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感知的操纵者：人工智能 (AI) 系统如何设计来误导乔纳森·科勒
人工智能 (AI) 与计算机一样古老，可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义，他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年，他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代，机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据；2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的，第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的，循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的，而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年，Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer，它使用了注意力机制，省去了循环和卷积机制，所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分，然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新，因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同，使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号，但神经脉冲是通过电化学方式传输的，这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离，髓鞘可以大大加快传输速度，大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商，到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然，那些出类拔萃的人确实练习了很多，但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年，R. Douglas Fields 提出了
审查草案感谢您对He
草稿进行审查，感谢您审查并对有关医疗保健道德顾问的ASBH核心竞争力的第三版草案的建设性批评。注意：我们提出了从“医疗保健道德咨询的核心能力”到“医疗保健道德顾问的核心能力”的标题更改，因为我们正在提议为医疗保健组织伦理学的工作增加能力（第3章），这不是咨询，但仍然是医疗保健道德顾问的工作。此外，由于格式化问题，我们无法将引文放在脚注中；因此，目前在脚注符号旁边的文本中列出了将包含在脚注中的引用（例如，“医疗保健伦理vii 2-11中出现的典型关注点”，其中VII是脚注，而2-11是脚注中的引用）。请提供“大图”反馈（不讨论的领域，应删除的区域，重要的想法/概念等）。如果您希望提供有关特定文本的反馈（例如，定义，过程，表），请包括章节和行编号以及针对特定词语更改的建议。虽然您可以自由包含任何类型的关注点，但在没有建设性建议的情况下提出的担忧对写作团队的帮助较小，并且不太可能将其纳入第三版。如果您想在卷中包含一些重新介绍，请提供完整的引用，包括您想要添加的任何文章的PubMed ID号（PMID）。如果您不提供包括PMID在内的完整引用，那么写作团队将很难找到参考，并减少包括参考文献的可能性。书籍或书籍部分的参考文献必须包括完整的引用，包括作者，标题，年份，版本，（编辑，书名和章节的书籍和部分页面），出版商，城市/州（或城市/国家（如果不是美国））（如果缺少任何一个，则不会添加参考文献）。未包含在此草案中：简介：稍后将添加简介。附录3：将添加另一个附录，详细介绍核心竞争力的第一，第二和第三版的历史和过程。
注册护士能力自我评估表/...
2.1 国家免疫办公室 (NIO) 与护理和助产服务主任办公室 (ONMSD) 合作制定了药物协议，允许注册护士/注册助产士根据药物协议为小学和中学或特殊学校和/或家庭学校的同龄儿童/学生接种疫苗。本文件旨在支持所有在学校免疫计划中接种疫苗的注册护士/注册助产士完成能力自我评估。本文件支持注册护士/注册助产士自我评估为学生接种疫苗的能力，确定他们发展和知识不足的领域，并在必要时与其直线经理一起制定支持计划。
Adam Nakat 如何利用 Lexis+ AI™ 帮助其成长中的公司与更大的公司竞争。
在采用 Lexis+ AI 之前，Nakat Law 的法律研究是一项耗时的工作。现在情况已大不相同。“AI 能够对复杂的法律查询提供即时可靠的响应，这具有革命性意义。它不仅节省了我们的时间，还确保我们的法律建议得到最新、最相关的判例法和法规的支持。能够即时收到法律查询的可靠响应，再加上 AI 能够建议相关判例法并总结复杂的法律文件，这些都非常有价值。”
验证农业咨询，技术和工程服务公司的专家要求提供私人扩展服务所需的专业能力模型
实现组织目标的重要支柱之一是存在合格的人力资源。在农业咨询，技术和工程服务公司（ACTESC）专家的专业能力可以成为人力资源质量的基础，并确保该系统功能的质量。因此，本研究旨在确定从其角度来提供扩展服务的扩展专家所需的专业能力。研究方法是一项调查。该研究的统计人群包括在这些公司工作的593名推广专家，通过使用Cochran的公式，从中选出了234人作为样本。在现场阶段，问卷被用作主要的研究工具。确认了面部和内容有效性以及研究工具的可靠性。结构方程建模方法的结果证实了以下假设：经济，技术和沟通功能在提供扩展服务方面起着作用。因此，建议填补现有能力与ACTESC专家所需的能力之间的差距，以提供适当的私人扩展服务（PESS）。
可再生能源 - 从能力转向卓越
Worldsskills职业标准（WSO）指定了基于技术和职业绩效的国际最佳实践的知识，理解和特定技能。它应该反映出对关联的工作角色或职业所代表的行业和业务的共同理解。
国家证书糖尿病教育者的国家能力
•促进最佳健康和生活质量的目标，并提倡公平地获得糖尿病的教育，管理和护理，以为所有与糖尿病的人或受影响的人•制定和分发实践标准和护理标准•支持和促进最佳实践糖尿病的糖尿病教育和促进糖尿病•促进糖尿病•促进糖尿病•认可•认可的糖尿病•认可•认可的糖尿病•糖尿病教育并积极传播研究结果•与澳大利亚和其他国家的相关机构联系和合作，以推动糖尿病教育的实践，并帮助患有糖尿病的人或有糖尿病的风险，以实现和维持最佳的健康和生活质量。
在线糖尿病计划提高护士在学龄糖尿病护理中的能力
背景：糖尿病在美国影响28万名20岁以下的儿童，需要专门的知识和管理技能。在一个大型城市学区，有54,000名学生，有159名糖尿病，受到158名学校护士的照顾。这些护士经常在糖尿病护理的复杂性和缺乏标准培训的情况下挣扎，从而导致潜在的次优护理。实施了一项在线糖尿病教育计划，以提高其能力，知识和技能以及对管理学龄儿童糖尿病的信心。方法：基于在线能力的糖尿病教育计划，旨在提高护士的能力照顾糖尿病学龄儿童的能力，以解决一些问题，以解决几个问题，包括缺乏标准化的培训，熟悉糖尿病设备的熟悉程度，以及访问最新的资源。干预：干预分为三个阶段：实施前，实施和实施后。实施前阶段包括开发教育计划，调查以及预测试（试点）该计划向七名学校护士。实施涉及邀请144名学校护士参加并完成该计划。后实施阶段包括数据分析和综合。结果：利益相关者召集了开发教育计划和调查。七名学校护士参加了试点计划，认为它是100％可行且清晰的。参与者的知识增加了7％，技能自我评估增加了10％，参与该计划后的信心增加了18％。60％（n = 87）的学校护士参加了该计划，49个完成了整个计划，包括预测试，观看教育视频，测试后和程序后满意度调查。此外，有98％的参与者报告了对该计划的满意。结论：实施本地量身定制的异步在线糖尿病教育计划有效地提高了护士的能力，知识和技能，并有信心照顾糖尿病学龄儿童。该计划的潜力有可能作为其入学和培训的一部分，为所有地区学校护士进行维持，标准化和授权。此外，糖尿病教育计划可能是该地区开发有关其他慢性疾病的教育计划的宝贵资源。未来的研究应探讨糖尿病教育计划对学生糖尿病护理的影响。
痴呆症的语言标记及其在阿尔茨海默氏病早期诊断中的作用：通过句子探索语法和句法能力
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