摘要:虽然互联网投票被认为具有改善选举过程的潜力,但对安全风险的担忧仍然是其主要采用障碍之一。由于缺乏通常被视为“黑匣子”的互联网投票系统的透明度,因此这些担忧受到了热烈的影响。此外,在概念上透明度和研究选民对互联网投票透明度的态度存在研究差距。在这项工作中,我们旨在通过(1)进行系统文献综述来弥补这一差距,从中我们确定了五个透明度的维度; (2)开发问卷(Inter-Net投票的透明度维度,TDIV),以评估选民对这些维度与透明度相关的态度; (3)进行在线研究(n = 500),以调查选民对
中风后康复与运动恢复之间的关系以及时间对恢复的影响仍不清楚。被广泛接受的“恢复关键窗口”理论认为,最明显的恢复发生在中风后 3 至 6 个月内,导致在慢性期停止物理治疗。然而,最近的研究表明,神经可塑性和治疗反应性超出了这个关键窗口。慢性期和晚期慢性期患者仍然表现出对治疗的增强敏感性。人工智能 (AI) 通过先进的计算方法分析复杂数据,在预测和理解神经可塑性方面发挥着重要作用。人工智能算法可以识别模式、开发预测模型并揭示隐藏的关系,从而揭示神经可塑性变化的动态。个性化康复方法可以通过人工智能根据个人特征量身定制治疗计划来优化。人工智能在预测和理解神经可塑性方面的潜力可以增进我们对大脑可塑性机制的认识,并改善中风和相关疾病的个性化治疗策略。
摘要 人工智能 (AI) 在各个领域的广泛应用导致了对算法理解、透明度和可信度的需求日益增长。可解释人工智能 (XAI) 领域旨在开发能够以人类可理解的方式检查和解释人工智能系统行为的技术。然而,解释的有效性取决于用户如何看待它们,而它们的可接受性与理解程度和与用户现有知识的兼容性有关。到目前为止,XAI 的研究人员主要关注解释的技术方面,大多没有考虑用户的需求,而这方面对于值得信赖的人工智能来说是必须考虑的。与此同时,人们对以人为本的方法越来越感兴趣,这种方法侧重于人工智能与人机交互的交集,即所谓的以人为本的 XAI (HC-XAI)。HC-XAI 探索了实现 XAI 系统的用户满意度、信任度和接受度的方法。本文对 HC-XAI 进行了系统调查,回顾了来自各个数字图书馆的 75 篇论文。本文的贡献包括:(1)确定常见的以人为本的方法,(2)为读者提供 HC-XAI 方法设计视角的见解,以及(3)对所有研究论文进行定量和定性分析。研究结果激发了讨论,并为 HC-XAI 正在进行和即将开展的研究提供了启示。
2.5 巨噬细胞感染. ................................................................................................................................ 22 2.5.1 M. tb 感染的细菌计数 .............................................................................................................. 22 2.5.2 M. smegmatis 感染 ............................................................................................................................ 22 2.5.3 乙锭同型二聚体-1 (EthD-1) 荧光 ...................................................................................................... 23
包括 ChatGPT、Gemini 和 Claude 在内的生成式 AI 模型在加强 K-12 教育方面发挥着越来越重要的作用,为各个学科提供支持。这些模型为人文学科提示提供示例答案,解决数学方程式并集思广益提出新颖的想法。尽管它们具有教育价值,但人们担心它们可能会误导学生在完成作业、评估或研究论文时直接从 AI 中抄袭答案。当前的检测器(例如 GPT-Zero)难以识别经过修改的 AI 生成的文本,并且对于以英语为第二语言的学习者而言,其可靠性会降低。本研究调查了在高风险写作评估中使用生成式 AI 来检测学术作弊行为。经典机器学习模型(包括逻辑回归、XGBoost 和支持向量机)用于区分 AI 生成的论文和学生撰写的论文。此外,我们还研究了包括 BERT、RoBERTa 和 Electra 在内的大型语言模型,并将其与传统机器学习模型进行了比较。分析重点关注 ASAP Kaggle 竞赛中的提示 1。为了评估各种检测方法和生成式 AI 模型的有效性,我们包括 ChatGPT、Claude 和 Gemini 的基本版本、专业版本和最新版本。此外,我们还研究了 GPT-Humanizer 和 QuillBot 等释义工具的影响,并介绍了一种使用同义词信息检测人性化 AI 文本的新方法。此外,我们还探讨了数据集大小与模型性能之间的关系,以便为未来研究中的数据收集提供参考。
摘要 随着信息技术的不断发展,人工智能(AI)的应用越来越广泛,近年来,人工智能通过提高协作效率和取得优异的协作效果,为虚拟团队协作提供了助力。人机交互过程中的信任已成为团队协作面临的一大挑战。然而,很少有研究探讨人机交互与信任之间的关系。本研究提出了人机交互与协作过程中团队成员信任关系的理论模型。我们得出的结论是,团队成员在交互过程中的认知和情感感知与他们对AI的信任有关。此外,这种关系也可以通过特定的AI实施特征来调节。我们的模型提供了人机交互及其与团队协作背景下团队成员信任的关系的整体视图。1.介绍
艺术被视为人类特权的最后堡垒之一,是研究人类与人工智能 (AI) 之间关系的有效模型。最近的研究调查了人们对人造艺术品和人工智能艺术品的反应,报告了对后者存在负面偏见或没有差异的证据。在这里,我们调查了作者的先验知识是否可以通过操纵人类作者和人工智能作者的预先分配来影响两幅抽象画的审美欣赏。在艺术博览会的生态环境中,参与者被要求明确评价他们的审美欣赏,同时在观察两幅画的过程中记录心理生理测量——皮肤电活动 (EDA) 和心率 (HR)。展示顺序在参与者和艺术品之间是平衡的。结果表明,当人类宣布的画作首先展示时,对人工智能宣布的画作的审美判断较低,而相反的展示顺序判断则相等。此外,虽然没有发现 HR 的调节,但 EDA
摘要 由于信息探索以及全球图书馆用户数量的增加,以简单高效的方式为用户提供服务变得困难,这促使图书馆员考虑更好的替代方案。人工智能是缓解服务交付效率低下问题的最佳选择之一,但在大多数尼日利亚学术图书馆,尤其是尼日利亚东北部的学术图书馆中尚未得到充分利用。因此,本研究旨在利用计划行为理论 (TPB) 的理论视角,研究可能影响图书馆员在图书馆中使用人工智能的意图的因素,以便为图书馆顾客提供更好、更高效的服务。采用横断面方法的定量方法,并使用问卷作为数据收集工具。研究对象包括尼日利亚东北部的三所联邦大学图书馆,242 名专业和准专业图书馆员组成了研究对象。使用 G*Power 应用程序估计研究的最小样本量为 119 个样本,因此,在获取样本时使用了比例分层随机抽样技术。使用社会科学统计软件包 (SPSS) 20 版和偏最小二乘 - 结构方程模型 (PLS-SEM) 分析数据。研究结果表明,TPB 的理论变量是影响图书馆员在各自图书馆中使用人工智能意愿的积极重要因素。同样,研究结果进一步表明,图书馆员表示有很高的意愿在图书馆中使用人工智能。建议在未来的研究中使用更先进的理论、纳入更多样本并考虑特定的人工智能工具。关键词:学术图书馆;人工智能;尼日利亚东北部;图书馆服务交付,图书馆员的意愿。
语言测试词典 Alan Davies、Annie Brown、Cathie Elder、Kathryn Hill、Tom Lumley、Tim McNamara 语言测试中学习者策略的使用和表现:结构方程模型方法 James E. Purpura 语言评估中的公平性和有效性:第 19 届语言测试研究研讨会论文选集,佛罗里达州奥兰多 Antony John Kunnan 计算机自适应阅读能力测试中的问题 Micheline Chalhoub-Deville 不确定性实验:纪念 Alan Davies 的论文集 由 A. Brown、C. Elder、N. Iwashita、E. Grove、K. Hill、T. Lumley、K. O’Loughlin、T. McNamara 编辑 学术英语二语阅读成分性的实证研究 由 Cyril J. Weir、杨慧忠、金燕编辑 直接和半直接口语测试的等效性 Kieran O’Loughlin A口语测试验证的定性方法 Anne Lazaraton 连续性和创新性:修订剑桥英语水平考试 1913–2002 由 Cyril J. Weir 和 Michael Milanovic 编辑 英语语言技能测试的模块化方法:英语语言技能证书 (CELS) 考试的发展 Roger Hawkey 商务英语测试中的问题:剑桥商务英语证书的修订 Barry O’Sullivan 全球背景下的欧洲语言测试:ALTE 巴塞罗那会议论文集 2001 年 7 月 由 Cyril J. Weir 和 Michael Milanovic 编辑 雅思论文集: