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神经系统疾病中的干细胞疗法：承诺和关注
自我神经元的再生通常在神经元细胞损伤后受到限制或不存在，这使得对治疗神经系统损害的新技术。尽管大脑可以通过增加其可塑性来部分补偿，但这些补偿机制永远无法完全恢复预损伤状态。在神经系统疾病的情况下，分析有关干细胞疗法的文献。干细胞由于其再生能力而显示出治疗各种神经系统疾病和残疾的希望。在动物模型和早期临床试验中，移植或给药不同类型的干细胞已取得了令人鼓舞的结果。但是，对其实施仍然存在担忧。所使用的干细胞类型，最佳方法和途径，给药的干细胞数量，预处理和注射时间表都需要确定。此外，干细胞处理的长期安全性和接受者的年龄需要进一步研究。尽管存在这些问题，但干细胞疗法对治疗神经系统疾病仍然有很大的希望，并且持续的研究和设计良好的研究对于释放其全部潜力至关重要。
重新思考人工智能的能源使用问题
使用 64 个高级图形处理单元 (GPU) 进行 79 小时的训练，大约排放 1,438 磅二氧化碳 (CO 2 )，这些芯片因其出色的并行处理能力而常用于训练 AI 模型。为了说明这一点，从纽约到旧金山的往返航班每位乘客大约产生 2,000 磅二氧化碳排放量。研究人员还估算了训练神经架构搜索 (NAS) AI 模型的碳排放量，神经架构搜索是一种为给定任务自动查找一个或多个神经网络架构的技术，这是机器学习中计算最复杂的问题之一。具体来说，他们评估了用于创建更好的英语-德语机器翻译模型的 NAS 的能耗。11 研究人员估计，训练该模型产生了 626,155 磅二氧化碳排放量（大约相当于从东海岸到西海岸的 300 次往返航班）。12
“人工智能锁定问题”：现代 NLP 的社会问题
现代 NLP 模型正在成为比其前辈更好的对话代理。循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 功能使代理能够更好地存储和使用有关语义内容的信息，这一趋势在 Transformer 模型中变得更加明显。大型语言模型 (LLM)（例如 OpenAI 的 GPT-3）已经众所周知能够构建和遵循叙述，这使系统能够随时采用角色，对其进行调整并参与对话故事。然而，对 GPT-3 的实际实验表明，这些现代 NLP 系统存在一个反复出现的问题，即它们可能会“卡在”叙述中，以至于进一步的对话、提示执行或命令变得徒劳无功。这里将其称为“锁定问题”，并通过实验案例报告进行了举例说明，然后介绍了伴随此问题的实际和社会问题。
人工智能的交叉性：提出关切和行动建议
尽管女性在 AI 领导岗位上的能力更强，即受教育程度高于男性。尽管如此，女性在 LinkedIn 上自我报告的技能低于男性，并且在在线数据科学平台上的活跃度也较低。
关于教育增值评估体系的方法论问题
问题还在于，该模型通过误差或偏离平均值来衡量教师效率（Boyd 等人，2006 年；Medina，2008 年；Rivkin，2007 年）。而教授小班的教师则被拉向平均值（Kupermintz，2003 年；McCaffrey 等人，2003 年；Sanders 等人，1997 年）。这些教师更有可能被认为是普通教师，无论他们实际上是优秀还是不足。一位专家教师，因为他或她教的学生更多，可能会被贴上高于平均水平的标签，而一位同样专家但学生少得多的教师可能根本不被认可，因为学生记录较少而被错误地归类为普通教师。相反，如果一个老师教的班级比较大，但教学效率低下，那么他可能会因为教学水平低于平均水平而受到惩罚，而如果一个老师教的班级比较小，但教学效率同样低下，那么他可能不会被发现。
关于教育增值评估体系的方法论问题
问题还在于，该模型通过误差或偏离平均值来衡量教师效率（Boyd 等人，2006 年；Medina，2008 年；Rivkin，2007 年）。而教授小班的教师则被拉向平均值（Kupermintz，2003 年；McCaffrey 等人，2003 年；Sanders 等人，1997 年）。这些教师更有可能被认为是普通教师，无论他们实际上是优秀还是不足。一位专家教师，因为他或她教的学生更多，可能会被贴上高于平均水平的标签，而一位同样专家但学生少得多的教师可能根本不被认可，因为学生记录较少而被错误地归类为普通教师。相反，如果一个老师教的班级比较大，但教学效率低下，那么他可能会因为教学水平低于平均水平而受到惩罚，而如果一个老师教的班级比较小，但教学效率同样低下，那么他可能不会被发现。
共享汽车系统的基本问题和关键问题
Adamu Zegeye 计算机科学与工程，麦克莱大学，埃塞俄比亚麦克莱。adamu.zegeye@mu.edu.et 通信地址：adamu.zegeye@mu.edu.et 文章信息 计算与自然科学杂志 (http://anapub.co.ke/journals/jcns/jcns.html) Doi：https://doi.org/10.53759/181X/JCNS202303008 收到日期：2022 年 8 月 20 日；修订日期：2022 年 9 月 2 日； 2022 年 11 月 22 日接受。2023 年 4 月 5 日可在线获取。© 作者 2023。开放获取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可获得许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许的用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 由 AnaPub Publications 发布 摘要 – 目前，很大一部分共享汽车系统 (SUVS) 提供商利用尖端技术（例如 GPS 监控、智能卡访问和在线预订系统）来改善客户体验。车辆运营商和共享汽车系统 (SUVS) 供应商之间的互操作性需求日益增长（例如，不同汽车共享业务之间的智能卡可访问性）（即通过智能卡收取交通费）。系统间互操作性的提高有望提高客户满意度和采用率，从而扩大此类系统的市场覆盖范围。从类似的角度来看，我们可能希望看到在车辆界面、客户联系和一般操作程序（例如，在线预订系统和保险单）等领域出现一些统一性。然而，SUVS 作为一种出行选择的概念仍处于起步阶段，因此该领域尚未全面推行标准化。在这种情况下，本研究的目的是尝试列出一些关键问题，这些问题对于未来 SUVS 之间的互操作性对话和行业标准的建立至关重要。一、本文重点介绍智能 SUV 的操作基础知识，并详细介绍了 SUV 开发形成阶段出现的许多问题。关键词 – 共享使用车辆系统 (SUV)、智能交通系统 (ITS)、车辆出入控制 (VAC)。简介 共享使用车辆系统 (SUV) 代表了一种新颖的交通方式，因此引起了人们的极大兴趣和行动。就 SUV 而言，例如汽车共享或站车，许多人每天都会使用一队车辆。汽车共享既提供了私家车的灵活性，又提供了公共交通的便利性，而不是人们去任何地方都乘坐公共汽车或火车。这种改进的管理和用户服务形式是近年来将不同级别的智能交通系统 (ITS) 技术纳入广泛使用的系统的结果。这些年来，SUVS 的概念作为一种可行的新交通方式获得了很大的关注。通过根据需要使用共享车辆（包括汽车、自行车和踏板车），而不是依靠自己的汽车，SUVS 背后的基本理念是减少对私人汽车所有权的依赖。更好的车辆使用率（从而提高运输效率）、用户成本节约、排放/能源效益以及当前交通运营的可达性只是 SUVS 固有优势的一部分。Kek、Cheu 和 Chor [1] 进一步讨论了 SUVS 的优势。从研究中可以看出，过去几年出现了许多共享汽车服务，每种服务都迎合了独特的商业模式（或市场部门）和需求。2002 年，设计了一个框架来对几种类型的 SUV 进行分类，例如社区汽车共享和站车系统。了解这些分类框架的特征是开发分类框架的先决条件。表 1 列出了表征 SUV 分类系统的不同组件。有了这些组件，欧洲国家和美国的商业共享使用服务就能够建立一个有效运作的框架。
TCL的NXT Paper作为解决蓝光问题的解决方案
介绍在此白皮书中，我们将探讨与数字设备发出的蓝光和屏幕眩光有关的日益关注。随着我们对数字屏幕的工作，教育和娱乐的依赖，对我们的视觉舒适性和整体健康的影响已成为一个关键问题。我们对TCL的NXT Paper Technology进行了深入的检查 - 该解决方案专门针对这些挑战。着眼于有害的蓝色降低和反眩光特性，我们将深入研究技术的运作方式，其发展以及为什么代表个人的无与伦比选择。使用RobustTüV，SGS和Eyesafe认证以支持其质量，TCL NXT Paper（NXT Paper）脱颖而出，是屏幕技术中的重要创新。本文的目的是对与蓝光和眩光有关的问题进行彻底理解，并证明TCL NXT Paper如何提供可行的解决方案。我们还将讨论TCL如何在其运营或产品线中利用这项技术。最终，我们旨在清楚地了解TCL NXT Paper如何改善数字体验，从而在越来越多的屏幕主导的世界中增强用户舒适性和健康状况。了解蓝色浅蓝色光是可见光光谱的基本组成部分，可在380至500纳米范围内的人眼中检测到。它在所有可见光中具有最短的波长和最高的能量，其中约占所有可见光的三分之一。但是，并非所有蓝光都同样具有影响力。医学期刊1确定大多数波长范围。某些波长会严重影响我们的健康，尤其是我们的视力和睡眠方式。数字设备的广泛使用导致屏幕时间使用情况增加，这直接增加了我们对有害蓝光的暴露。最近的报告表明，平均而言，人们每天在数字屏幕前花费大约6小时37分钟，在ZS世代中的平均值甚至更高（6-24岁）。2暴露于有害蓝光的激增与几个健康问题有关。研究3表明，长时间的暴露会导致数字眼菌株，也称为计算机视觉综合征。此综合征的特征是诸如干燥的症状
用于解决父母/患者对免疫的担忧的资源
有关疫苗接种的问题 - 由澳大利亚政府卫生部2018制作。在线和PDF格式可用。共享有关免疫的知识（SKAI） - 由NCIRS与悉尼大学合作生产。为父母对儿童免疫的常见问题提供了答案。在此处在线提供。为提供者的SKAI网站 - 由NCIRS与悉尼大学合作生产。帮助医疗保健专业人员适应其临床沟通技巧，以满足父母在疫苗接种方面的需求。可通过Skai电子学习模块在此处获得。免疫科学：问题和答案 - 由澳大利亚科学学院生产。在线和PDF格式可用。墨尔本疫苗教育中心（MVEC） - 由默多克儿童研究所生产。提供了最新的免疫信息，并解决了周围疫苗的常见查询。在此处在线提供。免疫和怀孕 - 由怀孕，出生和婴儿以及澳大利亚健康直接产生。在此处在线提供。
人工智能聊天机器人交互中的归属感、隐私问题和自我披露
本文试图研究是什么促使个人在与人工智能 (AI) 聊天机器人互动的背景下进行自我披露，以及这种互动的结果会是什么，特别是当个人认为他们是在与人类或人工智能互动时，在自我披露、社交存在感和亲密度方面是否存在差异。此外，假设用户的“归属感 (NTB)”性格特征会在聊天机器人互动的性质和评估方面带来有意义的差异。为此，采用了 2（感知的人性：人工智能聊天机器人或人类）x 2（NTB：高、低）x 2（隐私问题：高、低）受试者间实验设计（N=646）。结果显示，感知的人性在自我披露、社交存在感和亲密度方面没有显著影响：无论参与者认为与人工智能还是人类交流，他们体验到的互动都相似。该研究还解释了 NTB 如何影响个人与人工智能的互动。未发现隐私问题有显著的调节作用。根据人工智能代理服务的近期发展，讨论了这些结果的含义。