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如果您怀疑课程中存在人工智能滥用，可以考虑采取哪些策略 本期 Vitality 旨在考虑采取一种全面的方法来解决学生在课程中涉嫌滥用人工智能的问题，包括收集证据、参与对话、了解学生的观点、探索涉嫌滥用人工智能的根本原因，以及采取适当的教育和/或纠正措施。《检测人工智能的 Vitality》11 月刊指出，制定明确的书面课程政策，规定学生在课程中可以和不能使用人工智能的重要性，这是维护学术诚信的第一步。即便如此，我们在帮助学生学习如何记录和提供创作过程证据方面仍面临重大挑战。因此，除了详细说明课程中允许或禁止的人工智能工具类型及其用途外，我们还可能希望为学生提供他们可以收集或需要随作业一起提交的文档类型的指南/示例。帮助学生理解并遵守学术诚信准则需要我们持续努力和投入，并在作业、项目和考试中设置提醒 (Lang, 2013)。如果您怀疑课程中存在滥用人工智能的情况，请考虑以下流程，该流程可能与您已经使用的流程类似：
如果您怀疑存在人工智能，可考虑采取的策略课程中的滥用 本期 Vitality 旨在考虑采取一种全面的方法来解决学生在课程作业中涉嫌滥用人工智能的问题，包括收集证据、参与对话、了解学生的观点、探索涉嫌滥用人工智能的根本原因，并采取适当的教育和/或纠正措施。《检测人工智能的 Vitality》 11 月刊指出，制定明确的书面课程政策，规定学生在课程作业中可以和不能使用人工智能的重要性，这是维护学术诚信的第一步。即便如此，我们在帮助学生学习如何记录和提供创作过程证据方面仍面临重大挑战。因此，除了详细说明我们的课程中允许或禁止的人工智能工具类型及其用途之外，我们可能还希望为学生提供他们可以收集或需要随作业一起提交的文件类型的指南/示例。帮助学生理解和遵守学术诚信准则需要我们不断努力和承诺，并在作业、项目和考试中提醒学生 (Lang, 2013)。如果您怀疑课程中存在人工智能滥用，请考虑以下可能与您已经使用的流程类似的流程：
生成式人工智能已在公共部门广泛应用
生成式人工智能有可能通过提高生产力和减少花在官僚机构上的时间，改变公共服务的提供方式。此外，与其他类型的人工智能不同，它是一种迅速广泛采用的技术：基本上任何人都可以决定在日常工作中使用它。但生成式人工智能在公共部门的应用程度如何？我们对英国 938 名公共服务专业人士（涵盖教育、卫生、社会工作和紧急服务）的调查旨在回答这个问题。我们发现，生成式人工智能系统的使用已经很普遍：45% 的受访者知道他们工作领域内使用生成式人工智能，而 22% 的受访者积极使用生成式人工智能系统。公共部门专业人士对这项技术的当前使用以及它在未来提高效率和减少官僚工作量的潜力持积极态度。例如，在 NHS 工作的人认为，如果正确利用生成式人工智能，花在官僚机构上的时间可以从 50% 减少到 30%，相当于每周一天（巨大的潜在影响）。我们的调查还发现，人们对生成式人工智能的产出有很高的信任度（61%），对被取代的担忧程度较低（16%）。虽然受访者总体上持乐观态度，但他们担心的方面包括感觉英国错过了利用人工智能改善公共服务的机会（76%），只有少数受访者（32%）认为他们的工作场所有关于生成式人工智能使用的明确指导。换句话说，很明显，生成式人工智能已经在改变公共部门，但采用的方式杂乱无章，没有明确的指导方针。英国的公共部门迫切需要开发更系统的方法来利用这项技术。关键词：生成式人工智能、公共服务、生产力
一个很大的风险，但我不相信您应该尝试复制已经完成的事情”
在最后一年的球队和12场比赛。世界是否为另一个无人驾驶比赛系列准备好了吗？阿布扎比自治赛车联盟（A2RL）缩写为A2RL的工程师和推动者。该系列将使用Dallara SF23的自动版本。最初是为日本超级公式系列设计的，SF23通常被认为是一级方程式1的最快的单人座。与全电动的Roborace汽车不同，它保留了由印第安纳波利斯的4Piston Racing开发的常规燃烧引擎以及连续变速器。“我们从以前的自主系列中学到的一件事是不是要重新发明我们不必这样做的方向盘。”“我们将驾驶员赶出汽车，这是一个巨大的
无论你是否做好准备，胎儿基因组筛查已经到来
对非异常胎儿的基因组测序已经开始，支持者认为它可以帮助人们获取更广泛的相关结果并提高怀孕期间的自主权。3目前，国际产前诊断协会建议向所有孕妇提供核型和微阵列检查，而外显子组测序应该只用于胎儿异常的病例。4然而，一些患者开始询问这项技术在看似健康的怀孕中的用途似乎只是时间问题。在实践中，使用基因组测序检测超声异常的胎儿和筛查看似健康的胎儿之间的界限已经变得模糊。常染色体显性遗传病的无细胞胎儿 DNA 筛查已经在市场上销售，并正在向那些寻求尽可能多信息的孕妇推销。 5 接受超声异常胎儿外显子组测序的患者可能会得到与影像学结果不完全对应的结果，并且与出生后才能确诊的疾病有关。此外，由于胎儿外显子组测序提供了一种超越产前诊断并评估当前美国医学遗传学学会 (ACMG) 发现列表中的基因的选择，因此成人发病的胎儿疾病已经受到质疑。因此，关于胎儿外显子组测序作用的问题变得迫在眉睫。现在是解决两个并行问题的时候了：
“他们已经开始在我的脑海中”：信任，翻译误解和术中脑研究
摘要背景：接受侵入性神经外科手术的患者为研究人员提供了研究大脑的独特机会。深脑刺激患者可能会在刺激器装置的手术植入期间参与研究。尽管这项研究引起了许多道德问题，但对基础研究的关注很少，这些研究没有提供治疗益处，以及患者参与者的观点的价值。方法：在两项研究中，对14名个人进行了半结构化访谈，他们在深度脑刺激器手术期间参加了基本的术中研究。访谈探讨了对风险和收益，入学动机以及参与清醒脑研究的经验的解释。进行了反思性主题分析。结果：从参与者的叙述中确定了七个主题，包括信任的强烈态度，基础科学研究的高估，手术背景的影响以及参与的混合经验。结论：我们认为这些叙述提高了转化误解的潜力，并激发了术中的重新传感程序。
新型药物疗法对已接受神经激素抑制剂治疗的心力衰竭、射血分数降低和慢性肾病患者的疗效：网络荟萃分析
射血分数降低 (HFrEF) 的心力衰竭 (HF) 的药物治疗基础传统上包括神经激素抑制 (NEUi)，即β受体阻滞剂 (BB)、血管紧张素转换酶抑制剂 (ACEi)/血管紧张素受体阻滞剂 (ARB) 和盐皮质激素受体拮抗剂 (MRA)。1 这些药物可提高 HFrEF 患者的生存率。2、3 尽管如此，特定患者亚组（例如同时患有慢性肾病 (CKD) 的患者）的预后通常不容乐观。中度至重度 CKD（定义为估计肾小球滤过率 (eGFR) 低于 60 mL/min/1.73 m 2）的患病率在 HFrEF 中高达 40%4，并且它是短期和长期心血管 (CV) 事件和死亡的独立预测因素。 5 – 7 此外，HFrEF 患者的 CKD 病情越严重，预后越差。8 , 9
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
观点 医疗人工智能：欧洲法律视角 尽管欧盟委员会今年早些时候提出了针对“高风险人工智能”使用的新立法，但现有的欧洲基本权利框架已经对医疗人工智能的使用提供了一些明确的指导。
所有因使用医疗人工智能而产生的法律问题？不幸的是，有一个主要例外，涉及责任法问题，这特别让人工智能界感到不安。当医疗人工智能造成伤害时，谁将承担法律责任？软件开发商、制造商、维护人员、IT 提供商、医院还是临床医生？确实，严格责任（无过错责任）在欧洲法律下并非未知，尤其是对于危险物体或活动。这种方法既不是 CFR 要求的，也不是禁止的，因此从基本权利的角度无法最终回答民事责任问题。欧盟委员会意识到了这一挑战，并在之前提到的关于人工智能安全和责任影响的报告中宣布，它将评估引入严格责任制度以及对特别危险的人工智能应用的强制保险——这可能涵盖大多数医疗人工智能。这样的制度肯定有助于消除许多现有的关于医疗人工智能应用责任的模糊关系。