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AAS-9503，生活选择以人为本的服务计划
为了向我提供豁免服务，我特此授权人类服务部向适当的医疗补助提供者发布任何医疗和/或社会信息。我还授权人类服务部人员和/或其授权代理人审查我的文件或记录，以评估和监控提供者计划合规性。我理解这些信息将仅用于向我提供服务和/或监控和评估这些服务，未经我事先书面同意，不会以任何方式向任何其他机构或代理人披露我的个人身份。我理解我可以随时撤销此授权。
以人为本的规划和自然支持
• 家庭可以包括亲生家庭、继子女家庭、大家庭、部落家庭、收养家庭、寄养家庭，或由家庭本身定义的任何成员组合。 • 以家庭为中心的规划支持和建立家庭的适应力和力量。 • 以家庭为中心的规划促进儿童的安全、永久性和福祉。 • 以家庭为中心的规划是关于尊重家庭，并通过合作关系为儿童提供积极的结果。 • 家庭在实现变革方面发挥主导作用。 • 以家庭为中心的规划具有包容性，虽然家庭在实现变革方面发挥主导作用，但由家庭确定的机构、服务提供者、亲属、亲戚和社区成员也是规划过程的一部分。 • 家庭永远是关注的中心。 • 家庭将参与服务提供的每个部分。 • 家庭将与全面的、文化相关的、以社区为基础的服务支持（包括正式和非正式服务）联系起来。
面向自动驾驶以人为本的智能的人工智能即服务工具包
摘要 —本文介绍了在 H2020 TEACHING 项目中开发的 AI-as-a-Service 工具包的概念验证实现，旨在根据自动驾驶压力识别算法的输出实现自动驾驶个性化系统，两者均实现了信息物理系统的系统。此外，我们还实现了一个数据收集子系统，用于从不同的传感器（即可穿戴设备和摄像头）收集数据，以实现压力识别自动化。该系统连接到驾驶模拟软件 CARLA 进行测试，该软件允许以最低成本测试该方法的可行性，而不会危及驾驶员和乘客的安全。在相关子系统的核心，使用深度神经网络、循环神经网络和强化学习实现了不同的学习算法。
以人为本的规划（个人计划） - CT.gov
政策标题：以人为本的规划（个人计划）政策声明：个人计划是由个人及其支持团队制定的文件，用于指导向个人提供的支持和服务。本政策适用于所有从合格提供商处获得支持和服务的个人。目的声明：本政策适用于负责或参与个人计划制定和实施的所有员工。合格提供商将确保每个接受支持和服务的个人都拥有与所获得的支持和服务相称的个人计划。程序：该人员的指定 DDS 案例经理将确保在首次访问后的 60 天内制定初步个人计划。对于参加 HCBS 豁免的个人，个人计划 - 简写形式可用于收到新的 HCBS 豁免服务后的前 90 天，在许可环境中为 45 天，此后必须制定个人计划。个人计划应在豁免服务发生任何变化后的 90 天内更新，但在许可环境中除外，许可环境中需要在 45 天内更新。
通过以人为本的人工智能尊重人类自主权
过去十年，人工智能 (AI) 在各个领域取得了指数级的进步。技术越来越智能，越来越自主，决策能力也越来越强。这些技术包括自动驾驶汽车、无人机、人形机器人等先进技术，以及语音代理、社交媒体或娱乐应用程序等我们每天接触的各种系统。自主智能系统的先进功能具有许多优势，例如自动执行冗余任务、支持更好的个性化、增强预测和提供决策支持。然而，在某些情况下，这些技术也对人类自主性构成威胁，因为它们过度优化了工作流程、超个性化，或者没有给用户足够的选择、控制或决策机会。此外，由于它们本质上是黑箱的，它们还带来了道德挑战，例如缺乏透明度和问责制。随着自主智能技术在我们的日常生活中越来越普及，这些问题导致了如何解决人类和机器自主性之间的摩擦的难题。以人为本的人工智能研究人员一直在开发模型和方法，以使用可解释性、玻璃盒 ML 模型和其他以用户为中心的方法来实现公平、透明和可追溯的人工智能技术。然而，在确定能够让我们开发基于人工智能的技术而不危及人类控制、代理和自主权的方法方面仍然存在差距。目前还不清楚人类和机器自主性之间的紧张关系在不同的应用环境中如何变化，以及来自不同领域的研究人员如何看待这种紧张关系（例如，计算机科学、哲学和伦理学、心理学、社会科学、人机交互等）。本文集是 2020 年 NordiCHI 会议上就同一研究主题举行的国际研讨会的延伸贡献（研讨会网站）。它通过将人机交互（A6）、临床决策支持系统（A4）、家庭自动化（A7）、无人机自主管理（A3）等各个领域的观点引入到人工智能的日常应用（A5），扩展了自主性的概念。此外，它还从监管角度 (A2) 和哲学角度 (A1) 深入了解了人工智能对人类自主性的挑战。下面我们将向读者简要介绍每一项贡献，从领域通用概念分析到领域特定实证研究。
以人为本的设计如何塑造以数据为中心的人工智能？
随着机器学习架构的稳定，方法论转向以数据为中心的人工智能 (DCAI) — 设计训练数据特征，同时保持模型不变以实现所需的行为和性能。我们认为，这种转变是实现以人为本的人工智能的一条有希望的道路。根据与行业从业者的定性调查（访谈和实验室内共同设计研究），我们发现当前的人工智能开发实践中没有重视数据，并且针对工程任务而不是最终用户进行了优化。从我们的研究中获得的见解表明，HCI 从业者利用成熟的用户研究和设计技术来围绕人类需求进行人工智能开发。以设计探针形式提供的最终用户数据是 HCI 和 AI 从业者在系统设计上进行协作的通用语言。
以用户为中心的客舱设计方法，用于研究...
> Maria Stolz、Fabian Reimer、Ivana Moerland-Masic、Tom Hardie • 以用户为中心的客舱设计方法，用于研究人们对未来空中出租车内饰设计的偏好 > 2021 年 10 月 3 日 DLR.de • 图表 1
麦当劳利用以人为本的人工智能加速招聘
Josh 于 2001 年创立了 Bersin & Associates，提供专注于企业学习的研究和咨询服务。他扩大了公司的业务范围，涵盖人力资源、人才管理、人才招聘和领导力，并成为人才市场公认的专家。Josh 于 2012 年将公司出售给德勤，并担任 Bersin by Deloitte 的合伙人，直至 2018 年。2019 年，Josh 创立了 Josh Bersin Academy，这是一所专业发展学院，已成为“人力资源之家”。2020 年，他组建了一支分析师和顾问团队，他们现在正与他合作，在 Josh Bersin Company 的旗下为来自世界各地的人力资源组织提供支持和指导。最近发表的研究涵盖了混合工作、人力资源技术市场趋势、员工体验以及多样性、公平性和包容性等主题。他经常出现在《福布斯》、《哈佛商业评论》、《人力资源主管》、《华尔街日报》和《CLO 杂志》等出版物上。他是一位受欢迎的博主，在 LinkedIn 上拥有超过 80 万名粉丝。
个性化服务计划（ISP）和以人为中心的计划工具（PCPT）提交标准SCU-Monitoring单位陪伴指南
2021年7月ISP审查标准本文档提供了标准化的计划批准标准。“不可接受”，“需求改进”和“满足最低标准”定义为ISP和以人为中心的计划工具的各个元素。每个元素代表正在评估的组件，以审查已提交批准计划的质量。目的是为了满足每个部分中“满足最低标准”类别下概述的期望。如果一个计划符合任何部分中“需求改进”类别中的标准，则将提供反馈，并且计划可能会或可能不会批准。确定为不可接受的标准，如果不满足，则可能会导致计划回扣。
