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绩效评估中的人工智能...
摘要：这项工作涉及人工智能（AI）在高中的学术绩效评估中的作用，突出了所涉及的道德利益和挑战。研究的中心问题是如何将AI纳入教育评估过程中，以改善学生的学习和表现，并在数据和算法的使用中保持道德规范。所采用的方法包括对先前研究的书目综述，分析AI在教育中的适用性，有效性和道德意义。结果表明，基于AI的系统（例如Markovian-Bayesian模型和自适应学习平台）为自定义教学提供了重要的机会，尽管它们提出了与数据隐私和算法偏见有关的挑战。最终的考虑强调了有效的策略，以确保实施AI的道德实践，强调教育工作者培训的重要性和监管人员的发展。
大学教师的看法和经验
道德以及学生在学术使用过程中遇到的挑战。使用定性、现象学和解释设计，采访了来自各种机构的教师，以探讨他们如何将人工智能融入他们的教学实践、他们对隐私和算法偏见的担忧以及他们面临的技术和教学障碍。研究结果表明，教育工作者重视人工智能个性化学习和优化教育过程的能力，但也表达了道德方面的担忧，例如学生可能滥用以及确保公平的需要。他们还面临缺乏专门培训和技术获取不平等带来的挑战。结论是，尽管人工智能有可能积极改变高等教育，但必须通过明确的政策和教师培训来解决其伦理和技术影响。这项研究为人工智能在教育中的作用的学术辩论做出了贡献，并强调了负责任地实施人工智能的重要性，以最大限度地发挥其优势并最大限度地降低风险。
人类尊严——以及人工智能的生物伦理学。
作者讨论了人工智能（AI）在各个领域，特别是在健康领域日益增长的影响力，以及在其变得至关重要之前从伦理和生物伦理角度解决其影响的紧迫性。它还探讨了如何将人类尊严（天主教生物伦理学和世界人权宣言的核心原则）作为人工智能监管的基石。人工智能在医疗保健领域的应用引发了道德挑战，例如数据偏见和不公正风险。强调需要开发一种促进透明度、责任感和尊重人类尊严的“算法学”或算法伦理。此外，它还强调了人工智能对医患关系、医疗行业实践和治疗决策的影响，并指出人工智能不应取代人类的判断。最后，强调需要对医生和卫生专业人员进行人工智能的道德使用培训，将生物伦理原则融入他们的培训中，以确保技术服务于共同利益而不损害人类尊严。
助理。阿尔·奥斯曼·塞尔维·
助理。教授Ali Osman Selvi个人信息办公室电话：+90 228 214 1621电子邮件：aliosman.selvi@bilecik.edu.tr Web：https：//avesis.bilecik.edu.edu.edu.tr/aliosman.selvi International International International International International International International International International Internationp 0000-0002-9532-0984 Publons / Web of Science Researcherıd: IZE-6379-2023 Scopusıd: 56437564800 Yoksis Researcher ID: 101364 Education Information, Sakarya University, Institute of Electric (DR), Turkey 2012 - 2022 Postgraduate, Kütahya Dumlupinar University, Faculty of Engineering, Department of Electrical and Electronics Engineering, Turkey 2008 - 2010 Undergraduate, Mugla Sitki Kocman University, Faculty of Technical Education, Department of Electronics and Computeer Education, TURKEY 2003 - 2008 French Languages English, B1 Intermediate Disssertations Doctorate, Classification of Machine Learning Algorithms and EEG signs for disabled people, Sakarya University, Institute of Science Institute, Electrical, Electronics Engineering (DR), 2022 Postgraduate, Human Breath, and the Determination of Electronic Nose in the Blood, Kutahya Dumlupinar University Faculty of Engineering, Department of Electrical and Electronics Engineering, 2010 Research Areas Human and Robot Interaction, Computer Vision, Processor Architecture, Computer Learning, Computer Interaction, Pattern recognition and IMAGE Processing, Neural Networks, Programs Engineering, Biomedical Image Processing, Biosignal Processing Academic and Administrative Experience Bilecik Seyh Edebali大学，2017年 - 继续Bilecik Seyh Edebali大学，2015 - 2015年 - 2015年 - Div -div>
人工智能在优化系统效率中的作用
电子邮件：uesleia_@hotmail.com 摘要 这项工作探讨了在巴西司法系统中实施人工智能 (AI) 的机遇、未来前景和挑战。目的是分析人工智能如何优化流程、提高法院效率和实现司法民主化，同时解决技术、道德和监管挑战。问题在于对处理大量法律诉讼的技术解决方案的需求日益增长，而理由则在于人工智能具有实现司法现代化的潜力。通过文献综述，分析了 ELI 和 Hermes 项目等实际案例，证明了 AI 对敏捷性和流程管理的积极影响。该论文还讨论了算法透明度、偏见和健全的道德治理需求等挑战。结论是，人工智能为司法现代化提供了巨大机遇，但全面采用人工智能需要谨慎、充分监管和持续监督，以确保公平和负责任地使用。关键词：人工智能，挑战，机遇。摘要本文讨论了在巴西司法系统中实施人工智能 (AI) 的机遇、未来前景和挑战。目标是分析人工智能如何在面临技术、道德和监管挑战的同时优化流程、提高法庭效率并使司法民主化。其核心问题在于管理大量司法案件对技术解决方案的需求日益增长，而其合理性则在于人工智能具有实现司法现代化的潜力。通过文献综述，分析了 ELI 和 Hermes 项目等实际案例，展示了 AI 对流程敏捷性和管理的积极影响。该论文还讨论了算法透明度、偏见以及强有力的道德治理需求等挑战。结论是，人工智能提供
在多囊卵巢综合征中使用二甲双胍和肌醇在胰岛素抵抗的治疗中：综合评论
沙特阿拉伯douibiimen@gmail.com，elaamari@ub.edu.sa摘要人工智能越来越多地重塑了财务审计的面貌，以提高欺诈检测的效率和有效性，这也可以加强利益相关者的信任。本研究研究了采用AI对审计实践的影响，这是在提高效率，欺诈检测，道德挑战，监管障碍和利益相关者信任方面的有效性。在本文中，已经使用描述性统计，相关性，回归和结构方程建模对460名专业审计师，会计师和组织利益相关者进行了分析。结果表明，AI对效率，创造价值和欺诈检测能力有积极影响，同时对利益相关者对组织的信任产生积极影响。然而，算法偏见到缺乏透明度和通过数据保护法规定相关的法规风险的道德问题也是重大障碍。因此得出的结论是，AI在革命审计实践中具有巨大的潜力，并且通过培训，透明的AI模型，道德保障和支持性的监管框架来解决这些障碍，对其广泛采用也非常重要。提出了建议和未来的研究途径，以指导AI负责任地集成到审计专业中。关键字：人工智能，财务审核，AI恢复人造Vem Remodelando cada vez Mais a Face a financeiria financeira para melhorar a efici（efici）本研究研究了AI采用对审计实践的影响，这是在提高效率，欺诈检测，道德挑战，监管障碍和利益相关者信心方面的有效性。在本文中，通过描述性统计数据，相关性，回归和建模，分析了组织的460名专业审计师，会计师和利益相关者。结果表明，AI对效率，创造价值和欺诈检测能力有积极影响，并积极影响利益相关者对组织的信心。但是，从算法偏见到缺乏透明度和与符合数据保护法相关的监管风险的道德问题也是重大障碍。因此，得出结论，AI具有彻底改变审计实践的巨大潜力，并且通过培训，透明的AI模型，道德保障和监管支持结构来接近这些障碍，对他们的采用
法律和人工智能在（非）减少...
正如人权组织所声称的，由于怀疑英国的人工智能签证系统可能存在偏见，《卫报》的亨利·麦克唐纳 1 提出了对使用人工智能 (AI) 相关的移民问题的见解。据麦克唐纳称，人权活动家（Foxglove 和移民福利联合委员会 - JCWI）质疑英国内政部使用算法过滤签证申请。风险在于使用算法创建候选人类别，从而加速基于肤色群体的筛选过程（白人将被发送到更快的模式）。报告报告了内政部发言人的矛盾之处，他表示，该过程以效率为导向，人工智能工具不用于决策，而只是为了表明是否会有更多或减少控制，这符合现行的平等立法。从一开始就应该注意到，在本文的主题介绍中，发言人的评论通过将人工智能的表现限制在较小或较大的控制范围内来最小化，从而可以观察到，这确实不离开，这本身就已经是一个决定了，对吗？该讨论似乎明显涉及机器偏见 23 的问题，这既危及人工智能的优势，又助长了与非人类智能相关的神话。采用绿色、黄色和红色进行分类，并按比例控制，最终为白人提供登机灵活性，这是一种典型的偏见情况。尽管存在人工审查的可能性，但报告指出，纳入红色控制系统会使申请人的前景变得不那么乐观。JCWI 还在报告中指出，算法版本是对系统的现代化升级，该系统涉及罗姆申请人，他们可能会受到歧视性待遇。当时，英国本身（上议院 - 2005 年）已经认识到，将吉普赛人视为不太可能是真正的游客的刻板印象是违法的。报告指出了一个问题，但这到底是人工智能的问题，还是重现人类认知活动的系统所捕获的（非自愿或故意的）人类行为的偏差，这实际上是人工智能本身的一个可能的定义？
的纳米技术的视角 人工智能，种族化和抵抗艺术。* convergencia de la心理治疗y心理药物：el ... nivel depercepcióndelarobótica教育 未来焦虑和意大利年轻人心理困扰的序列调解模型：不宽容和非病理学世界的不宽容 准备de vrituraturaproduçãoAcadicmica- 人工智能在会计专业人员中的作用 aprendizaje社会成立y神经塑性 在Voleibol de Piso的práctica期间，荷尔蒙适应性的运动。 AproximaciónDesdedeporte的内分泌 公共私人合伙融资结构对的影响 algorítmic和数字文化 psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ... 9671035.pdf
当代文化是由信息技术（尤其是人工整体应用程序）塑造的。本文的目标之一是分析艺术实践如何将机器学习算法用作种族抵抗。此外，要从黑匣子中删除这些应用程序如何通过关联艺术家面临的技术过程来工作。它将分析围绕人工智能的美学和叙事感知，创建数据集的种族主义来训练这些算法以及人工智能为重新考虑诸如智能和想象力等概念的可能性。这项研究是由人类主义的主观性构成的，后者的主观性利用批判性的想象力质疑人类的经典和以欧洲为中心的定义，以此作为对我们周围事物的衡量。最后，我将描述当代艺术家琳达·杜尼亚（Linda Dounia）的工作，以及她兴趣将她作为塞内加尔女性的经验纳入培训生成性的对抗网络模型，以反思她的身份。
A.Radha Rani 1，M.Nikhiila2，M.Manju Bhargavi2，P.Sushma 2（2024）。基于学习的基于学习的植物物种，用于精确电子农业，v 的纳米技术的视角 人工智能，种族化和抵抗艺术。* convergencia de la心理治疗y心理药物：el ... nivel depercepcióndelarobótica教育 未来焦虑和意大利年轻人心理困扰的序列调解模型：不宽容和非病理学世界的不宽容 准备de vrituraturaproduçãoAcadicmica- 人工智能在会计专业人员中的作用 aprendizaje社会成立y神经塑性 在Voleibol de Piso的práctica期间，荷尔蒙适应性的运动。 AproximaciónDesdedeporte的内分泌 公共私人合伙融资结构对的影响 algorítmic和数字文化 psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ... 9671035.pdf
准确鉴定植物物种对于各种应用至关重要，包括生态研究，农业和保护工作。统计数据表明，错误识别可能导致生物多样性管理和农业生产力的重大问题。传统的识别方法在很大程度上依赖于专家知识和手动比较，这可能是耗时的，并且容易出现不准确。手动识别植物物种通常需要广泛的植物知识和经验。此过程可能会很慢，并且会遭受人为错误，从而导致错误分类和结果不一致。手动方法无法扩展，尤其是在处理大型数据集或进行广泛的生物多样性评估时。此外，对视觉检查和比较的依赖限制了处理和对大量数据进行有效分类的能力。我们提出的解决方案利用机器学习算法根据叶子图像对植物物种进行分类。通过训练机学习（ML）模型在来自四个植物物种（Arjuna，Guvva，Chinar，Jatropha）的叶片图像数据集上，我们旨在开发一个可靠的分类系统。ML方法涉及特征提取，实现准确和自动化的物种识别。这种方法有望提高植物物种分类的效率和可靠性，并支持植物学，农业和环境管理中的各种应用。