摘要 目标:为严重运动障碍患者开发脑机接口 (cBCI) 理想情况下依赖于最终用户和其他利益相关者(如护理人员和研究人员)之间的密切合作。意识到这些群体之间可能存在的意见分歧对于开发可用的 cBCI 和访问技术 (AT) 至关重要。在本研究中,我们比较了潜在 cBCI 用户、他们的护理人员和 cBCI 研究人员对以下方面的意见:(1) 用户希望用 cBCI 控制哪些应用程序;(2) 用户喜欢使用哪些心理策略来控制 cBCI;(3) 用户希望在临床轨迹的哪个阶段了解 AT 和 cBCI。方法:我们收集了 28 名闭锁综合征患者、29 名护理人员和 28 名 cBCI 研究人员的数据。问卷配有动画视频来解释不同的 cBCI 概念,并评估了这些概念的实用性。结果:三组人对最理想的 cBCI 应用的看法一致,但对心理策略和了解 cBCI 的时间存在分歧。动画视频被认为是向最终用户和其他利益相关者解释 cBCI 和心理策略的清晰且有用的工具。结论:利益相关者之间对于用户喜欢使用哪种心理策略以及他们希望何时了解 cBCI 存在明显分歧。为了推进 cBCI 的开发和临床实施,有必要将研究议程与最终用户和护理人员的需求相结合。
Imen Nouira、Ramzi Hammami、Alina Fernandez Arias、Natacha Gondran、Yannick Frein。橄榄油供应链设计,包括有机和传统市场细分以及消费者对本地产品的偏好。国际生产经济学杂志,2022 年,247,第 108456 页。�10.1016/j.ijpe.2022.108456�。�emse-03592598�
价值类别生产率[3]机器效率效率[9]可靠性[9,21]机器自主权[14]实用程序[6]隐私[1-3,6,8,9,9,14,21]可保护性(Schwartz安全性)安全性[3,14]安全性[9 9]责任心[18,21]可解释性[14]可解释性[14]清晰度透明度[1. 1,2] 6. 1,211,2,2,211] 21] Self-determination (Schwartz Self-direction) Self-knowledge [3] Security of supply [5] Stakeholders welfare (Schwartz Benevolence) Affordability [5] Well-being [21] Privacy [6] Diversity, non-discrimination and fairness [1, 2, 4, 6, 9, 14, 21] Equity (Schwartz Benevolence-Universalism) Inclusiveness [5] Respect for law and public interest [2]全球福利(施瓦茨普遍主义)环境可持续性[5,9,21]信任[21]表1。与智能电网上下文相关的25个最终值及其各自的类别。从文献分析中提取了每个值。
在当今的数字信息时代,人类对视觉制品的接触已达到前所未有的几乎无处不在的程度。其中一些文化制品被提升到艺术品的地位,这表明人们对这些物品有着特殊的欣赏。对许多人来说,对此类艺术品的感知与审美体验 (AE) 相吻合,而审美体验可以对健康和幸福产生积极影响。AE 由复杂的认知和情感心理和生理状态组成。对 AE 背后的神经动力学有更深刻的科学理解将允许开发被动脑机接口 (BCI),该接口提供个性化的艺术呈现,以改善 AE,而无需明确的用户反馈。然而,视觉神经美学领域的先前实证研究主要研究非自然实验室条件下 AE 的功能性磁共振成像和事件相关电位相关性,这可能不是实用神经美学 BCI 的最佳特征。此外,直到最近,AE 在很大程度上被定义为美丽或愉悦的体验。然而,这些概念并未涵盖所有类型的 AE。因此,这些概念的范围太窄,无法实现跨个体和跨文化的个性化和最佳艺术体验。这篇叙述性迷你评论总结了基于振荡脑电图 (EEG) 的视觉神经美学的最新进展,并绘制了开发生态有效的神经美学被动 BCI 系统的路线图,该系统可以优化 AE 及其有益后果。我们详细介绍了已报道的 AE 振荡 EEG 相关性,以及用于对 AE 进行分类的机器学习方法。我们还强调了神经美学的当前局限性,并提出了改进 AE 的 EEG 解码的未来方向。
基因技术的进步有望解决日益严重的入侵害虫问题。当前的研究旨在提高我们对公众看法的理解,以及在研究和开发该技术以供部署时潜在的公众参与途径和信息需求。对 1,149 名澳大利亚人进行了调查,并根据他们的态度将样本分为 4 组:某些反对者、骑墙派、谨慎支持者和某些支持者。“轻触式”参与活动似乎让大多数人感到满意;但对于对该技术持负面看法的一小部分人来说,更深入的参与可能更合适。总体而言,人们希望了解基因编辑技术的潜在风险以及相关的监管和控制。持更积极看法的人也对科学过程和技术表现出兴趣,而持更消极看法的人则想知道正在采取哪些措施来处理社会和道德问题。研究结果提供了以下方面的见解:1)当公众面临采用合成生物学方法解决环境问题时,他们的观点以及相关信念和感受的多样性;2)如何定制公众参与活动以符合人们的参与信念和既定偏好;3)生物技术开发人员在努力以对社会负责的方式设计基因技术时应解决哪些问题。
用户和机器学习专家的整合是艺术智能文献中广泛研究的主题。同样,人类计算机相互作用研究广泛探讨了影响AI作为决策支持系统的因素。在这项实验研究中,我们调查了用户对专家在此类系统开发中整合的偏好,以及这如何影响他们对这些系统的依赖。具体来说,我们专注于特征选择的过程,这是由于机器学习模型对透明度的不断增长而变得重要的元素。我们区分了三种特征选择方法:基于算法,基于专家的方法和一种组合方法。在第一次治疗中,我们分析了用户对这些方法的偏爱。在第二次治疗中,我们将用户随机分配给三种方法之一,并分析该方法是否影响建议依赖。用户预先使用合并的方法,然后是基于专家的和基于算法的方法。但是,第二种处理中的用户同样依赖于所有方法。因此,我们发现所陈述的偏好和实际用法之间存在显着差异,从而揭示了态度 - 行为差距。允许用户选择自己的首选方法没有效果,偏好和依赖程度是特定的。这些发现强调了理解AI支持决策中认知过程的重要性,以及在人类互动中进行行为实验的需求。
使用瑞典作为研究案例,本文探讨了对风和核能的两极分化观点,这是两种低碳能量选择在政治上引起了争议。在大规模的调查中(n = 5200),对风和核能的一般态度以及对人们家附近的项目的一般态度。这项研究表明,瑞典能源偏好的两极分化,在世界观,政治取向,环境关注以及对风和核能的抵抗或抵抗的支持之间建立了牢固的关联。该研究得出结论,当风能或核能在人们的家附近建造时,对两种能源方案的支持都会减少,但也表明,对于具有强大的棕褐色(传统,专制,民族主义)价值观和右派政治意识形态的个人而言,接近效应尤其强大。文章认为,出于政治动机的推理可能解释了态度的两极分化,但是当要求人们判断靠近它们的潜在能源基础设施时,这种影响似乎变得不那么重要。
背景:误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而,随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长,人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高,可以帮助避免医疗实践错误,包括在当前 COVID-19 的情况下。目的:本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下,从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素,以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法:DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性,并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据,应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外,我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR),并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果:无论临床医生的描述如何,共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中,我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型,最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性(总体为 39.29%)和费用(总体为 21.69%),尤其是对诊断“准确性”属性的偏好,该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类,人们更喜欢 AI + 临床医生的方法(第 1 类:OR 1.247,95% CI 1.036-1.463,P <.001;第 3 类:OR 1.958,95% CI
摘要:目的:技术举措现已融入广泛的商业领域。本文的目的是探讨人工智能系统通过顾客偏好和行业基准的中介对企业家决策的可能影响。设计/方法/方法:这是一项非实证的文献综述和概念模型的开发。在主要学术数据库(如 Emerald 在线期刊、Taylor and Francis 在线期刊、JSTOR 在线期刊、Elsevier 在线期刊、IEEE Xplore 和开放存取期刊目录 (DOAJ))中搜索了专注于人工智能 (AI)、企业家决策、顾客偏好、行业基准和员工参与度的论文。总共有 25 篇文章符合预定义标准并被使用。结果:该研究提出,人工智能系统可以从企业家的角度促进更好的决策。此外,研究表明,员工作为利益相关者,可以通过参与来调节人工智能系统与企业家更好决策之间的关系。此外,研究表明,客户偏好和行业基准可以调节人工智能系统与企业家更好的决策之间的关系。研究的局限性/含义:本研究假设 ICT 环境完美,以保证人工智能系统的顺利运行。然而,情况可能并非总是如此。这项研究没有考虑企业家在 ICT 使用和采用方面的个人倾向。实际意义:本研究提出,企业家决策在人工智能系统的环境中得到丰富,并辅以客户偏好、行业基准和员工参与。这一发现为企业家提供了一种可能的技术工具,以便做出更好的决策,凸显了人工智能系统提供的无限选择。社会影响:在商业决策过程中引入人工智能会带来许多社会问题,这些问题与机器对人类和社会的影响有关。本文提出了如何在不破坏社会的情况下使用这项新技术。原创性/价值:这个概念框架是企业家发展的宝贵组织范围。此外,这项研究通过人工智能系统为企业家发展做出了宝贵的贡献。
印度卡纳塔克邦贝拉加维Visvesvaraya Technological University的研究学者管理研究系。印度卡纳塔克邦贝拉加维Visvesvaraya Technological University的研究学者管理研究系。