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![推荐引用 推荐引用 Bhuiyan, Md N. (2020)。探索人工智能介导的通信 (AIMC) 作为通信研究的一个子领域。文本检查 [硕士论文，明尼苏达州立大学，曼卡托]。Cornerstone：明尼苏达州立大学曼卡托分校的学术和创意作品集。https://cornerstone.lib.mnsu.edu/etds/1080/](/simg/9/92ce201a3f0df157a8787e4007baf76c07ad3c5a.png)
推荐引用 推荐引用 Bhuiyan, Md N. (2020)。探索人工智能介导的通信 (AIMC) 作为通信研究的一个子领域。文本检查 [硕士论文，明尼苏达州立大学，曼卡托]。Cornerstone：明尼苏达州立大学曼卡托分校的学术和创意作品集。https://cornerstone.lib.mnsu.edu/etds/1080/
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一线员工对人工智能认知信任发展的机制：来自发展中经济体的实证检验
基于信任文献中的见解，我们对巴基斯坦公司的一线员工进行了两项实证调查，调查影响人工智能 (AI) 认知信任的因素。研究 1 包括 46 次深入访谈，旨在探讨影响认知信任的因素。基于研究 1 的结果，我们开发了一个框架来增强员工对 AI 的认知信任。然后，我们对 314 名员工进行了一项定量调查（研究 2），以验证提出的模型。研究结果表明，AI 功能对员工的认知信任有积极影响，而工作常规中断则对 AI 的认知信任产生负面影响。数据治理的有效性还被发现有助于增强员工对数据治理的信任，进而增强员工对 AI 的认知信任。我们为技术信任文献做出了贡献，特别是在发展中经济体。我们讨论了我们的研究结果对研究和实践的意义。
对工作与生活之间关系的定量检查
Abstract ........................................................................................................................................... ii
代码 B：尸检
a) 尸检； b) 解剖检查； c) 公开展示死者组织； d) 为各种目的（包括研究、医疗、教育和培训）摘取和储存人体组织。 2. HTA 还评估活体器官、骨髓和外周血干细胞 (PBSC) 捐献申请。 3. 有关 HTA 及其行为准则（包括地理覆盖范围）的立法背景和内容的更多信息，请参阅附件 A。 4. 本文件是 HTA 制定的七套行为准则的一部分。这些准则为从事《HT 法》和《2004 年人体组织法（缺乏同意和移植能力的人）条例 2006》（《条例》）规定的 HTA 职权范围内活动的专业人员提供实用指导。公众也会对它们感兴趣。 5. HTA 行为准则为 HTA 职权范围内的活动提供指导。虽然 HTA 可以就其职权范围之外的事项提供建议，但它无权就这些事项采取行动，并将努力为其他机构提供指导，以解决超出其监管范围的问题。6. HTA 准则 A：指导原则和同意的基本原则包含适用于根据 HT 法案和法规运营的所有机构和专业人士的信息。它列出了以下四项指导原则，这些原则应指导任何从事属于 HTA 职权范围的活动的人的行动：
创新与安全：对监管的严格审查
摘要 5 声明 6 致谢 7 图表列表 8 法律文书表 9 缩写列表 11 简介 12 关键研究主题 12 研究问题 17 论文大纲和研究贡献 17 方法论 19 第一章 — — 人工智能简介 30 简介 30 定义人工智能 31 人工智能在现代社会中的应用 33 医疗保健中的人工智能 35 刑事司法系统中的人工智能 36 数据定位 38 监管原因 42 结论 44 第二章 — — 案例研究：人工智能系统中的歧视风险 45 简介 45 人工智能系统中的偏见是什么样的？ 46 什么是偏见？ 47 算法决策造成歧视的例子 48 2020 年英国 A 级考试成绩 49 苹果信用卡 51 面部识别 — — 微软和 IBM 54 缺乏透明度57 GPDR 58 反歧视法 62 案例分析 64 结论 66 第三章 — 比较英国、美国、中国、南非和埃及的国家人工智能战略和框架 68 简介 68 英国的监管策略 70 国家人工智能战略 71 融入关键的人工智能伦理原则 83 结论 84 美国的监管策略 85 部门和机构主导的人工智能计划 86 各州的人工智能监管 90 行业特定法规 92 融入关键的人工智能伦理原则 95 结论 95 中国的监管策略 96 新一代人工智能发展规划 2017 97 其他人工智能计划 98 融入关键的人工智能伦理原则 100
2022年生物学笔试
问题 12 一位植物专家正在调查生产一种新植物品种的可行性。植物专家调查了在昆士兰州布里斯班种植这种新植物品种的最佳时间。这种植物在温度高于 20 °C、每月降水量低于 50 毫米且每天日照时间超过 8 小时时生长茂盛。植物专家可以收集以下定性数据来协助调查生产这种新植物品种的可行性： A. 记录昆士兰州每年温度低于 20 °C 的天数。 B. 确定昆士兰州每天的平均日照时间。 C. 从居住在布里斯班的人们那里获得一份植物偏好清单。 D. 计算布里斯班的月平均降水量。
机器学习电生理信号预测室性心律失常：系统评价和研究间异质性检验
本研究之前的证据 心脏性猝死 (SCD) 和恶性室性心律失常 (VA) 是全球主要的公共卫生问题。尽管已经确定了 SCD 和恶性 VA 的危险因素（例如左心室射血分数 ≤ 35%），但大多数事件发生在没有任何危险因素的个体中。目前，尚无有效的筛查工具来识别 SCD 或恶性 VA 的高危人群。人工智能 (AI) 的出现以及使用体表心电图 (ECG)、心脏内设备和可穿戴传感器非侵入性获得的电生理信号的日益普及，可以促进对 SCD 和恶性 VA 的个性化预测。我们搜索了 MEDLINE (Ovid)、EMBASE (Ovid)、Scopus、Web of Science 和 Cochrane Library Databases 电子数据库，以查找 2021 年 8 月之前发表的研究，这些研究开发了机器学习 (ML) 或深度学习 (DL) 模型，用于使用电生理信号预测恶性 VA 或 SCD。我们发现单个 ML 和 DL 模型的预测性能通常很高，尤其是从公开数据集中得出的 ML 和 DL 模型具有更高的准确性。然而，这些研究的特点是
生态多样性方法改善了在STEM中短暂构造反应中学生语言的定量检查
我们在新颖地应用了既定的生态方法，以量化和比较简短的学生文本语料库中的语言多样性。构造的响应（CRS）是一种常见的评估形式，但由于文本长度限制而引起的传统词汇多样性方法很难评估。在本文中，我们检查了生态多样性度量和秩序技术的实用性，以通过与传统文本分析方法并行应用这些方法来量化短文中的差异，以列为先前研究的大学生CRS的语料库。CR是在两个时间点（定时），三种类型的高级机构（类型）以及三个级别的学生理解（思维）中收集的。使用以前的工作，我们能够预测，我们将根据思维观察到最大的差异，然后是时间安排，并且没有指望基于类型的差异，从而使我们能够测试这些方法对语料库进行分类检查的实用性。我们发现，将CRS相互比较的生态多样性指标（Whittaker的Beta，物种离职率和Bray -Curtis差异）是有益的，并且与我们在类别和其他文本分析方法中的差异和其他文本分析方法的差异非常相关。其他生态措施，包括香农和辛普森的多样性，衡量单个CR中语言的多样性。另外，通过将复杂的单词频率矩阵减少到二维图，定制提供了语料库的有意义的视觉表示。使用顺序图，我们能够观察CR语料库中的模式，以进一步支持我们对数据集的预测。这项工作为衡量短文中语言多样性的新方法建立了可用于检查学生语言差异以及可能与分类数据的关联的差异。
对19009年大流行对具有自我报告的焦虑和酒精使用障碍的美国退伍军人的影响的定量和定性检查
随着19009年大流行的第一波在美国传播时，公众的压力和焦虑大幅增加（1-3）。在考虑大流行对功能的早期阶段的影响时，患有精神健康状况的患者特别关注（4-6）。在危机时期，患有先前存在的精神健康障碍会使个体倾向于增加不良后果的可能性，例如新的或恶化的心理问题，健康问题，资源丧失和更高的困扰（7）。尽管在本地和全球危机期间，多种精神病问题可能会变得更加严重，但患有焦虑症的人（AD）可能尤其容易受到恶化的症状。焦虑症是一组异质的疾病，具有不同的刺激来源（即广泛性焦虑症，社交焦虑症，恐慌症和与恐惧症相关的疾病）。但是，广告通常会根据其对基于广泛的应用的常见症状分组（8，9）。例如，那些具有广告的人会经历增强的感知威胁反应，其特征是生理唤醒，偏见的威胁评估，扩增的负面情绪状态和避免行为避免行为（10，11）。在持续的共同199大流行期间，患有广告的人可能同样会经历威胁的高估，长期的恐惧激活加剧了广泛的媒体报道，对改变公共卫生指南的焦虑以及由于增加自我隔离而失去社会支持的焦虑（8）。基于Grossman等人进行的调查。在危机和压力升高时，通常会增加适应性应对模式以避免，麻木或人工使用，从而通过使用物质来改善焦虑症状。COVID-19大流行的第一波尤其引起了人们对滥用酒精的关注（12）。尽管许多机构在大流行开始时被迫关闭，但酒精销售上升。在2020年3月，与1年前相比，在美国的全国酒精销售额增长了54％，在线酒精销售增长了262％（13）。此外，一项2020年5月的调查发现，美国成年人每天喝更多的饮料，比2020年2月的暴饮暴食比例更大（14）。（15），大流行期间饮酒量增加的原因是与19个相关的压力（45.7％），酒精供应量增加（34.4％）和无聊（30.1％）。鉴于饮酒与死亡率增加，成瘾率，不良健康后果和公共卫生危害之间的联系，这是公共卫生的主要关注点（16）。美国退伍军人在大流行期间的焦虑和饮酒风险增加。在大流行之前，美国退伍军人比平民表现出更高的酒精使用障碍（AUD），其中40％以上的终身历史（17）（17）为普通人群（18）。同样，美国退伍军人的12个月率较高[33％； （19）]与普通人群相比[18.1％； （20）]。这是关于广告的人有可能遇到更大的Covid-19压力（8、9、21）的风险，并且报告大流行期间的应对选择较少（22），这可能加剧饮酒。来自全国性退伍军人的全国代表性样本的纵向证据表明，与COVID相关的压力导致了美国退伍军人人口的新AUD和恶化（23）。
