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关于使用存储和访问技术影响评估的指南 - 草案
• 第 2 节：问题定义 - 概述存储和访问技术；然后列出指南的经济、社会和政治背景。 • 第 3 节：干预的理由 - 列出干预的理由以及 ICO 最适合解决此问题的原因。 • 第 4 节：选项评估 - 对照关键成功因素对替代政策选项进行审查。 • 第 5 节：拟议干预的详细信息 - 概述拟议的指南和受影响的群体。 • 第 6 节：成本效益分析 - 介绍指南成本效益分析的结果。 • 第 7 节：监测和评估 - 概述未来的监测考虑事项。 • 附件 A - 提供关键存储和访问技术的定义。 • 附件 B - 提供受影响群体量化的摘要。 • 附件 C - 提供有关如何估算熟悉成本以支持成本和效益评估的更多详细信息。
人工智能心理健康评估的拟议框架
虽然生成式人工智能 (AI) 可能导致心理健康领域的技术进步，但它对心理健康服务消费者构成了安全风险。此外，临床医生和医疗保健系统在部署这些 AI 心理健康技术之前必须注意安全和道德问题。为了确保负责任地部署 AI 心理健康应用，需要一种评估和报告 AI 心理健康应用的原则性方法。我们对与评估 AI 心理健康应用相关的现有框架和标准（来自心理健康、医疗保健和 AI 领域）进行了叙述性审查。我们对这些框架进行了总结和分析，特别强调了 AI 心理健康交叉领域的独特需求。现有框架包含与评估 AI 心理健康应用相关的融合领域（例如，经常强调安全性、隐私/保密性、有效性和公平性）。然而，当前的框架不足以针对人工智能和心理健康的独特考虑进行量身定制。为了满足这一需求，我们为心理健康应用引入了人工智能心理健康部署和实施准备情况评估 (READI) 框架。READI 框架包括安全性、隐私/保密性、公平性、有效性、参与度和实施方面的考虑。READI 框架概述了评估人工智能心理健康应用临床部署准备情况的关键标准，提供了一种评估这些技术和报告结果的结构化方法。关键词：人工智能、大型语言模型、心理健康、框架
创新传播：实施区域评估的实用手册
创新对于国家和地区至关重要，有助于促进经济增长和找到解决社会挑战的方法。创新不仅通过“创造”知识（例如通过研究和开发）实现，也通过向他人学习实现。这种学习过程促进了创新的传播，并可以帮助公司、地区或国家赶上更高的生产力水平。创新传播对于中小型企业 (SME) 和初创企业尤其重要，它反映了这些企业从外部收集知识、信息和创新并利用它们推出自己的创新产品或流程的过程。例如，它指的是采用对企业来说全新的技术、引入新的管理技术、数字化某些流程或将新产品推向市场。
其数据中心规划评估的利益信函
UNC Greensboro正在向合格专业人员寻求题为“数据中心计划评估”项目的利益信。该项目的范围是评估和评估在三座校园建筑物和其他两座建筑物中精选的主要数据壁橱内的大学数据中心。目标是获得有关当前物理设施的潜在重复使用和翻新的建议，以及对现场和现场云数据存储选项的分析。拟议的计划评估将基于经验证据，调查，数据收集和彻底的设计分析，以告知大学对现有空间和数据存储策略的最高和最佳使用。
用于常规临床实践中儿科大脑评估的超快MRI
目的：评估小儿患者超快脑磁共振成像（MRI）的可行性。材料和方法：我们回顾性地审查了194名0至19岁（中值10.2岁）的儿科患者，他们在2019年5月至2020年8月之间均接受过超快和常规脑MRI。超快MRI序列包括T1和T2加权图像（T1WI和T2WI），流体衰减的反转恢复（FLAIR），T2*加权图像（T2*WI）以及扩散加权侵袭性图像（DWI）。定性图像质量和病变评估是由两位盲人放射学家以5点李克特量表进行的，每种方案对T1WI，T2WI和FLAIR序列的病变计数和大小进行定量评估。Wilcoxon签名的秩检验和类内相关系数（ICC）分析用于比较。结果：超快MRI的等效图像对比度的总扫描时间为1分钟44秒，传统MRI为15分钟30秒。总体而言，超快MRI的图像质量低于常规MRI的平均质量得分，超过序列MRI的平均质量得分范围从2.0到4.8，跨序列的常规MRI的图像得分范围为4.8至5.0（T1WI，T2WI，T2WI，FLAIR，FLAIR，FLAIR和T2*WI的p <0.001 n.01 wi n.018 [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [reader 1] [3]相对于常规MRI，超快MRI的病变检测率如下：T1WI，97.1％； T2WI，99.6％； Flair，92.9％； T2*WI，74.1％；和DWI，100％。超快和常规MRI之间的病变大小测量的ICC（95％置信区间）如下：T1WI，0.998（0.996–0.999）； T2WI，0.998（0.997–0.999）;和Flair，0.99（0.985–0.994）。结论：超快MRI大大减少了扫描时间，并提供可接受的结果，尽管图像质量略低于常规MRI，以评估儿科患者的颅内异常。关键字：超快磁共振成像；减少扫描时间；图像质量；小儿大脑成像；回声平面成像
从理解到合理性：基于AI的法医证据评估的计算可靠性
我们认为，我们认为AI的输出进行法医学比较和面部的法医比较是有道理的。技术指标本身包括AI算法的验证，在法医设置中对其应用程序的验证以及基于病例的验证。科学指标包括一个简单的概念，我们知道面部和声音包含识别信息，以及实现良好的指标和法医实践。社会指标是关于使用这些方法的新兴科学共识，以及他们通过受过良好教育和认证的从业者的应用和解释。我们希望专家机智更多地依靠技术指标是有道理的，而事实上则更多地依靠社会指标来相信Aisystem支持的专家证人。
生物多样性累积影响评估的指南和相关的基础设施
图1总体现有的空间规划过程和关键的技术组成部分评估5图2政府主导的累积影响评估的实际方法15图3图3项目方法的累积影响评估方法，在政府主导的累积影响评估中17图4项目方法可用图4项目方法，用于累积影响评估的累积累积影响的累积累积类别17的累积类别。 environmental components 23 Figure 7 Cumulative (additive) impact from installation and operational wind farm activities on ecosystem components of the North Sea 40 Figure 8 Graphical abstract for the cumulative impact assessment 41 Figure 9 The renewable energy development concentrations 43 Figure 10 Tafila Region Wind Power Projects Cumulative Effects Assessment study area 44 Figure 11 The mitigation hierarchy 65 Figure 12 Key potential cumulative impacts on biodiversity from wind and solar and传输基础设施68图13累积影响评估的一般方法74图14快速累积影响评估六步过程79
生成式人工智能及其对高等教育活动和评估的影响：硕士生的一些建议
摘要：生成式人工智能（GenAI）的快速发展为高等教育带来了新的问题，例如：大学应该对 GenAI 制定什么样的政策？应该如何重新设计课程以实现公平和有弹性的评估？在教学活动中使用 GenAI 会增加哪些教学和教学价值？不同的大学迅速提出并提出了相互矛盾的观点和政策草案，教师对 GenAI 的利弊也持不同意见。这项研究是从学生的角度进行的，其中 16 名学生正在研究他们自己的可持续信息提供硕士课程。学生已经评估了硕士课程中之前课程的评估。这项研究的目的是调查课程活动和作业的可持续性，并探索 GenAI 工具如何支持和促进教学活动。此外，学生们还被要求测试 GenAI 生成的所选硕士课程作业解决方案的检测软件。学生将这些任务作为 7.5 ECTS 项目课程的一部分进行，该课程与所研究的课程属于同一硕士课程。为了获得灵感并获取有关人工智能的背景信息，学生于 2023 年 12 月参加了第一届人工智能机遇与挑战研讨会 (SAIOC)。数据来自 3 个小组项目的报告，其中 16 名学生在每个小组工作中研究了该课程中 5 门自由选择的课程。除了在现有活动和作业中测试 GenAI 工具外，学生还采访了负责所选课程的主题专家。首先对结果进行分析并在小组报告中展示，并结合 16 篇个人反思论文。关于个人论文，学生被要求提出关于高等教育中 GenAI 的道德观点，并提出和讨论如何更好地重新设计当前课程设计和作业以提高可持续性和公平性的建议。最后，作者对所有小组报告和个人反思论文进行了主题分析，作者也是该项目课程的主题专家和主讲老师。研究结果表明，硕士课程中的许多现有作业可以通过不同的 GenAI 工具部分解决。人工智能生成的解决方案对于不同类型的活动和作业显示出不同的质量和正确性。许多学生论文提出的一个道德问题是测试的检测软件质量相对较差。其中一篇论文中的一个问题是教师是否应该使用准确率略高于 50% 的检测软件来评估学生的提交内容。学生和作者的建议是提供明确的指示，说明何时允许使用 GenAI，何时不允许在课程活动中使用，并重新设计课程结构以进行持续评估。无论有没有 GenAI 工具，持续评估（即评估整个课程的学习过程，而不仅仅是单独的提交）都会增强公平性和可持续性。最后，几名学生建议将口试作为现有评估方法的补充，即使他们的研究结果表明 GenAI 工具可用于准备口头陈述。
关于电力互连器第三盖板和地板窗的初步项目评估的决定
I-SEM 假设变更的方法 ................................................................ 96 Aminth .............................................................................................. 96 AQUIND .............................................................................................. 103 Chronos .............................................................. 128