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建议引用：Regona, Massimo；Yigitcanlar, Tan；Xia, Bo；Li, Rita Yi Man (2022)：人工智能在建筑行业应用的机遇与挑战：PRISMA 评论，《开放创新：技术、市场与复杂性》期刊，ISSN 2199-8531，MDPI，巴塞尔，第 8 卷，Iss。1，第 1-31 页，https://doi.org/10.3390/joitmc8010045
摘要：人工智能 (AI) 是一种强大的技术，具有多种功能，如今在所有行业中都开始显现出来。然而，与其他行业相比，人工智能在建筑行业的普及程度相当有限。此外，尽管人工智能是建筑环境研究的热门话题，但研究建筑行业人工智能采用水平低的原因的综述研究有限。本研究旨在通过确定人工智能的采用挑战以及为建筑行业提供的机遇来缩小这一差距。为了实现这一目标，该研究采用了 PRISMA 协议的系统文献综述方法。此外，文献的系统综述侧重于建筑项目生命周期的规划、设计和施工阶段。审查结果表明：(a) 人工智能在规划阶段特别有益，因为建筑项目的成功取决于准确的事件、风险和成本预测；(b) 采用人工智能的主要机会是通过使用大数据分析和改进工作流程来减少花在重复任务上的时间； (c) 将人工智能融入建筑工地的最大挑战是该行业的碎片化性质，这导致了数据获取和保留的问题。研究结果为建筑行业的各方提供了有关人工智能适应性的机会和挑战的信息，并有助于提高市场对人工智能实践的接受度。
研究文章 审视数字化转型和数字化创业：基于 PRISMA 的系统评价
本研究旨在确定影响数字化转型和数字企业家的因素。此外，该研究还确定了有助于数字企业家创造价值的数字化转型战略和技术平台。由于发展中经济体的企业家尚未充分利用新兴技术，因此该研究采用定性方法来收集二手数据。当前的研究采用了 PRISMA 标准，该标准专门用于对观察数据进行系统评价和荟萃分析。研究人员对出版物进行了研究，包括 Scopus、PubMed、Web of Sciences、DOAJ、Direct Science 等全球数据库，以确定 1170 份出版物。本研究采用了一种搜索技术，该技术结合了与调查主要重点相关的关键术语，包括数字化转型、数字企业家、PRISMA、中小企业、创业工作和数字化转型的影响。该技术还确定了 185 篇其他论文以纳入研究。根据研究结果，许多学者将技术创业定义为创业活动与技术创新的交集。企业家可以通过创办新企业来识别和利用技术机会。本研究重点关注创业数字化转型的潜力，这是数字技术融入创业各个方面所带来的范式转变。本研究还阐明了创业数字化转型的过程，重点介绍了其各个阶段。此外，本文还深入了解了影响技术驱动型创业的因素以及技术对生产者、消费者和政策制定者的影响，所有这些都对一个国家的经济发展做出了重大贡献。
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
利用人工智能减轻青少年危险行为：范围界定审查方案 Hamidreza Sadeghsalehi a 和 Hassan Joulaei a，* a 伊朗设拉子医科大学健康研究所卫生政策研究中心 * 通讯作者（joulaei_h@yahoo.com） 青少年特别容易从事暴力、无保护性行为和药物滥用等危险行为，这些行为会对他们的健康和发展产生重大的负面影响。人工智能 (AI) 的最新进展为解决这些行为提供了创新的解决方案，但关于基于 AI 的干预措施的有效性和实施的证据仍然零散。本范围界定审查旨在系统地探索和绘制旨在减少青少年危险行为的基于 AI 的干预措施的文献。本综述将遵循 Arksey 和 O'Malley (2005) 概述并由 Levac、Colquhoun 和 O'Brien (2010) 改进的方法框架，符合 Joanna Briggs 研究所的指导方针。PRISMA 范围界定综述扩展 (PRISMA-ScR) 将指导报告。搜索策略将在 PubMed、Scopus、Web of Science 核心合集、CINAHL、PsycINFO、Cochrane 对照试验中心注册库、Embase、SID 和 Magiran 中执行，重点关注截至 2024 年 6 月以英语和波斯语发表的文章。两名独立审阅者将使用 Rayyan 筛选标题和摘要，然后对相关研究进行全文筛选。数据将使用标准化表格绘制图表，差异将通过讨论或咨询第三位审阅者解决。数据将以描述性方式综合并以表格、图形和图表的形式呈现。关键词：青少年、人工智能、危险行为、范围审查、干预措施
系统评价和符合 PRISMA 标准的荟萃分析
方法：在PubMed、Embase、Cochrane Library和Web of Science上检索贝伐单抗联合化疗、靶向药物和干扰素治疗恶性黑色素瘤的随机对照试验（RCT）和非对照临床研究。使用Review Manager（5.4版）进行RCT的Meta分析，使用R（4.0.3版）进行非对照Meta分析。主要结果为客观缓解率。根据纳入研究的异质性，使用随机效应模型或固定效应模型计算合并结果和95％CI。使用可能的相关变量计算亚组结果。通过从高度异质的合并结果中依次排除每一项研究进行敏感性分析。使用漏斗图和Begg's检验来检验纳入研究的潜在出版偏倚。显著性水平设定为p < 0.05。
系统评价脑电图 (EEG) 生理指标反映人体体能表现：使用更新的 PRISMA 进行系统评价
背景：随着便携式神经生理学方法（包括脑电图）的出现，研究体力任务期间大脑活动的进展受到了广泛关注，主要是在临床锻炼和体育研究中。然而，日常环境中体力任务的神经特征较少受到关注。方法：脑电图 (EEG) 指标对人脑波动敏感，以极好的时间分辨率反映自发性大脑活动。目的：在这方面，本研究试图系统地审查在实验室和现实世界应用中使用 EEG 指标量化人类在各种体力活动中的表现的可行性。第二个目标是研究使用 EEG 指标量化人类在体力活动中的心理任务表现的可行性。系统评价是根据更新的系统评价和荟萃分析指南的首选报告项目进行的。结果：在 81 项研究中，64 项任务研究侧重于量化人类在体力活动方面的表现，而 17 项研究侧重于量化人类在与心理任务相关的体力活动中的表现。 EEG 研究主要依靠线性方法（包括功率谱，然后是事件相关电位成分的幅度）来评估人类的身体机能。文献中较少涉及非线性方法。大多数研究集中于评估与肌肉疲劳任务相关的大脑活动。上部解剖区域已在多个职业计划中进行了讨论。关于躯干和脊柱的生物力学负荷（这是肌肉骨骼疾病的风险因素）的研究较少。结论：尽管最近人们对研究人类运动功能的神经机制很感兴趣，但评估在自然环境中执行身体任务的大脑特征仍然有限。
PRISMA - 模块化 ATM 自动化系统 - Frequentis
PRISMA-ACC 是一种功能齐全的模块化 ATM 自动化解决方案，可确保安全高效地提供飞行信息服务和警报服务。PRISMA-ACC 旨在与邻近地区和外部空域用户持续交换飞行和流量数据以及航空和气象数据，从而实现协同运营。该解决方案包括飞行数据处理系统 (FDPS)、安全网系统、由监视和飞行数据显示、控制和监控显示以及完整的法律记录单元组成的管制员工作位置 (CWP)。
脑对脑界面的系统性Prisma评论
本文旨在回顾脑对脑界面（B2BI）技术的当前状态及其潜力。B2BIS功能通过脑计算机界面（BCI）读取发件人的大脑活动和计算机 - 脑接口（CBI），以将模式写入接收大脑，并传输信息。我们使用首选的报告项目进行系统的审查和荟萃分析（PRISMA）来系统地检查与B2BI有关的当前文献，从而产生15个相关出版物。实验论文主要使用了B2BI的CBI部分的经颅磁刺激（TMS）。最靶向的视觉皮层产生磷酸。在研究设计方面，73.3％（11）是单向的，而86.7％（13）仅使用1：1协作模型（受试者为主题）。限制很明显，因为CBI方法之间的差异很大，这表明未达成共识的神经刺激方法来传输信息。此外，只有12.4％（2）个研究比1：1模型更为复杂，很少有研究人员研究直接双向B2BI。这些研究表明，B2BI可以在人类交流和协作方面提供进步，但是需要更多的设计和实验来证明潜力。B2BI可以允许康复治疗师在心理上传递信息，激活患者的大脑以帮助中风恢复并增加更复杂的双向性，这可能会使用户之间的行为同步增加。该领域很年轻，但是B2BI技术在神经工程学和人为因素上的应用显然需要更多的研究。
