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评估生成式人工智能的法律推理能力
OpenAI 于 2022 年 11 月推出 ChatGPT，这是人工智能领域的一次“大爆炸”。以前从未有过一种人工智能工具可用于如此多的领域，并且如此容易用于如此多不同的任务。它能够轻松地为各种任务生成完美的自然语言，例如总结文档、撰写有关任何给定主题的文章、写诗、起草旅行计划、概述演示文稿，甚至解决计算机编程练习，这真是令人惊叹。而所有这些基本上都是通过简单的技术来预测单词序列中最可能的下一个单词。因此，很容易认为，传统的符号人工智能对推理和论证的研究现在已经过时，让计算机参与推理和论证的正确方法是使用基于大型语言模型的生成人工智能。本文讨论了法律论证的这一问题，这是计算论证的一个重要应用领域。已经对大型语言模型 (LLM) 在法律推理任务中的表现进行了多项实验。本文回顾了一些此类实验，并更广泛地讨论了生成式人工智能参与法律论证的潜力。我们首先在第 2 部分简要总结人工智能和法律在法律论证方面的研究。然后，我们在第 3 部分进行一些方法论观察，并在第 4 部分回顾最近将 LLM 应用于法律推理的实验。然后，我们在第 5 部分讨论计算论证领域可以从这些研究中学到什么，最后得出结论。
用于评估可解释的人机交互范式...
摘要。本文旨在提出一个框架和相应的范式，用于评估可解释人工智能 (XAI) 提供的解释。本文主张需要评估范式——不同的人在不同背景下执行不同的任务会对不同的解释做出不同的反应。它回顾了以前评估 XAI 解释的研究，同时也确定了这项工作的主要贡献——研究人员可以使用灵活的范式来评估 XAI 模型，而不是一系列因素。然后，本文概述了一个框架，该框架提供了五个关键因素之间的因果关系——心理模型、概率估计、信任、知识和绩效。然后，它概述了一个由训练、测试和评估阶段组成的范式。本文讨论了预测模型、XAI 开发人员指南和自适应可解释人工智能——一种能够预测特定领域专家对特定任务的首选解释是什么的推荐系统。
评估运动心理学中的脑电图神经反馈
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评估人工智能在体育咨询领域的潜力
https://chat.openai.com/?model=gpt-4 https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/iot-value-set-to-accelerate-through-2030-where-and- how-to-capture-it#/ https://www.nasdaq.com/articles/major-league-baseball-and-other-sports-adopt-ai https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Ffossbytes.com%2Fuse-chatgpt-4-for- free%2F&psig=AOvVaw34wZsgttyBG- aCJKDHNGjd&ust=1683815098966000&source=images&cd=vfe&ved=0CBAQjRxqFwoTCJixgZr66v4CFQAAAAAdAAAAABAI https://www.consultingsuccess.com/chatgpt-for-consultants https://www.zdnet.com/article/gpt-4-unveiled-chatgpts-next-big-upgrade-is-here/
评估推进器机械流功率...
本文介绍了一种评估推进器机械流功率的方法，该方法基于 1:11 比例的边界层吸入 (BLI) 飞机电动风洞模型。使用完整的飞机气动配置无法直接现场测量机械流功率，而机械流功率是 BLI 飞机性能的一个关键指标。因此，必须通过两组支持实验将测量的电功率转换为流功率。第一组实验是在小型风洞中使用推进器进行的流功率测量，该风洞复制了动力风洞测试的来流条件。第二组是电机校准实验，可以分别确定电机损耗和气动效率，从而深入了解电机和推进器的气动工作点。使用这种组合方法，电力测量结果被转换为机械流功率，实验不确定度小于 1%。
评估数字仪器和控制的安全性...
图 1. 每个控制器都包含一个受控过程的模型 2. 安全控制结构示例 3. 图 2 中操作过程的安全控制结构示例 4. 列车门控制器的简单安全控制回路 5. 不安全控制行为的结构 6. 导致危险的因果因素分类 7. 压水反应堆 8. 高级 PWR 安全控制结构 9. MSIV 的安全控制结构 10. 导致操作员不安全控制行为的因果因素 11. 导致操作员控制行为不被遵循的因果因素 12. 导致 DAS 不安全控制行为的因果因素 13. 导致 DAS 控制行为不被遵循的因果因素 14. 导致 PS 不安全控制行为的因果因素 15. 导致 PS 控制行为不被遵循的因果因素 表格 1. 事故和危险示例2. 简单列车门控制器的不安全控制动作 3. 所提供类型的示例上下文表 4. 未提供类型的示例上下文表 5. 系统级事故 6. 系统级危险 7. 关闭 MSIV 的不安全控制动作 8. 操作员提供关闭 MSIV 控制动作的上下文表 9. 未提供关闭 MSIV 的上下文表 10. 安全约束
评估和提高气相传感器的可靠性...
Sharad Vikram 1、Ashley Collier-Oxandale 2、Michael Ostertag 1、Massimiliano Menarini 1、Camron Chermak 1、Sanjoy Dasgupta 1、Tajana Rosing 1、Michael Hannigan 2 和 William G. Griswold 1
评估 PD-1/PD-L1 的协同作用
摘要 子宫内膜癌 (EC) 是女性生殖系统常见的恶性肿瘤，全球发病率不断上升。晚期 EC 预后不良，除铂类化疗外，治疗选择有限。针对程序性细胞死亡蛋白 1 (PD-1)/程序性细胞死亡配体 1 (PD-L1) 的免疫检查点抑制剂 (ICI) 有望改善预后。这项荟萃分析评估了 ICI 与铂类化疗相结合作为晚期 EC 一线治疗的疗效和安全性。使用来自 PubMed、Embase 和 Cochrane 数据库的数据，分析了五项研究（1150 名患者）。无进展生存期 (PFS) 的汇总风险比 (HR) 为 0.65（95% 置信区间 (CI)：0.53–0.80），表明进展或死亡风险降低了 35%。亚组分析显示，错配修复缺陷 (dMMR) 肿瘤 (HR：0.34，95% CI：0.27–0.44) 的疗效优于错配修复功能完好 (pMMR) 肿瘤 (HR：0.73，95% CI：0.65–0.80)。两组之间的不良事件相当，但联合治疗中免疫相关事件更常见。这些发现表明，在化疗中添加 ICI 可改善 PFS，尤其是在 dMMR 患者中，支持将其整合到晚期 EC 的一线治疗中。需要进一步研究以优化策略。注册号：INPLASY202490121。
评估技术孵化中心的有效性……
摘要 本研究对技术孵化中心 (TIC) 在培育创业精神方面的有效性进行了全面评估，重点关注全球南方不同地区的案例研究。随着对创新和技术驱动型经济发展的日益重视，TIC 已成为培育创业生态系统的重要实体。该研究采用混合方法，结合定量分析和定性案例研究。定量方面涉及评估关键绩效指标，包括 TIC 的创业成功率、创造就业机会和财务可持续性。定性调查深入研究企业家的细微经历，探索 TIC 提供的支持机制、面临的挑战以及对其企业的整体影响。案例研究涵盖了全球南方的各种背景，涵盖了具有不同经济、社会和文化景观的地区。通过研究不同环境中的 TIC，该研究