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以人为本的航空自动化 - CORE
先进自动化系统 (FAA)：20 世纪 90 年代为美国国家空域的空中交通管制和管理而实施的硬件、软件和程序组合。“飞机”的缩写。ARINC 通信和地址报告系统。姿态指示器：陀螺仪飞机姿态显示器，也称为人工地平仪。另请参阅 EADI。自动相关监视：指定期向地面控制站自动报告飞机位置、高度和其他数据。自动航路空中交通管制，FAA 的先进 ATC 系统概念。航路和终端自动化之间的界限不再那么明确，该术语的使用正在减少；另请参阅 AAS、FAS。自动飞行服务站：一种交互式自动化设施，可向通用航空和其他飞行员提供与飞行相关的信息。另请参阅 FSS。人工智能。航空公司飞行员协会，航空公司飞行员的劳工组织。 (ALT-STAR)：飞行管理系统的高度获取模式，在此模式下，飞机被命令爬升至预选高度并保持水平。辅助动力装置，一种小型涡轮机，提供电力、压缩空气和飞机液压系统的动力源。航空法规咨询委员会，由联邦航空管理局设立，以确保用户对监管过程的意见。航空无线电公司提供
以人为本的人工智能六大挑战
a 美国佛罗里达州奥兰多市中佛罗里达大学；b 美国佛罗里达州奥兰多市 Design Interactive 生物特征与分析；c 意大利巴勒莫大学 Matematica e Informatica；d 希腊克里特岛 FORTH-ICS 计算机科学研究所；e 德国慕尼黑工业大学社会科学与技术学院；f 加拿大蒙特利尔 HEC 蒙特利尔分校信息技术系；g 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学土木与系统工程系；h 英国牛津大学计算机科学系；i 美国新泽西州皮斯卡塔韦市 IEEE 标准协会新兴技术与战略发展系；j 美国马里兰大学计算机科学系；k 美国明尼苏达州明尼阿波利斯市明尼苏达大学计算机科学与工程系；l 美国加利福尼亚州奥克兰市凯撒医疗集团家庭医学与成瘾医学系；m 美国人工智能认知洞察； n 美国负责任的人工智能合作组织；o 希腊克里特岛克里特大学和 FORTH-ICS 计算机科学系；p 德国汉堡工业大学数字经济研究所；q 中国浙江杭州浙江大学心理学系
一个自闭症谱系障碍儿童进行深层压力治疗的压缩扶手椅（OTO）：以用户为中心的设计和可行性研究
或活动美国精神病学协会，2013年）。根据美国精神病学协会（2013年），自闭症的患病率为1％。 在ASD患者中经常发现感觉困难（Kojovic等人，2019年），特别是体感系统困难，例如异常的皮肤敏感性[Asmika等，2018; Zhong等人，2013年]（包括压力检测）和本体感受。 这些感觉异常可能会导致社会发展受损的病理生理过程[]。 本体感受是人体正在进行的空间配置的感觉注册。 它包括身体段在太空中的位置，力和运动速度以及重力和身体平衡的整合。 本体感受会影响行为调节和运动控制]。 Blanche等。 表明，患有ASD的儿童目前的本体感受的处理困难与其他发育障碍儿童及其通常发展的儿童不同。 但是，Morris等人，2015年，Fuentes等人，2011年没有确认实验范式中的这些本体感受困难。 缺陷可能主要依赖于多感官集成[]。根据美国精神病学协会（2013年），自闭症的患病率为1％。感觉困难（Kojovic等人，2019年），特别是体感系统困难，例如异常的皮肤敏感性[Asmika等，2018; Zhong等人，2013年]（包括压力检测）和本体感受。这些感觉异常可能会导致社会发展受损的病理生理过程[]。本体感受是人体正在进行的空间配置的感觉注册。它包括身体段在太空中的位置，力和运动速度以及重力和身体平衡的整合。本体感受会影响行为调节和运动控制]。Blanche等。表明，患有ASD的儿童目前的本体感受的处理困难与其他发育障碍儿童及其通常发展的儿童不同。但是，Morris等人，2015年，Fuentes等人，2011年没有确认实验范式中的这些本体感受困难。缺陷可能主要依赖于多感官集成[]。
以人为本的AI设计 - 信息学
与传统AI不同，该AI着重于最大化效率和自动化任务，HCAI强调了人类的协作和道德决策。这里有关键差异：•教育：传统AI自动化评分和内容交付，而HCAI创建了适合各个学生需求的人化学习平台。•医疗保健：传统AI优化了诊断和数据处理，而HCAI则确保AI稳定患者的舒适性，隐私和情感幸福感。•财务：传统AI最大化投资的风险分析，而HCAI则确保透明度并防止信用评分偏差。•运输：传统AI专注于自动自动驾驶汽车，而HCAI则增强了驾驶员辅助系统以提高安全性和舒适性。•客户服务：传统的AI聊天机器人han dle查询有效，而hcai-power
以患者为中心的护理：重新定义医疗保健交付模型
抽象以患者为中心的护理（PCC）代表了医疗保健提供的变革性转变，强调了对个人患者偏好，需求和价值观的尊重和反应。这种方法将患者纳入他们的护理中的活跃参与者，以确保他们的声音指导临床决策。PCC挑战了以疾病为中心的模型，提倡整体对健康，社会和心理方面的态度。本文研究了PCC的原理，收益，挑战和未来趋势，从而提供了有关其在医疗保健系统中实施的见解。通过基于证据的实践，技术进步和协作护理模型，PCC展示了增强患者结果，降低医疗保健成本以及改善提供者 - 患者关系的潜力。但是，诸如资源限制，对变化的抵抗力以及对标准化定义的需求之类的障碍持续存在。应对这些挑战对于将PCC嵌入现代医疗保健的基石至关重要。关键字：以患者为中心的护理，医疗保健交付模型，整体医疗保健，共享决策，患者参与，个性化医学。
以阿尔茨海默氏病的中心新目标
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年1月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.099.631584 doi：Biorxiv Preprint
以患者为中心的观点和未来的指示...
在AI驱动的TeleDentistry中Richa Kaushik 1，＃， *，Ravindra Rapaka 2，＃1 Wayne State University，Michigan，密歇根州底特律2号，康涅狄格州2号，康涅狄格州斯托尔斯大学，康涅狄格州康涅狄格州＃这些作者对这项工作 *相互贡献 *相应的作者 *电子邮件：Richakaushik@wayne.edu提交：2024年11月27日；修订：2024年12月29日；接受：2024年12月29日；出版：2024年12月31日。引用：Kaushik R，RapakaR。发现2024; 12（4）：E199。doi：10.15190/d.2024.18摘要此范围审查调查了AI将AI的整合到远程机构中，重点是以患者为中心的观点和未来的方向。远程医疗性在199年的大流行时期迅速发展，通过数字通信技术提供了远程牙科护理。AI的引入使诊断更加精确，治疗计划更加个性化，并且过程更有效，并且还使牙科服务更加有效地供应贫困。AI算法有助于早期诊断牙科问题，提供定制的治疗计划并改善患者的预后。 尽管有优势，但仍然存在许多挑战。 这些是道德问题，数据隐私问题和监管障碍，可以阻止广泛采用。 在牙科环境中使用AI会导致患者围绕信任和数据安全性的情绪混合，因为担心会减少与提供者的个人互动。 未来AI算法有助于早期诊断牙科问题，提供定制的治疗计划并改善患者的预后。尽管有优势，但仍然存在许多挑战。这些是道德问题，数据隐私问题和监管障碍，可以阻止广泛采用。在牙科环境中使用AI会导致患者围绕信任和数据安全性的情绪混合，因为担心会减少与提供者的个人互动。未来此外，在大规模的临床环境和成本效益评估中未验证AI驱动的远程遗传学，从而破坏了可扩展性。本评论确定了现有研究的差距，并为以患者为中心的应用程序提供指导，以进一步促进牙医，计算机科学家，伦理学家和决策者之间提高透明度，AI教育和跨学科合作。
以人为本的人工智能：一种新的综合体
一种新的学科综合体正在出现，其中基于人工智能的智能算法与以人为本的设计思维相结合，形成以人为本的人工智能 (HCAI)。这种学科综合体增加了技术赋予人类权力而不是取代人类的机会。过去，研究人员和开发人员专注于构建人工智能算法和系统，强调机器自主性和衡量算法性能。新的综合体重视人工智能，并通过提高用户体验设计的突出地位和衡量人类的表现，给予人类用户和其他利益相关者同等的关注。HCAI 系统的研究人员和开发人员重视有意义的人类控制，通过服务于权利、正义和尊严等人类价值观将人放在首位，从而支持自我效能、创造力、责任感和社会联系等目标。
Albrecht Schmidt、Fosca Giannotti、Wendy E. Mackay、Ben Shneiderman、Kaisa Väänänen。人工智能造福人类：关于如何为个人和社会创造真正互动和以人为本的人工智能的小组讨论。第 18 届 IFIP 人机交互会议 (INTERACT)，2021 年 8 月，意大利巴里。第 335-339 页，10.1007/978-3-030-85607-6_32。hal-03603481
AI 有望在我们生活的许多领域带来革命。过去几年，我们观察到机器学习 (ML) 算法取得了重大进展，并催生出令人印象深刻的系统，例如图像理解和自然语言识别。数据被大规模收集，可用数据集（公共或公司内部）的数量正在迅速增长，因为许多人都了解数据的基本价值。然而，许多应用程序并不关注人，它们不是以人为本的。下面，我们将讨论为什么先进的 AI 和 ML 算法和技术是不够的，以及为什么这不足以创造 AI 革命。为了取得对人类、个人和社会都有意义的真正进步，我们必须了解如何利用 AI 的新潜力和能力从根本上改变交互系统的设计。