Omen,O.,Thuem,S.,Pfaff,H。&Janssen,C.,2011。 社会支持,共同决策和患者对医生的信任之间的关系:使用科隆患者问卷调查对2,197名住院患者的横断面调查。 国际公共卫生杂志,第56卷,第56页。 319–327。Omen,O.,Thuem,S.,Pfaff,H。&Janssen,C.,2011。社会支持,共同决策和患者对医生的信任之间的关系:使用科隆患者问卷调查对2,197名住院患者的横断面调查。国际公共卫生杂志,第56卷,第56页。 319–327。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以显示预印本(未通过PEER REVIVE的认证)Preprint preprint the本版本持有人于2025年2月15日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.25.24317880 doi:medrxiv preprint
本文调查了人类与AI驱动的聊天机器人的互动如何冒犯人的尊严。当前的聊天机器人,由大语言模型(LLM)驱动,模仿人类语言行为,但缺乏真正的人际际尊重所必需的道德和理性能力。人类倾向于拟人化聊天机器人 - 的确,聊天机器人似乎是故意设计的,以引起这种反应。结果,人类对聊天机器人的行为类似于道德药物之间互动的典型行为。借鉴了尊严的二人关系说明,我们认为以这种方式与聊天机器人进行交互与用户的挖掘不兼容。我们表明,由于第二个人的尊重是基于对二个人道德权威的相互认可,因此鉴于缺乏互惠性,以传达第二个人的尊重的方式行事以道德上有问题。因此,这种聊天机器人的互动等于微妙但有明显的侵犯自尊的行为 - 我们有责任表现出自己的尊严。我们通过讨论四个实际的聊天机器人用例(信息检索,客户服务,咨询和陪伴)来说明这一点,并提出,与聊天机器人进行这种互动的社会压力越来越多,迄今对人类尊严的威胁不足。
摘要简介人工智能(AI),尤其是诸如聊天生成预训练的变压器(CHATGPT)之类的大型语言模型,在简化研究方法方面具有潜力。系统评价和荟萃分析通常被认为是循证医学的巅峰之作,它本质上是时间密集型且需求细致的计划,严格的数据提取,彻底的分析和仔细的合成。尽管AI有望应用,但其在进行荟萃分析进行系统审查方面的实用性尚不清楚。这项研究评估了Chatgpt在进行荟萃分析进行系统审查的关键任务时的准确性。方法该验证研究使用了脊髓刺激后发表的有关情绪功能的荟萃分析的数据。ChatGpt-4O进行了标题/摘要筛选,全文研究选择以及通过荟萃分析进行系统评价的数据汇总。比较与人类执行的步骤进行了比较,后者被认为是黄金标准。感兴趣的结果包括准确性,灵敏度,特异性,积极的预测价值以及筛选和全文审查任务的负预测价值。我们还评估了合并效应估计和森林图的差异。标题和抽象筛选的结果,ChatGPT的准确性为70.4%,灵敏度为54.9%,特异性为80.1%。在全文筛选阶段,准确性为68.4%,灵敏度为75.6%,特异性为66.8%。森林地块没有明显的差异。chatgpt成功地汇总了五个森林地块的数据,在计算汇总的平均差异,95%顺式和异质性估计值(I 2分和tau平方值)方面达到了100%的准确性,对于大多数结果而言,tau-squared值的差异很小(范围0.01-0.05)。结论ChatGpt在筛选和研究选择任务方面表现出适度至中等准确性,但在数据合并和荟萃分析计算方面表现良好。这些发现强调了AI增强系统审查方法的潜力,同时还强调了对人类监督的需求,以确保研究工作流程中的准确性和完整性。
上午8:45 EDT Emmanuel Rosner:好的。 早上好,每个人都再次感谢您参加Wolfe Autos和Auto Tech会议的这里。 我很高兴能与福特汽车公司(Ford Motor Company)举行今年的Wolfe Autos会议,这是一家美国偶像,该公司的品牌和型号备受赞誉,与消费者和企业产生共鸣,并具有由其优势的皮卡系列,商业车辆以及其他人以及其他增长的商标软件和服务业务和服务的强大竞争模式。 我个人对福特股票的长期谨慎而言,这绝对是很长一段时间,这本质上指出了相当多的成本结构与竞争相比。 但硬币的另一侧也是正确的。 如果福特能够实现基准燃烧发动机成本并消除其模型E损失,则福特收益和自由现金流量可能会翻一番。 因此,要讨论这一点,请与我一起参加欢迎首席执行官吉姆·法利(Jim Farley)和新任命的CFO,雪利酒之家(Sherry House)。 雪利酒之家:谢谢。 伊曼纽尔·罗斯纳(Emmanuel Rosner):今天的格式将是一个讨论,围绕一些我准备好的问题的聊天以及我们为您的一些人留出一些时间。 ,但是在我们这样做之前,吉姆,您想分享一些开幕词吗? 吉姆·法利(Jim Farley):恩,伊曼纽尔(Emmanuel),谢谢。 感谢您包括我们。 我真的很期待问答和我们的讨论。 关于福特的几篇评论。 我只想第二次伊曼纽尔的见解。 公司的现实对我们来说是最大的解锁,绝对是我们的成本机会。上午8:45 EDT Emmanuel Rosner:好的。早上好,每个人都再次感谢您参加Wolfe Autos和Auto Tech会议的这里。我很高兴能与福特汽车公司(Ford Motor Company)举行今年的Wolfe Autos会议,这是一家美国偶像,该公司的品牌和型号备受赞誉,与消费者和企业产生共鸣,并具有由其优势的皮卡系列,商业车辆以及其他人以及其他增长的商标软件和服务业务和服务的强大竞争模式。我个人对福特股票的长期谨慎而言,这绝对是很长一段时间,这本质上指出了相当多的成本结构与竞争相比。但硬币的另一侧也是正确的。福特收益和自由现金流量可能会翻一番。因此,要讨论这一点,请与我一起参加欢迎首席执行官吉姆·法利(Jim Farley)和新任命的CFO,雪利酒之家(Sherry House)。雪利酒之家:谢谢。伊曼纽尔·罗斯纳(Emmanuel Rosner):今天的格式将是一个讨论,围绕一些我准备好的问题的聊天以及我们为您的一些人留出一些时间。,但是在我们这样做之前,吉姆,您想分享一些开幕词吗?吉姆·法利(Jim Farley):恩,伊曼纽尔(Emmanuel),谢谢。感谢您包括我们。我真的很期待问答和我们的讨论。关于福特的几篇评论。我只想第二次伊曼纽尔的见解。公司的现实对我们来说是最大的解锁,绝对是我们的成本机会。,这是我们非常专注于并希望进入的东西。
诸如chatgpt之类的生成AI应用程序可以通过自动执行招聘中涉及的许多重复任务来提供显着的效率优势。例如,AI系统可以快速扫描,排序和排名简历,确定最匹配给定职位描述要求的候选人。这种自动化减少了处理大量应用所需的时间,这对于招聘高量招聘特别有用,使招聘人员可以专注于战略决策和候选人参与(García-Morales等,2023)。此外,AI驱动的自动化有助于简化与候选人的沟通,因为聊天机器人和自动化电子邮件提供了对常见问题的及时回答,从而增强了候选人的体验。这种有效的,迅速的互动有助于对组织的积极看法,这在竞争性招聘环境中至关重要(Kaplan和Haenlein,2022年)。
人工智能(AI)如今正在通过在医疗保健,石油欺诈活动和网络犯罪等领域提供出色的机会来迅速彻底改变世界各地的企业。AI在医疗保健方面正在发展;它通过早期诊断并提供了量身定制的Toddle和患者遗传学的正确治疗方法来重塑癌症的诊断和治疗,以增强患者的生活及其预后。因此,其在处理大量医学信息方面的唯一性在诊断,药物和疗法领域取得了令人印象深刻的进步。AI在石油行业中在诸如石油行业中变得必不可少。欺诈识别和预防,交易数据分析,库存和环境报告,以最大程度地降低成本和法律侵权。AI集成对中年有希望的技术(例如块链)做出了积极贡献,尤其是通过提高透明度和安全性,尤其是在操纵价格和其他欺诈行为的趋势的情况下。在网络安全中,人工智能正在增强强化措施,这意味着实时威胁识别和保护,资源脆弱性管理以及对保护关键结构免受网络威胁的保护设备失败的预期和预防。企业正在被Chatgpt的AI彻底改变,这增加了自动化,改善了决策并简化了交流。在癌症中,它促进了用于治疗计划的医学数据研究,在医疗保健领域,它支持诊断程序和患者参与。AI正在缓慢但肯定地接近许多行业的主流,在许多行业中,它越来越多地成为提高运营有效性,安全性和信誉的有效手段。一些杰出的问题包括;养活这些模型,集成问题以及对专家的需求的数据质量,但是AI的未来使其更加聪明,适应性和安全的系统使其成为跨经济领域的关键推动力。本文重点介绍了人工智能的清教用途以及该技术如何改变许多领域,同时为增长和优化创造更多机会。
1。整合多摩学数据:生物信息学领域通常需要从广泛的来源(包括基因组学,转录组学,蛋白质组学和代谢组学等)等多种来源的数据集成。这些数据集的复杂性和异质性构成了重大挑战,因为它们通常包含各种类型的信息,必须协调以发现有意义的生物学见解。AI工具已成为强大的促进者,使研究人员能够通过识别常见模式,相关性和关系来无缝整合多词数据,而这些数据可能不会通过传统的分析方法立即显而易见。例如,能够处理高维且复杂的数据集的深度学习模型已成功地用于整合多媒体数据并以明显的准确性预测生物学结果。这些模型利用了学习数据层次表示的能力,从而发现了不同的OMICS层之间的潜在连接并提供对生物系统的更全面的理解(Jumper等,2021)。通过弥合不同数据类型之间的差距,AI驱动的方法正在彻底改变研究人员分析和解释多词的数据的方式,为更全面和有见地的发现铺平了道路。
本手稿讨论了新的三合会输入双输出(TIDO)高增益DC-DC转换器首选用于微电网应用的有效分析。Tido Converter允许在输入处使用多个可再生能源发电机,并提供具有不同电压级别的双输出端口。Tido转换器具有高压增益,具有双向设施的多个端口,电压降低,当前应力和更好的工作效率。通过稳态分析,相关电压方程和波形详细介绍了所提出的转换器的电路配置。有效分析包括组件应力分析,损失分析和TIDO转换器的比较分析。使用PSIM软件模拟了建议的高增益TIDO DC-DC转换器。结果通过具有高晶粒输出电压的组件来验证各种组件和电流的电压,以有效的稳态工作性能。最后,有效地分析了15.45 kW,1000 V〜500 V 〜500 V DC-DC转换器中的中电压DC(MVDC)分布或混合电动汽车应用。
在过去的十年中,生成人工智能(GAI)的应用在医学,科学和日常生活中迅速增加。大语言模型(LLMS)为教育开辟了新的途径。llms已用于为学生创建互动的教育内容,刺激他们的好奇心,产生代码解释并提出评估问题(Küchemann等,2023)。但是,将GAI纳入教育时也存在一些挑战。该研究主题旨在解决使用GAI工具来推进学生认知或更广泛的能力的问题,以及如何使教师和学生都可以认真地反映使用GAI工具而不是过分依赖他们。研究主题的重点是研究基于大型语言模型的GAI工具,例如Chatgpt进行学习和认知,以促进有关如何使用GAI工具来支持教师进行形成性评估,诊断学生的努力,实现新颖的认知活动和实现个人意见和个人注意的学生的批判性转移。本社论综合了该研究主题中14项研究的见解,这些研究研究了AI在高等教育中的各种影响,强调了接受,评估,绩效比较,技能发展,互动策略和认知建模的关键主题。