基于集合的设计测试包括项目集、任务集和独立项目。科学现象为每个集合或独立项目提供锚点。与科学现象相关的刺激材料为集合提供背景和焦点。各种刺激材料为描述的每种现象提供背景。艺术用于帮助以简化的形式传达信息;例子包括地图、图表、数据表、条形图或折线图、图表、图片、照片或艺术家的渲染。除了刺激材料中提供的信息之外,问题还要求学生从课程中引入内容知识来展示他们对科学的理解。一些项目集以简短的构造响应结束,而任务以扩展响应项目结束。每个测试都包含一些不属于项目集或任务的独立项目。
开发一种基于人工智能 (AI) 的方法,用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常,并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组,回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中,大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等,Kappa 值为 0.51(范围为 0.25–0.80)。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。
随着人工智能的不断发展,其推动科学发现的能力无疑将不断扩大,从而开辟新的研究领域,并帮助解决人类面临的一些最紧迫的挑战。然而,成功利用人工智能促进科学进步可能具有挑战性。存在经济障碍,例如计算资源有限和资金匮乏。(即使对于大型机构而言,构建和利用人工智能模型的成本也高得令人望而却步。)7 此外,缺乏相关数据集,尤其是包容性且无偏见的数据集,可能会阻止研究人员在某些领域利用人工智能,而使用低质量数据集可能会导致在这些数据集上训练的人工智能模型出现不准确且可能具有歧视性的行为。跨学科研究人员的稀缺也会抑制人工智能在科学上的潜力。此外,还存在技术障碍,例如某些人工智能模型难以扩展以及它们分析某些大型数据集的能力有限。在目前的状态下,人工智能系统无法完全理解 DNA 或重力等基本概念。8
社会科学的景观本质上是复杂且多方面的,要求采用全面且细微的研究方法。本文强调了混合方法研究在解决社会现象的复杂和动态性质方面的重要性。混合方法不仅提高了研究发现的有效性和可靠性,而且还可以使人们对社会现象有整体理解,并使研究人员能够探索传统的单人方法通常缺乏人类经验,行为和互动的全面和多样性。此外,混合方法促进了数据的三角剖分,从而使研究人员能够通过各种镜头来证实和验证结果,从而加强了结论的鲁棒性。混合方法有助于开发更有效和知情的社会和公共政策干预措施。在社会科学研究中采用混合方法不仅是一种选择,而且是释放探究潜力并促进我们对复杂社会世界的集体理解的全部潜力的必要性。
● 初级视觉皮层方向图的中心模型 ● 模拟表明海马神经元中不同电流的信息处理作用 ● 最佳神经脉冲分类 ● 用于模板匹配的神经网络:应用于真实神经元动作电位的实时分类 ● 嗅觉皮层的计算机模拟,对嗅觉信息的存储和检索具有功能意义 ● 利用小脑网络模型进行运动控制的方案 ● 大脑新皮层的计算机模拟 ● 从猴子、人类和机器的运动中发现结构
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摘要 研究:AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP:LLM IFT、表征学习(对比和三重态损失)、语义聚类、总结 DL:Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具:Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理:建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
人工智能在法医科学领域的应用越来越广泛。人工智能在识别人脸、DNA、指纹以及整体识别和犯罪学应用方面的应用正变得越来越普遍。这是一项最新发现,它不仅使法医科学领域受益,而且正在极大地发展和改变法医科学中使用的程序。法医科学和人工智能的最新发展有利于提高生产力、实用性和资源。虽然法医科学领域由于人工智能的改进而不断发生变化,但这些发展也带来了各种负面和正面的增长。
虽然印第安纳州内容连接器建立了对知识和技能的关键期望,并且应将其用作课程的基础,但内容连接器本身并不构成课程。当地学校公司有责任选择并正式采用与印第安纳州内容连接器保持一致的课程工具,包括教科书和任何其他补充材料。此外,公司和学校领导者应考虑内容连接器的适当教学顺序以及教每个人所需的时间长度。每个内容连接器在学习的连续性中都有一个独特的位置,但是每个内容连接器都不需要相同的时间和关注。对标准的垂直表达的深刻理解将使教育工作者能够做出最佳的教学决定。这些内容连接器还必须通过强大的基于证据的教学实践来补充,以支持整体学生发展。通过利用战略和有意的教学实践,可以将其他领域(例如STEM和就业能力)与内容连接器集成在一起。
