XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemctice
人工智能对临床放射学实践的影响
放射学实践高度依赖于技术，因此当前的创新和进步对这一快速发展的行业做出了重大贡献。从手动胶片处理到自动处理阶段，再到最近使用的数字日光图像处理的转变就是由于技术进步而发生的此类变化的一个例子。1 这些技术进步彻底改变了临床放射学的实践，特别是引入了横断面成像模式，如计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI)。临床放射学实践的当前趋势包括整合人工智能 (AI) 和相关应用，以改善患者护理并加强该领域的研究。2,3 在资源匮乏且面临医疗基础设施不足等独特挑战的环境中，有必要讨论这些现代创新对临床放射学实践的未来影响。
人工智能在心理实践中的新时代
https://www.techtarget.com/whatis/definition/ChatGPT Liveperson (n.d.)。Liveperson 语音人工智能。Liveperson。https://www.liveperson.com/products/voice-ai/ https://michiganvirtual.org/resources/guides/ai-guide/appendix/ Midjourney (n.d.)。关于。Midjourney。https://www.midjourney.com/ Miller, F.A., Katz, J.H., Gans, R (2018)。OD 要求在人工智能算法中添加包容性
数字经济：理论与实践
数字经济被视为提高国家竞争力和高生活水平的工具。提高全体公民福利和整个国家经济增长的经济基础是劳动生产率的提高。同时，劳动生产率增长的主要因素之一是总体上的科学技术进步，以及数字技术的引入和劳动计算机化。本文旨在研究影响俄罗斯联邦各地区劳动生产率水平的数字化关键因素，并评估其重要性。研究的方法基础是建立计量经济模型。研究了俄罗斯联邦各地区的劳动生产率和数字因素数据。使用的控制变量是区域经济中的雇员人数和固定资产折旧份额，反映了劳动力和资本等因素对生产率的影响。近十年来数字化的发展导致统计观察涵盖的数字经济指标范围扩大。因此，我们利用两组数值指标建立了模型：2011 年至 2017 年和 2006 年至 2017 年。我们开发了随机和固定效应面板回归模型。豪斯曼规范检验表明，随机和固定效应模型之间存在显著差异。我们发现，在需要高度自动化的组织中，工作场所的计算机化、服务器设备的使用、移动用户设备的应用以及工作场所的宽带互联网连接等因素具有显著的积极影响。无论公司是否拥有网站或大多数 PC 是否具有互联网连接，对劳动生产率水平几乎没有影响。
机器学习工程中公平意识实践的目录
摘要 - 机器学习在决策过程中的广泛采用引起了人们对公平性的担忧，尤其是对敏感特征和对少数群体的潜在歧视的治疗。软件工程社区的反应是开发面向公平的指标，经验研究和方法。但是，在整个机器学习生命周期中，理解和分类工程公平的做法仍然存在差距。本文介绍了一种新颖的实践目录，以解决从系统的映射研究中得出的机器学习中的公平性。该研究确定并分类了现有文献中的28种实践，将它们映射到机器学习生命周期的不同阶段。从该目录中，作者提取了可操作的项目及其对软件工程研究人员和从业者的影响。这项工作旨在提供全面的资源，以将公平考虑因素整合到机器学习系统的开发和部署，增强其可靠性，问责制和信誉。
电池供电的医疗设备的成功实践
应在规范和数据表中给出单元格的标称电压。这可能是使用前的近似开路电压，尤其是对于原代细胞。开路电压是没有外部负载的电压。应使用高输入阻抗（最低1MΩ）电压计进行开路电压测量值。或者，可以引用次级电池的标称电池电压为排放范围的最大和最小电压之间的平均开路电压。应指定电压测量条件（尤其是温度）。可以在相关标准标准中找到标准细胞的标称细胞电压（例如，非水性原代细胞的IEC 60086-1）。电池和电池供应商可以提供此信息的单元或电池数据表。
最佳实践汇编：城市转型领域
本出版物中的所有信息，思想，观点，意见，估计，建议，建议，建议（以下简称“内容”）不应以任何方式理解为专业建议，也不应将其解释为发展监测和评估办公室（DMEO）（DMEO）的政策，目标，意见或建议。建议读者根据本出版物的内容在采取任何行动或决定之前，在采取任何行动或决定之前寻求专业建议。本出版物中的内容是从DMEO认为可靠的来源获得或得出的，但DMEO并不代表此信息是准确或完整的。dmeo不承担任何责任，并对使用本出版物的任何人（自然或法律）造成的任何损失，损害，损害赔偿责任不承担任何责任。
泰国转移性结直肠癌系统治疗医院层面实践差异
摘要简介：关于日常实践中癌症患者指南实施的基于人群的数据很少，而实践中的差异可能会影响患者的治疗结果。因此，我们评估了荷兰转移性结直肠癌 (mCRC) 全身治疗的治疗模式和相关变量。材料和方法：我们从 20 家（4 家学术医院、8 家教学医院和 8 家地区医院）国家癌症登记处随机选择了 2008 年至 2015 年确诊的成年 mCRC 患者样本。我们研究了患者、人口统计学和肿瘤特征对根据现行指南接受全身治疗的几率的影响，并评估了其与生存率的关联。结果：我们的研究人群包括 2222 名 mCRC 患者，其中 1307 名患者接受了 mCRC 全身治疗。实践差异在 (K)RAS 野生型肿瘤患者使用贝伐单抗和抗 EGFR 治疗方面最为明显。不同类型的医院的给药率并无差异，但不同医院的贝伐单抗（8 – 92%；p < .0001）和抗 EGFR 治疗（10 – 75%；p ¼ .05）的给药率存在波动。贝伐单抗给药与高龄（OR：0.2；95%CI：0.1 – 0.3）、合并症（OR：0.6；95%CI：0.5 – 0.8）和异时性转移（OR：0.5；95%CI：0.3 – 0.7）呈负相关，但贝伐单抗给药率低或高的医院的患者特征并无差异。暴露于贝伐单抗和抗 EGFR 治疗的风险比分别为 0.8（95%CI：0.7 – 0.9）和 0.6（95%CI：0.5 – 0.8）。讨论：我们发现，不同医院对转移性结直肠癌患者的靶向治疗管理存在显著差异，这可能会影响治疗结果。年龄和合并症与未使用贝伐单抗呈负相关，但无法解释不同医院的实践差异。我们的数据表明，实践差异是基于医院的个体策略，而不是指南建议或患者驱动的决策。个别医院的策略是另一个因素，可能可以解释实际数据与临床试验结果之间的差异。
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。