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什么是一代AI（人工智能）？ 适当使用生成式人工智能！ ≪初中生...
最近，我经常听到 AI（人工智能）、ChatGPT 和生成式 AI 等词。在这个系列中，我们将考虑人工智能技术已经渗透到我们日常生活中所带来的改变的“现在”和“未来”。这次的主题是“生成式AI”，我们请AI为初中生写一篇文章（修改为更容易阅读）。
关于讲座与小册子对适当伤口护理的知识和实践的影响的比较研究
野生动植物监测是生物多样性保护和生态研究的关键组成部分。有效的野生动植物检测系统有助于追踪动物种群，研究其行为并保护其栖息地。传统方法，例如手动观察和摄像机陷阱，通常需要大量的时间和人为努力，并且它们的准确性可能受到环境因素的限制。人工智能的最新进步，尤其是深度学习，通过实现自动化和精确的野生动植物检测来彻底改变了该领域。深度学习算法，例如卷积神经网络（CNN），可以处理大量数据，以识别和对野生动植物物种的准确性显着地进行分类。这项技术为野生动植物监测提供了可扩展，高效和实时的解决方案，提供了宝贵的见解，以支持人类与野生动植物之间的保护工作和可持续共存。
使用血清学标记评估质子泵抑制剂处方的适当性
摘要：已广泛报道了质子泵抑制剂（PPI）的不适当处方，通常缺乏最初排除幽门螺杆菌（HP）感染和胃功能状态的评估。本研究的目的是评估胃功能测试的实用性，以确定酸输出以及HP状态，以便更好地直接直接直接PPI治疗处方。评估了来自初级保健人群的没有警报症状的脱发患者。确定了每位患者的血清胃蛋白原I（PGI）和II（PGII），胃蛋白酶17（G17）和抗HP IgG抗体（Biohit，Oyj，Finland）。对于每个受试者，收集了有关症状，过去的HP感染病史和PPI使用的数据。根据PGI和G17值确定对PPI的治疗反应，其中G17> 7在存在升高的PGI和不存在慢性萎缩性胃炎（CAG）的情况下被认为是足够的反应。在2583例消化不良患者中，1015/2583（39.3％）在血清采样前至少3个月接受PPI治疗，因此包括在研究中。在206（20.2％）和37例（3.6％）的患者中诊断出活跃的HP感染和CAG。总体而言，在34.9％的34.9％中观察到对PPI的足够治疗反应，在最高剂量下达到66.7％。然而，无论使用的剂量如何，41.1％和20.4％的患者对PPI的反应较低（G17 1-7）或不存在（G17 <1）。最后，所有患者都必须消除HP，并且胃功能测试可确保在开始长期PPI治疗之前寻求并进行了充分的治疗。根据胃功能反应，目前正在使用PPI维护治疗的大多数患者缺乏继续这种药物的适当指示，因为没有酸输出（如CAG）（如CAG），或者是因为胃酸水平未能升高，表明缺乏胃酸负反馈。
GAO-17-413，海军部队结构：确保船员人数和组成适当所需行动
在最佳配员期间（2003-2012 年），船舶总运营和支持成本（包括人员和维护成本）以及维护积压增加，自该计划结束以来，大多数船级的维护积压持续增加。自实施最佳配员以来，海军减少了船员规模，这降低了大多数船级的人员成本，即使船员得到部分恢复。但是，维护成本的增加抵消了人员成本的减少，如下所示。海军官员将维护成本增加归因于船员减少、部署时间延长和其他因素。GAO 的分析没有将船员减少的相对影响与这些其他因素区分开来。在最佳配员期间，维护积压也增加了，并且一直在增加。
摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因之一。结果，至关重要的是适当诊断患者
摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因之一。因此，适当，及时诊断患者至关重要。因此，本文的目的是使用选择性机器学习算法来预测心脏病。使用克利夫兰心脏病数据集评估了杠杆技术。在这项研究中，对五个分类器进行了培训和测试，并使用了平滑的克利夫兰数据集和平滑的克利夫兰数据集进行了测试。获得的结果表明，使用光滑数据集测试时，所有分类器的性能都更好，精度为98。11％比使用Unsooth数据集进行测试的精度为89.71％，其杠杆技术的性能要比所审查的文献中的作品要好。这些结果表明，使用数据平滑的功能工程可有效改善心脏病预测。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.32许可证：CC-BY-4.0开放访问策略：Jasem发表的所有文章都是开放式访问，免费下载，复制，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：umar，n; Hassan，S.K；乌玛，一个； Ahmed，S。S.（2025）。通过选择性机器学习算法预测心脏病。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 心脏病是全球死亡率的主要原因之一（Sharma等，2020）。SCI。环境。管理。心脏病是全球死亡率的主要原因之一（Sharma等，2020）。29（1）255-261日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：心脏病；功能改进；预言;数据平滑；功能工程。任何影响心脏正常功能能力的问题称为心脏病（Zhenya和Zhang，2021）。在心脏病中，心脏通常无法向人体其他区域输送足够的血液，无法正常手术。冠状动脉的狭窄和阻塞会导致心力衰竭（Muhammad等，2020）。每年，估计有1700万人死于心血管疾病，例如心脏病发作和中风，占全球所有死亡人数的31％（Dutta等，2019）。心脏病是由多种变量（包括个人和专业行为）以及遗传性倾向引起的（Dutta等，2019）。心脏病护理和治疗极具挑战性，尤其是在贫困国家，由于缺乏诊断工具，医生和其他资源，
APT32F1023 数据手册V1.9
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我应该听从人工智能的建议吗？衡量人类与人工智能决策的适当依赖程度
[1] Gagan Bansal、Tongshuang Wu、Joyce Zhou、Raymond Fok、Besmira Nushi、Ece Kamar、Marco Tulio Ribeiro 和 Daniel Weld。2021 年。整体是否超过部分？人工智能解释对互补团队绩效的影响。在 2021 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集。1-16。[2] Zana Buçinca、Maja Barbara Malaya 和 Krzysztof Z Gajos。2021 年。信任还是思考：认知强制函数可以减少人工智能辅助决策对人工智能的过度依赖。ACM 人机交互论文集 5，CSCW1 (2021)，1-21。[3] Adrian Bussone、Simone Stumpf 和 Dympna O'Sullivan。 2015.对临床决策支持系统中信任和依赖的解释的作用。 2015年医疗信息学国际会议。 160–169。 [4] Arjun Chandrasekaran、Viraj Prabhu、Deshraj Yadav、Prithvijit Chattopadhyay 和 Devi Parikh。 2018.解释是否能让 VQA 模型对人类来说更具可预测性？在 EMNLP 中。 [5] Muhammad EH Chowdhury、Tawsifur Rahman、Amith Khandakar、Rashid Mazhar、Muhammad Abdul Kadir、Zaid Bin Mahbub、Khandakar Reajul Islam、Muhammad Salman Khan、Atif Iqbal、Nasser Al Emadi 等。 2020.人工智能可以帮助筛查病毒和COVID-19肺炎吗？ IEEE Access 8 (2020)，132665–132676。[6] Berkeley J Dietvorst、Joseph P Simmons 和 Cade Massey。2015 年。算法厌恶：人们在看到算法错误后会错误地避开它们。《实验心理学杂志：综合》144，1 (2015)，114。[7] Mary T Dzindolet、Scott A Peterson、Regina A Pomranky、Linda G Pierce 和 Hall P Beck。2003 年。信任在自动化依赖中的作用。《国际人机研究杂志》58，6 (2003)，697–718。[8] Ana Valeria Gonzalez、Gagan Bansal、Angela Fan、Robin Jia、Yashar Mehdad 和 Srinivasan Iyer。2020 年。人类对开放域问答的口头与视觉解释的评估。 arXiv preprint arXiv:2012.15075 (2020)。[9] Patrick Hemmer、Max Schemmer、Michael Vössing 和 Niklas Kühl。2021 年。混合智能系统中的人机互补性：结构化文献综述。PACIS 2021 论文集 (2021)。[10] Robert R Hoffman、Shane T Mueller、Gary Klein 和 Jordan Litman。2018 年。可解释人工智能的指标：挑战与前景。arXiv preprint arXiv:1812.04608 (2018)。
适当数量的确定药物类别在门诊环境中进行测试
尿液药物测试（UDT）是一种重要的患者监测工具，旨在帮助监测处方阿片类药物治疗，筛查非法药物使用以及监测对治疗计划的遵守情况。历史上通常被滥用的药物被称为SAMHSA-5，这是一个针对联邦调节测试计划的组，包括苯丙胺，大麻素，可卡因，阿片类药物和苯二酮（PCP）。根据SAMHSA（药物滥用和心理健康服务管理局）网站可能会筛选的其他类别包括苯二氮卓类药物，酒精，阿片类药物和MDMA。也有几个指南可以帮助医生开处方和监测阿片类药物。这些准则通常建议先进行初步（“推定”）测试，然后应进行其他测试以确认筛选结果（“确定性”）。并非每个初步测试结果都需要确认，因为仅需要进行意外筛选结果确认。在慢性阿片类药物治疗监测的情况下，尿液药物测试只是临床医生患者管理的工具之一。通常，尿液药物测试结果用于临床判断和其他阿片类药物风险评估工具，例如问卷。
媒体发布 PSA 谴责仅为 215 所学校提供适当卫生设施的计划
公务员协会 (PSA) 对林波波省教育部的决定感到震惊，该部门只为 215 所学校提供适当的卫生设施，而有 500 多所学校没有适当的厕所。教育部此前承诺将在 2020 年之前消除坑式厕所，但预算拨款甚至没有解决 50% 没有适当厕所的学校的问题。虽然这些学校的干预措施值得欢迎，但预算拨款不足，考虑到该省面临的严峻形势，应该进行重新调整。
使用脑电图测量心理负荷的影响和解释对适当人工智能依赖的影响
摘要。人们期待人工智能能改善人类在各个领域的决策能力，尤其是高风险、困难的任务。然而，人类对人工智能建议的依赖往往是不恰当的。解决这个问题的常用方法是向决策者提供有关人工智能输出的解释，但迄今为止结果好坏参半。人们往往不清楚何时可以适当地依赖人工智能，何时解释可以提供帮助。在这项工作中，我们进行了一项实验室实验（N = 34），以研究人类对（可解释的）人工智能的依赖程度如何取决于不同决策难度引起的心理负荷。我们使用脑电图（Emotiv Epoc Flex 头罩，32 个湿电极）来更直接地测量参与者的心理负荷，而不是自我评估。我们发现，决策的难度（由诱发的心理负荷表明）强烈影响参与者适当依赖人工智能的能力，这通过相对自力更生、相对人工智能依赖以及有无人工智能的决策准确性来评估。虽然依赖对于低脑力负荷决策是合适的，但参与者在高脑力负荷决策中容易过度依赖。在这两种情况下，解释都没有显著影响。我们的结果表明，应该探索常见的“推荐和解释”方法的替代方案，以帮助人类在具有挑战性的任务中做出决策。