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人机交互中的沟通 - CHAI（序言）
人类与人工智能 (AI) 系统的交互正在成为我们日常生活的一部分。根据提示生成文本和图像、向网站聊天机器人寻求帮助或要求语音助手播放我们最喜欢的播放列表只是与 AI 系统交互提供的几种可能性。如果设计得当，这些互动有可能增强人类的工作、能力和福祉。在本次研讨会上，我们决定采取特定的观点，即人工智能系统不仅仅是一种表达或交流的工具，而是扮演“传播者”的角色，即人类创造意义的系统 [ 1 ]。这种转变为设计人类和人工智能系统互动的新方式带来了许多新的挑战和机遇。例如，这样的人工智能传播者可能有权发起沟通互动，并应该有效地促进这种互动。
引文：Fan, R., Chai, Z., Xing, S., Chen, K., Qiu, F., Chai, T., Qiu, JL, Zhang, Z., Zhang, H., and Gao, C. (2020). 缩短 sgRNA-DNA 介
2018 ；Chen 等人，2017 ；Kleinstiver 等人，2016 ；Lee 等人，2018 ；Slaymaker 等人，2016）。增加和减少 sgRNA-DNA 界面的长度都会显著降低五种 Cas9 变体中的四种的编辑效率，Sniper-Cas9 是个例外（Lee et al., 2018）。但这种影响的基础尚不清楚。最近，Fu 等人观察到与靶标存在大量错配的 sgRNA 能够引导 SpCas9 切口双链 DNA（Fu et al., 2019）。同样，Szczelkun 等人描述了截短的 sgRNA（互补区为 ∆ 7 nt）与嗜热链球菌 Cas9 (StCas9) 结合导致缺口分子的积累 ( Szczelkun 等人，2014 )。这些观察结果表明，截短/延长的间隔区衍生片段对核酸酶的 HNH 和 RuvC 切割域施加了不同程度的影响，使得它们在某些情况下会切开目标 DNA，而不是将其切割。在这里，我们试图检验这一假设。
和你的（AI）编程伙伴一起喝茶：关于软件工程生成 AI 的设计小说
生成式人工智能有可能改善软件工程中的实际工作 [1、2、3、4、5、6、7、8、9]。这些技术功能强大，但将生成式人工智能应用于人类工作和人类成果的潜在风险也越来越多样化 [10、11、12、13、14、15]。在 2020 年 HAIGEN 研讨会的一篇论文中，我们通过使用参与式设计虚构 [10] 探讨了生成式人工智能未来可能带来的社会问题。在这三篇虚构作品中，我们邀请同事推测生成式人工智能应用可能造成的社会危害。在这里，我们将策略转向工作场所，并尝试采取更为平衡的观点，同时考虑生成式应用在未来工作场所中的潜在好处和潜在风险。由于新冠疫情而导致的工作场所调整加速了工作实践和技术变革的社会技术趋势。
Romero-Godoy，d。; Sánchez-Rodríguez，d。; Alonso-Gonzá-Lez，I。； Delgado-Rajó，F。基于SLAM
文章信息摘要目的：本研究的目的是分析和评估影响越南海鲜企业国际供应链合作的因素。理论框架：国际业务环境中的运营与高风险有关，因此供应链中的合作有助于提高管理灵活性。另一方面，对资源依赖，资源共享和信息共享策略的理论产生影响会影响供应链合作伙伴之间的质量和合作水平。设计/方法/方法：为了实现这项研究的目的，进行了与供应链和供应链合作有关的文献调查，并在海鲜行业的327个合作伙伴中进行了经验分析，并使用Cronbach的Alpha分析，探索性因素分析（EFA）（EFA）和线性回归分析（RAILEAR RENSESION SAMISSICTION）进行了分析的结果（RA）。调查结果：研究结果证实，有六个主要因素直接影响越南海鲜企业的国际供应链合作，包括：（1）信托； （2）力量； （3）距离； （4）政府政策； （5）合作策略和（6）信息共享。研究/实践和社会含义：政府，VASEP和企业将实施令人鼓舞的政策和简化出口法规，因此，将在全面的未来研究方向的帮助下促进有关国际供应链合作的知识。
引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
nhs供应链平等，多样性和包容策略2022-2025 1。我们的首席执行官的信息“欢迎来到NHS Supply Chai
NHS供应链平等，多样性和包容策略2022-2025 1。我们的首席执行官的消息“欢迎来到NHS供应链平等，多样性和包容策略2022-2025。已经制定了这种策略来支持我们的人民承诺的交付：‘我们是富有同情心和包容的。一个包容性的工作环境，庆祝多样性并确保同事是他们最好的自我，没有判断力，并鼓励从替代角度学习。这也将帮助我们实现我们的愿景，战略和业务计划，并满足NHS的期望，这意味着利用所有同事的才能并每天过着我们的公司价值观。我坚信，我们需要认识到我们每个人都带来并在组织各个层面上采取包容性行为的独特性。这意味着确保我们拥有在不断发展的工作格局中逐步渐进的政策和流程，并确保听到同事的声音以改善创新，过程改进和决策。我们正在取得良好的进步，尤其是考虑到近年来我们面临的挑战 - 但仍然有工作要做！这就是为什么我们想通过介绍该策略和行动计划来正式化我们的承诺，而成功实现我们都有自己的角色。”2。我们的价值观是真实的包容性要驱动为差异3。简介平等，多样性和包容性评论的目的是评估我们当前的方法，并确定我们如何增强我们的实践并加强
HPV疫苗加速计划合作伙伴计划（...
在国家一级，我们与EPI/MOH，当地民间社会组织（CSOS）/非政府组织，专业社会，妇女团体，国家癌症计划以及其他国家级决策者（例如教育部）互动。与我们尊敬的合作伙伴合作，由JSI与Clinton Health Access Initiative（CHAI），Johns Hopkins Bloomberg公共卫生，JHPIEGO和PATH的Clinton Health Access Initiative（CHAI）一起管理。
健康联盟人工I
September 13, 2024 Brian Anderson, MD Coalition for Health Artificial Intelligence (CHAI) RE: Coalition for Health Artificial Intelligence (CHAI) Assurances Standards Guide and Reporting Checklist Request for Information Dear Coalition for Health Artificial Intelligence Advisory Board: As the professional home for health services and systems researchers, AcademyHealth is pleased to offer input to guide the development of the Coalition for Health Artificial Intelligence (CHAI) Assurance Standards Guide and报告清单。AcademyHealth是卫生服务研究人员和卫生政策的专业住所，以及使用这些证据来改善健康和医疗保健的个人和组织。通过一项战略计划，该计划明确优先考虑我们的核心价值观，例如行动，多样性和包容性，持续学习，协作和社区以及信任和诚信的证据，我们证明了我们致力于改善所有人的健康成果，尤其是最脆弱和被剥夺的人群。我们的成员是研究健康公平，健康差异和健康决定因素的领导者。我们借鉴了这些专业知识，以告知我们对Chai的建议。作为AI在健康中的作用，它有可能提高健康服务的股权或扩大现有差异。AI可以描述为使用算法系统用于各种任务，包括决策支持，诊断，治疗计划，医学成像分析，患者监测，临床遗漏，精确医学和各种行政过程。92.210]。偏见不生活在真空中Chai概述了一个六步生命周期，详细介绍了开发，部署和维护AI系统所涉及的基本阶段和过程。我们认识到Chai的认可，即“公平，公平和偏见”应包括在整个AI生命周期中必须解决的核心原则。此外，联邦法律将要求Chai的成分在2025年5月1日之前采取合理的步骤，以确保其AI在其健康计划或活动中的种族，颜色，国籍，性，性别，性别或残疾在其健康计划或活动中通过使用患者护理决策支持工具的使用[45 cfr sec] [45 cfr sec。国家也是立法标准，以确保AI不会比我们作为一个社会所拥有的更严重的歧视。为了Chai的标准，实际上可以执行的指导用户解决与新法律和法规保持一致的偏见 - 他们必须做的远远超过当前草案中所显示的要多得多。加强这一点，我们进一步建议评估活动可以并且应该为减轻偏见和促进公平和公平的步骤提供信息。通过健康服务研究（HSR）和其他研究活动，该领域可以开始衡量有效的方法，为谁以及在什么情况下AI设计和部署影响健康。通过指导人们建立这一证据（并从整个生命周期中学习）Chai可以使这一原则可行。