XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmisconception
人工智能可改善患者治疗效果——实用的随机对照试验是秘诀
要理解这些研究为何存在缺陷，我们需要了解核心问题：由于评估结果不充分、非随机，两组患者（常规护理组和 AI 干预组）在影响结果的特征上存在系统性（非随机性）差异。要得出 AI 应用改善患者结果的因果结论，所有其他因素的差异都需要完全由偶然因素造成或经过充分调整。在观察性研究或不充分的研究设计（例如前后研究或计划不周的阶梯楔形设计）中，这种情况很少见。一个常见的误解是，调整潜在的混杂变量将解决这个问题，并消除治疗选择偏差和残留混杂。通常，情况并非如此，因为研究人员没有记录、无法获得或甚至不知道所需的变量。在大多数情况下，不应将残留混杂列为论文中的限制，然后继续使用该模型进行患者护理，而应将残留混杂视为致命缺陷，并在将模型用于患者护理之前对其进行随机测试。
YCB S3E5 - 消除神经纤维瘤病的耻辱
Dr Suganth Suppiah 17:46 最大的挑战之一是患有多发性皮肤神经纤维瘤的身体耻辱，当公众不太了解这种疾病意味着什么时，很多时候人们会担心这可能是一种传染性疾病，如果你接触到人，你就会让这些连续的神经纤维瘤发展。所以，这是一个常见的误解，这会导致 NF1 患者群体产生很大的自我意识。此外，这还会影响他们的自我意识、生活质量，并最终影响他们的社会心理健康。我认为这是当前 OHIP 系统（即我们的省级医疗保健系统）面临的主要问题和挑战之一，即治疗皮肤神经纤维瘤被视为一种美容手术，考虑到这种疾病所带来的社会耻辱感以及患有多发性皮肤肿瘤的社会心理影响，治疗皮肤神经纤维瘤是一项重大挑战，因此，对于这类患者来说，很难找到能够治疗这种疾病并帮助他们改善生活质量的医生。
优化 FPD-Link ADAS 设计以实现系统级 ESD 抗扰度 (Rev. A)
系统级 ESD 测试是全球众多汽车 OEM 的共同要求。系统级 ESD 测试的目标通常有两个：确保模块内的电气元件不会受到损坏，并评估 ESD 事件期间的应用级性能。关于系统级 ESD 测试的一个常见误解是，应用级性能可能与组件数据表中指定的 ESD 额定值有关（例如 IEC 6100-4-2、HBM、CDM 等）。数据表中指定的 ESD 额定值仅描述 IC 承受设备引脚能量放电而不受到损坏的能力。此额定值主要用于了解芯片处理和组装要求，但关键的是，该额定值没有考虑任何应用级性能方面，例如数据丢失。了解高速铜链路在 EMI/ESD 应力下的应用级性能与系统设计密切相关。本指南包括 TI 的建议，即通过强大的硬件设计实践和软件设置优化来最大限度地提高抗扰性能。
南非的新泵存储方案的潜力
摘要 - 在南非电网上，泵存储方案提供了一系列好处。它们提高了网格灵活性和服务峰值需求，同时还提高了热植物的基本负载利用率。在财务上，与使用相对较高的成本燃料的替代峰值生成期权相比，它们可能会提供更高的回报。目前针对南非的综合资源计划提议将燃气轮机和电池添加到未来的电网中，以提高峰值能力和提高的灵活性，而没有增加泵存储。本文调查了泵存储在网格，该技术的历史及其潜在未来作用上的成本，服务和贡献。在南非的情况下，本文旨在通过对过去十年中进行的现场可行性研究进行概述，包括估计的成本预测，以解决对有限的泵存储计划现场可用性的误解。最终论文认为，仍然有可能在未来的网格上进行额外的泵送存储，并且应该进行进一步的研究，以分析和更好地告知当前正在使用的能源建模输入和假设。
IE.1 非正规经济统计框架
II.1 统计框架的政策需求 2. 非正规经济继续受到广泛关注。此外，新的非正规经济活动类型正在出现，创造了新的工作类型，这些工作类型可能被描述为非正规甚至非正规性质。非正规生产活动为许多原本可能失业的人提供了就业和收入。这些活动往往与工人收入较低和不确定有关，因为非正规工人和企业对负面经济冲击的保护较少。这可能会对不平等和贫困产生更广泛的影响。非正规经济的量化及其特征数据对于设计、实施、监测和分析宏观经济和社会政策以及评估其影响是必要的。 3. 人们普遍误以为，GDP 被低估是因为它不包括非正规企业的生产。从概念上讲，国民账户体系包括所有生产活动，无论这些活动是正规的还是非正规的。虽然非正规经济的一部分可能被视为未被观察到，但本指导说明中概述的非正规经济框架并非侧重于对生产的详尽测量 1 ，而是侧重于对非正规经济的完整呈现。
中学生对太空营的看法
本研究旨在调查太空营等户外学习环境对中学生对天文学、职业选择和 21 世纪技能发展的看法的影响。伊兹密尔太空营之旅于 2019 年组织。对参加太空营的中学五年级学生（N = 24）进行了定性研究。半结构化访谈表、焦点小组访谈、太空营评估表和研究人员观察笔记被用作数据收集工具。使用内容分析和开放式编码评估数据分析。学生参加了星星和行星冒险计划。在这个计划中，参与者有机会使用宇航员训练模拟器，感受在太空中生活和工作的感觉，执行模拟航天飞机任务，从该领域的专家那里学习新信息，并获得有关职业的更多详细信息。研究结束时，发现太空营等校外学习环境对学生有积极影响。研究结果显示，学生们在航天飞机任务中以团队合作的方式履行职责，并通过与专家讨论该主题来培养他们的批判性、质疑性和思考能力。此外，还确定了对冥王星的误解。
安全输入处理
大多数安全漏洞是由不安全的输入处理引起的。这些讲义讨论了用于安全输入处理的模式和反图案，也讨论了输出处理，因为某些输入问题实际上是输出问题。一个常见的误解是，我们应该简单地验证或消毒输入以防止输入问题。可能需要输入验证或缺乏疗法，但也可能是解决一些输入问题的完全错误的方法。此外，即使它们在根本上是非常不同的概念，也通常会发现（或困惑）验证和缺乏症。使事情变得更糟，许多（近）同义词 - 过滤，编码，逃脱，中和引用 - 加剧了混乱。我们将从解析的角度来研究输入处理。典型的应用必须解析多种语言，格式和协议。大多数安全问题是由于这些语言的不安全，错误或意外解析所致。在这里，这些讲义很大程度上归功于Langsec方法对不安全输入处理的根本原因的见解。解析提供了一个有用的观点，可以在结构上防止输入处理问题：Langsec构建安全解析器的方法以及不容易受到注射攻击的键入和“安全” API。
一种疫苗终生有效：从免疫发育中吸取的教训
人们普遍存在误解，认为胎儿和新生儿的免疫状态不成熟或不足。然而，免疫个体发育方面的新兴研究促使人们重新考虑这一正统观念，将这一时期重新定义为一个独特的机遇期。疫苗反应（定性和定量）因人而异，也因人口群体而异。基线免疫状态和功能的要素可预测疫苗反应——其中一些因素已被详细描述，其他因素仍是正在进行的研究的主题，尤其是随着“组学”研究领域的迅速扩展，这得益于高度精细的免疫分析技术的发展和计算能力的提高。年龄是与疫苗接种反应变化相关的最强预测因素之一；而疫苗接种反应的可预测变化是确定关键潜在机制的关键。具体而言，婴儿体内循环的母体抗体可以调节对疫苗接种的免疫反应，充当“秘密佐剂”，与目前的教条相反，它可能为更持久、更高质量的疫苗接种免疫反应提供途径。该领域令人兴奋的新研究途径有可能极大地改变我们保护世界上最脆弱的人群——幼儿的方式。
对人工智能的思考
TUM IEAI 很荣幸与 Zuzanna Warso 进行了交谈。她是 Trilateral Research 的高级研究分析师。Zuzanna 领导 Trialteral 的 PREVISION 项目，负责监督该项目的道德和人权合规性。1. 关于人工智能最大的误解是什么？关于人工智能有许多误解，它们影响着我们对它的看法。我认为最大的误解是，人类活动的每个领域都会从人工智能的部署中受益，但我认为这不是真的。另一个误解很少被提及，但也非常有害，即所谓的清洁技术神话。我们往往倾向于认为人工智能是无形的、非物质的东西，而实际上它严重依赖于物理世界——依赖于矿物和其他资源（由被低估和报酬过低的人类劳动力获得），这些资源构建了我们的计算系统。2. 目前人工智能伦理中最重要的问题是什么？我认为目前人工智能伦理中最大也是最重要的问题之一与人工智能伦理应该发挥的实际作用有关。有人担心人工智能伦理会被当作幌子或烟幕弹，这是有道理的。我不认为人工智能伦理可以也不应该被视为监管的替代品或逃避监管的一种方式，
科尔托纳，2020 年 10 月 12 日至 14 日 - HIPER
1.什么是人工智能？您听说过它，它很强大，甚至可能具有威胁性。人工智能或“AI”是一个经常使用但很少被理解的术语。我们不知道的东西常常让我们感到害怕，但有时我们也抱有不切实际的希望。对人工智能的大部分普遍看法来自好莱坞电影：人工智能似乎有一个好听的女性声音，让我们相信“她”，直到“她”开始杀死人类，因为不知何故“她”发展出了“她”自己的思想。这通常是大多数娱乐电影的一大亮点，但与我对人工智能的体验和看法几乎没有共同之处。这似乎只是 20 世纪 70 年代对计算机和软件误解的新版本：“他”（当时通常是“他”）这么说，因此一定是真的。“人工智能”这一术语或误称背后的工程真相是一套工具，它可以更好地完成工作或处理我们过去根本无法处理的任务。这些工具本身可能会让人着迷；你也可能担心如果这些工具被错误的人使用，会发生什么；但这些工具本身并不会让我害怕。对于“人工智能”是什么，没有连贯的定义。从最广泛的意义上讲，人工智能涉及对人类智能的研究和模拟，并希望在机器中复制这些过程。人工智能的子分支列表（非详尽）包括：