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生成AI支持的上下文个性化...
培养学生对学习的兴趣被认为具有许多积极的下游效果。大型语言模型已经开辟了新的范围，以生成满足自己利益的内容，但目前尚不清楚这种自定义的方式在多大程度上可以对学习产生积极的效率。为了探索这个新颖的维度，我们进行了一项受试者间研究（n = 272），其具有生成的AI词汇学习应用程序的不同变化，使用户可以个性化他们的学习示例。参与者被随机分配给对照（句子来自先前存在的文本）或实验条件（根据用户的文本输入而生成的sen tence或短篇小说）。虽然我们没有观察到结构之间的学习绩效的不同，但分析表明，生成的AI驱动的环境个性化的个性化阳性的学习动机。我们不知道这些结果与以前的fndings有何关系，并强调了它们对使用生成AI进行个性化学习的新兴费用的意义。
多元化和个性化的多评价医学图像细分
注释歧义由于固有的数据不确定性，例如医学扫描中的界限模糊以及不同的观察者专业知识和偏好已成为训练基于深度学习的医学图像模型的主要观点。为了解决这个问题，普遍的做法是从不同专家那里收集多个注释，导致多评价医学图像分割的设置。现有的作品旨在将不同的注释合并到“地面真实”中，而在众多医疗环境中通常无法实现，或者产生不同的结果，或产生与个人专家评估者相对应的个性化结果。在这里，我们提出了一个更雄心勃勃的多评价医学图像细分的目标，即遵守多元化和个性化结果。指定，我们提出了一个名为d-persona的两个阶段框架（第一个d iversification，然后是角色lization）。在第I阶段，我们利用多个给定注释来训练一个可能性的U-NET模型，并具有约束损失，以证明预测多样性。以这种方式，在第I阶段建造了一个共同的空间，其中不同的潜在代码表示多样化的专家意见。然后，在第二阶段，我们设计了多个基于注意力的投影头，以适应来自共享潜在空间的相应专家提示，然后执行个性化的医疗图像细分。我们评估了内部鼻咽癌数据集和公共肺结核数据集（即LIDC-IDRI）的拟议模型。我们的代码将在https：//github.com/ycwu1997/d-persona上发布。的实验实验表明，我们的D-Persona可以同时获得多元化和个性化的结果，从而实现了多评位者医疗图像细分的新SOTA性能。
20 IEEE感知的研讨会超出可见的...
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发，用于对象检测，跟踪和分类，并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中，红外线（IR），深度，X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比，在这些感觉领域的兴趣相对较低，部分原因是它们的高成本，低分辨率，图像质量差，缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展，传感器成本急剧下降，这些局限性正在克服。此外，对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强，强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中，在不同频谱中运行的传感器相互补充，以克服每个单独的传感器的局限性，以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。
外国高等教育PNS奖学金/ ... div>的final_alist
Div> 1马萨诸塞州理工学院（MIT）美国所有学科2英国牛津大学所有学科3哈佛大学美国所有学科4剑桥大学英格兰大学英格兰大学4个学科5斯坦福大学美国所有学科6加利福尼亚技术学院（加利福尼亚州）加利福尼亚州加利福尼亚州加利福尼亚州加利福尼亚州伯克利（UCB），UCB，UCB）宾夕法尼亚州美国所有学科12耶鲁大学美国所有学科13 UCL（伦敦大学学院）英格兰主题15芝加哥大学美国所有主题16美国康奈尔大学16美国所有学科17 Tsinghua University中国哥伦比亚大学哥伦比亚大学全部学科18哥伦比亚大学美国所有学科19 Johns Hopkins obsoce Canca美国所有主题23澳大利亚墨尔本大学所有受试者24东京大学日本大学都有25年爱丁堡大学英格兰大学所有学科26慕尼黑大学德国技术大学学科27密歇根大学 - 美国 - 美国ARBOR主题
原始文章进行了为期8周的可行性研究，对上肢运动性能和功能性
原始文章对基于Tele的监督进行为期8周的可行性研究，以对上肢运动性能和功能能力的剧本练习，Subhasish Chatterjee。Abstrac t Background Telerehabilitation，使偏远地区的患者更容易获得康复，并且在运输挑战方面已被广泛实施，以恢复中风。随着通信技术的发展，Telerehabilitation正在成为一个更可行的选择。仍然未知，但是，这种分娩策略在中风患者的康复方面有多成功。在此前瞻性，单组，治疗性试验中的材料和方法，根据选择标准招募了12例患者。在基线签署了签署的患者同意书后，对患者进行了身体评估，并熟悉患者。患者通过现场会议，每周3天接受了基于电视的监督，每周3天，每周3天进行30分钟的监督。在切换任务之前，有30秒的休息时间。分别在基线，第4周和8周干预的基线时采取了结果指标，FMA UE和中套。计算描述性统计数据以获取基线时的人口统计信息和结果度量。为了评估数据的正态性，采用了Shapiro-Wilk测试。由于发现数据是正态分布的，因此进行了重复测量ANOVA和事后分析，以评估小组内基线，第4周和第8周的数据。Bonferroni校正用于解决多个比较。p值小于0.05被认为表明统计学上的显着差异。结果每个结果度量都表明有很大的改善（p <0.05）。根据组内分析，在FMA UE和Mesupes（p <0.001）中观察到了明显的区别。结论基于Tele的以任务为导向的练习有效地改善了中风患者的上肢运动性能和功能能力。
日常热带降水的极端对流的极端
最近，注意力集中在用低毒性和无毒阳离子替换PB上。理想的无铅候选者应具有低毒性，狭窄的直接带隙，高光吸收系数，较高的迁移率，低激子结合能，长载体寿命和稳定性。已经提出了几种可能毒性较小的化学兼容材料，例如SN，BI和GE作为PB的替代品，不仅降低了PB的毒性，还可以保留钙钛矿的独特光电特性。中，SN是一种环保的材料，广泛用于各种有希望的光电设备，例如太阳能电池和FET，因为它满足了电荷平衡，离子大小和协调的先决条件。[8] SN是元素周期表中的14组元素，它的离子半径（115 pm）与PB（119 pm）。像PB一样，SN具有惰性的外轨道，这对于获得金属卤化物钙钛矿的特殊电气和光学特性很重要。与基于PB的钙钛矿相比，基于SN的基于SN的钙钛矿还表现出相似的优质光电子特性，狭窄的带隙约为1.3 eV，高电荷迁移率约为600 cm 2 V -1 S -1，长载体扩散和寿命，以及高吸收系数，高吸收系数约为10 -4 cm -4 cm -1。[15]然而，由于SN在水分和氧气中环境中的稳定性较差，与PB相比，其性能较低。因此，为了环境和人类，需要进行连续而深入的研究以解决在钙钛矿场现场效应晶体管中替换SN时性能差的问题。
边界人格disorder-disorder-on-the-...
●未批准用于BPD的FDA药物，但是在针对特定症状域的目标时，药物可能会有所帮助。用于BPD的剂量通常低于您可能针对双相情感障碍或原发性精神病等疾病的剂量。●非典型抗精神病药通常是第一行：它们减少了情绪波动，焦虑，愤怒和冲动。例如，利培酮每天1毫克，阿立哌唑每天2.5-5毫克，晚上25-200 mg。●抗抑郁药有助于合并抑郁/焦虑，例如舍曲林每天50毫克，每天10毫克依他张。●情绪稳定器可以靶向愤怒和冲动性：例如，锂每天300-600毫克，丙戊酸每天500-1000毫克，每天200毫克的lamotrigine。●请谨慎使用苯二氮卓类药物，因为它们可能会被抑制并有可能导致更大的冲动。但是，恐慌发作的患者可能会受益于劳拉西m或氯硝西epa。
对NTIA的评论 - 普遍数据
2025年1月15日，斯蒂芬妮·韦纳国家电信和信息管理局首席顾问美国商务部1401宪法大街西北，华盛顿特区，哥伦比亚特区，20230年，主题：使用Pervasive Data请求通过法规进行评论的伦理指南。241204-0309向Weiner女士来说，我们是密歇根大学，Ann Arbor大学的计算机科学与工程研究人员，我们很高兴有机会提供评论，以回应NTIA的评论请求（RFC），以了解“使用广泛数据研究的研究指南”。 我们的专业知识涵盖了人工智能系统的最终用户评估以及在金融，演出工作和健康等领域中对人工智能系统的最终用户评估以及AI的道德和负责任的设计和使用的计算，定性和定量研究。 通过我们的工作，我们广泛参与了普遍的数据研究，尤其是在传统监督机制（例如机构审查委员会（IRB））可能不适用的情况下。241204-0309向Weiner女士来说，我们是密歇根大学，Ann Arbor大学的计算机科学与工程研究人员，我们很高兴有机会提供评论，以回应NTIA的评论请求（RFC），以了解“使用广泛数据研究的研究指南”。我们的专业知识涵盖了人工智能系统的最终用户评估以及在金融，演出工作和健康等领域中对人工智能系统的最终用户评估以及AI的道德和负责任的设计和使用的计算，定性和定量研究。通过我们的工作，我们广泛参与了普遍的数据研究，尤其是在传统监督机制（例如机构审查委员会（IRB））可能不适用的情况下。