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AI安全问题的景观 - 一种支持基于AI的自主系统安全保证的方法
摘要 - 手工智能（AI）已成为一项关键技术，推动了一系列应用程序的进步。将其集成到现代自主系统中需要确保安全。但是，确保合并AI组件的系统安全性的挑战是很大的。缺乏具体的规格，以及操作环境和系统本身的复杂性，导致了不确定行为的各个方面，并使令人信服的系统安全证据的推导变得复杂。尽管如此，学者们建议彻底分析和减轻AI特异性的不可能，即所谓的AI安全问题，该问题提供了支持令人信服的保证案例的基本证据。在本文中，我们以这个想法为基础，并提出了AI安全问题的所谓景观，这是一种新颖的方法，旨在通过系统地证明缺乏AI安全问题来支持基于AI的系统的安全保证案例。通过涉及无人驾驶区域火车的案例研究来说明该方法论的应用，并证明了其实用性和有效性。索引条款 - AI安全，保证案例，自主系统，机器学习
支持精神病心理健康护士从业者准备在怀孕期间对心理健康问题的准备：扎根理论的结果
背景和目标：与产前和产后期间，怀孕期间和焦虑症的抑郁和焦虑症的可能性较小，尽管在怀孕期间与未经治疗的心理健康问题相关，但怀孕期间和焦虑症的可能性较小。患者报告说，孕产妇和心理健康提供者似乎无法或不愿意在怀孕期间与心理药理学讨论治疗。有关这种模式的文献尚未包括精神病精神健康护士从业者（PMHNP）的观点。这项研究的目的是确定PMHNP在怀孕期间对心理健康问题的治疗的障碍和需求。方法：在这项建构主义扎根的理论研究中，数据是在2023年2月至2024年2月之间通过深入访谈收集的。合格的参与者是PMHNP或PMHNP学生，与可能在门诊环境中怀孕的患者一起工作。结果：17个PMHNP或学生参加了这项研究。许多人认为他们没有准备好治疗怀孕的患者，并描述了阻碍他们舒适和愿意治疗怀孕者的障碍和需求。这些包括培训不足，有限的研究以及对法律责任的担忧。PMHNP要求将有关围产期心理健康及其治疗的更多信息纳入培训计划和临床经验。结论：许多PMHNP在怀孕期间没有意识到或不明显的资源和最佳治疗方法。除了治疗怀孕者的最佳实践外，PMHNP计划还应考虑为实践的情绪后果做准备，以及有关渎职和责任风险的清晰准确的信息。
解决混凝土设计中的环境问题
摘要。本文通过研究人工智能在混凝土设计中的应用来解决对可持续基础设施的迫切需求，特别强调预测单轴抗压强度 (UCS) 以减轻环境影响。混凝土是一种基本的建筑材料，由于其巨大的碳足迹，是环境恶化的主要原因。该研究的重点是利用人工神经网络 (ANN) 的潜力来预测传统建筑混凝土中的 UCS，这种混凝土在全球建筑实践中得到广泛应用。这一重点源于人们认识到这些混凝土类型对环境有重大影响，既影响碳足迹，又影响生态系统。研究方法包括分析一个数据集，该数据集包含 300 个立方体混凝土试件，尺寸为 15 厘米 × 15 厘米 × 15 厘米，按 70:30 的比例分为训练集和测试集。除了 ANN 模型外，还采用了各种机器学习分类器（包括支持向量机和决策树）进行比较。结果表明，基于 ANN 的预测模型优于替代分类器，具有高准确率和最小误差值，从而证实了其在估计 UCS 值方面的可靠性。这些发现凸显了整合人工智能技术以提高建筑实践的可持续性和减轻与混凝土使用相关的环境影响的潜力。通过采用 ANN 预测模型等创新方法，建筑行业可以为环境保护和可持续发展做出重大贡献。关键词：人工智能；混凝土；施工管理；环境影响；可持续结构 1. 简介
与concerns-abof-neglect，-hoarding-and- ...
鉴于忽视的后果可能是严重的（例如，伤害或死亡）和终身（对脑发育和成长的影响），因此需要仔细评估对忽视的担忧。进行忽视评估时，要考虑当前和未来对儿童或年轻人的影响至关重要。这很重要，因为在评估时仅关注当前的伤害，可以低估儿童或年轻人在情况下最终将遭受的伤害。例如，如果儿童或年轻人经常穿着剧烈的衣服和虱子去上学，结果遭受欺凌，这很可能会影响他们将来的自尊心和社会互动。有必要寻求护理和保护命令以确保儿童或年轻人的安全，重要的是要清楚地表达忽视对当前和未来的安全和福祉的影响。
JMPRC 就账单问题向 CPSS 提出的建议
处方药仅开具短效或没有足够的续药量，会迫使患者比临床需要更频繁地返回诊所以续用药物。这种做法不仅给患者带来不便，而且还增加了预约量和相关账单。例如，高血压或糖尿病等慢性病通常需要长期用药管理。如果患者必须每月左右返回诊所续用处方，则会给医疗资源带来不必要的压力。加拿大没有关于慢性稳定疾病处方药的持续时间或授权续药的明确标准。然而，虽然各省之间存在一些差异，但加拿大为慢性稳定疾病开具药物的普遍接受的标准是开具最长 90 天的处方，在稳定病例中可能延长至 12 个月，并附有适当的授权续药和后续计划。医生必须运用临床判断，确保适当的监测，并提供足够的患者教育。 JMPRC 指出，通过更好的处方管理以及对慢性药物的适当处方持续时间，可以避免频繁使用和医学上不必要的 795A。
与 HSE Pay 相关的招聘问题以及……
HSE 薪酬和人数战略 言语和语言治疗师从 2023 年 10 月起受到禁运，这意味着当一名员工调动或离开时，不允许替换。此时，我们知道言语和语言治疗专业的人员空缺率高达 45%。随后，在 HSE 首席执行官宣布并实施薪酬和人数战略后，禁运于 2024 年 7 月 15 日解除。该战略规定，HSE 的就业上限将限制在 2023 年 12 月的数字。结果是，2023 年 12 月未填补的先前资助的职位被废除。当前的 HSE 战略与 HSE 自己的 2023 年资源战略相矛盾，该战略通过增加供应来解决巨大的劳动力挑战。言语和语言治疗职位空缺或被 HSE 基本废除是不可接受的。言语和语言治疗专业以及与我们共事的人员所受的影响范围广泛，包括影响提供安全、有效服务或早期干预的能力。取代招聘禁令的 HSE 薪酬和人数战略加剧了与不安全人员配备水平相关的重大风险。我们知道，由于这一薪酬和人数战略，服务受到限制并将被暂停。这与 Slaintecare、HSE 和卫生部的战略相矛盾。言语和语言治疗师还报告了前所未有的压力和倦怠水平。虽然大学为言语和语言治疗师提供额外的培训名额受到欢迎，但由于人员减少和工作场所压力，许多地点现在无法为学生提供实习机会。承诺招聘毕业的言语和语言治疗师的计划尚未实现，在爱尔兰接受培训的治疗师出国就业的人数不断增加。我们呼吁各卫生和社会护理专业人员澄清国家服务计划中提到的数字以及报告的额外职位，特别是在 HSE 大量额外资金的情况下。必须立即解决这一问题，以避免服务进一步恶化。IASLT 呼吁 HSE 修改这一战略，恢复言语和语言治疗岗位。
胰岛素泵和连续的葡萄糖监测（CGM）设备：用户报告可疑的不良事件和安全问题的指南
Insulin pumps and continuous glucose monitoring (CGM) equipment: guidance for users on reporting suspected adverse incidents and safety concerns to the Yellow Card scheme Contents: Diabetes management systems What should be reported Examples of problems to report The Yellow Card scheme What will we do with your report Who will have access to your report Case study: glucose sensors used with a CGM system This guidance is aimed at users of diabetes management equipment, their families, care奉献者和代表。它解释了如何使用黄牌计划以及我们需要提供的信息来支持彻底调查的药物和医疗保健产品监管机构（MHRA）。黄牌方案收集并监视有关涉及医疗产品的安全问题的信息，例如医疗设备问题或可疑的药物副作用。您可以通过黄牌方案报告所有医疗设备，药品，疫苗和电子烟以及有缺陷或伪造的产品的安全问题。本指南是为了帮助您提交糖尿病管理系统中涉及产品的报告，但不涵盖血糖仪，条和胰岛素药物。通过黄牌方案向任何设备报告您的担忧有助于MHRA确定问题并与制造商一起采取行动，以便患有糖尿病的人可以使用较少频率的设备获得安全的治疗。糖尿病管理系统连续葡萄糖监测器（CGM）用于检查您的葡萄糖水平。他们让您在您的水平上查看图案，并检查您的葡萄糖是否太高还是低。它们可以帮助您控制血糖水平，因为您可以在它们过高或低之前就可以采取模式。胰岛素泵将胰岛素输送到体内，减少了高血糖（高血糖）的事件。泵可以通过输液组（系绳泵）或附着在皮肤上（贴片泵）将泵束缚在身体上。胰岛素通过皮肤下的小管（称为套管）流入体内。
通过人工智能促进公平并解决教学和学习方面的关注
这篇观点文章的重点是通过通用学习框架（UDL）来设计人工智能，机器学习和技术的公平学习经验的探索和倡导，以实现可以应用于STEM中任何课程的化学示例。人工智能（AI）和机器学习的使用正在引起高等教育学习中的干扰，并且也引起了系统性不平等的关注，特别是在广泛地影响少数化群体和STEM领域。特别是，AI的出现集中在对学术和职业道德领域的少数学生的不平等上。随着美国的教育体系与对AI的接受和犹豫不决的混合在一起，需要进行包容和公平的教育，有影响力的学习实践和创新策略的必要性变得更加明显。促进在STEM学习中使用人工智能和技术的公平方法将是解决少数化群体的茎差异以及对不断发展的技术的公平可访问性的重要里程碑。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟