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工业 5.0 中以人为本的人工智能
在过去的几年中，工业 4.0 已发展成为全球广泛认可的概念。许多国家都启动了类似的战略努力，致力于开展大量研究，以推进和整合多种工业 4.0 技术。随着工业 4.0 诞生 10 周年里程碑的临近，欧盟委员会推出了“工业 5.0”的概念（欧盟委员会，2021 年）。工业 5.0 将工人置于生产过程的中心，并利用新技术提供超越就业和增长的繁荣，同时尊重地球的生产极限。它通过将研究和创新服务于向以人为本、可持续和有弹性的行业过渡，补充了工业 4.0 方法。徐等人（2021 年）、冷等人（2022 年）和 Ivanov（2023 年）概述了这一演变，而 Akundi 等人（2024 年）则对这一演变进行了概述。 （2022）分析了工业 5.0 的现状并概述了研究趋势。人工智能 (AI) 在工业 4.0 中的应用提供了解决方案，这些解决方案利用来自智能传感器、设备和机器的数据来生成可操作的情报并帮助提高制造效率（Peres 等人，2020 年；Jan 等人，2023 年）。然而，人工智能使用的这种演变并没有伴随着对以人为本的过程和系统基本方面的类似重视和进展。以人为本的人工智能 (HCAI) 专注于创建通过使用机器智能增强人类智能来设计和开发的系统（Shneiderman，2020a、b）。鉴于工业 5.0 强调人的因素并将其视为生产的中心，因此自然而然地需要 HCAI 来支持向工业 5.0 的迁移，因为人类必须与人工智能系统、机器人等数字解决方案进行协作。这一趋势将研究工作延伸到了“操作员 4.0”及其与人工智能和机器人系统的交互（Bousdekis 等人，2020 年；Romero 等人，2020 年）。
以人为本的服务计划/个人计划计划（IPP）模板和协议表格
您应该了解有关卡洛斯的事情：卡洛斯（Carlos）已有13岁。他在加利福尼亚河滨的中学8年级。他身体活跃，喜欢在外面玩游戏，而且任何事情都会很快。卡洛斯最喜欢的食物包括taquitos，披萨，面食和蛋白质奶昔。在假期期间，卡洛斯喜欢与他的母亲和祖母一起为家人做塔玛雷斯。
以患者为中心的教育对2型糖尿病的好处
这个项目 - 亨特护理学院在Gardner-Webb University的Hunt护理学院免费提供全文。它已被数字公共 @ gardner-webb大学的授权管理员纳入护理医生项目。有关更多信息，请参阅版权和发布信息。
以人为本的痴呆症护理人工智能：利用强化学习在饮食场景中提供个性化干预支持
摘要。对于患有早期痴呆症 (PwD) 的人来说，记住定期进食和饮水并保持健康独立的生活可能具有挑战性。现有的智能家居技术主要侧重于活动识别，但缺乏自适应支持。这项研究通过开发受即时自适应干预 (JITAI) 概念启发的 AI 系统来解决这一差距。它适应个人行为并在家庭环境中提供个性化干预，提醒和鼓励 PwD 管理他们的饮食习惯。考虑到 PwD 的认知障碍，我们根据医疗保健理论和护理人员的见解设计了一个以人为本的人工智能系统。它采用强化学习 (RL) 技术来提供个性化干预。为了避免与 PwD 的过度互动，我们开发了一种基于 RL 的模拟协议。这使我们能够在各种模拟场景中评估不同的 RL 算法，不仅可以找到最有效和最高效的方法，还可以在实施现实世界的人类实验之前验证我们系统的稳健性。模拟实验结果证明了自适应 RL 在构建以人为本的 AI 系统方面具有良好的潜力，该系统可以感知同理心的表达，以改善痴呆症护理。为了进一步评估该系统，我们计划进行现实世界的用户研究。
以人为本的可解释的AI
人工智能（AI）的最新进展强调了需要解释的AI（XAI）来支持人类对AI系统的理解。考虑影响解释功效的人为因素，例如心理工作量和人类理解，对于有效的XAI设计至关重要。XAI中的现有工作已经取决于不同类型的解释引起的理解和工作量之间的权衡。通过抽象来解释复杂的概念（相关问题特征的手工制作的分组）已被证明可以有效地解决和平衡这种工作负载的权衡。在这项工作中，我们通过信息瓶颈方法来表征工作负载 - 理解的平衡：一种信息理论方法，该方法自动生成了最大化信息性和微型复杂性的抽象。尤其是，我们通过人类受试者实验建立了工作量与复杂性之间以及理解和信息性之间的经验联系。人为因素与信息理论概念之间的这种经验联系提供了对工作负载实现权衡的重要数学表征，从而实现了用户泰式XAI设计。
ADIS期刊： - 以患者为中心的出版物
•Wicks，P。，Wahlstrom-Edwards，L。，Fillingham，S。等。因此，您想建立疾病的第一个在线患者注册表：基于美国和欧洲经验的患者组织的教育指南。病人。16，183–199（2023）。•Martin ML等。“下腹部疼痛，好像在夹具中被挤压……”：对症状，患者感知的副作用和卵巢癌的影响的定性分析。病人。2020; 13：189-200。•Pinto，C.A.，Tervonen，T.，Jimenez-Moreno，C。等。在提交美国食品药品监督管理局的监管决策的患者经验数据时，当前的做法和挑战：行业调查。病人。17，147–159（2024）。•Fotheringham，J。，Guest J.，Latus，J。等。difelikefalin对中度至重度慢性肾脏疾病相关瘙痒的血液透析患者与健康相关的生活质量的影响：一项单臂干预试验。病人。17，203–213（2024）。•Gnanasakthy，A。FDA评估癌症试验中患者报告结果的指南：新鲜空气或茶杯中的风暴呼吸？病人。2021; 14：695-697。•Disantostefano，R.L.，Smith，I.P.，Falahee，M。等。研究优先级以增加对健康偏好的信心和接受研究：现在应该优先考虑哪些问题？病人。17，179–190（2024）。•Van Overbeeke E等。病人。2021; 14：119-128。在卫生技术评估中使用患者偏好：加拿大，比利时和德国HTA代表的观点。
斯坦福以人为本人工智能研究所
HAI 与斯坦福学习加速器合作，于 2023 年 2 月举办了 AI+教育峰会：AI 服务于教学和学习。峰会展示了斯坦福大学教师和研究人员在 AI 和教育方面的最新研究成果，为与行业合作伙伴、风险投资公司以及政府和民间社会组织建立联系提供了机会。鉴于 ChatGPT 刚刚发布，峰会探讨了 AI 如何以合乎道德、公平和安全的方式改变教学和学习。会议提供了一个平台，以激发结构化的圆桌讨论和团队组建，以获得 HAI/GSE 种子基金，HAI 出资 22.5 万美元资助 10 个由教师领导的项目。其他会议成果包括生成式 AI 和教育研讨会、学生主导的论文阅读小组和学生兴趣小组。
以人为本的 K-12 人工智能指导第 2 版
• 实时个性化学习和反馈 • 通过定制规划进行差异化教学计划和评估设计 • 语言间翻译 • 通过人工输入、数据输出和高级人工分析培养批判性思维 • 帮助创造力、模拟和技能发展 • 简化运营和管理职能