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医师助理健康科学理学硕士
目录 页码 序言 6 关于机构 7 附属机构 8 项目教职员工 13 紧急情况、安全和安全政策 14 举报犯罪、紧急情况和可疑行为 14 其他紧急联系人 14 紧急警报政策 16 校园安全报告 17 消防安全政策和实践 18 项目政策和实践 22 行为标准和学术诚信政策 24 学生责任/荣誉准则 24 专业精神 26 专业精神和处理失误的协议 28 培训和学习环境政策 31 师生委员会 31 虐待政策 31 学生监察员 33 行为标准/政策：使用计算机、网络系统和电子通信 33 版权侵权政策 34 社交媒体政策 35性骚扰、偏见和药物滥用政策 36 什么是性骚扰 36 处理性骚扰初步行动 37 投诉程序/政策 37 第九条规定 38 偏见和仇恨相关犯罪政策和指导 38 报告偏见和仇恨相关事件和咨询/支持 39 关于非法药物和物质的声明/政策 40 药物筛查政策 42 学术：相关政策和实践 45 医师助理毕业生的能力 45 MSHS PA 课程中的必修课程 49
AI助手中BBC新闻内容的表示
个体错误突出了我们研究发现的一些问题。例如，Google的双子座错误地指出：“ NHS建议人们不要开始烟，并建议想要退出的吸烟者应使用其他方法”。实际上，NHS确实建议使用烟作为戒烟的方法。微软的副作用错误地说，吉西尔·佩利科特（GisèlePelicot）在她开始遭受停电和记忆力损失时发现了针对她的罪行。实际上，当警察在没收丈夫的电子设备时，警察展示了他们发现的视频时，她发现了有关罪行的信息。困惑错误地说明了迈克尔·莫斯利（Michael Mosley）死亡的日期，并在他去世后的家人中误导了利亚姆·佩恩（Liam Payne）的一份声明。Openai的Chatgpt在2024年12月声称2024年7月在伊朗被暗杀的Ismail Haniyeh是哈马斯领导人的一部分。
在学校中使用助教 - 研究报告
调查结果表明，近年来，TA的作用和责任已大大增加。tas除了可以认为是传统活动（例如维持课堂空间和准备资源）外，还要执行各种任务来支持教学和学习。这通常包括整个班级，一对一和小组支持，在教室内外提供了具有确定需求的学生。这最常见的是具有特殊教育需求和残疾的学生（SEND），其中包括具有教育，健康和护理（EHC）计划的学生，但还包括其他各种学生。对于许多TA，他们的角色和责任不仅仅是支持学生学习，还包括牧师和非教室活动，例如管理和学前班，休息和午餐时间的领导者，寻求充分利用他们提供的能力和专业知识。
人工智能数字个人助理的新医疗技能
摘要 鉴于人工智能技术在各个医疗和医疗保健领域得到广泛应用，传统的医疗实践和关系正在发生变化。在许多情况下，这些新技术并非特定于医疗保健领域。尽管如此，它们仍然是现存的、无处不在的、商业上可用的系统，并且经过了升级，可以整合这些新颖的护理实践。鉴于人工智能技术的广泛采用，再加上实践的巨大变化，由于这些系统如何推动用户做出决策和改变行为，出现了新的伦理和社会问题。本文讨论了这些人工智能驱动的系统在推动方面如何带来特殊的伦理挑战。为了应对这些问题，价值敏感设计 (VSD) 方法被采用作为一种原则性方法，设计师可以采用这种方法来设计这些系统，以避免危害并为社会利益做出贡献。人工智能造福社会 (AI4SG) 因素被采用为限制恶意行为的规范。相比之下，人工智能特有的高阶价值观，例如欧盟人工智能高级专家组和联合国可持续发展目标的价值观，被采用为在设计中尽可能推广的价值观。亚马逊 Alexa 医疗技能的用例可用于说明这种设计方法。它提供了一个范例，说明设计师和工程师如何开始将这些技术的设计程序导向社会利益。
主显节 | 2025 年 1 月 5 日 礼拜助理协助……
上帝通过阅读经文、讲道和歌曲与我们说话。 圣言 第一篇阅读：以赛亚书 60:1-6 1 兴起，发光；因为你的光已经来到，耶和华的荣耀已经升起照耀你。 2 黑暗要遮盖大地，幽暗要遮盖万民；耶和华却要升起照耀你，他的荣耀要显现在你身上。 3 万国要来就你的光，君王要来就你黎明的光辉。 4 举目四顾，他们都聚集来到你这里；你的众子要从远方而来，你的女儿要被保姆抱在怀里。 5 那时，你看见了，就要容光焕发；你的心要兴奋欢喜，因为海中的丰饶要归给你，列国的财富要归给你。 6 有许多骆驼，并米甸和以法的小骆驼要遮蔽你；示巴的众人都要来。他们必带黄金和乳香来，宣告对主的赞美。上帝的话语，生命的话语。感谢上帝。
公共和私营部门负责任地使用人工智能助理
2 CIA 三要素包括三个关键信息安全要素：机密性、完整性和可用性。机密性：数据必须仅供授权人员访问，并受到保护以防止未经授权的访问。完整性：数据必须准确、完整并受到保护以防止未经授权的修改。可用性：授权用户需要时，数据必须可用且可用 [9]。
ofcom语音助手研究2024 Tehcnical Report
该研究的问卷是由OFCOM设计的，并由YouGov进行了审查，以确保问题能成功地在线翻译。调查表的结构是确保受访者仅询问与他们报告使用的设备相关的语音助手。例如，三星Bixby仅被问及表明他们使用三星设备的受访者，而Apple Siri仅在报告使用Apple设备的人中只查询过Apple Siri。同样，也没有询问受访者与他们的设备生态系统不符的语音助手，例如智能手机上的Microsoft Cortana。
面向非英语母语人士的可解释 AI 写作助手
我们重点介绍了非母语人士在使用人工智能写作助手改写文本时面临的挑战。通过对 15 名英语水平各异的非英语母语人士 (NNES) 进行访谈研究，我们发现他们在评估人工智能写作助手生成的改写文本时面临困难，这主要是因为建议的改写缺乏解释。此外，我们研究了他们在缺乏解释的情况下评估人工智能生成的文本的策略。根据我们在访谈中发现的 NNES 的需求，我们提出了四种潜在的用户界面，以增强使用人工智能写作助手的 NNES 的写作体验。所提出的设计侧重于加入解释，以更好地支持 NNES 理解和评估人工智能生成的改写建议。
未来对话：个人人工智能助理及其与我们和彼此的互动
我们提议举行一次特别兴趣小组 (SIG) 会议，在此期间，参与者将讨论个人人工智能助理 (PAIA) 未来可能的配置及其与其他人类和其他个人 AI 助理交互的潜在能力。参与者将参与设计虚构和推测设计活动，讨论个人 AI 助理在未来的关系中可能扮演的可接受角色的界限。SIG 期间的讨论和活动旨在帮助参与者思考他们自己的研究和设计工作，因为它与探索 PAIA 和类似 PAIA 的系统可能对我们与他人的关系以及我们与技术的关系产生的影响有关。在 SIG 的介绍中，我们将使用设计虚构、科幻分析和简短案例研究来介绍广泛的概念领域，以激发 75 分钟会议的讨论。
多模式细粒训练助理的自主工作流程
自主人工智能（AI）代理已经成为有前途的协议，以理解基于语言的环境，尤其是在大型语言模型（LLM S）的指数发展中。然而，多模式环境的细粒度，全面的不阐述不足。这项工作设计了一种量身定制的AU级工作流，该工作流无缝地集成到混合现实中（MR）进行细粒度的培训。我们在飞行员MR环境中为乐高砖组装的多模式细粒训练助手提供了演示。具体来说，我们设计了一种大脑语言代理，将LLM S与MR工具和视觉语言代理的内存，计划和互动集成在一起，使代理能够根据过去的经验来决定其行动。此外，我们推出了Lego-MRTA，这是一种多模式细粒组件Di-Alogue DataSet，在商业LLM提供的工作流程中自动合成。该数据集包括多模式指令的操作，对话，MR响应和视觉问题回答。最后，我们将几个流行的开放式LLM S作为基准，评估了他们在建议的数据集中进行微调的情况下的性能。我们要抗衡，该工作流的更广泛的影响将推动对MR环境中无缝用户互动的更智能分析的发展，从而促进了AI和HCI社区的研究。