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Lina Witzel - 协作数据科学的混合人工智能
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是近年来流行的术语，最显著的原因是它们在性能和多样化应用方面的重大进步 [12]。智能助手、结果预测和搜索引擎只是构成日常生活的几个例子，未来还会有更多。尽管这种技术优势令人印象深刻，但人工智能带来的自动化却引发了不信任和恐惧，最糟糕的是取代了人类的智能和工作 [13]。为了解决这种恐惧，也为了发挥其有益的性质，研究人员致力于用人工智能来增强人类，创造出混合人工智能或混合智能 (HI) [1]。混合人工智能专注于人类和机器代理的互补技能，它们可以共同实现任何一方都无法独自实现的目标 [1]。尽管混合人工智能的研究还很年轻，需要克服许多挑战和障碍，但协作式 HI、自适应 HI、负责任的 HI 和可解释的 HI 等领域向人类展示了巨大的潜力 [1]。 HI 可能发挥作用的一个潜在领域是数据科学，该领域对服务的需求超过了合格从业者的数量 [13]。在他们的研究中，Wang 等人 [13] 发现数据科学家们有着复杂的感受，一些人担心自动化，因为它会对他们的工作产生负面影响，而另一些人则将 AI 视为有益的合作者。尽管如此，他们都认为 AI 是一个不可避免的未来，因为其最大的贡献是减少数据科学家花在数据上而不是洞察数据上的时间。透明度作为主要组成部分，可以减少人们对采用 AI 的最初恐惧和不信任，而结果的准确性和质量也发挥着重要作用。研究人员认为，AI 可以承担不同的角色：老师、合作者和数据科学家。在不消除数据科学从业者的情况下，他们的工作将从准备数据转变为用领域专业知识和决策来指导 AI。在本文中，我们希望重点关注协作式混合人工智能，其关注点在于人工智能和人类之间的互利工作协同作用。我们希望探索当人机互补技能和能力时，协作中的具体挑战和优势是什么 [1]。首先，我们定义人工智能、混合人工智能和协作式混合人工智能，并为每个术语命名示例应用程序。之后，我们先介绍典型的机器和人为因素，然后再研究它们的协作。最后，我们讨论局限性、未来研究，最后总结相关工作和一些经验教训。
伊藤色素减退症和不对称哭泣面容
并将这种疾病命名为伊藤色素减退症 [2]。后来人们发现，伊藤色素减退症不仅是一种皮肤病，还会影响其他系统，主要是中枢神经系统和肌肉骨骼系统 [3,4]。一些理论认为，伊藤色素减退症是染色体嵌合体的一种非特异性表现；然而，并不是每例伊藤色素减退症都有这种表现 [5,6]。发病率和患病率估计在 1/7540 到 1/82,000 之间 [6]。色素减退症的典型特征是色素减退性病变，可能呈旋涡状、线状条纹或沿 Blaschko 线的斑块。它们主要出现在躯干上，但也可能出现在四肢、面部和头皮上 [7]。病变可能在出生时或出生后 18 个月内出现 [8]。在此，我们报告了一例患有多种先天性异常且无 HI 家族史的 HI 病例。
PrivacyCon 2024传记
Klaus M. Miller是HEC Paris市场部的助理教授，也是HI的主席！ 巴黎数据分析和人工智能中心科学，商业和社会。 他的研究兴趣在经验定量营销，管理经济学和信息系统之间的界面上相遇 - 特别是他的研究涉及数字经济中的广告和隐私问题。 在他的博士学位期间之后，他是宾夕法尼亚大学沃顿商学院和斯坦福大学商学院的经常访问学者。 Klaus的研究正在评论中，并发表在顶级学术期刊上，例如《美国经济评论》，《市场研究杂志》，信息。 他的研究由HI资助！ 巴黎数据分析和人工智能中心科学，商业和社会以及法国国家研究局（ANR）的赠款，“投资D'Avenir”（Labex Ecodec/anr-11-Labx-0047）。Klaus M. Miller是HEC Paris市场部的助理教授，也是HI的主席！巴黎数据分析和人工智能中心科学，商业和社会。 他的研究兴趣在经验定量营销，管理经济学和信息系统之间的界面上相遇 - 特别是他的研究涉及数字经济中的广告和隐私问题。 在他的博士学位期间之后，他是宾夕法尼亚大学沃顿商学院和斯坦福大学商学院的经常访问学者。 Klaus的研究正在评论中，并发表在顶级学术期刊上，例如《美国经济评论》，《市场研究杂志》，信息。 他的研究由HI资助！ 巴黎数据分析和人工智能中心科学，商业和社会以及法国国家研究局（ANR）的赠款，“投资D'Avenir”（Labex Ecodec/anr-11-Labx-0047）。巴黎数据分析和人工智能中心科学，商业和社会。他的研究兴趣在经验定量营销，管理经济学和信息系统之间的界面上相遇 - 特别是他的研究涉及数字经济中的广告和隐私问题。在他的博士学位期间之后，他是宾夕法尼亚大学沃顿商学院和斯坦福大学商学院的经常访问学者。Klaus的研究正在评论中，并发表在顶级学术期刊上，例如《美国经济评论》，《市场研究杂志》，信息。 他的研究由HI资助！ 巴黎数据分析和人工智能中心科学，商业和社会以及法国国家研究局（ANR）的赠款，“投资D'Avenir”（Labex Ecodec/anr-11-Labx-0047）。Klaus的研究正在评论中，并发表在顶级学术期刊上，例如《美国经济评论》，《市场研究杂志》，信息。他的研究由HI资助！巴黎数据分析和人工智能中心科学，商业和社会以及法国国家研究局（ANR）的赠款，“投资D'Avenir”（Labex Ecodec/anr-11-Labx-0047）。巴黎数据分析和人工智能中心科学，商业和社会以及法国国家研究局（ANR）的赠款，“投资D'Avenir”（Labex Ecodec/anr-11-Labx-0047）。
加利福尼亚州和太平洋海岸的建筑师和工程师
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治疗诱导的 APOBEC3A 驱动持续性癌细胞的进化
* 通讯地址：Aaron N. Hata，麻省总医院癌症中心，149 13th St，查尔斯顿，马萨诸塞州 02129，美国。ahata@mgh.harvard.edu，Michael S. Lawrence，麻省总医院癌症中心，149 13th St，查尔斯顿，马萨诸塞州 02129，美国。mslawrence@mgh.harvard.edu，Hideko Isozaki，麻省总医院癌症中心，149 13 th St，查尔斯顿，马萨诸塞州 02129，美国。hisozaki@mgh.harvard.edu。‡ 同等贡献作者贡献 HI、ANH、MSL 设计了研究、分析了数据并撰写了论文。HI、NN、WS、SM、MS、HFC、FMS、DT、HA、VN 和 ANH 进行了细胞系实验，研究药物敏感性和耐药性演变、APOBEC 表达分析和细胞信号通路研究。 SO、PJ 和 RB 进行 RNA 编辑研究。HI 和 MS 进行 DNA 损伤实验。HI、NN、HFC、NP、SB、MGC 进行肿瘤异种移植研究。KD、AR 从 NSCLC 患者中生成了患者来源的细胞系。RS、AA、AL、ML、CO、CSC、JJL、YEM 和 MSL 对细胞培养实验模型和临床肿瘤样本的全基因组和全外显子组测序、RNA-seq 和 ATAC-seq 进行计算分析。LZ、NJD、CB、GG、RB、JAE 参与实验设计和数据解释。MKB、RGC、ATS、JFG、JJL、LVS 和 ZP 提供了 NSCLC 患者样本和临床数据解释。BYY 对患者样本进行统计分析。ANH 和 MSL 对研究做出了同等贡献。所有作者都讨论了结果并对手稿发表了评论。
语言研究理论与实践目录
摘要——多年来，指导性 SLA 研究强调不同教学情境中的纠正反馈 (CF) 互动，并表明 CF 在 L2 发展中的促进作用。然而，很少有研究调查教师的 CF 实践与他们的信念及其对学习者在传统语言学习情境中吸收的影响。通过结构化观察和半结构化访谈，本研究在美国一所 K-12 学校的一个中低 (LI) 班和一个中高 (HI) 班中考察了两位教师的 CF 实践、信念及其对阿拉伯语作为传统语言 (AHL) 情境中的 L2 学习的影响。从两个有 30 名学生的班级收集了总共 20 小时的观察数据，并根据 Lyster 和 Ranta (1997, 2007) 的 CF 类型分类法进行编码。访谈数据是从两位班主任那里收集的，并基于扎根理论方法进行主题编码和分析。结果表明，两位教师都对 CF 抱有积极的看法，并且偏爱隐性 CF 和提示。LI 教师的 CF 实践在很大程度上反映了他们的 CF 信念，而 HI 教师的实践则完全反映了他们的 CF 信念。LI 教师主要针对学习者的词汇错误提供反馈，而 HI 教师主要针对学习者的语法错误做出回应。LI 教师使用引出、重述和元语言反馈被证明可以有效地提高吸收率和修复率。另一方面，在 HI 教师的课堂上，引出和澄清要求是最有效的 CF 类型。研究结果表明，具有 CF 知识的教师可以提供 CF，最终可能导致高吸收率和修复率。索引术语 — 纠正反馈、学习者吸收、CF 信念、CF 实践、母语使用
通过机器学习的时间频率健康指标估计冷却装置的剩余使用寿命
摘要：预测性维护 (PM) 策略已引起航空业的关注，以降低维护成本和飞机停地 (AOG) 时间。利用飞机系统的状态监测数据，预测和健康维护 (PHM) 从业者一直通过应用剩余使用寿命 (RUL) 概念来预测飞机部件的使用寿命。此外，在预测中，当很难直接从数据中发现故障出现模式时，健康指标 (HI) 的构建起着重要作用。HI 通常由处理非平稳信号（例如飞机传感器时间序列）的数据驱动模型支持，其中需要从时间和频域进行数据转换。在本文中，我们基于希尔伯特谱的构造构建了时频 HI，并提出将基于物理的模型与数据驱动的模型相结合，以预测飞机冷却装置的 RUL。使用来自一家主要航空公司的数据，并考虑两个健康退化阶段，可以使用数据驱动的机器学习模型 (ML) 来估计飞机系统故障的发生。具体而言，我们的结果表明，所分析的冷却装置在使用寿命的最后飞行小时内出现异常退化之前会经历正常退化阶段。
SPIE 会议纪要
新生儿缺氧缺血性 (HI) 脑损伤的光学生物标志物可以提供持续的、床边损伤程度评估的优势；迄今为止的研究主要集中于检查不同的光学测量脑生理信号和特征组合以实现此目的。为了最大限度地扩大所考虑的生理特征范围，已经开发出一个多模光学平台，从而可以对脑损伤获得独特的生理见解。在本文中，我们使用一种最先进的混合宽带近红外光谱仪 (bNIRS) 和扩散相关光谱仪 (DCS) 仪器 FLORENCE 和机器学习管道来评估损伤严重程度。我们在临床前新生儿模型（新生猪）中证明，我们的方法可以识别不同的 HI 损伤严重程度（对照、轻度、重度）。我们表明，基于 K 均值聚类的机器学习流程可用于区分对照组和 HI 仔猪，准确率为 78%，区分轻度损伤仔猪和重度损伤仔猪，准确率为 90%，还可区分 3 个仔猪组，准确率为 80%。因此，该分析流程展示了如何将来自多种仪器的光学数据处理为脑健康指标。
CSM Christipher R. Shetland 第 130 工程兵旅指挥士官长
CSM Shetland 的任务包括康涅狄格州罗克维尔市第 242 工程营；韩国卡斯尔营第 2 工程营；佐治亚州本宁堡第 317 工程营；弗吉尼亚州贝尔沃堡 USAPPS；夏威夷州斯科菲尔德兵营 A/249 工程营；密苏里州伦纳德伍德堡 A/3-10 步兵团；北卡罗来纳州布拉格堡第 249 工程营 B/249 工程营；弗吉尼亚州贝尔沃堡第 249 工程营 HHC/317 工程连、第 864 工程营；夏威夷州 JBLM 第 249 工程营 A/249密苏里州伦纳德伍德堡第 31 工程兵营、德国霍恩费尔斯训练区猛禽小队 JMRC 和夏威夷斯科菲尔德兵营第 130 工程兵旅。