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认识 AIRI//S：现代创新者的人工智能基础设施
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对1型糖尿病患者的糖尿病性酮症酸中毒的认识和知识：横断面的多中心调查
摘要评估糖尿病性酮症酸中毒（DKA）的意识和知识的摘要介绍，这是患有1型糖尿病（T1D）患者的常见且可能危及生命的并发症。研究设计和方法开发了一项调查，以评估个人有关DKA的当前知识，管理和未满足的需求。这项研究是在六个瑞士和三个德国内分泌门诊诊所进行的，专门治疗糖尿病。结果总共333名参与者完成了问卷（女性为45.7％，平均年龄为47岁，平均持续时间为22岁）。令人惊讶的是，32％的人不熟悉“糖尿病性酮症酸中毒”一词。参与者对自己对DKA的了解显着低于其医生（p <0.0001）。46％的参与者无法命名DKA的症状，而45％的参与者没有意识到其潜在原因。64％的参与者根本没有测试酮。绝大多数（67％）的个体表示需要有关DKA的更多信息。在专业中心接受治疗的患者中得出的结论，发现DKA的知识不足，对症状和原因缺乏了解。医疗保健专业人员倾向于高估个人的知识。未来的努力应着重于解决这些知识差距，并将保护因素纳入T1D的治疗。
对人工智能的认识和感知...
1 印度班加罗尔芒格洛尔管理与科学学院，1 商务与管理系。摘要：本研究将调查公众对人工智能的认识和看法。该研究将通过调查收集人们对人工智能的理解、对人工智能的态度以及对人工智能的担忧的数据。研究结果将用于制定提高公众对人工智能的认识和理解的策略。该研究将分两个阶段进行。在第一阶段，将制定一项调查并针对普通公众样本进行调查。调查将收集人们对人工智能的理解、对人工智能的态度以及对人工智能的担忧的数据。在第二阶段，将分析调查数据并报告结果。本研究的结果将为公众对人工智能的认识和看法提供宝贵的见解。结果将用于制定提高公众对人工智能的认识和理解的策略。这将有助于确保以安全和负责任的方式使用人工智能。索引术语 - 人工智能、人工智能的认识和看法、数据分析。
UC Irvine 患者衍生的结直肠癌的人血管化微肿块模型概括了临床疾病 使用隐藏的Markov建模和揭示设计构想的隐藏模式 在针对CLL/SLL的目标治疗时代认识到未满足的需求：“过去是序言”（莎士比亚） 机器学习辅助高温储层热储能优化
准确地对肿瘤生物学进行建模并测试对患者衍生细胞的新疗法对于开发针对患者特定疾病的个性化治疗方案至关重要。血管化的微肿块（VMT）或“芝士肿瘤”是一种生理性临床前癌模型，它结合了天然人类肿瘤微环境的关键特征，可在透明的微富集平台中，可在体外快速药物筛查。在此，我们优化了使用新鲜的结直肠癌（CRC）活检和手术切除术来生成患者来源的VMT（PVMT）的方法，以测试单个患者水平的药物敏感性。响应标准化疗和TGF-βR1抑制作用，我们观察到来自6例患者活检的PVMT之间的异质反应，PVMT概括了肿瘤的生长，组织学特征，代谢异质性和实际CRC肿瘤的药物反应。我们的结果表明
论认识论有用的物理计算
1. 简介 这一讨论源于两个基本问题：什么是物理上可计算的？图灵可计算性和物理可计算性之间是什么关系？由于图灵可计算性是可计算性理论的核心力量，前一个问题常常用后者来提出（例如，Arrighi 和 Dowek 2012 ；Cotogno 2003 ；Hogarth 1994 ；Shagrir 和 Pitowsky 2003 ；Ziegler 2009 ，以及无数其他人）。Piccinini（2011 年、2018 年）对物理上的丘奇-图灵论题的讨论遵循了这种格式。他认为，如果可计算性概念与对有限观察者在认识论上有用的东西联系起来，那么物理上的丘奇-图灵论题的一个适度版本可能成立。这个谦虚的物理丘奇-图灵论题指出，图灵可计算的内容充当了物理可计算内容的上限，前提是给定一些物理计算的限制。这些限制旨在将讨论限制在对有限观察者可能具有认识论用途的物理计算上。虽然谦虚的物理丘奇-图灵论题似乎很有道理，但我们将看到，皮奇尼尼用来论证这一论题的关于什么算作认识论有用的物理计算的说明需要更明确的概念基础。特别是，我认为它回避了关于人们认为哪些物理过程是可能的计算操作的问题，并隐含地用
使用计算机模拟进行假设检验和预测：认识论策略
本文探讨了使用计算机模拟实现两个不同目标时所面临的认识论挑战：通过假设检验进行解释和预测。本文认为，由于不同的实际和概念约束，每个目标都需要不同的策略来证明从模拟结果中得出的推论。本文确定了研究人员为提高对每个目标的推论的信心而采用的独特和共同策略。对于通过假设检验进行解释，研究人员需要解决不确定性、可解释性和归因挑战。在预测中，重点是模型在多个领域推广的能力。研究人员为提高推论信心而采用的共同策略是理论假设的实证证实和计算操作化的充分性，本文认为这些对于通过假设检验进行解释是必要的，但对于预测则不是。鉴于计算机模拟在科学研究中的多种应用，本文强调需要对计算机模拟的认识论采取细致入微的方法。理解这些差异对于科学研究人员和科学哲学家来说都至关重要，因为它有助于制定适当的方法和标准来评估计算机模拟的可信度。
通过患者和医师教育建立对DA Vinci计划的认识
结肠切除术，LAR/TME，前后切除术，部分肾切除术，叶切除术，子宫内膜癌和子宫颈癌的子宫切除术）。这项工作是在ISPOR 2021年度国会上提出的。临床结果的摘要反映了对7项系统文献综述的汇总分析，这是由不同手术程序进行的结果提出的。虽然荟萃分析结果提供了一个单一的结论，该结论在统计学上具有显着意义或在统计学上具有显着意义，但这些结果可能会差异。该分析的结果可能取决于几个因素，包括但不限于患者特征，疾病特征，感兴趣的程序和/或外科医生的经验。
Pathway 2课程认识到一些学习者具有重要的学习障碍。他们可能会证明学习的其他障碍链接t
Teacch Teacch的缩写为“自闭症和相关沟通残障儿童的治疗和教育”是由Eric Schopler博士于1965年在北卡罗来纳州大学（美国）创立的。这种方法基于对自闭症谱系障碍（ASD）的特征的理解，主要通过视觉策略进行结构化教学。结构化教学提供了一个框架，可以在其中教授一个人并发展独立技能。TEACCH的原则支持开发个性化系统，以组织环境，开发适当的活动以及使ASD的人们能够了解他们的期望。结构化教学使用可视化提示，可帮助学生专注于相关信息，而ASD的年轻人很难区分非相关信息。pathway 2学习者可以进入一个教室，该教室涵盖了结合了一致的布局和结构化学习环境的Teacch原理。通过使用个性化的视觉时间表来序列活动并促进独立性来支持这一点。学习者可以使用提供工作系统的工作站，以提供清晰可预测的活动序列。
提高对人工智能和健康领域性别歧视的认识
从历史上看，生物医学研究一直由男性主导并侧重于男性。最近，人工智能 (AI) 在该领域的引入进一步证明了这种做法对其他性别和性别的歧视，对女性的歧视更为明显。为了实现公平的人工智能发展，在研究实践和工作场所中纳入性别和性别多样性至关重要。在此背景下，巴塞罗那超级计算中心的 Bioinfo4women (B4W) 计划 (i) 通过提高女性科学家的知名度来促进她们的参与，(ii) 促进机构和计划之间的国际合作，(iii) 推进人工智能和健康领域性别和性别偏见的研究。在本文中，我们讨论了 B4W 和 La Caixa Foundation 于 2021 年 3 月至 6 月在西班牙巴塞罗那举办的一系列会议的方法和结果，这些会议名为“人工智能和健康中的性别和性别偏见”。该系列由九场混合活动组成，包括向普通观众开放的主题演讲和研讨会，以及两个工作组，邀请来自不同专业背景的专家（生物学、工程学和社会学等学术领域，以及非政府组织、记者、律师、政策制定者、行业）。基于这一提高认识的行动，我们提炼出关键建议，以促进将性别和性别视角纳入公共政策、教育计划、行业和生物医学研究等领域，并帮助克服人工智能和健康领域的性别和性别偏见。
AI 技术与学术写作：认识和掌握“工艺技巧”
证据表明，人工智能 (AI) 已成为学术界的重要课题，约占所有科学出版物的 2.2%。由于人工智能生成的内容（如文本和图像）的增加，博士课程担心人工智能在博士论文写作中的未来作用。有人担心使用人工智能可能会对博士生的批判性和创造性思维能力产生负面影响。相反，其他人则认为使用人工智能工具可以带来各种好处，从而进行严谨的研究。这篇概念性文章首先讨论了人工智能与论文写作技巧之间不断发展的关系。其次，本文探讨了传统论文的起源，并概述了反映背景需求和人工智能利用的 21 世纪论文选项。第三，在深入研究完成传统论文五个章节所需的人工智能生成的工具和写作技巧之前，本文重点介绍了已发现的写作挑战。