本研究探讨了人工智能 (AI) 在特殊教育中的应用前景,重点关注阿拉伯语文献。该研究采用系统评价方法,旨在确定人工智能技术集成以支持有特殊需要的个人的趋势和应用。该研究发现,大多数研究都是在 2020 年至 2023 年之间进行的,通过严格筛选,采用 PRISMA 声明方法选出了 15 篇文章。研究问题涉及阿拉伯语人工智能在特殊教育文章中的流行主题、人工智能技术在帮助有特殊需要的学生方面的整合,以及所选研究中出现的残疾类型。结果表明,所选研究主要关注自闭症,这与人工智能对在结构化学习环境和社交互动中面临挑战的学生的有效性相一致。本文承认存在局限性,包括研究数量相对较少,需要更多研究
随着从头开始发展深度学习(DL)模型的规模和成本继续上升,工程师越来越多地转向将开源预培训模型(PTMS)作为一种具有成本效益的替代品[30]。PTM注册机构通过提供包括预培训的权重,配置和文档的软件包来促进开源模型的重复使用[28]。拥抱面已成为PROMENT PTM注册表,与NPM和PYPI等传统软件注册机构的普及相当[28]。了解PTM注册表的特征,例如拥抱面孔是支持在这种新兴环境下有效和有效的软件重用的关键。先前的研究在将PTM注册机构与传统软件包注册表进行比较方面取得了长足的进步,并提出了诸如碳排放,模型选择和漏洞之类的问题[14,28,32]。但是,没有系统的文献综述描述了当前知识的状态。此类评论通过提供研究议程来推进该领域。我们的研究以三种方式做出了贡献。首先,我们对PTM注册表的知识进行了首次系统评价。第二,我们提出了现有定性见解的定量指标,从而对现有关于PTM注册表的现有索赔进行了更强大的验证。最后,我们通过定量分析来验证或挑战以前的定性见解。如图1所示,我们的方法有两个部分。首先,我们进行了系统的文献综述(SLR),以提取有关拥抱面孔的现有知识(索赔)。第二,我们确定未量化和量化较低的索赔,并使用现有数据集提供指标和测量。我们的SLR提取了关于拥抱面的12个不同主张,其中4个缺乏大规模的定量证据。定义指标后,我们以大规模的方式支持其中2个;和
曲唑酮是一种5-羟色胺拮抗剂/再摄取抑制剂,被批准用于治疗重度抑郁症(MDD)。口服配方在全球多个国家进行了广泛研究和销售,而几乎没有证据支持使用肠胃外配方。我们的叙述性评论总结了有关在情绪障碍中使用肠胃外曲唑酮的药理特性和临床数据。PubMed和Web of Science用于识别最相关的文献。主要证据涉及四项评估主要抑郁症功效的研究,并表明曲唑酮的耐受性且有效。在与躁郁症相关的搅动中使用的非标签使用,尽管作为混杂因素的伴随治疗处方可能影响了结果指标。有限的可用证据支持在重度抑郁症中使用的肠胃植物脱唑酮,并表明曲唑酮是患有高度治疗伴随狂热风险(TEM)的患者的合适选择。
几项研究的重点是在物流行业中使用BCT。2018年世界经济论坛调查发现,目前有10%的跨国公司正在实施BCT,另有60%的人计划在未来3年内这样做(WEF 2018)。Deloitte(2020)报告说,有74%的物流和运输组织认为BCT将在未来3年内对其业务产生积极影响。尽管其优势和行业的兴趣日益增长,但BCT仍对物流行业的实施面临一些限制。这些包括缺乏标准,对可扩展解决方案的需求以及对数据安全和隐私的担忧。此外,还需要更多的研究来确定BCT在物流中的实际应用并制定特定于行业的法规(Aylak 2022)。因此,这项研究的目的是确定物流行业中BCT实施的收益和约束。
摘要本文旨在观察儿童如何获得和发展他们的母语。大多数理论都同意孩子们通过几个步骤获取语言。他们是语言前,bab脚,一句话,两个字,电报和多字阶段。这项研究使用文献综述分析来探讨儿童第一语言发展的详细解释。它基于行为主义者,本土主义者和互动主义者的理论。行为主义者解释说,语言是通过环境调节和模仿成人模型来学习的。本土主义者说,语言是本地的,自然的和天生的,对人类是天生的。每个孩子天生都有一个用于获取语言的“内置”设备。同时,互动主义者说语言是遗传和环境因素的产物。这项研究有助于理解儿童的第一语言和第二语言发展。它可用于概述第二语言学习。关键字:语言发展,儿童语言,文学评论
得益于人工智能技术,音乐艺术的个性化学习成为可能。该技术能够分析歌曲中的音高、节奏、韵律和和声,从而根据每个学生的独特特点量身定制学习体验。Shazam、Adobe Podcast、Am-phed Studio、Mix Check Studio 和 Yousician 等各种基于人工智能的在线应用程序为更广泛地学习音乐艺术打开了大门。学生现在可以通过基于互联网的移动或平板设备灵活地学习和练习音乐,而不受空间或时间的限制。使用人工智能技术的学生还可以调整速度、难度级别和学生偏好,使学习体验更具适应性和有效性。
摘要 本文全面回顾了人工智能 (AI) 在系统文献综述 (SLR) 中的应用。SLR 是一种严格而有组织的方法,用于评估和整合有关给定主题的先前研究。已经开发了许多工具来协助和部分自动化 SLR 过程。人工智能在这一领域的作用日益增强,显示出为研究人员提供更有效支持的巨大潜力,朝着半自动化创建文献综述的方向发展。我们的研究重点是人工智能技术如何应用于 SLR 的半自动化,特别是在筛选和提取阶段。我们使用一个结合了 23 个传统功能和 11 个人工智能功能的框架来检查 21 种领先的 SLR 工具。我们还分析了 11 种利用大型语言模型来搜索文献和协助学术写作的最新工具。最后,本文讨论了该领域的当前趋势,概述了关键的研究挑战,并提出了未来研究的方向。我们强调了三个主要的研究挑战:集成先进的人工智能解决方案,例如大型语言模型和知识图谱、提高可用性以及开发标准化的评估框架。我们还提出了最佳实践,以确保在性能、可用性和透明度方面进行更可靠的评估。总体而言,这篇评论为研究人员和从业人员提供了 AI 增强型 SLR 工具的详细概述,为该领域下一代 AI 解决方案的开发奠定了基础。
摘要:为有视觉障碍的人提供公平服务,这是归因于合并症以及身体和态度障碍的持续挑战。卫生系统中准则和实践的不相容性导致用户与服务之间的复杂互动。通过这项系统的文献综述,我们旨在探索以用户为中心的设计的潜力,以增强卫生系统中视力障碍的用户体验。我们调查了2013年至2023年之间在PubMed,Science Direct,Scopus和Web of Science发表的同行评审期刊论文。我们确定了14项研究,主要集中于旨在了解视觉障碍的人在改善可访问性和可用性方面面临的挑战。用户参与是大多数项目的关键方面。研究清楚地证明了以用户为中心的设计为这些用户提供更好的体验的潜力。
摘要对人类福祉和公共卫生的最大威胁之一是抗生素抗性。如果允许未经检查,它可能会成为主要的健康风险,并引发另一个大流行。这证明了需要开发与生物抗性相关的全球健康解决方案,这些解决方案考虑了来自各个全球位置的微型数据。建立积极的社会规范,指导支持全球人类健康的个人和群体行为习惯,并最终提高公众对这种行动需求的认识,都可能产生积极的影响。抗生素的分辨率不仅是日益增长的临床关注,而且使治疗复杂化,从而遵守当前管理抗生素耐药性的准则极为困难。许多遗传成分已与抗性发展有关。这些成分中的一些具有复杂的微生物之间传递路径。除此之外,随着确定其发展为开发的新机甲主义,抗生素抗性的主题在医学微生物学中变得越来越重要。除了遗传因素外,诸如误诊,暴露于广谱抗生素和延迟诊断之类的行为还有助于发展耐药性。然而,生物信息学和DNA测序技术的进步已经完全改变了诊断部门,从而实现了抗生素耐药性的成分和原因的实时鉴定。此信息对于制定有效的控制和预防策略以应对威胁至关重要。
摘要背景:非传染性疾病(NCD)对个人,社区和国家施加了巨大的财务负担。但是,关于沙特阿拉伯王国(KSA)的糖尿病费用程度的信息很少。据我们所知,尚未发表有关KSA糖尿病成本的全面系统文献综述。目的:分析的目的是从文献中收集有关KSA中糖尿病的直接和间接成本的信息,检查用于估计成本的技术,并发现潜在的途径以进行进一步研究。方法:将进行系统的文献搜索,以识别报告KSA中糖尿病成本的研究。将使用以下学术电子数据库进行严格的文献搜索:Scopus,Medline(通过PubMed),Cochrane,Springer,Science Direct和Web of Science。该研究所采用的资格标准将涵盖以下方面:在2010年至2023年的时间范围内发表的同行评审的英文文章的检查,其中呈现了有关糖尿病成本的新研究成本的文章,以及在KSA中进行的研究。要收集必要的信息,将在表中提取数据,结果将在表中系统地安排。结果:我们已经审查了糖尿病的成本。提取的文章将根据糖尿病患者的直接和间接费用在结果中进行分析。将在研究设计,数据源,观点和医疗保健成本类别的基础上进行分析。结论:将采用不同的方法来计算与糖尿病有关的医疗费用。