XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDoe
建议引用：Avery, Mallory；Leibbrandt, Andreas；Vecci, Joseph (2024)：人工智能有助于还是损害性别多样性？来自两项技术招聘实地实验的证据，CESifo 工作论文，编号 10996，经济研究中心和 ifo 研究所 (CESifo)，慕尼黑
人工智能 (AI) 在招聘中的使用正在迅速增加，并极大地改变了人们申请工作的方式以及申请的审核方式。在本文中，我们使用两个现场实验来研究人工智能招聘工具如何影响男性主导的技术部门的性别多样性，包括整体和劳动力供需。我们发现，人工智能在招聘中的使用改变了潜在雇员的性别分布，在某些情况下，女性申请人的比例增加了一倍以上。这种变化是由供需双方对女性的更好结果引起的。在供应方面，我们观察到人工智能的使用减少了申请完成率的性别差距。补充调查证据表明，当由人工智能而不是人类评估者评估时，预期偏见是女性申请完成率增加的一个驱动因素。在需求方面，我们发现向评估人员提供申请人的 AI 分数可以缩小评估中的性别差距，否则女性申请人将处于不利地位。最后，我们表明，AI 工具必须对女性存在相当大的偏见，才能导致性别多样性水平低于没有 AI 时的情况。
神经退行性疾病：诊断，治疗和生活质量的新视野。 Ariane Abreu Tsutsumi，Leonardo Gomes RibeiroGonçalvesfi
本文探讨了神经退行性疾病的诊断和治疗方面的最新进展，并强调这些进步如何影响患者的生活质量。对2014年至2024年之间发表的科学文献的叙述性回顾，目的是确定能够早期诊断的新兴技术，以及新的治疗方法和康复策略，从而有助于更好地管理神经退行性疾病。主要结果是生物标志物，高级成像方法和基于生物技术的疗法的开发，例如使用干细胞和个性化药物。但是，尽管有前途的进步，但仍然存在着相当大的挑战，例如干预措施的高昂成本和接受治疗的不平等，尤其是在中低收入地区。这些因素强调了对这些患者促进可及性和公平性的公共政策的需求。
虹膜蛋白对糖尿病患者的2型糖尿病的发展和动脉粥样硬化的发展有影响吗？
背景：2型糖尿病（T2DM）是一个普遍的公共卫生问题，由于其造成的综合性，死亡率很高。但是，最近的数据表明，虹膜蛋白可能在防止T2DM的发展和减少动脉粥样硬化的发生方面起重要作用。我们研究的目的是研究虹膜蛋白在T2DM和颈动脉内膜膜厚度（C-IMT）的发展中的E％ECT，这是没有已知心血管疾病（CVD）的糖尿病患者动脉粥样硬化受试者的早期指标。方法：我们的研究包括41名健康志愿者和93例诊断为T2DM的患者。虹膜蛋白水平通过使用Elabscience®人Irisin Elisa Kit H6120的三明治酶连接的免疫吸附测定法确定。C-IMT测量。在T2DM组中，除了低，中和高虹膜蛋白水平的患者外，还将患者分为患有或没有亚细胞性动脉粥样硬化的患者，并进行了比较。结果：我们发现T2DM患者的虹膜蛋白水平明显低于健康对照组（P <.001）。在我们的患者组中，患者年龄的每10年增加C-IMT增加了0.06 mm（95％置信区间（CI）：0.03-0.08）mm，并且男性C-IMT增加0.117 mm（95％CI：0.068-0.166）。在C-IMT和IRISIN水平之间发现了负线性关系，该关系没有达到统计学意义（r =＆0.145，p = .165）。与虹膜蛋白水平较高的患者相比，虹膜蛋白水平较低的患者的C-IMT值厚0.113 mm（0.734±0.129 mm和0.621±0.140 mm，P = .004）。结论：我们的发现表明，低虹膜蛋白水平有助于T2DM的发展并增加糖尿病并发症，例如亚临床动脉粥样硬化和糖尿病性肾病。关键字：糖尿病，虹膜蛋白，动脉粥样硬化，颈动脉内膜–Media厚度
不仅仅是另一次扩展：为什么第三次……
尽管 ITA1 和 ITA2 商品的贸易价值有所增加，但应该承认，一些经济体，特别是发展中国家，并没有从中受益，有些甚至失去了竞争力（例如，国内产出和相关商品出口下降）。13 正如上文和本政策摘要开头所述，这些协议只是数字经济的“齿轮”。必须结合各种要素来增强 ITA 参与者的吸收能力及其从协议中受益的可能性（例如，吸引投资、增加全球价值链参与度、增加出口）。事实上，一个国家参与 ITA 必须辅之以战略政策改革和多个领域的调整，例如商业环境和教育。举例来说，整体方法可以是鼓励外国公司建立和维持本地业务的投资政策、产生稳定供应的适当技术工人的教育政策以及促进资本积累和相关基础设施发展的结构性改革政策的组合。
推荐引用 推荐引用 Ouyang, Chenlu 和 Xu, David, “AI 视频摘要有帮助吗？AI 生成的视频摘要的效果”(2024)。ACIS 2024 会议纪要。 120. https://aisel.aisnet.org/acis2024/120
生活节奏的加快和短视频的蓬勃发展挤压了在知识传播中扮演重要角色的长视频的生存空间。为了解决这一困境，视频摘要被提出来促进视频观看和知识获取。而人工智能的出现使这一解决方案成为可能。我们认为人工智能生成的视频摘要可能会减少获取信息的努力，但逻辑混乱和信息丢失可能会降低获取的信息质量。基于努力-准确性框架，对信息质量要求不同的用户对有/无人工智能摘要的视频会有不同的反应。因此，我们计划进行实验室实验，探索人工智能摘要是否以及如何增加用户的视频观看意愿。此外，我们还将研究人工智能摘要的使用是否影响知识获取质量。我们希望加深对人工智能视频摘要使用的理解，并提供如何使其有效工作的见解。
在公民科学中使用人工智能是否有助于志愿者的学习？鸟类学的一项实验研究
最古老、规模最大的生物多样性相关公民科学 (CS) 项目之一是康奈尔鸟类学实验室开发的 eBird (https://ebird.org/home)。它为观鸟者提供了一个移动应用程序，用于记录他们何时、何地以及如何看到或听到鸟类的清单。康奈尔实验室还开发了一款移动应用程序 Merlin，它使用深度卷积神经网络帮助用户从照片、声音（转换为声谱图）或描述中自动识别鸟类物种。这项研究调查了机器学习 (ML) 分类模型的使用如何影响新手观鸟者的学习。我们的参与者（没有鸟类学背景的计算机科学专业学生）被随机分成三组：一组使用 eBird 应用程序并自己识别鸟类物种；一组使用 Merlin 应用程序，它使用 ML 自动从照片或声音中识别鸟类；还有一个对照组。在参与项目之前和之后，对参与者的鸟类知识进行了测试，以了解使用 ML 分类模型如何影响他们的学习。我们还在后测后采访了选定的参与者，以了解他们做了什么以及结果可能由什么解释。我们的结果表明，即使是参与 CS 项目的新手参与者，即使时间很短，也会显著提高他们对附近熟悉鸟类的知识水平，并且 eBird 用户在知识后测中的表现优于 Merlin 用户。虽然人工智能可能会提高志愿者的生产力和保留率，但也有可能降低他们的学习效率。需要对不同的参与者资料和项目设计进行进一步研究，以了解如何在人工智能辅助的 CS 项目中优化志愿者的生产力、保留率和学习。
人工智能 (AI) 对 SNAP 意味着什么？
在各州探索如何将 AI 融入 SNAP 管理的同时，一些州已开始使用聊天机器人和虚拟代理来自动化某些管理流程。各州已经在使用美国农业部 (USDA) 所称的“机器人流程自动化”(RPA)，这些机器人使用“结构化输入和基于规则的非自由逻辑”提供输出。2 截至 2023 年，九个州正在使用 RPA，包括通过部署聊天机器人与客户沟通以收集更新信息和输入数据来协助重新认证处理，从而使州绩效工作人员可以专注于资格确定和其他更复杂的流程。3（绩效工作人员是无党派的公共服务雇员，他们接受了广泛的培训，以指导 SNAP 申请人完成整个流程，进行 SNAP 认证面试，并就 SNAP 资格和福利做出最终决定。）RPA 系统与 AI 不同。联邦政府将人工智能定义为“一种人工系统，能够在没有大量人工监督的情况下，在不同且不可预测的情况下执行任务，或者能够在接触数据集时从经验中学习并提高性能。”4,5
基因编辑和雷特综合征：它能成功吗？ - -ORCA
此版本是根据出版商政策提供的。请参阅 http://orca.cf.ac.uk/policies.html 了解使用政策。所发布出版物的版权和道德权利
您的组织需要哪种类型的AI领导者？
景点和考虑因素：吸引了他们可以将AI与核心业务功能集成的角色，通常需要自治和资源来推动计划。鉴于其工作的跨职能性质，他们可能会以直接的报告线直接向CEO寻求角色，以提高影响力和影响力。