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HAEM：获得更高质量的分类任务...
在有限的预算下，获得固定的分类任务集的高质量结果是众包中的一个关键问题。应探索引入人工智能模型来补充该过程。然而，现有的方法很少直接解决这个问题；现有的方法是在如何使用嘈杂的众包数据训练人工智能模型的背景下提出的。本文提出了一种更直接的方法来解决在有限的预算下引入人工智能来提高人类工作者在固定数量任务中的结果的问题；我们将人工智能模型视为同事，并汇总人类和人工智能工作者的结果。提出的“人机协同 EM”（HAEM）算法扩展了 Dawid-Skene 模型，将 AI 模型视为同事，并明确计算它们的混淆矩阵以得出更高质量的聚合结果。我们进行了大量的实验，并将 HAEM 与两种方法（MBEM 和 Dawid-Skene 模型）进行了比较。我们发现，在大多数情况下，基于 AI 的 HAEM 比 Dawid-Skene 模型表现出更好的性能，并且当 AI 模型性能不佳时，它表现出比 MBEM 更好的性能。
国家环境空气质量颗粒物标准
机构：环境保护署 (EPA)。行动：最终规定。摘要：本文件描述了 EPA 修改国家环境空气质量标准 (NAAQS) 中颗粒物 (PM) 的决定，该决定基于其对现有科学证据的审查，这些科学证据将环境 PM 暴露与当前 PM 标准允许的水平下对健康和福利的不利影响联系起来。当前的主要 PM 标准在几个方面进行了修订：增加了两个新的 PM 2.5 标准，分别为 15 µ g/m 3 （基于单个或多个社区监测站的 3 年年度算术平均 PM 2.5 浓度平均值）和 65 µ g/m 3 （基于区域内每个以人群为导向的监测站的 24 小时 PM 2.5 浓度第 98 个百分位数的 3 年平均值）；现行的 24 小时 PM 10 标准已修订为以区域内每个监测点的 99 百分位 24 小时 PM 10 浓度为基础。新的主要标准将提供更强的保护，防止多种与 PM 相关的健康影响，包括过早死亡和住院和急诊就诊增加，主要是老年人和心肺疾病患者；呼吸道症状和疾病增加，主要是儿童和心肺疾病患者（如哮喘）；肺功能下降，特别是儿童和哮喘患者；肺组织和结构以及呼吸道防御机制的改变
成人多动症评估质量保证标准
2 2个成人ADHD诊所，西南约克郡西南局伙伴关系国家卫生服务（NHS）基金会信托基金会，英国哈德德斯堡，3个成人ADHD诊所，Leicestershire National Health Shealth Shealth Shealth Sealth Serventhers Trust（NHS）Trust（NHS），英国莱斯特，英国，4个社会遗传和发展医院，伦敦，伦敦国王，英国，伦敦国王，伦敦，伦敦国王，伦敦国王，载人，伦敦国王，艾尔特·金，5岁 Kingdom, 6 Green Templeton College, Oxford, United Kingdom, 7 Health and Community Services, Government of Jersey, St Helier, Jersey, 8 Faculty of Nursing, Midwifery and Palliative Care, King ' s College London, London, United Kingdom, 9 Department of Psychiatry, University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom, 10 Adult ADHD Service, Barnet, En fi eld and Haringey Mental Health National Health Service （NHS）Trust，伦敦，英国，11个私人执业者，北安普敦，英国
LAA-NET：质量的本地化工件注意网络...
本文介绍了一种新型的高质量深层检测方法，称为局部伪影注意网（LAA-NET）。现有的高质量深伪检测方法主要基于有监督的二进制分类器与隐式注意机制。因此，它们并不能很好地概括到看不见的射精。为了解决这个问题，做出了两个主要贡献。首先，提出了多任务学习框架内的明确注意机制。通过结合基于热图的和自矛盾的关注策略，LAA-NET被迫专注于一些小伪像易受攻击的区域。第二，提出了一个增强的特征金字塔网络（E-FPN），作为一种简单而有效的机制，用于将歧视性低级特征扩展到最终特征输出中，具有限制冗余的优势。在基准基准上进行的实验表明，在曲线下（AUC）和平均精度（AP）方面，我们方法的优越性。该代码可在https：// github上找到。com/10ring/laa-net。
在Knauf革命性的质量检查与视觉AI
knauf绝缘材料进行了数字化转换，以使用AI驱动的解决方案来增强其质量检查过程。，他们面临着耗时且容易出现人为错误的手动检查过程的挑战。一项试点计划测试了视觉AI系统，该系统后来成功部署了生产线，从而产生了更高质量的产品，并通过自动化提高了效率。持续的评估和迭代对于将系统提炼和改进为成功的解决方案至关重要，从而降低成本并提高客户满意度。
通过阿育吠陀创新提高医疗保健的可及性，可用性和负担能力的创新，以提高Ayus的质量和覆盖
分散营养，支持发展和免疫力以及对营养不良和NCDS的控制 - 当今的生活方式以及由此产生的慢性病/疾病需要真正的，基于证据的阿育吠陀治疗方法/公式，才能以一种特定的解决方案来依赖于年龄，生活，生活方式和营养的需求，以综合的方式进行特定的解决方案。
教育中的CHATGPT：它会改善学习或影响教育质量吗？
摘要 - 哥斯达黎加的教育必须思考并利用新的数字工具，例如聊天机器人，同时考虑相关的挑战和关注点以及它们的影响。哥斯达黎加教育部门的发展及其局限性可以反映出在该主题中拉丁美洲国家的限制，局限性和机会的模型。很少有关于CHATGPT及其在拉丁美洲的使用的研究，这是一项开创性的研究，可以导致许多未来关于生成人工智能的研究（AI）。对大学的关注提供了分析Chatgpt在教育领域的实际影响的机会。这项研究采用了定性探索方法，作为数据收集的方法是对教育和生成人工智能领域的学术数据库的文献计量学回顾，从而确定了代表研究现象的三个案例研究的识别，通过数据三角剖分，通过数据三角剖分，解释了研究对象的主要因素。结果支持Chatgpt，该研究通过改进学习过程，提供快速和个性化的答案并鼓励学生参与，对哥斯达黎加的教育产生积极影响。此外，我们提出了所有机构在教育体系的合作和执行之间的紧密结合：教育部长，中央政府，地方政府，大学，创新，非政府组织（NGOS），智囊团和国际组织。
澳大利亚高等教育提供者的治理质量
简介国家高等教育联盟（NTEU）代表了28,000多名澳大利亚高等教育和研究的成员的工业和专业权利。我们欢迎有机会向参议院教育和工作场所关系委员会提交给大学治理。从不断增长的治理失败清单之后，包括范围内的工资盗窃，劳动力计划差，员工的边缘化，利益冲突和高管薪酬的边缘化，NTEU一直主张大学治理的议会审查。参议院对大学治理的调查提供了更广泛的大学社区以及公众（包括那些在高等教育方面的经验），有机会直接与政府分享他们的经验，关注和建议。良好的机构治理不仅是大学员工和学生的核心关注点，而且对于那些依靠大学提供了发展我们经济所需的关键技能，知识和专业知识的人，并支持我们的社会福祉到未来。大学具有充当公共利益的主要功能，这必须反映在其治理结构中。
战争养老金计划背景质量报告 2022
• 第 2 部分：WPS 索赔清算时间。本部分提供有关伤残抚恤金索赔、战争寡妇/鳏夫索赔和上诉的平均（中位数）清算时间的信息（表 3 至 6）。本公报按财政年度呈现了随时间变化的趋势。提供此信息是为了提供索赔人等待对其索赔或上诉结果作出决定的平均时间。• 第 3 部分：根据 WPS 清算的索赔结果。本部分提供有关所有索赔类型结果的信息（表 7 至 13）。一旦得出结果，已注册的索赔即被清算。提供此信息是为了显示与服务相关的索赔比例。• 第 4 节：当前战争抚恤金领取者。本节提供有关战争抚恤金领取者人数的信息，并按财政年度列出随时间变化的趋势。截至 2022 年 3 月 31 日，为领取战争抚恤金的人员提供更多信息，包括人口统计和残疾程度（表 14 至 20）。• 第 5 节：致残原因。本节提供有关因持续的外部公共利益而领取精神障碍战争抚恤金的残疾抚恤金领取者人数的信息（表 21）。本节还介绍了一次性奖励的数量和间皮瘤支出（表 21a）。• 第 6 节：WPS 下的补充津贴领取者。本节提供有关正在接受持续补充补助的人数的信息