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人工智能世界中的抄袭现象
摘要 人工智能 (AI) 的使用彻底改变了教育和研究的许多方面，但也带来了新的挑战，包括学生使用人工智能完成的作业无法被抄袭检查器检测到的问题。能够生成听起来像原文的文本的人工智能工具的激增，使学生更容易将他人的作品冒充为自己的作品，使教育工作者更难识别和防止抄袭。本文通过比较生物学和计算机科学的 ChatGPT 书面作业，确定了人工智能世界中的抄袭问题。我们在免费的在线工具以及受信任且广泛使用的 Turnitin 中测试了这些作业的抄袭情况。我们表明，尽管原始的 ChatGPT 书面作业有时会导致相对较高的抄袭水平，但只需使用免费的在线人工智能工具增加一个解释作品的步骤，就可以显著减少检测到的抄袭，相似度水平在可接受范围内。这表明教育机构应该重新思考如何评估学生的知识。
人工智能赋能对话代理
消费者对对话代理 (CA) 的研究日益增多。为了说明和规划该领域的研究，我们对 Clarivate Web of Science 和 Elsevier Scopus 数据库中收录的已发表著作进行了系统的文献综述 (SLR)。通过书目耦合确定了四个主要主题领域。它们是 1) 消费者对 CA 的信任；2) 自然语言处理 (NLP) 在开发和设计 CA 中的应用；3) 与 CA 的沟通；4) CA 对价值创造的影响以及 CA 对企业的价值。我们利用这些发现来提供现有科学工作的最新概要。此外，我们绘制了一个框架，据此我们可以确定：1) 采用和参与 CA 的驱动因素和动机；2) 采用 CA 对用户和组织的结果。最后，我们利用该框架制定未来研究的议程。
人工智能增强学生参与度和成功率
“在特定情境下读取、写入和传达数据的能力，包括对数据源和构造的理解、所应用的分析方法和技术，以及描述用例、应用程序和由此产生的价值的能力。” Gartner，2021 年
ESG授权价值链2025
ESG成熟度量表研究了公司在以下领域的表现：•ESG运营目标和KPI：长期ESG目标和可衡量的KPI；公司ESG的目标与运营目标和KPI相关；货币激励措施•ESG运营策略和措施：全面的ESG策略；价值链中的短期和长期路线图•产品和业务模型对齐：与ESG目标一致的产品和服务；可持续性是产品开发中的核心目标；产品路线图；重新设计的产品满足ESG标准；重新调整的业务模型•价值链工程：更改的足迹更为本地；价值链中的中期和长期措施；基于风险的社会和人权过程；循环供应链的考虑
人工智能赋能的医疗突破.pub
关于在课堂上使用 ChatGPT 的争论现在已成为新闻热点。在本专栏中，我们将介绍包括 ChatGPT 在内的人工智能在医学领域取得的一些积极成就。人工智能的具体应用包括自然语言模型；ChatGPT 是目前最受欢迎的应用。人工智能还包括机器视觉和专家系统。机器视觉系统通过摄像头观察，人工智能软件解释摄像头所看到的内容以采取适当的措施。新车中的防撞系统就是机器视觉人工智能应用的完美示例。人工智能专家系统能够完成曾经只有人类才能完成的全部工作。完美的例子就是自动驾驶汽车。在医学领域，我们现在有了通过分析医学测试来诊断疾病的人工智能系统。我们还有人工智能增强型达芬奇®机器人手术系统与外科医生合作进行复杂的手术。最新的突破是在大脑、脊髓或身体其他部位植入传感器，以恢复因疾病或事故而丧失的人体功能。例如，加州大学旧金山分校和加州大学伯克利分校的一组研究人员最近通过创建一种医疗程序恢复了患者的说话能力，该程序利用人工智能的所有不同功能来解决问题。他们的最新研究刚刚于 2023 年 8 月 23 日发表在《自然医学杂志》上。
心脏老化的MTOR信号通路
引言软件，包括灵活/可拉伸的传感器，处理器，执行器和显示器，由于它们具有巨大的潜力，其巨大的潜力彻底改变了Precision Healthcare，机器人技术，个人电子，能源，能源和人机相互作用，因此引起了巨大的兴趣。它们符合不规则形状和忍受变形而不遭受损害的能力为新功能和改进的用户体验铺平了道路[1,2]。将发光整合到软设备中为其应用提供了一个额外的维度，有望在伪装，沟通，视觉反馈等领域的令人兴奋的进步，并在诸如体内操纵和治疗等弱光条件下可见度提高[3,4]。然而，当前软设备中的发光主要依赖于触发器，例如电或光，因此，由于需要辅助电气或光学组件和电源供应，它们的应用受到限制，从而为设备制造和系统集成增加了复杂性。
由单原子材料制成的可穿戴微电网
5 南京大学化学化工学院，生命分析化学国家重点实验室，南京 210023，中国 *通信地址：yuehe.lin@wsu.edu (YL)；josephwang@ucsd.edu (JW)；wenleizhu@nju.edu.cn (WZ) 收稿日期：2023 年 3 月 27 日；接受日期：2023 年 5 月 17 日；在线发表日期：2023 年 5 月 31 日；https://doi.org/10.59717/j.xinn-mater.2023.100023 © 2023 作者。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。引用：Ding S.、Yin L.、Lyu Z. 等人，（2023 年）。单原子材料赋能的可穿戴微电网。创新材料 1(2)，100023。可穿戴微电网是一种集成了能量收集、存储和调节模块以及传感器的可穿戴系统，具有支持人类医疗保健的潜力。然而，可穿戴微电网由于成本高、性能、稳定性和生物相容性有限而尚未实现可行性，等待重大突破，特别是在材料科学领域。单原子材料 (SAM) 是最有前途的材料前沿之一，它可以克服上述缺点，并在各种收集器、储能设备和可穿戴传感器中提供许多额外的优势。在此，我们讨论了在可穿戴设备中使用 SAM 的潜力，以满足构建实用的能源自主可穿戴微电网的需求，以实现扩展的全面自我监控和人机界面。
通过表征学习实现因果推理
导师 Dehan Kong 多伦多大学统计科学系副教授 dehan.kong@utoronto.ca 联合导师 Quan Long 卡尔加里大学生物化学与分子生物学系副教授 quan.long@ucalgary.ca 摘要 在这个项目中，候选人将参与一个关于大规模生物和医学数据中的因果推断的研究项目。关键创新在于进行表征学习以形成解开的潜变量（或分布），以减少噪音和非必要因素，从而为有效的因果推断铺平道路。将对脑部疾病的大规模组学数据进行分析，将统计方法转化为实际应用。这个跨学科项目将由 Dehan Kong 博士（多伦多大学）和 Quan Long 博士（卡尔加里大学）共同指导，Dehan Kong 博士是一位擅长因果推断、神经影像学和基因组学的统计学家，Quan Long 博士是一位医学院的计算机科学家，对脑部疾病感兴趣，可以接触到数据和领域专家。跨学科/应用经验 博士后研究员将在多伦多大学的 Kong 博士实验室和卡尔加里大学的 Long 博士团队之间分配时间。Kong 博士和 Long 博士在各种方法和应用统计研究领域拥有丰富的经验，涵盖因果推断、遗传和基因组学、神经成像和机器学习。他们的综合专业知识为研究员的培训和研究奠定了坚实的基础。 成功的候选人将沉浸在统计学和计算机科学的高度跨学科环境中。此外，候选人将与领域专家合作，他们可以从生物学和医学的角度提供解释。导师在相关领域有着长期的努力，并可以访问脑部疾病的大规模组学数据，包括阿尔茨海默氏症、帕金森氏症、自闭症、精神分裂症、双相情感障碍和抑郁症。研究小组可以使用最先进的计算设施，包括一台包含 800 个 CPU 的 CFI 支持的 HPC 服务器
