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Ashok, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-9827-9104，Madan, R.、Joha, A. 和 Sivarajah, U. (2022) 人工智能和数字技术的道德框架。国际信息管理杂志，62。102433。ISSN 0268-4012 doi：https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102433 可在 https://centaur.reading.ac.uk/100786/ 获得
Ashok, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-9827-9104，Madan, R.、Joha, A. 和 Sivarajah, U. (2022) 人工智能和数字技术的道德框架。国际信息管理杂志，62。102433。ISSN 0268-4012 doi：https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102433 可在 https://centaur.reading.ac.uk/100786/ 获得
在市售研究塑料中的聚合物特性的表征和添加剂的鉴定
的化学多样性比这三种聚合物更广泛，并且通常由多种聚合物，粘合剂和小分子添加剂配制，产生复杂的废物流。1,11在开发新的回收方法方面取得快速进步的关键是（1）严格的底物表征，（2）了解聚合物性能和添加剂如何影响回收过程，以及（3）在研究之间进行直接比较的全球基准测试子序列的使用。1，例如，金属，硫酸盐或抗氧化剂等低浓度的添加剂可能会干扰新的回收过程。1,12,13作为示例，Hinton等。证明抗氧化剂（0.5 - 2 wt％）显着影响HDPE催化加氢裂变的产物产量，14，同样，Jerdy等人。表明，抗氧化剂和酸清除剂可以促进HDPE塑料热解油的催化升级。13†可用的电子补充信息（ESI）。请参阅doi：https：//doi.org/ 10.1039/d4gc00659c
推荐引用 推荐引用 Hon. CS Maravilla，《获得司法公正：人工智能和伦理意见如何认可有限范围的代表权以支持法律市场整合》，40 GA . ST . UL R EV . 957 (2024)。网址：https://readingroom.law.gsu.edu/gsulr/vol40/iss4/10
虽然在某些司法管辖区，自诉人使用 GenAI 可能构成未经授权的法律执业，但目前可用的工具（如 ChatGPT 和 Google Bard）并非用于法律用途。然而，有限范围的代理和代笔将允许律师使用 GenAI 工具以较低的成本向中低收入人群提供法律服务。有限范围的代理和代笔允许律师提交法庭文件而无需正式出庭通知。换句话说，律师为离散任务提供服务，而不是在整个法律事务中正式代表客户。有限范围的代理已得到美国律师协会和许多州司法管辖区的道德认可，作为一种获得司法公正的手段。本文将讨论：（1）允许有限范围代理和法律外包的道德观点为加强使用人工智能技术提供了基础；（2）ChatGPT 和 Google Bard 等公开的在线 GenAI 聊天机器人并非为法律研究和写作而编程，正在给法庭带来问题；（3）为法律起草、研究和写作而量身定制的 GenAI 将导致更多的公司化和不仅为低收入和中等收入的诉讼当事人提供司法服务，而且总体上也能提供负担得起的法律服务。
Ph.D.可用位置（物理/化学）Ph.D.可用位置（物理/化学）
植物使用光合作用以化学键的形式存储太阳能。但是，此过程的效率取决于光的颜色，这表明使用频谱优化来源来增强植物的生长。在这个项目中，成功的候选人将使用无机荧光纳米颗粒将太阳能光谱聚焦于光谱区域，该光谱区域更有效地针对光合作用过程。旁边是尖端纳米材料的合成和普通表征，在太阳能下，候选人将有机会直接测试其光学性能对藻类或植物生长的影响。
推荐引用 推荐引用 Samuel D. Hodge Jr.，《在替代性争议解决中使用人工智能是可行的选择还是一厢情愿的想法？》，24 Pepp. Disp. Resol. LJ 91 (2024) 可访问以下网址：https://digitalcommons.pepperdine.edu/drlj/vol24/iss1/3
* Samuel D. Hodge Jr. 是天普大学的教授，教授法律、解剖学和法医学。他撰写了 700 多篇出版物、六本医学教材和两本法律书籍。他还是争议解决研究所的调解员和中立仲裁员，以及医学和法律事务的全国公共演讲者。Hodge 教授撰写了多篇关于人工智能在不同背景下的应用的文章。 1 生成式人工智能可能会从根本上改变法律实践，THE E CONOMIST（2023 年 6 月 6 日），https://www.economist.com/business/2023/06/06/generative-ai-could-radically-alter-the-practice-of-law?utm_medium=cpc.adword.pd&utm_source=google&ppccampaignID=17210591673&ppcadID=&utm_campaign=a.22brand_pmax&utm_content=conversion.direct-response.anonymous&gad_source=1&gclid=CjwKCAiAhJWsBhAaEiw AmrNyq5G4kIw31ce8BecM- YHV5LS1gjL4H5wxutYCAhenX_4GyMcVdSzNZxoCQLcQAvD_BwE &gclsrc=aw.ds。
在线访问http://www.tjpr.org http://dx.doi.org/10.4314/tjpr.v23i5.11乳杆菌活胶囊的原始研究文章效率I
目的：评估甲硝唑与乳杆菌活胶囊结合使用细菌性阴道病（BV）的有效性。方法：在2020年6月至2022年2月之间，对100名BV患者进行了回顾性研究。将患者分配为对照（仅48例患者接受甲硝唑）和研究组（52例患者接受了甲硝唑和乳杆菌活胶囊）。短期疗效，阴道菌群分布的变化，复发率和不良反应的发生。结果：研究组与对照组相比显示出更高的总体功效（p <0.05）。治疗后，阴道菌群分析显示研究组中的微生物群更加平衡，表明联合治疗的积极作用。然而，两组之间在治疗后和三个月的复发率没有显着差异（p> 0.05）。两种治疗方案通常都具有良好的耐受性，在研究组中只有一个轻度不良反应的报告。结论：甲硝唑和乳杆菌活胶囊的联合治疗提高了短期治疗有效性，并促进了更健康的阴道菌群。尽管合并治疗不会显着影响复发率，但它表现出了有利的安全性。缺乏对阴道菌群的非细菌成分的关注，乳酸杆菌活胶囊的潜在长期不良反应代表了未来研究的领域。关键词：细菌性阴道病，甲硝唑，乳酸杆菌，联合治疗，治疗功效
及时利用随机信号分析和机器学习技术的及时ICU结果预测，可容纳生命体征数据
摘要 - ICU是一个专门的医院部门，可为高风险的患者提供重症监护。重新征收护理的巨大负担需要准确，及时的ICU结果预测，以减轻重症监护需求施加的经济和医疗保健负担。现有的研究面临着挑战，例如提取困难，准确性低和资源密集的功能。一些研究探索了利用原始临床输入的深度学习模型。但是，这些模型被认为是不可解剖的黑匣子，从而阻止了它们的广泛应用。该研究的目的是使用随机信号分析和机器学习技术开发一种新方法，以有效地从ICU患者的实时时间序列的生命体征的实时时间序列中提取具有强大预测能力的特征，以进行准确，及时的ICU结果预测。结果表明，提出的方法提取了有意义的特征和优于基线方法，包括Apache IV（AUC = 0.750），基于深度学习的模型（AUC = 0.732，0.712，0.698，0.722）和统计特征分类方法（AUC = 0.765）。所提出的方法具有临床，管理和行政影响，因为它使医疗保健专业人员能够及时，准确地确定与预后的偏差，因此可以进行适当的干预措施。
推荐引用 推荐引用 Sundberg, Leif 和 Holmström, Jonny (2024) “教学技巧：使用无代码人工智能在高等教育中教授机器学习”，信息系统教育杂志：第 35 卷：第 1 期，56-66。 DOI：https://doi.org/10.62273/CYPL2902 可从以下网址获取：https://aisel.aisnet.org/jise/vol35/iss1/6
摘要 随着人工智能 (AI) 的最新进展，机器学习 (ML) 被认为对于寻求从数据中创造价值的组织特别有用。然而，由于 ML 通常与计算机科学和工程等技术专业相关，因此将 ML 使用培训纳入非技术教育课程（例如社会科学课程）具有挑战性。在这里，我们提出了一种应对这一挑战的方法，即在面向具有不同教育背景的大学生的课程中使用无代码 AI。这种方法在基于案例的实证教育环境中进行了测试，其中学生参与数据收集并使用无代码 AI 平台训练 ML 模型。此外，还应用了一个由五项教学原则（以问题为中心的学习、激活、演示、应用和集成）组成的框架。本文为 IS 教育文献做出了贡献，为教师提供了如何在课程中融入无代码 AI 的信息，并深入了解了在教育环境中使用无代码 AI 工具支持 ML 工作流程的好处和挑战。关键词：人工智能、机器学习、IS 教育研究、信息系统教育
存储库引文 存储库引文 Melissa E. Love Koenig 和 Colleen Mandell，《一个新的隐喻：人工智能如何将法律推理与数学思维联系起来》，105 Marq. L. Rev. 559 (2022)。网址：https://scholarship.law.marquette.edu/mulr/vol105/iss3/4
数学课程很简单，其中没有数字：这个世界是有结构的；我们可以希望理解其中的一些，而不仅仅是对我们的感官呈现给我们的东西感到吃惊；我们的直觉在有正式外骨骼的情况下比没有外骨骼的情况下更强。数学的确定性是一回事，我们在日常生活中发现的更柔和的信念是另一回事，如果可以的话，我们应该跟踪两者之间的差异。1 人工智能 (AI) 对法律界的影响每年都在成倍增加。随着人工智能的发展，律师拥有更强大的工具来增强他们研究和分析法律以及起草合同和其他法律文件的能力。律师已经在使用由人工智能驱动的工具，并正在学习转变他们的方法以利用这些增强功能。为了继续适应不断变化的角色，律师应该了解人工智能、数学和法律推理之间的关系。
1 可用于解决社区问题的联邦资源...
监狱。劳工部将向为司法相关人员提供法律援助、咨询、求职策略和其他基础就业技能（在刑满释放前）的组织提供 100 万美元至 400 万美元的补助金。这笔资金还将用于支持参与者返回社区后的学徒期、职业培训和支持服务。该补助金计划的申请已经截止，但预计将很快公布奖项。司法部今年，司法部 (DOJ) 将通过 200 多个补助金计划提供资金，用于促进公共安全并改善司法系统的成果，这些资金是在 2023 财年 (FY) 授予的近 58 亿美元补助金的基础上增加的。要了解有关在哪里可以找到司法部资助机会以及如何申请的更多信息，潜在申请人可以访问此链接。申请人也可以直接通过此链接搜索资助机会。