高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法:好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法:好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志,27 (2),53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说,它旨在衡量聊天机器人使用的广度,并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先,学生高度认可聊天机器人的重要性和价值,并对其可用性给予了积极评价。然而,他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二,学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是,那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三,学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验,他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题,担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业,错失学习机会。然而,没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词:人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是,人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步,而且还在不断增加
b'与 ED 一样,对于一般的混合态,EC 也很难计算,而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是,对于纯态,例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态,EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ,等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术:(i)量子隐形传态,我们在一开始就介绍过,它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态,以及(ii)量子数据压缩[12],它的基本意思是,一个由 n 个量子比特组成的大消息,每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述,可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特;而且只要 n 足够大,就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具,爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 (总共 2 n 个量子比特)在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特,然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob,并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特,这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此,Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义,即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态,EC = ED [7],这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态,这两个量都很难计算。尽管如此,预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 ),即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而,正如我们现在所解释的,有一个 EC 的修改,通过对纯态的 EC 取平均值获得,它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ,尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles,公共卫生硕士、博士;Johan Ordish,文学硕士;Richard Branson,理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试,解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究,制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场,并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起,这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此,医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要,制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要,其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心,通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具,并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力,并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据,以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来,人们对合成数据的兴趣日益浓厚,原因有很多,包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力,以及解决真实数据局限性的能力,如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是,尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年,但直到最近,合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲,合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面,高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系,并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源,并且根据需要合成数据的应用,使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
虽然可再生能源的贡献率已增长至 23.1%,但水电的份额仅为 12.4%,核电的份额甚至更低,仅为 1.9%。至于整体商业能源结构,2015-16 年的总能源消耗为 28337 拍焦耳,按来源划分为煤炭 - 12660 拍焦耳、褐煤 480 拍焦耳、原油 - 9750 拍焦耳、天然气 - 1843 拍焦耳和电力 - 3604 拍焦耳。
摘要 本培训手册为海军和海军预备役人员准备,介绍了光学商店使用的理论和实践技能。结合镜子、棱镜、透镜和基本光学系统分析光学理论。系统。遵循机械设计和构造的基础知识,研究维护程序,以提供一般的知识。光学维修。 特别的。描述了诸如望远镜、望远镜、磁罗盘、方位角和水平仪、六分仪、测距仪、望远镜、双筒望远镜、潜艇潜望镜和夜视瞄准器之类的仪器。为了给读者提供足够的背景知识,还讨论了车床、磨床、铣床和钻床的操作。除了用于解释目的的插图外,还提供了有关光学Mara评级结构的信息。(CC)
确保电传操纵系统安全性的方法:空客 VS 波音 Andrew J. Kornecki、Kimberley Hall 安柏瑞德航空大学 美国佛罗里达州代托纳比奇 < kornecka@erau.edu > 摘要 电传操纵 (FBW) 是一种飞行控制系统,使用计算机和相对较轻的电线来取代飞行员驾驶舱控制装置和移动表面之间的传统直接机械连接。FBW 系统已用于制导导弹,随后用于军用飞机。商用飞机实施延迟是由于需要时间开发适当的故障生存技术,以提供足够的安全性、可靠性和可用性。软件生成对高完整性数字 FBW 系统的总工程开发成本贡献很大。讨论了与软件和冗余技术相关的问题。空中客车和波音等领先的商用飞机制造商在其民用客机中采用了 FBW 控制。本文介绍了他们的方法、控制理念的差异以及实现航空公司运营所必需的同等安全保障水平的实施情况。关键词 航空电子、软件工程、软件安全、容错 1.简介 电传操纵 (FBW) 系统是一种基于计算机的飞行控制系统,它用更轻的电线取代了飞行员驾驶舱控制装置和移动表面之间的机械连接。飞行员通过控制飞机机翼和尾翼上的可移动部件(称为飞行控制面)来操纵飞机。计算机将飞行员的命令转换为传送到控制面的电脉冲。空中客车和波音在其商用飞机中利用 FBW 的方式略有不同。本文的目的是比较商用飞机制造商在实施 FBW 系统时使用的不同方法。本文试图从系统和软件工程设计决策的角度来探讨系统的可用性和安全性。
