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人机交互范例 - DTIC
但是现在，尽管文字处理尚未完成分析，但可用性的前沿已经因为新应用程序和新界面技术的开发和引入而不断向前推进。电子邮件和计算机会议支持等通信应用程序所带来的可用性挑战远比文字处理向非程序员扩展所带来的挑战更加多样化。在当前技术中，多个用户通过极其不同的工作站类型协作访问多个应用程序。就在这些新领域的可用性问题得到阐述和探索的同时，前沿原型正在引入手势（例如手写）和语音输入以及交互式视频输出。这些新发展正在整个行业中以更快的速度、更广泛地发生，并随着时间的推移影响更多的用户。
启用非侵入性筛查的AI范式
每天的执行摘要，国土安全部（DHS）人员在陆基入境港口，海上港口，机场，联邦设施和总统活动中进行高批量筛查任务。在这些地点，需要筛选商用货物，乘用车和违禁品的个人物品，例如麻醉品，武器，威胁材料和设备以及其他非法商品。对于边境控制，这代表着陆地边界的1200万个海事集装箱，海港的1200万个集装箱，通过铁路的270万个集装箱和1亿乘客每年。用于运输安全性，这代表每天超过550万张筛选。，对于联邦设施，这代表了9000个联邦设施的员工和访客的筛查。为此，即使对于一组最高风险的问题，DHS都在很大程度上依赖传统的感应技术，例如在多个能量带，计算机断层扫描（CT）运行的X射线门户和痕量化学感测来检测违禁品，而无需执行彻底的彻底大密集的手动检查。今天，各种形式的人工智能（AI）通常可以通过更好地利用传感器和检测器的数据流的方法来增强现有范式。以这种形式，在许多情况下，AI是一种后端设备，可帮助管理给定图像的全部内容。我们可以考虑使用更丰富的基础模型1的使用，而不是根据已测量的图像中的内容询问图像中的内容，而是要考虑使用更丰富的基础模型1，并问：“您应该测量什么”。但是，新兴技术的领域，再加上AI的进步，正在创造新的机会，从根本上重新考虑这些方法，在某些方面将它们转向外，并因此重新考虑了基于历史方法的风险模型。重新思考我们的方法可以为DHS如何以提高准确性，更高的吞吐量和通过这些检查站的流量来执行筛查任务的重要进展。我们今天可以检测到的图像的进步与AI启用的数据，成像，可视化和表征紧密相关，并且必须将其视为不可分割的连接。在今天的成像范式中，根本不使用大部分数据。AI通过从根本上重新定义数据的处理，分析和利用方式来实现新的思考旧问题。传统上，放射学领域的工作流都依赖于将大量的原始传感器数据压缩到重建的图像中，以进行人类解释，该过程不可避免地引入了数据丢失和不确定性，即使在当今使用的狭窄方式中。数据之后是处理和过滤的，以创建适合人类观看的蒸馏，而不是在其更丰富，更丰富的环境中使用。通过绕过或增强传统的工作流程过程，AI可以直接从原始传感器数据中提取细微的特征 - 在转换为视觉格式中可能会丢失或遮盖的功能。这些创新不仅挑战了根深蒂固的工作流程，而且还强调了AI如何将感知的局限性变成机会。本报告继续进行了一系列论文，我们探讨了AI，基础模型，对抗性AI，数字内容伪造以及对DHS任务的影响。它反映了与私营部门，学者和DHS运营组件的讨论，以及我们在2024年6月27日与马萨诸塞州理工学院林肯实验室（MIT LL）在“ AI-AI-Nopable Paradigms”范围内与马萨诸塞州理工学院实验室（MIT LL）进行了更深入的研究。2,3在本报告中，我们在抽象层面上回顾了非侵入性安全筛查的技术基础，引入了非侵入性筛选
Juliette Mattioli、Gabriel Pedroza、Souhaiel Khalfaoui、Bertrand Leroy。结合数据驱动和基于知识的 AI 范式来设计基于 AI 的安全关键系统。人工智能安全研讨会 (SafeAI)，2022 年 2 月，虚拟，加拿大。hal-03622260
基于人工智能的系统的开发面临着多重艰巨挑战。这些挑战主要一方面归因于相关工程学科（系统、安全、安保）的技术债务、其固有的复杂性、尚未解决的问题，另一方面归因于人工智能自主性的新兴风险、人工智能启发式与所需确定性之间的权衡，以及总体而言，定义、描述、评估和证明基于人工智能的系统足够安全和可信的难度。尽管过去几十年来，许多领域做出了大量研究贡献并取得了不可否认的进步，但实验性人工智能和可认证人工智能之间仍然存在差距。本文旨在“通过设计”弥合这一差距。考虑到工程范式是指定、关联和推断知识的基础，提出了一种新范式来实现 AI 认证。所提出的范式承认现有的 AI 方法，即联结主义、符号主义和混合主义，并提出利用它们作为知识捕获的基本特征。因此获得了一个概念元体，分别包含数据驱动、知识驱动和混合驱动的类别。由于观察到研究偏离了知识驱动，而是努力采用数据驱动方法，我们的范式呼吁依靠混合驱动方法来增强知识工程，以改善它们的耦合并从它们的互补性中获益。
复发性胶质母细胞瘤 - 分子基础和不断发展的治疗范例
1沃伦·阿尔珀特医学院，布朗大学，普罗维登斯，RI 02912，美国； CHRISTOPHER_CHANG@BROWN.EDU 2美国马萨诸塞州波士顿的Brigham和妇女医院神经外科部vchavarro@mgh.harvard.edu（V.S.C.）; jgerstl@bwh.harvard.edu（J.V.E.G。）; sarahblitz@hms.harvard.edu（S.E.B。）; lspanehl@bwh.harvard.edu（L.S.）; sgupta@bwh.harvard.edu（S.G.）; dmazzetti@bwh.harvard.edu（D.M.）; oarnaout@bwh.harvard.edu（O.A。）; trsmith@bwh.harvard.edu（T.R.S.）; jbernstock@bwh.harvard.edu（J.D.B.）3哈佛大学，哈佛大学，马萨诸塞州，马萨诸塞州02115，美国4神经外科系，罗斯托克大学，18055年，德国罗斯托克； daniel.dubinski@med.uni-rostock.de（D.D. ）; florian.gessler@med.uni-rostock.de（F.A.G。） 5美国德克萨斯大学医学分公司神经外科系，美国德克萨斯州77555，美国； paavalde@utmb.edu 6美国普罗维登斯（Providence）的布朗大学生物学与医学系，美国RI 02912，美国； lily_n_tran@brown.edu 7，Unicamillus University医学与外科系，意大利罗马00131； luisaesposito99@icloud.com 8儿科分校，神经肿瘤科，医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； gkfriedman@mdanderson.org 9 David H. Koch综合癌症研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国02139，美国 *通信：pperuzzi@bwh.harvard.edu†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。3哈佛大学，哈佛大学，马萨诸塞州，马萨诸塞州02115，美国4神经外科系，罗斯托克大学，18055年，德国罗斯托克； daniel.dubinski@med.uni-rostock.de（D.D.）; florian.gessler@med.uni-rostock.de（F.A.G。）5美国德克萨斯大学医学分公司神经外科系，美国德克萨斯州77555，美国； paavalde@utmb.edu 6美国普罗维登斯（Providence）的布朗大学生物学与医学系，美国RI 02912，美国； lily_n_tran@brown.edu 7，Unicamillus University医学与外科系，意大利罗马00131； luisaesposito99@icloud.com 8儿科分校，神经肿瘤科，医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； gkfriedman@mdanderson.org 9 David H. Koch综合癌症研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国02139，美国 *通信：pperuzzi@bwh.harvard.edu†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。5美国德克萨斯大学医学分公司神经外科系，美国德克萨斯州77555，美国； paavalde@utmb.edu 6美国普罗维登斯（Providence）的布朗大学生物学与医学系，美国RI 02912，美国； lily_n_tran@brown.edu 7，Unicamillus University医学与外科系，意大利罗马00131； luisaesposito99@icloud.com 8儿科分校，神经肿瘤科，医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； gkfriedman@mdanderson.org 9 David H. Koch综合癌症研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国02139，美国 *通信：pperuzzi@bwh.harvard.edu†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。
在精益和行业4.0范式相遇时，工作概况扩大和充实
整合行业4.0在精益制造商店的地板中正在重塑工作档案，强调任务的增加以及工人对各种技能的需求。仅执行专业任务的操作员的常规看法正在转变为一项操作员，它们被视为能够管理一系列活动的灵活生产资源。随附的灵活性需要增强和丰富工人在“数字精益店面”上承担的技能和责任。这项研究深入研究了“工作丰富”和“工作扩大”的不断发展的定义，通过精益制造业和行业4.0专家通过全面的Delphi研究辨别。对这些概念的调查具有理论和实际意义，因为它们是（重新）工作概况设计中的关键技术。理解他们当前的含义至关重要，因为它们有可能提高工人的动机水平，增强工作满意度，从而提高工作绩效和生产力。这种探索对于在（近）未来追求社会可持续的工厂至关重要，与行业4.0的变革性目标保持一致，并强调精益制造实践在塑造明天的劳动力动态方面所扮演的积分作用。
符号计算机器学习的数据集和范例的课程：关于CaddelRío，T。＆England的案例研究
00591-0 DOI 10.1007/s11786-024-00591-0 ISSN 1661-8270 ESSN 1661-8289 Publisher: Springer This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the来源，提供指向Creative Commons许可证的链接，并指示是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
和解方法范式：采用大型语言模型作为新手定性研究助理人才管理研究div
定性数据收集和分析方法，例如采用访谈和焦点小组的方法，为客户态度，情感和行为提供了丰富的见解。但是，手动定性数据需要大量的时间和精力来确定相关主题和主题见解。这项研究提出了一种新的方法来解决这一挑战，通过利用基于Aug的Generative Auged Generation（RAG）大型语言模型（LLMS）来分析访谈成绩单。这项工作的新颖性在于制定研究探究作为新手研究助理的LLM增强的研究。本研究探讨了LLM的心理模型，以作为人才管理领域研究人员的新手定性研究助理。扩展了一种基于抹布的LLM方法，以启用半结构化访谈数据的主题建模，展示了这些模型在信息检索和搜索中的传统用途之外的多功能性。我们的发现表明，与手动生成的主题相比，LLM-EAGMAIN-augment的破布方法可以成功提取感兴趣的主题，并具有明显的覆盖范围。这确立了使用LLM作为新手定性研究助理的生存能力。此外，该研究建议研究人员利用这种模型在传统定性研究中使用的质量标准，以确保其方法的严格性和可信度。最后，本文为寻求调和LLM与既定的定性研究范式调和使用LLM的行业从业人员提出了关键建议，为在人才管理研究中分析定性数据集的分析时，为有效整合了这些功能强大的新手工具提供了路线图。
神经科学范式及其对法学实践的影响：
这篇全面的论文研究了神经劳的新兴领域，分析了神经科学的洞察力如何改变范围内的法律理论和实践。通过对开创性案件和司法决策的批判性评估，探索了神经科学在解释法律概念中的越来越多的相关性，例如探索刑事罪魁祸首，隐私权和自我指责。对神经科学证据的挑战，包括可靠性问题，道德意义和潜在滥用的挑战。本文对将神经科学纳入法律程序的规范，道德和政策难题进行了广泛的思考。基于先前的法律责任哲学的学术工作，精心倡导一种平衡，前瞻性的方法 - 以严格的研究，跨学科合作，正当程序原则以及对公平和人权的坚定承诺为指导。神经劳可以深刻影响诸如刑事判决，能力评估，侵权责任，康复工作和人格观念之类的特定领域。全面考虑了新兴神经技术对全球人权的影响，重点是对国际治理框架的需求。最后，提议并阐明了一个全面的框架，用于负责任地将神经科学纳入法律实践，促进正义，同时促进正义，以防止过度延伸。
公式优化
9。Schwandt TA。 建构主义，解释主义者的人类探究方法。 in：Denzin NK，林肯YS。 编辑器。 定性研究的景观：理论和问题。 第一版。 千橡树，Sage Publications，1998：221-259。 https://us.sagepub.com/en-us/nam/the-sagehandbook-of-- altitative-research/book242504Schwandt TA。建构主义，解释主义者的人类探究方法。in：Denzin NK，林肯YS。编辑器。定性研究的景观：理论和问题。第一版。 千橡树，Sage Publications，1998：221-259。 https://us.sagepub.com/en-us/nam/the-sagehandbook-of-- altitative-research/book242504第一版。千橡树，Sage Publications，1998：221-259。 https://us.sagepub.com/en-us/nam/the-sagehandbook-of-- altitative-research/book242504
糖尿病分类的新范式
sglt2is直接靶向SGLT2，这是一种负责吸收肾脏近端综合小管中过滤葡萄糖的蛋白质。抑制SGLT2导致葡萄糖尿，与安慰剂相比，HBA1C水平降低了0.6％至0.9％，禁食葡萄糖降至1.1 mmol/L至1.9 mmol/L。SGLT2也与体重减轻和降低血压有关[24]。此外，它们对心血管死亡，心力衰竭和慢性肾脏疾病的进展有积极影响[25]。几项研究表明，用SGLT2处理可以提高β细胞对葡萄糖的敏感性。例如[26]，报告仅48小时SGLT2后，β细胞葡萄糖敏感性增加了25％，这是治疗或二甲双胍的T2D患者的治疗。另外，SGLT2是可以通过降低血浆葡萄糖水平和体重来增强胰岛素敏感性[24]。