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伦理考虑研究中的数据
研究人员是否知道道德考虑因素以及何时将其应用于研究？本文使用二级数据源来描述数据编辑学科和原则的各个方面，并以道德考虑在定性和定量研究方法中研究研究中的编辑数据。通过过去的研究，研究的道德亚结构包含三个层面的维度：哲学，实践和反思性。数据编辑过程探索和审查数据，以确保一致性，错误和异常值和纠正错误，以提高收集到的数据的质量，准确性和充分性，从而使其更适合于收集数据的目的，例如检测到数据持续数字的字段数量和误差。数据编辑过程基于逻辑，常识和遵守书面程序或编辑指南，针对院士，政策制定者和研究人员的未来研究人员。
诉讼中的生成式人工智能：使用生成式人工智能之前的 5 个关键注意事项
有关诉讼中 AI 的更多信息，请参阅《评估 ChatGPT 授权动议的法律伦理》、《诉讼律师应谨慎对待 AI 工具》和《为什么法律部门应该拥抱 AI 的工作潜力》。在诉讼中使用生成式 AI 之前的注意事项
应急计划的考虑事项
虽然不可能为每一种可能性做好计划，但你越能预见和准备，就越有可能找到公平公正的解决方案，而不必在最后一刻手忙脚乱。CoE 建议开发混合灵活 (HyFlex) 课程，因为它们内置了在再次紧急关闭教室时的选项。HyFlex 课程为每种学习目标提供等效的面对面和在线课程。无论学生是在实体教室上课还是参加等效的 Canvas 课程，他们都会获得相同质量的教学。教授相同或相似课程的教师可以协作分配工作量，为此类课程创建材料。一些教师还聘请了 GSI 和 IA 来帮助录制视频和准备材料（请记住 GSI 和 IA 也是学生，并记住他们受雇工作的时间 - 通常 GSI 最多工作 0.5 小时，IA 每周工作约 10 小时；请与您所在部门的管理员确认）。
辅助技术考虑表格
● Break tasks into smaller steps/segments ● Cooperative participation with peers and adults ● Daily planner book ● Determine and teach regularly traveled routes to students with visual impairments ● Follow a picture task analysis ● Individualized task and material modifications to meet student needs ● Location identifiers ● Modification of task length and complexity ● Orientation to unfamiliar environments ● Show a model of the end product ● Sighted guide for visually受损●学生自我监控●口头和/或视觉提示●建模
免疫临床开发的注意事项
随着检查点抑制剂 (ICI) 或 T 细胞接合剂 (TCE) 的发展，针对免疫系统已被证明是一种成功的癌症治疗方法。由于免疫肿瘤药物会调节免疫系统来攻击癌细胞，而不会直接作用于致癌弱点，因此在临床开发期间应考虑这些化合物的特定特性。在本综述中，我们将讨论相关概念，包括临床前模型的局限性、特殊的药理学界限、临床开发策略（例如临床适应症、治疗线和骨干合作伙伴的选择），以及药物开发不同阶段所需的终点和预期效益。此外，我们还将回顾早期和晚期试验设计的未来方向。我们将讨论已获批准药物或当前处于临床开发阶段的药物的示例，并提供克服这些局限性的选项。
考虑耕地肉类的考虑：潜在的细胞来源，潜在的分化和永生策略以及甲壳类动物和其他动物模型的经验教训
抽象栽培的甲壳类肉（CCM）是一种直接从干细胞中创建高价值的虾，龙虾和螃蟹产品的手段，从而消除了养殖或捕捞活动物的需求。传统的甲壳类企业在管理过度捕捞，污染和变暖气候方面面临的压力增加，因此CCM可以提供一种方法，以确保随着全球对这些产品的需求的增长，CCM可以提供足够的供应。为了支持CCM的发展，本评论简要详细介绍了迄今为止的甲壳类细胞培养工作，然后再解决目前对甲壳类肌肉发育的了解，尤其是所涉及的分子机制，以及这可能与最近在脊椎动物物种中耕种肉类生产的作品有关。认识到目前缺乏可用于建立CCM培养物的细胞系，我们还考虑了可以非属于非属于的原发性干细胞来源，包括易于释放和重新生成的四肢组织，以及在循环血淋巴中推定的干细胞。分子方法诱导了肌源性分化和推定干细胞的永生化。最后，我们评估了CCM研究人员，尤其是抗体的工具的当前状态，并提出了解决现有短缺的途径，以查看现场的进展。
生成式 AI 考量（24 年 6 月）
随着生成式 AI 的使用增加，组织正在重新审视其内部政策和程序，以确保员工和供应商负责任、合法且合乎道德地使用这些工具。隐私未来论坛此前咨询了 30 多位跨部门的法律、技术和政策从业者和专家，以了解最紧迫的问题以及专家如何在政策和培训指导中考虑生成式 AI 工具。FPF 的内部政策考虑旨在作为组织生成式 AI 政策制定的起点，重点介绍组织应制定和/或评估内部政策的领域。更新后的考虑包括需要考虑的更多细节和指导。与往常一样，这个领域在不断变化，这并不构成法律建议。
俄克拉荷马州学校人工智能的指导和注意事项
使用人工智能可以实现学习的个性化，并满足所有学生的需求。在利用人工智能时，确保数据隐私合规、数据保留和强大的安全措施以保护学生信息至关重要。此外，重要的是要认识到人工智能算法中存在偏见，以及这种偏见如何影响学生的成绩。机器学习模型是使用在线收集的大量数据进行训练的，但并非所有在线信息都一定是准确或可靠的。为了解决这个问题，通过与适当和合乎道德地使用计算设备相关的数字公民教育，让学生具备识别偏见、培养批判性思维和促进同理心的能力。此外，重要的是为教育工作者提供持续的专业学习，并与利益相关者（学生、社区成员、教育工作者和家庭）进行对话，以了解人工智能在教育中的应用方式并解决任何问题或疑虑。
北卡罗来纳州生成式 AI 实施建议和注意事项
多年来，人工智能 (AI) 一直是教育的一部分，但自 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来，生成式 AI 的引入使 AI 成为有关教育未来的讨论焦点。此次发布以及随后的许多其他生成式 AI 工具引起了教育工作者和学生对这些技术使用的兴趣，同时也引发了对其滥用的担忧。生成式 AI 工具是一种人工智能工具，可根据其在训练数据集中学到的内容生成文本、图像、音频、视频和代码。当用户向模型提供提示时，该模型会预测响应。虽然每个响应都是新的，但模型会从训练阶段分析的数据中提取数据，并根据用户输入或提示将其转换为响应。生成式人工智能最近以前所未有的速度迅速发展，速度之快超过了历史上任何其他技术创新。事实上，一些技术专家预计，未来十年的技术创新将比过去一百年更多。生成式人工智能工具的接受和使用是不可避免的，企业和高等教育机构将期望我们的学生具备生成式人工智能技能。因此，公立学校处理生成式人工智能的方式对教育的未来和今天的学生都有着重大影响。为了帮助指导国家学校领导者负责任地实施人工智能，美国教育部教育技术办公室最近发布了一份题为“人工智能与教学和学习的未来”的报告。本报告引用了 Russell Shilling 博士的话：“人工智能将教育技术带到了一个转折点。我们可以扩大差距，也可以缩小差距，这取决于我们现在采取的行动。”事实上，我们在公立学校使用生成式人工智能的决定将对我们的学生进入高等教育机构或就业市场的未来以及他们的日常生活产生重大影响。世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》预测，人工智能将在未来五年对就业市场产生巨大影响。在本报告中，人工智能和机器学习领域是预测最快的领域，未来五年的增长轨迹高达 40%，预计将创造 100 万个新工作岗位。此外，报告发现，75% 的受访公司计划在 2027 年前实施生成式人工智能。