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国际杂志 - 多学科研究
摘要：人工智能（AI）通过计算机系统模拟人类智能，旨在复制类似人类的功能。作为4.0工业革命的关键驱动力，AI正在改变教育，尤其是在教学过程中。本研究研究了AI在英语教学（ELT）中的作用，并探索了整合到该领域的各种AI技术。通过图书馆的研究，调查结果表明，AI促进了一种有利的英语学习环境。它有效地个性化了学习经验，使学生能够与他们的熟练程度，职业需求或兴趣相提并论，使学生能够参与英语技能（讲，倾听，阅读和写作）。AI驱动的工具，例如用于英语的实时仿真平台，增强了实践技能，包括写作和增强学生的参与度以及Ellt在ELT中的英语教学的整体影响。随着技术进步，由于各种AI驱动的平台，学习英语变得更加易于访问。AI技术通过提供类似于人类推理的互动，决策经验来促进理解和技能发展。基于AI的ELT应用程序的示例包括Google翻译，文本到语音（TTS），英语，Orai，Orai，Elsa，Chatbots，Duolingo和Neo Platforms等，提供了多种选择来提高英语能力的选择。本研究论文旨在探讨人工智能（AI）在英语教学（ELT）中的作用。关键字：人类创造力，人工智能，创意写作，Claude AI，I。本文将重点关注AL Technologies的使用如何提高英语技能，优化教学方法并创造沉浸式，实用的学习经验。引言工业时代的变化的快速速度影响了所有人，需要迅速的适应性。全球化和行业4.0的崛起刺激了新的途径，尤其是技术方面的创造力，创新和挑战。因此，技术对于通过文本，图像和声音传输信息至关重要（Rahayu＆Pujiyono，2017年）。AS旨在简化人类的任务和活动，技术继续发展，其中最紧张的领域之一是人工智能（AI）。人工智能（AI）在计算创造力方面的持续进步引起了人们的重大关注（Cheng＆Day，2014年）。通过合并AI，可以通过各种应用来展示创造力的形式。Rahman（2009）将AI描述为创建软件，可以自主管理知识，计算和搜索功能。这种开发旨在使设备“智能”，模仿人脑的功能，如在线平台和机器人系统中所示（Karsenti，2019年）。AI，也称为机器智能（Mehrotra，2019年），涉及增强具有类似人类认知能力的机器以执行任务。Mehrotra（2019）将AI定义为计算机科学中的领域，专注于设计可以思考和行为像人类的智能系统和应用程序。AI技术的本质在于复制智能（Wang，2019年）。Whitby（2009）强调，AI探索了人类，动物和机器中的智能行为，努力模仿和应用这些特征。术语“ AI”本身将“人造”结合在一起 - 引用了模拟但有效的东西和“智力”，其中包括推理，情感意识，自我理解和创造力等复杂能力（Ahmet，2018）。
降级为 0 级的期刊列表
JufoID 名称 63015 数学和计算应用 76843 对称性 78756 物理学前沿 81052 光子学 81370 材料前沿 84490 星系 86118 天文学和空间科学前沿 87816 宇宙 88023 凝聚态物质 88264 声学 89047 物理学 89352 等离子体 90273 微 90667 原子 90976 光学 91414 纳米技术前沿 91958 振动 81369 化学前沿 90599 环境化学前沿 58652 国际分子科学杂志 63559 分子 75751 晶体 84055 凝胶 86402 化学传感器86948 无机物 88806 化学 89295 表面 91178 光化学 71359 遥感 75065 挑战 82646 气候 84003 地球科学 85031 大气 85032 海洋科学与工程杂志 85215 环境 87868 水文学 88031 第四纪 90988 地球 88777 真菌杂志 70600 昆虫 75091 多样性 75148 植物科学前沿 81171 海洋科学前沿 82645 植物
https://urfpublishers.com/journal/artavering-intelligence杂志人工智能，机器学习与数据科学
随着网络安全产品的复杂性成长，组织需要新的策略，以降低成本实现合规性，质量和可靠性。本文介绍了机器学习（ML）授权的统一测试和监视框架（UTMF），这是一种与ML合并的移位左测试和移位右翼监控框架，以增强故障发现性，异常可算可和持续合规性庆祝。此框架有助于尽早发现漏洞，动态测试案例生成和自适应监视配置。UTMF在软件开发生命周期内（SDLC）中，通过在每个可能的阶段注入ML驱动的见解，有助于创建安全的网络安全产品以唯一的重视恢复能力确保符合付费卡工业（PCI）数据安全标准（DS Secaldation Stression Secaldation（dss Secaldation）， utmf在软件开发生命周期内（SDLC）驱动了一种可扩展，无缝和合规性的安全性方法。 本文通过突出显示ML在增强向导中贡献的元素来研究框架，实施旅程和节省的架构。utmf在软件开发生命周期内（SDLC）驱动了一种可扩展，无缝和合规性的安全性方法。本文通过突出显示ML在增强向导中贡献的元素来研究框架，实施旅程和节省的架构。
国际人工智能杂志
背景人工智能（AI）越来越多地融入人类生活的各个方面，包括医疗保健，其应用范围遍及机器人手术、虚拟护理助理、图像分析等。鉴于AI的变革潜力，世界医学协会也支持这样一个事实，即与教育相关的AI培训至关重要，并且应该在不久的将来纳入所有医学学位的课程。因此，本研究旨在评估医学生对医学AI的看法、他们对医学教育期间结构化AI培训的感知需求以及对医疗保健中AI产生的伦理层面的理解。材料和方法该研究采用横断面调查设计，针对奥什国立大学的100名医学生。数据是使用半结构化的自填问卷收集的，该问卷包含人口统计数据、对AI的先前知识、对AI在医疗保健中的作用的看法以及道德考虑等部分。五点李克特量表测量了不同主题的反应，包括对AI的感知好处、对就业的潜在威胁、保密问题以及以AI为重点的培训的必要性。使用描述性统计数据分析了参与者的回答，以确定对医学课程中可能包括的医学人工智能的趋势和态度。结果与讨论更多参与者 (57.2%) 认为人工智能是一种辅助技术，可以最大限度地减少或消除医疗实践中的错误。相当一部分 (54.2%) 的人认为人工智能可以提高医疗决策的准确性，而 48.6% 的人认识到人工智能有潜力增加患者获得医疗服务的机会。37.6% 的参与者提出了负面问题，即减少医生的工作量，从而导致失业。此外，人们对人工智能对医学人文方面的影响感到担忧，因为 69.2% 的人担心会失去人情味。此外，还可能对“信任”(52.9%) 和医患关系 (54.5%) 构成挑战。值得注意的是，超过一半的参与者不确定专业保密的维护 (51.1%)，认为人工智能可能会违反保密性 (53.5%)。只有 3.7% 的人认为自己有足够的能力向患者介绍人工智能的特点和风险。参与者强烈表示需要对人工智能应用进行结构化培训，主要涉及“减少医疗错误”（76.9%）和“人工智能在医疗保健领域广泛使用引发的道德问题”（79.4%）。结论这项研究表明，医学生既对人工智能的潜力感兴趣，又对其在医疗保健领域的伦理影响持谨慎态度。虽然他们认为人工智能是提高诊断准确性和
Recommended Citation Recommended Citation Bulut, Okan and Zheng, Yi (2024) "Editorial: Special Issue on Artificial Intelligence and Machine Learning in Educational Measurement (Part 1)," Chinese/English Journal of Educational Measurement and Evaluation | 教育测量与评估双语期刊 : Vol. 5: Iss. 3, Article 1. DOI: https://doi.org/10.59863/BDQT2557 Available at: https://www.ce-jeme.org/journal/vol5/iss3/1
摘要 本社论介绍了 CEJEME 关于教育测量中的人工智能和机器学习的特刊的第一部分。随着人工智能和机器学习技术彻底改变了教育，它们为个性化学习和创新评估实践提供了新的机会。本期重点介绍了人工智能和机器学习对教育测量的变革性影响，探讨了它们的潜力和它们带来的道德挑战。本期包括四篇文章，探讨了人工智能在教育测量中的机遇和道德挑战、在生成人工智能时代为 GPU 匮乏的人提供的自动文本评分、使用自动编码器和 BERT 检测计算机化测试中受损项目的新方法，以及 R 中 ML 包的使用。本期为教育测量的未来提供了宝贵的见解。本期特刊的第二部分将于 2025 年春季出版。
我们的气候变化旅程中的亮点
1 LEED或BOMA认证。2在2022年至2023年之间比较等效投资组合。我们的整体2023碳足迹图涵盖了扩展的范围，因此不直接可比。3直接持有私募股权和基础设施投资。4更新的目标反映了自2022年以来取得的进展，并适用于新的基线，并扩展了范围。5有关我们的目标的更多信息，请参阅我们的气候变化策略。
推荐引用 推荐引用 UYGUN İ L İ KHAN, SEV İ L; ÖZER, MAHMUT; TANBERKAN, HANDE; 和 BOZKURT, VEYSEL (2024) “如何减轻在医学中部署人工智能的风险？”，土耳其医学科学杂志：第 54 卷：第 3 期，第 2 篇文章。https://doi.org/10.55730/1300-0144.5814 可在以下网址获取：https://journals.tubitak.gov.tr/medical/vol54/iss3/2
摘要：本研究旨在研究人工智能 (AI) 在医学领域的应用风险，并提出政策建议以降低这些风险并优化 AI 技术的优势。AI 是一项多方面的技术。如果得到有效利用，它有能力在健康领域以及其他几个领域对人类的未来产生重大影响。然而，这项技术的迅速传播也引发了重大的伦理、法律和社会问题。本研究通过回顾当前的科学工作并探索减轻这些风险的策略来研究 AI 在医学领域的整合的潜在危险。AI 系统数据集中的偏差可能导致医疗保健的不公平。基于人口统计群体狭隘代表的教育数据可能会导致 AI 系统对不属于该群体的人产生有偏见的结果。此外，人工智能系统中的可解释性和问责制概念可能会给医疗专业人员理解和评估人工智能生成的诊断或治疗建议带来挑战。这可能会危及患者安全并导致选择不适当的治疗方法。随着人工智能系统的普及，确保个人健康信息的安全将至关重要。因此，改进人工智能系统的患者隐私和安全协议势在必行。该报告提出了减少医疗领域越来越多地使用人工智能系统所带来的风险的建议。这些包括提高人工智能素养、实施参与式社会在环管理战略以及创建持续的教育和审计系统。将道德原则和文化价值观融入人工智能系统的设计中有助于减少医疗保健差距并改善患者护理。实施这些建议将确保人工智能系统在医学领域的高效和公平使用，提高医疗服务质量，并确保患者安全。
