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ICRI集成珊瑚礁和...
该指南的摘要为各国提供了将珊瑚礁和相关生态系统整合到NBSAPS中的关键步骤，国家可以针对GBF的目标和目标采取的示例行动，以及在指南文档的附件8中进一步开发的一系列资源。鼓励国家和读者在本摘要和完整的指导文档中考虑指导的国际环境，并利用这些信息来支持其各自的国家层面的背景和过程，以开发和准备有关珊瑚礁和相关生态系统的NBSAP。各国将珊瑚礁和相关生态系统整合到NBSAP中的关键步骤已在下面进行了总结，并提供了有关主要指南文件中包含的最合适部分的参考：
整合机器人过程自动化的研究（RPA ... -IJRPR
现代企业在很大程度上取决于效率和敏捷性，因此为了获得竞争优势并简化运营，他们越来越多地利用尖端技术。人工智能（AI）和机器人过程自动化（RPA）是尖端革命工具中的两个。虽然这些技术中的每一种都表明了其自行彻底改变公司运营的能力，但共同使用时，最大的潜力是最大的。本研究着眼于AI和RPA的组合以及它如何改变业务流程优化。人工智能（AI）和机器人过程自动化（RPA）的合并是对当今公司环境中对复杂自动化解决方案不断增加的需求的计算反应。对RPA和AI提供的互补品质的认识是这种整合的驱动力。rpa以其结构化任务自动化的技巧而闻名，并且特别擅长准确有效地执行重复的，基于规则的任务。它通过以可预测的方式准确遵守预设规则来自动化重复过程。rpa在需要认知决策或使用非结构化数据的情况下很难使用，因为其强度处于结构状态。但是，通过将认知能力添加到自动化过程中，AI带来了范式的变化。自然语言处理，机器学习算法和人工智能（AI）的其他方面使计算机能够从数据中学习，适应变化的条件并做出明智的判断。与RPA的方法方法相反，人工智能（AI）增加了一定程度的灵活性和智能，使系统可以处理非结构化的数据，识别模式并迅速对不断变化的情况做出反应。AI的认知能力与RPA的结构化工作自动化的结合在这两种技术之间产生了协同作用。RPA提供了自动重复过程所需的效率和结构性的基础，而AI则增加了更复杂和灵活的自动化所需的认知技能。最终产品是一个自动化系统，除了基于自动化规则的程序之外，它更灵活，能够学习，分析数据并根据上下文做出判断。
学生如何将生成式人工智能融入到他们的学习中？
生成式人工智能已广泛融入东北大学的学术实践，80% 的学生将这项技术融入日常工作。70% 的学生表示他们使用生成式人工智能来增强学习体验，凸显了其作为教育参与促进者的作用。此外，78% 的受访者承诺以合乎道德的方式使用人工智能，补充而不是取代他们原来的工作。53% 的学生将人工智能视为提高关键学习技能的工具，只有极少数学生将其用于完成家庭作业，这也进一步支持了这种谨慎的应用。这些发现强调了人工智能在学术活动中的深思熟虑和负责任的整合，在保持诚信的同时提高了学习成果。
彻底改变发展中国家的酒精使用障碍治疗：整合人工智能和技术驱动的方法
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挠痒痒：将社会情感学习纳入医学教育，以培养善解人意，有弹性和整体发展的医生
关键参数：社会情感学习（SEL）基于社会学习理论，并重点介绍情绪管理，压力管理，同理心和社交技能。通过SEL，学生可以通过观察，与他人互动和模仿他人来发展社会和情感技能。将SEL纳入医学教育将确保医生发展与患者建立积极关系并应对医疗工作的情感需求所必需的社会和情感技能。sel包括六个领域，即认知，情感，社会，价值观，观点和身份域。这六个领域与六个核心能力密切相关。认证医学教育认证委员会（ACGME）指出每个医生都应拥有，这表明SEL的领域在医学教育的背景下高度相关。此外，SEL可以导致同理心的发展，这可以提高医生了解患者的观点和情感的能力以及韧性，这可以使医师能够更有效地应对其工作的需求，并可以导致整体发展，并了解医生对工作和人类工作方面的理解。
推进计算机科学在教育领域的应用：将数字音乐技术融入小学音乐课程
摘要。本文综合了来自不同研究的证据，探讨了将计算机音乐技术融入教育的变革性影响。结果强调了对学生参与度、技能发展和课堂动态的积极影响。创新的教学方法结合了互动软件、游戏化学习体验和协作项目，使学生能够积极参与学习过程，营造一个充满活力和包容的环境。教师在这种范式转变中扮演着关键的推动者角色，他们调整自己的角色，引导学生完成技术驱动的个性化学习之旅。尽管有明显的好处，但诸如技术使用有限和技术熟练程度参差不齐等挑战仍是教育工作者不断考虑的问题。长期影响评估揭示了学习成果的连续性、技能发展的轨迹以及对学生终身学习习惯的持久影响。这些发现的综合有助于全面了解计算机音乐技术在教育中的多方面影响。未来的研究方向应侧重于完善应对挑战的策略、探索对终身学习的持续影响以及制定强有力的教育政策，以充分利用技术的潜力来塑造音乐教育的未来。
整合多模态计算机感知和神经技术的伦理考量
背景：基于人工智能 (AI) 的计算机感知技术（例如数字表型和情感计算）有望通过提供更客观的情绪状态和行为测量方法，实现精准治疗、诊断和症状监测，从而将临床方法转变为精神病学及其他领域的个性化护理。同时，它们通常在非临床环境中从患者那里收集数据的被动和连续性质引发了与隐私和自决相关的伦理问题。随着计算机感知、人工智能和神经技术的并行发展使人们对主观状态有了新的认识，人们对神经数据的整合如何加剧此类担忧知之甚少。在这里，我们介绍了一项由 NCATS 资助的多地点研究的结果，该研究涉及将计算机感知转化为临床护理的伦理考虑，并将其置于神经伦理学和神经权利文献中。
解释和整合临床癌症治疗中的基因组检测结果：概述和实用指南
图 1 按照癌症类型划分的晚期癌症患者比例，这些患者可能有资格接受生物标志物相关疗法或生物标志物指导的临床试验。根据 Normanno 等人，2022 年的资料改编和更新。9 生物标志物流行率数据基于对 AACR GENIE 真实世界基因组数据集第 8 版的内部分析（AACR Project GENIE Consortium，2017 10）。癌症发病率基于 2015-2017 年英国癌症研究中心的数据。晚期疾病患者比例来自英国癌症研究中心和国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果 (SEER) 计划以及其他来源。获批疗法基于 FDA 批准。临床试验生物标志物（已获批准药物的癌症类型除外）：ERBB2 突变和扩增（乳腺癌、NSCLC 和胃癌除外）、KRAS G12C（NSCLC 除外）、CCNE1 扩增、STK11（仅限 NSCLC）、MET 扩增、PALB2（乳腺癌、胰腺癌、卵巢癌）、ARID1A、EGFR（NSCLC 除外）、IHD1/2（胆道癌除外）、PIK3CA（乳腺癌除外）、AKT1/2/3（乳腺癌除外）、CDK12、ERBB3/4 扩增和突变、FGFR1 融合和突变、ATM（前列腺癌除外）、BAP1、CTNNB1、NF1/2 和 PTCH1。AACR 表示美国癌症研究协会；CNS，中枢神经系统；FDA，美国食品药品监督管理局；GENIE，基因组学证据肿瘤信息交换；NSCLC，非小细胞肺癌；SCLC，小细胞肺癌。
推进集成人工智能的并行编程，提高效率和自动化程度
摘要。本文深入探讨了人工智能 (AI) 在并行编程中的蓬勃发展，强调了其改变计算效率和开发人员体验格局的潜力。我们首先探讨了并行编程在现代计算中的基本作用及其带来的固有挑战，例如任务分配、同步和内存管理。人工智能的出现，尤其是在机器学习和深度学习中，为这些挑战提供了新颖的解决方案。我们讨论了人工智能在自动创建并行程序中的应用，重点是自动代码生成、自适应资源管理和增强开发人员体验。本文研究了特定的人工智能方法——遗传算法、强化学习和神经网络——及其在优化并行编程各个方面中的应用。此外，我们深入探讨了将这些人工智能方法结合起来以产生协同效应的前景，强调了提高效率和准确性的潜力。我们还强调了将人工智能技术与现有开发工具相结合的重要性，旨在将人工智能的好处带给更广泛的开发人员。本文最后展望了未来的研究方向，包括开发适应并行编程中不同任务和环境的自适应 AI 模型。这些进步有望使并行编程更加强大、更易于访问和更高效，为计算能力和创新的新时代铺平道路。
解开将被忽视的热带疾病供应链整合到国家供应链系统中的影响：Libe
有效的供应链管理是功能良好的卫生系统的关键支柱，确保医疗商品到达需要帮助的人。在利比里亚，国家被忽视的热带疾病（NTD）计划支持卫生系统加强NTD的病例管理。将NTD商品集成到国家卫生系统供应链中是综合方法的核心；但是，关于推动者和障碍的证据很少。利用定性评估数据，我们说明将NTD商品整合到供应链中的感知好处和优势包括杠杆存储和在较低系统水平上资本的管理能力；基于节省成本和能力增强潜力和积极进步的政治意愿，整合了基于纸张的报告工具。仍然存在挑战，特别是依赖捐助者资金的风险；由于官僚主义的瓶颈而难以进入商品；缺乏将NTD商品纳入电子数据工具中，协调不足，导致无法满足需求。总体而言，将NTD商品无效整合到供应链中的负面后果对无法为患者提供护理质量的卫生工作者（包括社区卫生工作者）产生了不利影响。在无法获得治疗时受影响人群与卫生系统之间的信任会受到损害。