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研究AI系统：通过诠释学逆向工程检查数据和算法偏见
将人工智能系统视为边界对象，它们是跨学科的对象，在不同领域的跨学科对象中，在提供共同的话语的同时，本文总结了检查AI系统中偏见的方法。认为，检查与AI系统的建设和工作有关的每个部分对于打开政治游戏和潜在插入偏见点至关重要。通过操作诠释学的逆向工程，将数据和算法的关键分析作为AI系统的两个核心部分。诠释学逆向工程是一个框架，可以解开和了解有助于其含义和环境的技术文化对象和/或系统的不同元素。它对可以设计其他现实的投机性想象力，并包括文化分析，以确定技术文化对象背后的现有含义和假设，确定含义的关键要素，并推测重新组装对象的不同含义的可能性。该方法在AI系统上获得的主要结果是使用文化考虑和技术想象力来解开AI和设计创新方法为AI发挥替代/包容含义的现有含义。本文中提出的研究观点包括对AI系统不同要素内的偏见和政治的批判性检查，以及这些偏见对不同社会群体的影响。本文提出了使用诠释学逆向工程的方法来研究AI系统，并推测AI系统可能的替代和更负责任的期货。
检查中的效果 - 行为效果 -
摘要本研究研究了认真度，感知的行为控制，购买意图以及对可持续标记产品的行为之间的关系和调解效应。使用横断面调查设计和自我报告的数据，该研究采用统计方法来分析这些关系。这些发现验证了H1至H7的假设，揭示了研究变量之间的显着直接和中介作用。结果强调，认真度通过感知到的行为控制和购买意图的中介作用对购买行为产生积极影响。从实际的角度来看，营销人员和政策制定者可以通过针对性的教育，透明的沟通以及改善可持续产品的可访问性来促进消费者的认真和感知的行为控制，从而增强可持续的购买行为。这项研究提供了对多步骤过程的宝贵见解，通过这种过程，尽职尽责，驱动了可持续的购买行为，强调了感知到的行为控制和购买意图的关键作用。关键字：可持续的标签，包装，感知的行为控制，认真度，购买意图，购买行为介绍（SYAFIQ）对可持续性的上升重视极大地影响了消费者的行为，促使人们向标记为可持续性的产品转变（Sharma，2021）。这一趋势强调了了解促使个人更喜欢这些产品而不是常规替代品的心理和行为因素的必要性。2021）。在各种人格特质中，良心性，五大人格特质的维度已成为亲环境行为的关键预测指标（Akhtar，2022）。以责任感，组织和目标行为而闻名的认真个人倾向于表现出对购买可持续产品的更强有力的承诺（Khan等人
检查气候极端后的植被恢复
气候变化正在迅速改变陆地生态系统的增长条件，并具有广泛的证据表明，干旱和延长的干旱和热浪。有大量证据表明这些极端事件重塑了生态系统。了解森林如何反应和从这些非生物压力源中恢复至关重要，从而为在变暖世界中的树种的韧性提供了至关重要的见解。随着条件变得更加极端，对树木的反应有了改进的理解，对于准确模拟碳和水周期的未来变化并预测物种分布的转移至关重要。该项目将集中于树木的压力恢复动力学。学生将对树木从干旱和热压力中恢复过来产生新的，过程为导向的见解。通过整合诸如涡流协方差测量，实验数据和卫星数据之类的观察结果与新型模型的假设 - 检查诸如储存碳水化合物和水力损害的遗产之类的因素 - 该博士学位将提高我们预测森林对温度，湿度，湿度和水可用性的森林反应的能力。该项目将着重于开发Jules（https://jules.jchmr.org/），这是英国在大都会办公室统一模型中的社区地面模型。案件和协作项目合作伙伴大都会办公室将在埃克塞特（Exeter）的同时为学生提供办公空间，并为学生提供支持。他们将在学习如何在整个博士学位上使用和开发Jules模型时得到支持。他们还将提供有关使用Jules建模的研究监督和指南，尤其是与温度响应有关。
抑郁症和焦虑在1-和12个月后缺血性中风方法，用于检查个人变化随时间的变化
背景。抑郁症是中风后通常研究的，而焦虑的研究较少。这项研究表明，在缺血性中风后1个月和12个月的抑郁症和焦虑症患病率以及检查受试者内部随时间变化的三种方法。方法。参与者是奥克兰区域社区中风研究（ARCOS-V）的缺血性中风患者，其焦虑和抑郁量表数据为1-（n = 343）和12个月（n = 307）。随着时间的变化，使用主体内部重复测量方差分析，可靠变更指数的计算以及那些满足截止分数（> 7）的Sankey图（随时间）。结果。使用反复测量方差分析，抑郁评分随着时间的流逝并没有显着变化，而焦虑症状则显着降低。计算可靠的变化时，有4.2％的个体可靠地减少焦虑症状，而5.7％的人的抑郁症状可靠减少。那些可靠的人降低的人倾向于可靠地减少另一个。在桑基（Sankey）中，满足焦虑的临界分数的比例不会随着时间的流逝而变化（在1-和12个月时为12.8％和12.7％），而满足抑郁症的临界值的人则略有增加（3.7-4.5％），而满足两者的临界值则从10.4％下降到8.1％。结论。这三种方法产生了非常不同的发现。使用截止分数很常见，但有局限性。建议计算临床可靠的变化。需要进一步的工作来确保抑郁症和中风后随着时间的流逝监测抑郁和焦虑，并且两者都应是急性和中风后急性和晚期的干预工作的主题。
联邦政府努力审查种族和民族差异 - ...
犯罪受害对受害者、他们的家人和朋友、他们的社区以及整个社会都有着深远的影响。自 1990 年代初达到顶峰以来，暴力犯罪受害率急剧下降，1 这为最有可能遭受暴力犯罪的弱势社区居民提供了最大的救济。2 然而，美国最近经历了严重暴力形式的增加。2020 年，凶杀率比上一年高出 30%。3 在同一时期，包括非致命枪击在内的严重袭击也有所增加。4 虽然在 COVID-19 大流行的头两年后，暴力受害率再次开始下降，5 但暴力仍然是美国人迫切关注的问题。6 这一趋势值得进一步研究，因为它是在数十年的持续进步之后出现的，并且对服务不足的社区产生了不成比例的影响。7
摘要。通过使用人工智能（AI）技术提高音乐教育质量是激发学生学习音乐兴趣的一个有希望的机会。本文探讨了基于AI的应用程序的集成，以增强实用、个性化和交互式的音乐学习体验。本研究采用的研究方法是对相关来源的文献综述。结果表明，通过检查学生的表现数据，AI能够帮助教师改进音乐教学。对于学生来说，他们可以使用针对个人需求量身定制的策略开始自学，旨在加深他们对音乐知识和音高、速度、节奏和和声等概念的理解。
得益于人工智能技术，音乐艺术的个性化学习成为可能。该技术能够分析歌曲中的音高、节奏、韵律和和声，从而根据每个学生的独特特点量身定制学习体验。Shazam、Adobe Podcast、Am-phed Studio、Mix Check Studio 和 Yousician 等各种基于人工智能的在线应用程序为更广泛地学习音乐艺术打开了大门。学生现在可以通过基于互联网的移动或平板设备灵活地学习和练习音乐，而不受空间或时间的限制。使用人工智能技术的学生还可以调整速度、难度级别和学生偏好，使学习体验更具适应性和有效性。
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
重新检查迈克尔·波特（Michael Porter）的“五...
自由研究学院助理教授，博士Ambedkar大学德里摘要：本文研究了迈克尔·波特（Michael Porter）在当今全球化商业世界中迈克尔·波特（Michael Porter）的“五种力量框架”的当代相关性和实际适用性。Porter在1979年提出了他的“五力框架”模型，以使企业能够评估其业务战略，以创建和维持其行业的竞争优势。这是数十年来一直由企业采用的有影响力的模型，自那时以来一直是全球企业管理课程的主食。模型普及之后的四十多年，使用现有的学术文献和详细的示例从不同的行业绘制出来，本文分析了其在快速变化，快速发展的技术驱动的全球化当代世界中采用成功的业务策略方面的持续意义。关键字：迈克尔·波特（Michael Porter），五种力量框架，业务战略，业务管理，1979年的全球化，迈克尔·波特（Michael E.接下来是几本书，其中进一步扩展了由他提出的模型。根据波特的说法，这个“五力框架”模型展示了任何行业中公司的绩效如何受到五个通用力量的影响（Porter 1979; 1980; 1980; Have等。2003）。 2006; Kotler＆Keller 2006;波特1985）。2003）。2006; Kotler＆Keller 2006;波特1985）。2006; Kotler＆Keller 2006;波特1985）。Porter认为，公司可以使用该框架来评估其市场地位和在市场上对其潜在威胁的来源，然后继续建立其竞争优势（Dibb等人
医生 AI？一项试点研究考察人工智能对老年患者常见问题的回答
在 1956 年首次创造人工智能 (AI) 一词之前（ Russell and Norvig，2016 ），艾伦·M·图灵 (Alan M. Turing) 构思了他著名的“图灵测试”。图灵通过测试试图探索计算机生成的反应是否能够在不知情的观察者看来与人类的反应区分开来（ Kleppen，2023 ）。如果计算机的回答与真实人类回答者的回答无法区分，则计算机“通过”了图灵测试。 2014 年，名为 Eugene Goostman 的聊天机器人（ Warwick and Shah，2015 ）成为第一台通过图灵测试的机器，代表了人工智能和机器学习的一个重要里程碑，为后续程序树立了标杆。按照目前的定义，人工智能是指设计用于执行原本需要人工干预的任务的计算机系统（ Sutton and Barto，2018 ）。早期的人工智能研究侧重于使用符号逻辑和基于规则的系统解决一般问题（Jordan and Mitchell，2015）。最初，人工智能研究受到了乐观的评价（Russell and Norvig，2016）；然而，由于资金和计算能力不足等因素，研究工作停滞不前。在 20 世纪 90 年代和 21 世纪，由于神经网络、强化学习、计算机视觉和自然语言处理的出现（Jordan and Mitchell，2015），以及大数据、更便宜的计算和先进的计算算法的兴起，机器学习取得了重大进展。最近，深度学习人工智能模型（一种机器学习算法的分层网络，可以通过处理大量数据来提取越来越复杂的信息）已导致基于人工智能的研究取得重大突破（LeCun 等人，2015）。关于人工智能是否通过了图灵测试，仍然存在激烈的争论。如今，无论是在文本还是语音中，都有大量论断声称深度学习程序（例如 Chat GPT）和文本转语音程序能够生成与人类难以区分的输出，从而通过图灵测试（Biever，2023 年；Mai 等人，2023 年）。近年来，人工智能技术对医疗保健系统产生了尤为重要的变革性（Yu 等人，2018 年）。例如，在医学成像领域，深度学习算法已被用来以比放射科医生更高的准确度检测潜在异常（Liu 等人，2019 年）。自然语言处理使人工智能能够分析和提取患者病历中的相关健康数据，以协助准确诊断和辅助治疗计划（Kreimeyer 等人，2017 年）。可穿戴人工智能辅助监测系统已被用来追踪重要的患者健康指标，并可以提醒护理人员注意潜在的健康风险（Senders 等人，2018 年）。人工智能还被用于机器人辅助手术，以实现常规任务的自动化并提高手术的精准度（Hashimoto 等人，2018 年）。在制药行业，深度学习在药物开发中非常有用，甚至可以用来帮助医疗服务提供者根据患者的生物/遗传特征和个人需求确定对患者最有效的药物（Mak 等人，2023 年）。在临床实践中，聊天机器人和虚拟助手已被证明对患者教育、药物提醒和心理健康支持有益（Miner 等人，2016 年）。在精神保健领域，人工智能技术的应用同样具有影响力。具体来说，人工智能和机器学习工具已经
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、