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在...中整合人工智能素养模块
人工智能 (AI) 的快速发展有望为包括建筑业在内的各个行业带来变革性效益。为了应对这一不断变化的形势，建筑专业的学生不仅必须利用 AI 的潜力，还必须掌握其道德考量和潜在挑战。因此，在建筑教育中，培养未来专业人士的 AI 素养越来越重要。本研究开发了“建筑中的 AI”课程模块并将其整合到本科建筑管理课程中。主要目标是通过一种综合的方法让学生掌握 AI 素养，这种方法既包括理论知识，涵盖基本 AI 概念及其在建筑中的应用，也包括实际动手经验，例如专注于个人防护设备 (PPE) 检查的计算机视觉项目。课程模块实施的结果表明，学生在学习模块后对 AI 基础知识有了基本的了解，例如数据集注释、模型开发、部署和评估。定性反馈表明，学生有动力进一步探索建筑中的 AI 相关主题，并确定了几个他们感兴趣的主题。这些发现证实了所提模块的有效性，并为进一步开发和加强建筑教育中与人工智能相关的模块提供了宝贵的见解。关键词：人工智能、人工智能素养、建筑教育
人工智能素养白皮书.docx - 学术洞察实验室
功能性人工智能素养................................................................................13 批判性人工智能素养...............................................................................15 修辞性人工智能素养...............................................................................18 结论........................................................................................................25 参考文献........................................................................................................26
感到安全：通过多价理论的镜头对精神疾病的全面系统文献回顾
心理层面上的简易安全性逐渐享誉为心理健康问题和心理健康的基础。Stephen Porges（2011）提出的基于多价理论的安全概念已成为理解自主神经系统在调节社会行为，情感处理和生理反应中的作用的全面结构。本综述旨在探索多相理论在理解精神疾病中的应用，重点是自主神经系统失调如何影响情绪和行为表现，从而有助于发展有效的治疗干预措施，旨在增强患有精神病患者的安全性和福祉的有效治疗干预措施。将基于PRISMA模型的系统文献审查技术用于此目的。来源是通过PubMed，Apa Psycarticles，PLOS，Research Gate，Google Scholar和PubMed Central（PMC）数据库获得的，使用不同的关键词作为主要描述符，并将其限制为从2013年至2023年至2023年发表的英语文章中的来源。综述了来自各种研究的研究结果，这些研究调查了多个多相理论与精神疾病之间的关联，包括焦虑症，抑郁症，精神病，精神病，创伤后应激障碍（PTSD），边缘性人格障碍以及儿童期疾病以及包括行为障碍，注意力缺陷多动态障碍（ADHD）和自动障碍（以及自动化障碍（以及自动障碍）（以及Assism spectrum spectrum spectrim spectrum spectrum spectrum spectrim）（以及Assiss spectrum spectrim spectrum）结果表明，患有这些精神疾病的人经常表现出自主神经系统失调，正如多个多相理论所提出的那样，这似乎是许多精神疾病中的共同特征。系统评价强调了心理健康的生理方面的重要性，并表明着重于自主法规的干预措施可能会增加与精神疾病有关的基本症状。其他研究工作是可以辩护的，以阐明主要机制并改善基于多相理论的干预措施的含义，以获得更好的临床结果。
教育数字双胞胎：文学评论
valeria.farinazzo@mackenzie.br摘要。虚拟现实（VR）对数字双胞胎（DT）的演变代表了沉浸式和互动技术领域的重大进步，尤其是在旨在在物理和合成产生的世界之间建立联系时。此连接为实际环境中的过程和系统提供了模拟，预防和优化的条件。该主题的重要性是基于各种原因。机会设想将DTS应用于多个工业领域，例如教育，尤其是在蒸汽（科学，技术，工程，艺术和数学）领域。这些应用程序可以降低成本并最大化教学过程中的创新机会，从而在安全的虚拟环境中支持与现实世界实施相关的方案和策略的测试。因此，本文介绍了有关DT在教育中应用的文献综述，提供了当代全景，并指出了一些未来研究的指示。
与IGA肾病相关的免疫检查点抑制剂治疗：病例报告和文献综述
免疫检查点抑制剂（ICI）显着改善了许多恶性肿瘤的预后，但造成了许多副作用，这可能会限制其好处。与免疫检查点抑制剂相关的急性肾损伤最常见的是急性微调肾小球肾炎（ATIN），但也报道了各种肾小球肾炎病例。在此，我们报告了与ICIS相关的严重IGA肾病（IGAN）的案例，并进行了文献综述。igan在ICIS启动后的5个月（范围1-12个月）的中位数中被诊断出，具有异质性严重程度，通常由皮质类固醇治疗和ICIS中断。与我们的情况相反，文献中的肾脏结局通常是有利的，肾功能恢复和治疗时蛋白尿的减少。尽管与ICIS相关的Igan比Atin的并发症要稀有得多，但仍被诊断出来。在使用ICI之前，应仔细询问和筛查无症状的血尿。
调查机器学习和自然语言处理技术用于检测饮食失调：系统文献评论
自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域的最新发展已显示自动文本处理的显着改进。同时，人类语言的表达在发现心理健康问题中起着核心作用。虽然口语在接受患者的访谈中被隐式评估，但书面语言也可以为临床专业人员提供有趣的见解。现有的工作中经常研究心理健康问题，例如抑郁或焦虑。然而，还在研究饮食失调的诊断如何从这些新技术中受益。在本文中，我们介绍了该领域最新研究的系统概述。Our investigation encompasses four key areas: (a) an analysis of the metadata from published papers, (b) an examination of the sizes and speci fi c topics of the datasets employed, (c) a review of the application of machine learning techniques in detecting eating disorders from text, and fi nally (d) an evaluation of the models used, focusing on their performance, limitations, and the potential risks associated with current methodologies.
文献摘要 - studytexter
相关的关键发现： - 诊断错误每年影响超过1200万美国人，耗资超过1000亿美元（第5、15页）。- 基于AI的技术提供了诸如较早的疾病检测，更一致的数据分析和改善患者的访问效果（第10、11、12页）。- 几种ML技术有助于诊断癌症，糖尿病性视网膜病，阿尔茨海默氏病，心脏病和Covid -19。这些工具主要使用图像数据（X射线，MRI等），但不像其他数据类型一样（第11、12页）。- 美国大多数主要医疗中心使用了一种心电图监测技术，而另一种Covid -19检测技术仅在少数大学和研究机构中使用（第6页）。- ML诊断技术尚未看到广泛采用（第14页）。- 公司报告采用水平的不同；一种ECG技术被广泛使用，而Covid-19的另一种则仅限于研究（第6、14页）。- 医疗提供者通常会犹豫采用ML技术，直到现实世界的绩效得到很好的表现为止（第6、23页）。- 三种新兴方法是自主，适应性和面向消费者的ML诊断（第17页）。- 自适应ML，使用新的患者数据更新算法，可能会提高准确性，但也可能导致不一致的性能（第17-19页）。- 自主系统可以降低成本，提高能力并提高准确性，但是它们的创造和采用可能很困难（第18-19页）。- 面向消费者的工具提供了增加的患者访问和更广泛的数据收集，但也需要采取其他步骤来确保适当的结果（第21-22页）。- 采用ML的挑战包括在各种临床环境中展示现实世界的表现，确保技术满足实际的医疗需求，并在现有的监管框架中弥合差距（第23-27页）。- 研究表明，在临床部位之间的性能可能会有很大的不同，从而强调了对特定地点验证的需求（第23-24页）。- 关于算法验证和采用技术的监管差距，特别是对于具有适应性能力的人（第26、33页）。- 解决这些挑战的政策选择包括激励对ML技术的评估，扩大对高质量数据的访问以及促进开发人员，提供者和监管机构之间的协作（第28-31页）。
对文献可持续城市和SOC
近年来，人工智能（AI）越来越多地用于解决城市的经济，社会，环境和治理挑战。由于其先进的能力，AI将成为地方政府实现智能和可持续发展的主要手段之一。AI用于城市规划的利用是一个相对研究的研究领域，特别是在理论与实践之间的差距方面。这项研究对正在考虑或应用AI技术的城市规划领域进行了全面的综述，并分析了AI技术如何支持或有可能支持智能和可持续发展的发展。关于方法论方法，这是PRISMA协议后的系统文献综述。获得的见解包括：（a）早期采用者在城市规划中的现实世界AI应用程序正在为更广泛的地方政府AI采用铺平道路； （b）在城市规划中实现更广泛的AI采用涉及主要利益相关者之间的合作和伙伴关系； （c）大数据是城市规划中有效AI利用的组成部分，并且； （d）人造和人类智能的融合对于充分解决城市化问题并实现智能和可持续发展至关重要。在视线中这些突出了通过高级数据和分析方法使计划更智能的重要性。
文献摘要 - studytexter
相关的关键发现： - 自动化技术取代了人工劳动，可能会减少劳动力需求，工资和就业（第198-201页）。这种位移效应可以使每个工人的工资和产出分离，从而导致劳动力占国民收入的份额下降（第198页）。- 虽然自动化的生产率提高，但它们可能并不总是抵消工作损失（第202-205页）。创建新任务是一项至关重要的平衡力，但是不能保证这个过程，并且可能落后于自动化，这可能会导致整体生产率增长速度较慢（第205-207、210-211、223-224页）。- 由于工人重新分配和技能不匹配所需的时间，自动化技术的引入会导致经济调整缓慢（第199，208-209页）。这种不匹配可以降低生产率的提高并加剧不等式（第221-223页）。由资本补贴等因素驱动的过度自动化也可能会阻碍生产率（第210-211，224-226页）。- 新任务的创建是反对自动化负面影响的重要反击力（第205-207、217-218页）。但是，新任务的发展需要投资，并且可以以其他技术进步为代价来阻碍自动化（第223-224页）。- AI可能无法取代所有人类劳动，因为其当前的应用集中在特定的，定义明确的任务上（第207页）。但是，新任务和工人技能要求之间的技能不匹配可以大大减慢适应性（第221-223页）。- 公司应预期技能不匹配并投资于培训计划，以帮助员工适应自动化创建的新任务（第223页）。通过政策调整来解决过度自动化并促进创建新的，劳动力密集的任务可以减轻对工人的负面影响（第224-226页）。
PCSD 早期读写能力补救计划 (2024)
○ 迷你课程和直接指导 ○ 使用中心/独立练习，支持独立和合作学习的机会。继续使用锚图、学生选择、过渡、耐力建设和真实的学习任务，包括自读、读给别人听、听阅读、文字工作和写作工作。 ○ 逐步释放模型（我做、我们做、你做） ○ 协作对话（思考-配对-分享、提问、鱼缸等） ○ 使用技能和策略小组进行小组读写教学。 ○ 基础技能和词汇教学 ○ 支持解码的语音到印刷语音意识和语音教学方法 ○ 跨体裁写作的多种机会