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ai-政策-2023.pdf
参加心理学课程时，请研究教学大纲！如果课程大纲包含使用生成式 AI 工具的政策，请遵守该政策。如果没有课程政策，请遵守本文中的总体政策。此外，请仔细留意讲师的任何公告，因为它们可能会为该特定课程的目的补充或取代本政策。在课程之外在心理学教师的监督下工作时（例如，与教授一起进行研究时），请遵循他们关于使用生成式 AI 工具的指示。如果没有具体指示，请遵守以下总体政策。为了最大限度地提高您自己的学习效果，并减少违反学术诚信的机会，我们建议您不要在您的心理学课程中或在我们的监督下工作时使用生成式 AI 工具。与您的讲师或主管讨论您在课程工作的任何方面使用 AI 工具的意图（在提交任何作业之前）。通过这种方式，你和你的导师或主管可以共同权衡使用人工智能工具的利弊，以及这些工具的适当用途和使用限制。在你的学术作业中使用人工智能工具会引发几个问题。其中一个问题是，你是否以学术诚信的方式使用了人工智能工具，就像你使用任何其他来源一样，适当地引用和参考了你从中获得的所有材料。这意味着不仅要归功于人工智能工具作为来源，还要归功于人工智能工具可能利用的来源。另一个问题是，你是否依赖人工智能工具来提高你的学业成绩，或者，你是否过度依赖它，从而损害了你的成绩。一个相关的问题是，你是否已经依赖人工智能工具到了你提交的工作不再是对你学习的足够有效的评估的地步。最后，人工智能工具可以产生不相关、无效和有偏见的信息。如果你拒绝我们的建议，决定无论如何都要使用人工智能工具，那么你必须在使用从中获得的材料时引用和参考人工智能工具
DeepMNF：用于……的深度多模态神经成像框架
摘要 — 神经系统疾病（例如自闭症谱系障碍 (ASD)）的患病率日益上升，由于其症状多样，需要早期干预，尤其是在幼儿中，因此需要强大的计算机辅助诊断 (CAD)。缺乏基准神经影像学诊断为研究与 ASD 相关的大脑解剖结构和神经模式的转变铺平了道路。现有的 CAD 利用来自自闭症大脑成像数据交换 (ABIDE) 存储库的大规模基线数据集来提高诊断性能，但多站点数据的参与也会放大阻碍获得满意结果的变异性和异质性。为了解决这个问题，我们提出了一种深度多模态神经影像学框架 (DeepMNF)，该框架采用功能性磁共振成像 (fMRI) 和结构磁共振成像 (sMRI)，通过利用二维时间序列数据和三维图像来整合跨模态时空信息。目的是融合互补信息，以增加群体差异和同质性。据我们所知，我们的 DeepMNF 实现了比 ABIDE-𝟏 存储库中涉及所有可用筛选站点的数据集的最佳报告结果更好的验证性能。在这项工作中，我们还展示了单个模型中研究的模态的性能以及它们可能的组合，以开发多模态框架。
石油和天然气活动操作手册
运营商向监管机构提出申请，监管机构审查、评估并做出决定。这个统一的单一窗口机构不仅为所有石油和天然气及相关活动要求提供了一站式服务，而且还提供了一致的申请、决定、监管和合规机构。利益相关者与一个机构合作；因此，通过对石油和天然气活动进行全面的审查流程，服务于公众利益。此外，运营商还应遵守所有适用的地方法规、省级和联邦立法。
肺炎球菌结合物 20 (PNEU-C20) 疫苗
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讲座PowerPoints第16章物理
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