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和解方法范式：采用大型语言模型作为新手定性研究助理人才管理研究div
定性数据收集和分析方法，例如采用访谈和焦点小组的方法，为客户态度，情感和行为提供了丰富的见解。但是，手动定性数据需要大量的时间和精力来确定相关主题和主题见解。这项研究提出了一种新的方法来解决这一挑战，通过利用基于Aug的Generative Auged Generation（RAG）大型语言模型（LLMS）来分析访谈成绩单。这项工作的新颖性在于制定研究探究作为新手研究助理的LLM增强的研究。本研究探讨了LLM的心理模型，以作为人才管理领域研究人员的新手定性研究助理。扩展了一种基于抹布的LLM方法，以启用半结构化访谈数据的主题建模，展示了这些模型在信息检索和搜索中的传统用途之外的多功能性。我们的发现表明，与手动生成的主题相比，LLM-EAGMAIN-augment的破布方法可以成功提取感兴趣的主题，并具有明显的覆盖范围。这确立了使用LLM作为新手定性研究助理的生存能力。此外，该研究建议研究人员利用这种模型在传统定性研究中使用的质量标准，以确保其方法的严格性和可信度。最后，本文为寻求调和LLM与既定的定性研究范式调和使用LLM的行业从业人员提出了关键建议，为在人才管理研究中分析定性数据集的分析时，为有效整合了这些功能强大的新手工具提供了路线图。
神经科学范式及其对法学实践的影响：
这篇全面的论文研究了神经劳的新兴领域，分析了神经科学的洞察力如何改变范围内的法律理论和实践。通过对开创性案件和司法决策的批判性评估，探索了神经科学在解释法律概念中的越来越多的相关性，例如探索刑事罪魁祸首，隐私权和自我指责。对神经科学证据的挑战，包括可靠性问题，道德意义和潜在滥用的挑战。本文对将神经科学纳入法律程序的规范，道德和政策难题进行了广泛的思考。基于先前的法律责任哲学的学术工作，精心倡导一种平衡，前瞻性的方法 - 以严格的研究，跨学科合作，正当程序原则以及对公平和人权的坚定承诺为指导。神经劳可以深刻影响诸如刑事判决，能力评估，侵权责任，康复工作和人格观念之类的特定领域。全面考虑了新兴神经技术对全球人权的影响，重点是对国际治理框架的需求。最后，提议并阐明了一个全面的框架，用于负责任地将神经科学纳入法律实践，促进正义，同时促进正义，以防止过度延伸。
公式优化
9。Schwandt TA。 建构主义，解释主义者的人类探究方法。 in：Denzin NK，林肯YS。 编辑器。 定性研究的景观：理论和问题。 第一版。 千橡树，Sage Publications，1998：221-259。 https://us.sagepub.com/en-us/nam/the-sagehandbook-of-- altitative-research/book242504Schwandt TA。建构主义，解释主义者的人类探究方法。in：Denzin NK，林肯YS。编辑器。定性研究的景观：理论和问题。第一版。 千橡树，Sage Publications，1998：221-259。 https://us.sagepub.com/en-us/nam/the-sagehandbook-of-- altitative-research/book242504第一版。千橡树，Sage Publications，1998：221-259。 https://us.sagepub.com/en-us/nam/the-sagehandbook-of-- altitative-research/book242504
糖尿病分类的新范式
sglt2is直接靶向SGLT2，这是一种负责吸收肾脏近端综合小管中过滤葡萄糖的蛋白质。抑制SGLT2导致葡萄糖尿，与安慰剂相比，HBA1C水平降低了0.6％至0.9％，禁食葡萄糖降至1.1 mmol/L至1.9 mmol/L。SGLT2也与体重减轻和降低血压有关[24]。此外，它们对心血管死亡，心力衰竭和慢性肾脏疾病的进展有积极影响[25]。几项研究表明，用SGLT2处理可以提高β细胞对葡萄糖的敏感性。例如[26]，报告仅48小时SGLT2后，β细胞葡萄糖敏感性增加了25％，这是治疗或二甲双胍的T2D患者的治疗。另外，SGLT2是可以通过降低血浆葡萄糖水平和体重来增强胰岛素敏感性[24]。
数据库的机器学习：基础，范式和开放问题
该教程深入研究了数据库的机器学习新兴领域（ML4DB），突出了其最近的进步以及阻碍其整合到工业级数据库管理系统中的挑战。我们系统地探讨了三个关键主题：ML4DB中基础的探索及其对不同应用的潜力，ML4DB中的两个范式，即，使用Ma-Chine学习作为替代品与传统数据库组件的增强，以及诸如实现模型效率和解决数据变化之类的关键开放挑战。通过深入分析，包括对主要数据基础会议的最新作品的调查，该教程封装了ML4DB的当前状态，并为其未来开发和在实践数据库环境中的更广泛采用绘制了路线图。
信息技术研究中的哲学范式
作为一名研究人员，重要的是要考虑什么将构成您研究中的知识，您希望如何获取知识，同时让其他人知道这些知识。您是否希望人们有亲身经历，以便我们同意他们拥有该主题的知识，或者可以从其他来源获取知识？关于知识，我们知道什么，已知和未知之间的关系可能是什么？作为一名研究人员，您如何与已知事物联系起来，您从什么角度看待已知事物？这与研究人员或知情者的观点相同吗？这些问题非常重要，因为它们使研究人员能够将研究正在做的事情与新事物联系起来，并将其与已知事物进行比较。认识论很重要，因为它可以帮助研究人员确定我们对数据的信任或真相。它为我们提供了一条清晰的路径，告诉我们如何在社会世界中发现数据和事实或观点。
监督机器学习范式的概述...
为了使智能系统执行复杂的任务，这些任务在历史上需要人类智能，例如识别语音，做出决策和识别模式（员工，2023年），它需要从过去的经验中学习的能力。学习是一个导致变化的过程，这是人类拥有的属性。它是由于经验而发生的，并增加了提高绩效和未来学习的潜力（Ambrose等，2010）。据说机器所证明的智能是人造的，他们的学习能力被称为机器学习（ML）。ml是一种人工智能（AI），专注于构建从数据中学习的计算机系统。它在所有类型的部门中都有应用，包括制造，零售，网络安全，实时聊天机器人，人文学科，农业，社交媒体，医疗保健和生命科学，电子邮件，图像处理，旅行，旅行和旅行，旅行，财务服务，金融服务和能源，预料和能源，预料和实用性（Bansal等人，2019年）。
迈向碳中性道路运输：开发策略和新的研发组织范式
抽象运输电气化正在全球加速，这是在运输部门内实现碳中立性的一致努力的一部分。但是，仍然需要克服一些挑战。在新能源汽车（NEV）市场中，欧盟，美国，中国和日本等国家的政府财政支持直接激励研发（R＆D），并信号是每个国家的技术战略强调。 为了对实现全球碳中立的共同目标的独特国家方法有全面的理解，这项研究建立了一个分析框架。 它旨在批判性地评估推动工业和技术途径脱碳运输的政策和激励措施，所有这些政策和技术途径都在NEV市场中政府领导的研发策略的总体指导下。 分析了公开的论文，报告和路线图。 这项调查的结果表明，NEV市场的未来发展是由本研究所涵盖的地区和国家内部的碳 - 中性政策驱动的。 开发重点的关键领域包括高级电池，更有效的电动机和清洁氢，但每个国家都有独特的策略和组织。 这项战略和组织审查可以提供见解和建议，以促进切实干预措施，以支持NEV技术的持续发展。在新能源汽车（NEV）市场中，欧盟，美国，中国和日本等国家的政府财政支持直接激励研发（R＆D），并信号是每个国家的技术战略强调。为了对实现全球碳中立的共同目标的独特国家方法有全面的理解，这项研究建立了一个分析框架。它旨在批判性地评估推动工业和技术途径脱碳运输的政策和激励措施，所有这些政策和技术途径都在NEV市场中政府领导的研发策略的总体指导下。分析了公开的论文，报告和路线图。这项调查的结果表明，NEV市场的未来发展是由本研究所涵盖的地区和国家内部的碳 - 中性政策驱动的。开发重点的关键领域包括高级电池，更有效的电动机和清洁氢，但每个国家都有独特的策略和组织。这项战略和组织审查可以提供见解和建议，以促进切实干预措施，以支持NEV技术的持续发展。
自动瞳孔测量和认知范式揭示急性脑损伤中的隐秘意识
摘要背景：识别重症监护病房 (ICU) 昏迷和其他意识障碍 (DoC) 患者的隐性意识对于治疗决策至关重要，但缺乏灵敏的低成本床边标记。我们研究了自动瞳孔测量结合被动和主动认知范式是否可以检测出患有 DoC 的 ICU 患者的残留意识。方法：我们前瞻性地招募了来自三级转诊中心 ICU 的临床反应低或无反应的创伤性或非创伤性 DoC 患者。年龄和性别匹配的健康志愿者作为对照组。患者被分为临床无反应（昏迷或无反应性觉醒综合征）或临床反应低（微意识状态或更好）。使用自动瞳孔测量法，我们记录了被动（视觉和听觉刺激）和主动（心算）认知范式下的瞳孔扩张情况，并设定了特定任务的成功标准（例如，连续 5 次心算任务中 5 次瞳孔扩张中有 ≥ 3 次）。结果：我们从 91 名 ICU 脑损伤患者（平均年龄 60 ± 13.8 岁，31% 为女性，49.5% 为非创伤性脑损伤）的 178 个时间点获取了 699 次瞳孔测量记录。还从 26 名匹配的对照者（59 ± 14.8 岁，38% 为女性）获取了记录。被动范式对患者和对照者之间的区别有限。然而，主动范式可以区分不同的意识状态。对于中等复杂程度的心算，17.8% 的临床无反应患者和 50.0% 的临床低反应患者出现≥ 3 次瞳孔扩张（风险比 4.56，95% 置信区间 2.09–10.10；p < 0.001）。相比之下，76.9% 的健康对照者出现≥ 3 次瞳孔扩张（p = 0.028）。使用不同成功阈值进行的敏感性分析的结果保持一致。Spearman 等级分析强调了心算过程中瞳孔扩张与意识水平之间的密切关联（rho = 1，p = 0.017）。值得注意的是，一名行为无反应的患者在出现明显的意识迹象前 2 周表现出持续的服从命令行为，表明认知运动分离存在长时间。结论：自动瞳孔测量结合心算可以识别 ICU 急性 DoC 患者的认知努力，从而识别隐性意识。关键词：心脏骤停、认知运动分离、昏迷、重症监护医学、创伤性脑损伤
不断发展的访问控制范例
集成机器学习（ML）和人工智能（AI）技术。利用定量研究设计，该研究通过系统结构化的问卷收集了来自各个部门的383个网络安全专业人员的数据。问卷表现出了出色的内部一致性，可靠性得分为0.81，旨在评估有关不同访问控制模型在打击勒索软件方面的功效的李克特量表问题。采用多元回归分析，该研究探讨了访问控制范例与减轻勒索软件风险的能力之间的关系，同时还考虑了员工网络安全意识的影响。调查结果表明，传统的访问控制方法对勒索软件攻击的动态性质的有效性较小，这主要是由于其静态配置。相比之下，将ML和AI集成到访问控制系统中会显着提高其在检测和防止勒索软件事件中的适应性和有效性。此外，该研究强调了网络安全意识和员工培训在强化针对网络威胁的关键基础设施方面的关键作用。采用了分层安全策略，结合了先进的技术解决方案和全面的网络安全实践，可显着提高关键基础设施针对勒索软件攻击的弹性。这些策略对于维护日益数字和相互联系的世界中必需服务的连续性和可靠性至关重要。基于这些见解，该研究建议对ML和AI技术在访问控制系统中的拥抱，对所有组织成员的网络安全培训的优先次序，以及实施多方面的安全方法，以更好地防御不断发展的垃圾软件威胁。关键字：勒索软件；关键基础设施；访问控制范例；基于角色的访问