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软件开发中的人工智能辅助学习和...
高等教育机构的开发课程和研讨会 • 哪些 AI 助手在软件开发过程中最常用？ • 这些 AI 助手在编程中是如何使用的？ • 何时不在编程中使用 AI 助手 • 如何应对最常见的挑战？ • 如何在我们的教育过程中有效地使用这些 AI 助手？
持牌辅助生活设施的标准
“辅助生活设施”是指根据弗吉尼亚州法典第 63.2-100 条的定义，任何提供或协调个人和医疗保健服务、24 小时监管和协助（预定和不预定）的集体居住环境，用于维持或照顾四名或四名以上年老、体弱或残疾的成年人，并且这些成年人主要在居住环境中接受护理，但 (i) 由州卫生委员会或行为健康和发展服务部许可的设施或设施的一部分，但包括此类设施中任何未经许可的部分； (ii) 仅照顾或赡养与其有血缘或婚姻关系的人的个人的家或住所；(iii) 为年龄在 18 至 21 岁之间（如果根据弗吉尼亚法典第 22.1-214 条参加残疾人教育计划，则为 22 岁之间）的体弱或残疾个人提供服务的设施或设施的一部分，当此类设施根据弗吉尼亚法典第 17 章（§63.2-1700 及以下条款）由该部门许可为儿童寄宿设施时，但包括设施中任何未经许可的部分；以及 (iv) 任何为 62 岁或以上的个人或残疾人士提供的住房项目，这些住房项目仅提供基本的护理协调服务，资金来自美国住房和城市发展部、美国农业部或弗吉尼亚住房发展局。此定义包括由单一实体拥有或经营的两个或两个以上场所、机构或机构，为总共四名或四名以上年老、体弱或残疾的成年人提供维护或护理。维护或护理是指对年老、体弱或残疾的个人的身心健康的保护、一般监督和监督。
质量辅助离心合金和化合物的离心雾化
本博士学位论文是基于卢莱奥大学材料科学系以及2019年9月至2024年8月之间在霍勒甘斯瑞典AB -Sweden AB -Sweden AB -Sweden ab -Sweden ab -Metasphere（瑞典）进行的工作的基础。该项目由HöganäsAB和瑞典战略研究基金会（SSF）共同创立（工业博士生计划，授予编号ID19-0071）。首先，我想对我的主管Farid Akhtar教授和Johanne Mouzon博士表示最深切的感谢，感谢他们在这本期间的重要指导，建议，支持，支持和耐心。，我将永远感谢你们两个人的机会以及随之而来的所有生活课程。我还要感谢Lars Frisk，Erik Nilsson，Nils Almqvist教授和Material Science系的Martin Eriksson以及Assoc。Liang Yu和JudithHernándezCabello教授卢莱奥科技大学化学工程系，他们的技术支持以及对该研究项目至关重要的不同设备。 A special mention to Urban Rönnbäck, late Andrey Chukanov, Rus- lan Shevchenko, and Yuri Nadezhdin, without whom the Metasphere project would have never existed, as well as to the rest of the Metas- phere Dream Team : Roger Engman, late Tord Kalla, Tomas Sandberg, Tina Ståhl Lagerlöf, and William Larsson for their即使在最艰难的时期，也支持和热情。 也要感谢Denis Oshchep-Kov，Sven Bengtsson和HöganäsAB的Nils Jonsson何时何时何时介入，并确保该项目可以完成。 没有你们所有人，我就无法做到这一点。Liang Yu和JudithHernándezCabello教授卢莱奥科技大学化学工程系，他们的技术支持以及对该研究项目至关重要的不同设备。A special mention to Urban Rönnbäck, late Andrey Chukanov, Rus- lan Shevchenko, and Yuri Nadezhdin, without whom the Metasphere project would have never existed, as well as to the rest of the Metas- phere Dream Team : Roger Engman, late Tord Kalla, Tomas Sandberg, Tina Ståhl Lagerlöf, and William Larsson for their即使在最艰难的时期，也支持和热情。也要感谢Denis Oshchep-Kov，Sven Bengtsson和HöganäsAB的Nils Jonsson何时何时何时介入，并确保该项目可以完成。没有你们所有人，我就无法做到这一点。过去和现在的材料科学系的同事，向老，新，迷失和发现的朋友（向Ana，Marina和Camilla大喊大叫，Mina Klippor I Stormen），最后但并非最不重要的一点是：感谢您的无条件支持。
利用生成AI辅助创新：通过商业秘密和专利进行全面保护
您是一家公司的顾问，该公司刚刚开发了一种创新过程，该过程结合了生成人工智能（Gen AI）组件。例如，科技公司可能已经设计了AI驱动的个性化健康助理，旨在提供实时健康监测和个性化的健康建议。该技术利用AI驱动的界面允许以对话形式的用户使用来自各种来源的数据，包括可穿戴设备，电子健康记录等。科技公司已经对这项AI驱动技术进行了大量投资，并正在寻求有关如何最好地保护其利益的顾问。具体来说，科技公司想知道其AI技术的知识产权（IP）是否会受到专利，商业秘密的保护，或者是两者的组合。您建议什么？如下文章所讨论的，采用专利和商业秘密的双重保护策略可以帮助公司在战略上和整体上保护其AI Gen Gen Inovations，同时最大程度地提高其竞争优势。
评估人工智能辅助图像解释对
表 2. 读者对辅助阅读和非辅助阅读的信心。与非辅助阅读阶段相比，辅助阅读阶段对正确解释图像的信心有所增加，同时正确解释类别中“确定”和“高”信心解释的比例也有所增加（即真阳性/真阴性）。
了解人工智能辅助研究写作工具
摘要 本研究考察了巴耶尔萨州奥图奥克联邦大学学生对人工智能 (AI) 辅助研究写作工具的认知水平。本研究采用调查研究设计，旨在了解将人工智能技术融入学术写作实践的认知差距和潜在改进领域。一个研究问题和一个零假设指导了这项研究。研究对象为 11,040 名学生。采用分层比例随机抽样技术抽取 1104 个样本。数据收集工具是一份结构化问卷，题为“人工智能研究辅助工具认知问卷 (AAIRATQ)”。该工具经过专家面对面验证，具有很高的可靠性（Cronbach's alpha = 0.81）。研究结果显示，学生的整体意识水平较低，这反映在平均分数上。建议包括有针对性的宣传活动、AI 模块的课程整合以及提高学生熟练程度的研讨会。该研究为旨在培养技术娴熟的学术环境的干预措施提供了宝贵的见解。关键词：人工智能、研究写作、意识、学生参与、学术技术。简介 人工智能 (AI) 无疑已成为各个行业中无处不在的力量，对任务执行产生了重大影响并改变了传统方法。在学术领域，人工智能在研究写作中发挥着越来越重要的作用，提供了各种精心设计的工具来提高效率和提升学术成果的质量。本研究致力于深入研究巴耶尔萨州奥图奥克联邦大学学生对人工智能辅助工具的认识和使用情况，对影响其采用的潜在因素提供启发性见解（Russell 和 Norvig，2010 年）。人工智能包括开发具有执行传统上需要人类智力的任务的能力的计算机系统。在研究写作的背景下，人工智能有效地利用自然语言处理、机器学习和数据分析等尖端技术，通过使用人工智能研究辅助工具为研究过程各个阶段的用户提供支持。几种著名的人工智能研究辅助工具值得关注，每种工具都配备了其独特的功能。首先，Grammarly 作为一款强大的人工智能写作助手，会认真检查语法和拼写，提升句子结构，并且
对电动舌刺激的初步探索，以提供机器人辅助手术的力反馈
摘要 - 我们报告了最初探索的结果，即使用电动刺激，在外科医生的舌头上，是潜在的较低延迟，机械上的较低的方法，以向机器人辅助手术的操作员提供力反馈。我们进行了一项飞行员可行性研究，其中参与者试图对机器人进行远程操作，以抓住和抬起鸡蛋而不会破裂或掉落它们。根据实验条件，机器人抓地力测量的力以不同的方式显示出不同的显示：仅视觉上或通过视觉上的电动舌刺激。参与者更成功地用舌刺激卵。这项初步研究的数据以及非正式访谈的见解表明，舌刺激有可能增强机器人辅助手术的功效和安全性。索引术语 - 光线，力反馈，机器人辅助手术，显示，舌头，感觉替代，电动刺激
UNSW社会影响框架
许多组织和人们都可以发布本年度报告。首先，我们要感谢艺术单位的所有员工在编译数据并在要求时提供其他信息的努力。可以在附录A中找到所有贡献艺术单位的完整列表。我们还要感谢克里斯托弗·科普兰（Christopher Copeland），迈克尔·查普曼（Michael Chapman）教授，克莱尔·布斯罗伊（Clare Boothroyd），珍妮特·麦肯齐（Jeanette Mackenzie），娜塔莉·赫斯基（Natalie Hesketh），戴维·莫洛伊（David Molloy）博士和佩特拉·韦尔（Petra Wale）博士，以审查此报告。我们还要感谢UNSW的NPESU支持，并感谢FSANZ的财政支持，以汇编Anzard和本报告的准备。
多模式深卷积神经网络管道，用于AI辅助口腔癌的早期检测
摘要口服鳞状细胞癌（OSCC）提出了重大的健康挑战，早期检测对于有效治疗和提高的存活率至关重要。先前的研究检查了标准照片的使用，例如智能手机中的照片，但它们通常仅依靠图像，忽略了合并多种方式的潜在好处。这项研究通过提出一条包含多种数据源的多模式深度学习管道来解决这一差距，其中包括患者元数据，该数据源模仿了临床医生在早期发现口腔癌中的诊断方法。该研究利用最新的图像编码将口腔病变分类为良性且潜在的恶性类别。提出了六个预训练的深度学习模型（Mobilenetv3-Large，MixNet-S，Resnet-50，Hrnet-W18-C，Densenet-121和Inception_V3）的性能比较。使用MobileNetV3-Large-large-large图像Encoder，提议的管道的性能达到了81％的总体精度，精度为79％，召回79％，F1得分为78％，MATTHEWS相关系数（MCC）为0.57。与仅使用图像数据相比，研究结果突出了整合多种数据模式的功效，以更准确地检测潜在的恶性肿瘤。结果可能为改善临床决策和患者预后铺平道路。