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为学生设定使用人工智能的期望
◉ 学生可能不知道哪些工具算作人工智能 ◉ 明确说明你欢迎他们使用哪些工具用于哪些目的 ◉ 详细讨论你的政策的“原因”以及它与课程目标的关系 ◉ 让学生写自己的人工智能陈述（参见 Cate Denial 的帖子：ChatGPT 和后续所有内容）
单一内容多次用法策略通过最大化我们的IP
当我们为多个游戏平台使用流行的专有内容时，我们还积极地将其转变为电影，戏剧制作和其他非游戏媒体。此单一内容多次使用策略使我们能够享受多级盈利能力。此外，我们创建了一个周期，从而增加了每个IP的品牌力量，从而促进了新游戏的销售，这反过来又引起了用户对目录游戏的关注。
RDRS 使用情况指标 2025 年 1 月
简介 3 数据摘要 4 用户数据 6 指标 1 和 2：参与注册商 6 指标 3 和 4：请求者 6 指标 5：披露请求 7 指标 6.1：非参与注册商的数据请求表使用情况 8 指标 6.2：参与注册商的数据请求表使用情况 9 请求类型数据 10 指标 7：按优先级划分的披露请求 10 指标 8：按请求类型划分的披露请求 12 指标 9：按请求者划分的披露请求 14 指标 10：域名查询数量 15 请求交易数据 18 指标 11：未结请求 18 指标 12：已结请求 19 指标 13：按结果类型划分的已结披露请求数量 20 结果数据22 指标 14：按原因类型划分的拒绝率 22 指标 15：平均披露请求响应时间（天数） 23 指标 16：响应时间分布 24 指标 17：机密披露请求数量 25 指标 18：按国家代码和请求类别划分的披露请求 26 指标 19：按处理管辖区和请求类别划分的披露请求 30 参与注册商列表 34
ITS 概览 – 生成式 AI 工具使用情况，2023 年
● 引用您的来源。截至本文撰写时，生成式人工智能因未提供适当的引用来说明其在构建问题答案时从何处借用信息而臭名昭著。如果您使用生成式人工智能，则应尽可能引用原始来源，或者仅引用您在给定日期使用了给定的生成式人工智能引擎。同样，如果您使用人工智能生成图像，则应在图像标签中引用这一点。这是学术界的传统做法，既不应该令人惊讶也不应该造成不便，而且不将他人的工作归功于自己（即剽窃）也是合乎道德的。● 灵感和总结。使用生成式人工智能起草文档或将文档从 3 页缩短到 1 页可以节省大量时间。鉴于该技术目前容易出现错误和偏见，您应该仔细检查由 AI“危险……”（见下文）生成的任何此类材料，并考虑引用您对该技术的使用，如果它对最终产品有重大贡献。● 研究。尝试使用这项技术作为分析或研究工具，同时注意“危险……”（见下文），这对大学和整个社会都非常重要，因为我们正在努力应对一种与我们大多数人习惯的截然不同的技术。请与社区其他成员分享您学到的知识，即使是非正式的。
机器人上肢矫形器的意图检测策略：考虑可用性、日常生活应用和用户评价的范围审查
可穿戴机器人上肢矫形器 (ULO) 是辅助或增强用户上肢功能的有前途的工具。虽然这些设备的功能不断增加，但对用户控制可用自由度的意图的稳健和可靠检测仍然是一项重大挑战，也是接受的障碍。作为设备和用户之间的信息接口，意图检测策略 (IDS) 对整个设备的可用性具有至关重要的影响。然而，这方面及其对设备可用性的影响很少根据 ULO 的使用环境进行评估。进行了范围界定文献综述，以确定已通过人类参与者评估的应用于 ULO 的非侵入式 IDS，特别关注与功能和可用性相关的评估方法和发现及其在日常生活中特定使用环境的适用性。共确定了 93 项研究，描述了 29 种不同的 IDS，并根据四级分类方案进行了总结和分类。与所述 IDS 相关的主要用户输入信号是肌电图 (35.6%)，其次是手动触发器，例如按钮、触摸屏或操纵杆 (16.7%)，以及上肢节段的残余运动产生的等长力 (15.1%)。我们确定并讨论了 IDS 在特定使用环境中的优缺点，并强调了在选择最佳 IDS 时性能和复杂性之间的权衡。通过调查评估实践来研究 IDS 的可用性，纳入的研究表明，主要评估了与有效性或效率相关的客观和定量的可用性属性。此外，它强调了缺乏系统的方法来确定 IDS 的可用性是否足够高以适合用于日常生活应用。这项工作强调了针对用户和应用程序选择和评估用于 ULO 的非侵入式 IDS 的重要性。对于该领域的技术开发人员，它进一步提供了有关IDS的选择过程以及相应评估协议的设计的建议。
AISJ 人工智能使用政策
● 用 5 个要点为我总结这段文字。● 用母语不是英语的人更容易理解的语言重写这段文字。● 我有以下任务要完成（插入说明），将其分解为 10 个较小的任务。● 这是我写的一份作业（插入作业），使用此评分标准（插入评分标准），我会得到什么分数？● 给我一份 20 个主题的列表，让我为考试（插入科目）学习。● 为以下测试制定 14 天的学习计划（插入测试详细信息）。我可以在工作日 18:00 至 21:00 之间每天花 2 个小时学习，在周末 9:00 至 17:00 之间花 6 个小时学习。包括 10 分钟休息时间。● MY5 实验报告的良好结构是什么？● 我需要写一份一页的项目反思，我的结构应该是什么样的？● 借助示例指导我理解（插入概念）的概念。● 查找代码中的错误的良好程序是什么？
为减少全球变暖的影响，在 Custombag 业务中实施商业模式画布 (BMC)
Custombag 是一家专注于订购和销售定制包的企业。这个商业想法源于与塑料使用相关的社会问题。 Custombag 的主要目标之一是提高印度尼西亚人民的意识，减少塑料的使用，以减少全球变暖的影响。 Custombag 是一种由帆布制成的环保袋产品，可以根据客户要求进行设计。该企业采用商业模式画布（BMC）方法，主要关注由学生和家庭主妇组成的客户群体。
概率程序资源使用的定量界限
成本分析，也称为资源使用分析，是寻找程序总成本的界限，并且是静态分析中的一个良好问题。在这项工作中，我们考虑了概率计划的成本分析中的两个经典定量问题。第一个问题是找到该计划的预期总成本的约束。这是该程序资源使用情况的自然措施，也可以直接应用于平均案例运行时分析。第二个问题要求尾巴绑定，即给定阈值𝑡目标是找到概率结合的概率，以便p [总成本≥𝑡]≤。直观地，给定资源的阈值𝑡，问题是要找到总成本超过此阈值的可能性。首先，对于预期范围，先前关于成本分析的工作的主要障碍是他们只能处理非负成本或有限的可变更新。相比之下，我们提供了标准成本标准概念的新变体，使我们能够找到一类具有一般正面或负成本的程序的期望范围，并且对可变更新无限制。更具体地说，只要沿着每条路径所产生的总成本下降，我们的方法就适用。第二，对于尾巴界，所有以前的方法都仅限于预期总成本有限的程序。具体来说，这使我们能够获得几乎无法终止的程序的运行时尾界。最后，我们提供了实验结果，表明我们的方法可以解决以前方法无法实现的实例。相比之下，我们提出了一种新颖的方法，基于我们基于Martingale的预期界限与定量安全分析的结合，以获取解决尾巴绑定问题的解决方案，该问题甚至适用于具有无限预期成本的程序。总而言之，我们提供了基于Martingale的成本分析和定量安全分析的新型组合，该组合能够找到概率计划的期望和尾巴成本范围，而无需限制非负成本，有限的更新或预期总成本的有限性。
评估与他汀类药物相关的II型糖尿病的最脆弱的子组：电子健康记录数据的证据
越来越担心他汀类药物是治疗冠状动脉疾病的最常见药物之一，可能与新发育II型糖尿病（T2D）的风险增加有关。迄今为止，尚无强有力的证据，表明在服用他汀类药物后是否以及哪种种群确实很容易发生T2D。在本案例研究中，利用合作伙伴健康系统中的生物库和电子健康记录数据，我们引入了一个新的数据分析管道和一种新的统计方法，通过（i）系统地设计严格的因果框架来解决现有的限制，该框架系统地设计了对观察数据中的T2D风险的因果关系，该框架是（II），（ii）在（ii）探讨了T2D风险的因果关系，（II） （iii）通过引导程序校准程序评估最脆弱的亚组的可复制性和统计意义。我们提出的方法在存在高维协变量的情况下提供了最脆弱的亚组的治疗效果的渐近置信区间和依据估计。采用我们提出的方法，我们发现，由于他汀类药物的使用，具有高T2D遗传风险的女性患T2D的风险最高。