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工作场所政策中的人工智能（AI）驱动工具
(c) 在使用人工智能工具进行任何与工作相关的用途之前，无论其位置如何，只要该用途不在列表中，未获得其部门和工作分类的特别批准，或未获得人工智能用户希望使用人工智能工具执行的任务的批准，人工智能用户必须获得 [主管/经理/人力资源指定人员] 的明确书面同意。提出请求的人工智能用户应准备好讨论使用相关人工智能工具完成工作相关任务的目的、范围和业务理由。
人工智能生成文本检测工具的测试
生成式预训练 Transformer 大型语言模型的最新进展强调了在学术环境中不公平使用人工智能 (AI) 生成内容的潜在风险，并加大了寻找检测此类内容的解决方案的力度。本文研究了人工智能生成文本检测工具的一般功能，并根据准确性和错误类型分析对其进行了评估。具体来说，该研究试图回答以下研究问题：现有检测工具是否能够可靠地区分人类书写的文本和 ChatGPT 生成的文本，以及机器翻译和内容混淆技术是否会影响对人工智能生成文本的检测。该研究涵盖了 12 种公开可用的工具和两种在学术环境中广泛使用的商业系统（Turnitin 和 PlagiarismCheck）。研究人员得出结论，现有的检测工具既不准确也不可靠，主要偏向于将输出归类为人类书写的文本，而不是检测人工智能生成的文本。此外，内容混淆技术会显著降低工具的性能。该研究做出了几项重要贡献。首先，它总结了该领域最新的类似科学和非科学成果。其次，它展示了迄今为止最全面的测试之一的结果，该测试基于严格的研究方法、原始文档集和广泛的工具覆盖范围。第三，它讨论了在学术环境中使用检测工具检测人工智能生成的文本的含义和缺点。
将人工智能工具与校园基础设施相结合以支持……
在学生信息系统中实施学习规定时，教师的直觉想法通常与后来的 IT 映射不同。本文追求对此类过程的合理化（经济和心理）。最终目标是基于人工智能的辅助系统，为学习规定的生成、验证、认证和使用提供支持。先进的人工智能工具可以支持高等教育参考模型 (HERM) 中确定的课程设计中的广泛业务能力。这种方法的进一步目标是提高个人学习计划与学习规定的一致性并支持学习指导。我们的符号方法应用了自然语言和抽象逻辑的通用语义，充当了法律规范和课程设置之间的桥梁。本文解释了一般概念，介绍了开发的技术架构，并介绍了单个工具及其与校园现有 IT 基础设施的集成。演示和讨论了课程设计用例，包括提取和解释编码知识、协作编辑学习规定以及在创建过程中对学习规定进行细粒度版本控制。最后，讨论了由此产生的好处、剩余的挑战和未来的方向。关键词：微服务架构、语义建模、高等教育、人工智能、课程生命周期、学生信息系统
优化精神病学药物治疗的工具（...
a 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学精神神经科学中心药物遗传学和临床精神药理学部；b 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学临床药学研究与创新中心；c 瑞士日内瓦大学药学院；d 瑞士日内瓦大学瑞士西部药学研究所；e 瑞士日内瓦洛桑大学瑞士西部药学研究所；f 德国曼海姆海德堡大学医学院中央精神卫生研究所分子神经影像学系；g 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学精神病学系；h 意大利博尔扎诺博尔扎诺卫生服务区精神病学系；i 意大利博尔扎诺南蒂罗尔地区卫生服务中心儿童和青少年精神病学系； j INSERM CESP，团队 MOODS，服务医院-大学精神病学，巴黎萨克雷大学，勒克里姆林宫比塞特，法国； k Service Hospitalo-Universitaire de Psychiatrie，H ^ opital Bic ^ etre，Assistance Publique H ^ opitaux de Paris，Le Kremlin Bic ^ etre，法国； l 瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡医学院检验医学系临床药理学部； m 东部州立医院，肯塔基大学心理健康研究中心，美国肯塔基州列克星敦；德国波恩联邦医疗产品研究所； o 伦敦国王学院和 MRC 伦敦医学科学研究所 (LMS)-帝国理工学院，英国伦敦； p 韩国首尔国立大学自然科学学院脑与认知科学系；q 韩国首尔国立大学医学院精神病学系；r 奥地利维也纳医科大学精神病学和心理治疗学系；s 加拿大多伦多大学坎贝尔家庭心理健康研究所、CAMH 和精神病学系；t 德国图宾根大学精神病学和心理治疗学系；u 荷兰阿森威廉敏娜医院临床药学系；v 荷兰阿森 GGZ 德伦特精神卫生服务中心；w 荷兰格罗宁根大学药学和制药科学系药物治疗学、流行病学和经济学系；x 荷兰格罗宁根大学精神病理学和情绪调节跨学科中心精神病学系； y 加拿大安大略省多伦多市成瘾与心理健康中心坎贝尔家庭心理健康研究所；z 加拿大安大略省多伦多大学精神病学系加拿大；aa 多伦多大学药理学和毒理学系，加拿大安大略省多伦多；ab 林茨大学生物医学和临床科学系，林茨大学，瑞典；ac 斯科讷大学医院临床化学和药理学，瑞典隆德；ad 西乌尔茨堡大学医院精神卫生中心、精神病学、心身疾病和心理治疗诊所和综合诊所，西乌尔茨堡，德国；ae 南丹麦奥登塞大学精神病学系，丹麦奥登塞；af 拉德布德大学精神病学系，奈梅亨，荷兰；ag 拉德布德大学 Donders 大脑、认知和行为研究所，奈梅亨，荷兰；ah 圣奥拉夫大学医院临床药理学系，挪威特隆赫姆；ai 挪威科技大学临床和分子医学系，挪威特隆赫姆； aj 意大利墨西拿大学临床与实验医学系；ak 德国雷根斯堡大学药学研究所；al 德国慕尼黑工业大学临床化学与病理生物化学研究所；am 德国亚琛工业大学医院临床药理学研究所；an 土耳其安卡拉大学药学院毒理学系；ao 日本东京新宿区庆应义塾大学医学院神经精神病学系；ap 德国西乌尔茨堡大学医院精神病学、心身医学和心理治疗系；aq 德国美因茨大学医学中心精神病学和心理治疗系土耳其；ao 日本东京新宿区庆应义塾大学医学院神经精神病学系；ap 德国西乌尔茨堡大学医院精神病学、心身医学和心理治疗学系；aq 德国美因茨大学医学中心精神病学和心理治疗学系土耳其；ao 日本东京新宿区庆应义塾大学医学院神经精神病学系；ap 德国西乌尔茨堡大学医院精神病学、心身医学和心理治疗学系；aq 德国美因茨大学医学中心精神病学和心理治疗学系
生物工具和欧盟AI法案
我们修改了先前描述的狭窄AI支持生物学工具的类别（Rose＆Nelson，2023），然后检查以下类别中的模型：蛋白质设计工具；蛋白质结构预测或表示工具；小型生物分子设计工具；疫苗设计工具；病毒矢量设计工具；遗传修饰工具；基因组装配工具；毒性预测或检测工具；病原体性质预测工具；宿主 - 病原体相互作用预测工具；免疫系统建模工具；实验设计，计划工具和仿真工具；自动实验平台；和生物基础模型（BioFMS）。对于这14个类别中的每一个，我们选择了2-7个AI模型。4对于每个模型，我们检查了它们是否满足GPAI分类的一般性和下游集成标准，并使用专业的情报评估概率概率标准来指定我们的估计。我们还考虑了使用自学阶段模型的Epoch AI数据集在大型数据集上使用至少1B参数训练的任何模型。我们分析的信息包括基本的学术论文或技术报告，有时包括文档或类似文档。
合成基因优化的计算工具
1. 易用性：咨询非技术学者，了解他们对每种工具的熟悉程度 2. 程序操作系统：多个操作系统上的程序分别在每个操作系统上进行测试。仅列出可运行的操作系统 3. 维护/更新：这些程序是否仍在更新也通过文档注明
工作场所政策中的人工智能（AI）驱动工具
(c) 在使用人工智能工具进行任何与工作相关的用途之前，无论其位置如何，只要该用途不在列表中，未获得其部门和工作分类的特别批准，或未获得人工智能用户希望使用人工智能工具执行的任务的批准，人工智能用户必须获得 [主管/经理/人力资源指定人员] 的明确书面同意。提出请求的人工智能用户应准备好讨论使用相关人工智能工具完成工作相关任务的目的、范围和业务理由。