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对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
人工智能发展对日本文化的影响Tiara Anggun Rahmawati 1，Pipiet Furisari 2 1日本文学部
摘要人工智能（AI）的发展在日本文化和社会的转变中起着关键作用。作为一个领先的技术国家，日本致力于将技术创新整合到日常生活中，包括保存语言，传统，表演艺术和教育。日本人对AI的看法各不相同。有些人将AI视为男人的朋友，并计划在日常生活中使用，而另一些人则对潜在的问题持怀疑态度，例如失去人类参与和对传统工作的经济影响。努力将技术在电影编剧和漫画等创意产业中整合，尽管目标仍不清楚。但是，有警告说有太多依赖AI的风险，尤其是关于经济学和潜在有害依赖性的风险。AI在日本的发展在技术进步和文化保护之间创造了动态，在转型过程中，社会需要在创新与维护传统价值观之间保持平衡。关键字：人工智能，技术，日本文化
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。
对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
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）。
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）。
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。
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.
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