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摘要:人工智能 (AI) 和渐进式 Web 应用程序 (PWA) 代表了当今现代信息系统发展的两大趋势。AI 旨在实现智能行为的自动化,而 PWA 旨在提供快速、可靠且引人入胜的应用程序。这两项关键技术对组织和可持续发展的影响已经被探索过。然而,还没有研究将这些技术以重组创新的方式融合在一起,以展示它们的共同潜力。通过进行系统的文献综述,本文揭示了“人工智能渐进式 Web 应用程序”(AI-PWAs) 对可持续性的积极影响。结果表明,AI-PWAs 可以实现经济、环境和社会效益,从而支持实现联合国的可持续发展目标。
SB 658 禁止公立学校区或技术中心学区的教育委员会、俄克拉荷马州高等教育系统内机构的董事会、私立高等教育机构的理事会、俄克拉荷马州高等教育董事会、州教育委员会或州职业技术教育委员会要求学生出示疫苗护照作为入学或就读学校或机构的条件。行政命令禁止州政府机构要求人们出示疫苗接种证明才能进入公共建筑。该命令不适用于主要从事面向医疗患者的活动的州政府机构的员工和建筑。
背景:针对问题性物质使用的移动应用程序有可能绕过寻求治疗的常见障碍。在第一个针对问题性烟草、酒精和非法药物使用的应用程序发布十年后,它们的有效性、使用和可接受性仍然不清楚。目标:本研究旨在对评估问题性烟草、酒精和非法药物使用的移动应用程序干预措施的试验进行系统文献综述。方法:根据推荐指南进行审查。搜索相关数据库,如果移动应用程序研究是一项受控干预试验,并且报告酒精、烟草或非法药物消费作为结果,则纳入文章。结果:共有 20 项研究符合一系列物质的资格标准:酒精(n=11)、烟草(n=6)、酒精和烟草(n=1)、非法药物(n=1)以及非法药物和酒精(n=1)。样本包括普通社区、大学生和临床患者。分析的干预样本量从 22 到 14,228 不等,内容也相当多样化,从提供自我监测或心理教育的简单独立应用程序到具有交互功能和音频内容的多组件应用程序,或用作面对面治疗的辅助手段。干预持续时间从 1 周到 35 周不等,通知从每天无通知到多次通知不等。在 20 个应用程序干预中,共有 6 个报告称,与对照条件相比,药物使用在后期或随访中显著减少,效果大小从小到中等。此外,另外两个应用程序干预报告称,干预期间药物使用显著减少,但在治疗后没有减少,第三个应用程序干预报告称,两个应用程序干预组件之间存在显著的相互作用。结论:虽然大多数应用程序干预与减少有问题的药物使用有关,但不到三分之一的应用程序在治疗后明显优于对照条件。在报告干预效果的 6 个应用程序中,共有 5 个针对酒精(其中一个针对酒精和非法药物,另一个针对酒精和烟草),1 个针对烟草。此外,6 个应用程序中有 3 个提供反馈(例如个性化反馈),2 个具有高偏倚风险,1 个具有一定风险,3 个具有低风险。所有 6 个应用程序都包括 6 周或更长时间的干预措施。常见的研究局限性是样本量小;有偏倚风险;缺乏相关细节;在某些情况下,比较条件不平衡。需要进行适当有力的试验,以了解哪些应用程序干预措施最有效、所需的参与时长以及最有可能受益的亚群。总之,迄今为止针对问题物质使用的应用程序有效性的证据并不令人信服,尽管异质性比较
d Igital教育应用(“应用程序”)是一种越来越有吸引力的工具,可促进幼儿的学校准备,基本的识字和数学技能。尤其是在触摸屏平板电脑和智能手机上运行的应用程序现在是儿童房屋和学校的无处不在的特征。例如,一项有关学校应用程序使用的最新研究指出,学校领导者有超过2500个教育应用程序(S. Baker&Gowda,2018年),并且估计美国的数十亿美元的教育软件市场(Richards&Stebbins,2014年)。同样,现在,派系面临着越来越多的应用程序,以改善儿童的学业成就; Apple App Store中的教育和参考应用程序数量已从2015年的80,000增加到2018年的200,000
首批面向消费者的通过人工智能进行医疗自我诊断的应用程序最近才进入市场。例如,这些应用程序有望从照片中检测出恶意的皮肤变化或从智能手机麦克风捕捉到的咳嗽声中检测出呼吸系统疾病。虽然有大量关于移动健康应用程序的人机交互相关方面的研究,但关于用户对此类新型人工智能驱动的自我诊断应用程序的看法以及影响其接受和采用的因素的知识却很少。在一项在线调查中,我们调查了参与者的总体使用意愿(考虑了四种类型的捕获和处理的数据)并确定了信任因素和理想功能。我们发现超过一半的参与者会使用人工智能驱动的自我诊断应用程序,但主要融入了现行的全科医生护理中。基于
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