事生物医学工程更适合我的兴趣。但是，我不想改变我的专业，因为我喜欢化学工程课程，所以我决定在读研究生之前兼职攻读生物医学工程。在组织工程实验室获得本科研究经验后，我在普渡大学参加了 NIH 本科后研究教育计划 (PREP)，在那里我参与了脑机接口的临床前动物模型研究。在普渡大学学习让我获得了自信和技能，在申请生物医学工程博士学位课程之前，我不知道自己需要这些技能，而我最近发现自己不喜欢动物研究，这也是我最终在亚利桑那州立大学从事阿尔茨海默病 (AD) 患者研究的原因。2) 您目前的研究重点是什么？您的一些发现是什么？我目前的研究重点是将临床运动评估与认知、日常功能和 AD 及相关痴呆症的脑淀粉样蛋白联系起来。对 AD 理解的进步导致了可以筛查和监测
认识到改善的土地权限安全是合作福利...
为了加快为应对气候变化的努力，已经成立了用于缩放自愿碳市场（TSVCM）的工作组，以促进自愿碳市场的必要扩展。此外，越来越多的国家正在与具有专门气候融资机制的基于结果的付款达成协议，以确认最近（例如绿色气候基金）和未来的排放减少（例如碳基金）。公共部门和私营部门之间的合作也被称为叶子联盟，以通过增强森林碳市场来减少排放。叶子联盟的目标是最初筹集至少10亿美元，以从森林砍伐和森林退化（REDD+）信用中购买司法管辖区减少，用于从热带和亚热带森林国家发出的REDD+交易（ART）。
关于提高联邦政府对大语言模型的认识的事实说明表
大语言模型（LLMS）是AI技术，构成了自然语言领域中最常见的AI系统2的基础。它们是许多生成AI工具的核心。3 LLM能够处理，理解，解释和生成自然语言，并可以执行各种任务，例如翻译，文本理解和文本生成。接受了许多不同格式的大量数据培训，最新的LLM可以产生通常不容易与人类写的文本区分开的文本。即使是声音或图像的输入也是可以想象的，因为现在可以将其转换为文本，在许多情况下，几乎可以完美地转换为文本。声音输出实际上与人类言语没有区别。某些LLM已经扩展为“多模式”模型，不仅可以处理和生成文本，还可以生成图像和视频。4个LLM的示例是GPT模型系列（在Openai的Chatgpt和Microsoft的Copilot中使用），Gemini（Google的Gemini，以前是Bard），Meta的Llama型号，X的Grok Model Model系列和Anthropic的Claude Models。5 llms在计算密集的迭代培训过程中从文本文档中“学习”统计关系来掌握出于一般目的解释和生成自然语言的能力。这些统计模型基于自然语言处理的技术和方法（NLP 6），使它们能够从人类语言中提取含义和相关性。
联邦预算留出的空间来认识到低排放技术的潜力
“澳大利亚国家利益框架（框架）的未来为政府提供了一条途径，以投资低排放技术，以使澳大利亚具有比较优势的现有行业脱碳。LETA欢迎有机会与政府合作，以确保该框架的部署最大化至关重要的低排放技术机会。
