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用户对人工智能信任的系统文献综述
摘要 用户对人工智能 (AI) 系统的信任已得到越来越多的认可，并被证明是促进采用的关键因素。有人提出，支持人工智能的系统必须超越以技术为中心的方法，转向以人为本的方法，这是人机交互 (HCI) 领域的核心原则。本评论旨在概述 23 项实证研究中的用户信任定义、影响因素和测量方法，以收集未来技术和设计策略、研究和计划的见解，以校准用户与人工智能的关系。研究结果证实，定义信任的方法不止一种。选择最合适的信任定义来描述特定环境中的用户信任应该是重点，而不是比较定义。研究发现，用户对人工智能系统的信任受到三个主要主题的影响，即社会伦理考虑、技术和设计特征以及用户特征。用户特征在研究结果中占主导地位，强调了从开发到监控人工智能系统的过程中用户参与的重要性。研究还发现，用户和系统的不同环境和各种特征也会影响用户信任，强调了根据目标用户群的特征选择和定制系统功能的重要性。重要的是，社会伦理考虑可以为确保用户与人工智能互动的环境足以建立和维持信任关系铺平道路。在衡量用户信任方面，调查是最常用的方法，其次是访谈和焦点小组。总之，在使用或讨论支持 AI 的系统的每个情况下，都需要直接解决用户信任问题。此外，校准用户与 AI 的关系需要找到不仅对用户而且对系统都适用的最佳平衡。
钙化温度对由锆石矿物质合成的NASICON化合物的结构和辐射屏蔽特性的影响
目前的工作旨在根据基于锆石矿物质在各种钙化温度下制造Na1ÞX Zr 2 Si X P 3-X O 12化合物。在250、500和1000 C中钙化了制造的化合物。钙化温度对制造化合物的结构，晶相和辐射屏蔽特性的影响。X射线衍射衍射仪表明，单斜晶相出现在250 c的钙化温度下，500°C完全转化为高度对称性六边形晶体相。 122Kev。在本研究中对钙化温度对G射线屏蔽行为的影响进行了清晰的影响，当钙化温度从250 C的250 C升高到1000 C时，线性衰减系数在122KeV时的影响增加了218％。©2023韩国核协会，由Elsevier Korea LLC出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
氢能文献综述_2024 年 1 月 - Gridworks
为了加速经济脱碳，政府和企业正在投资氢气作为低排放或零排放燃料，以取代化石气体（也称为天然气或甲烷气体）。在联邦层面，2021 年 6 月，美国能源部 (DOE) 启动了首个“能源地球计划”，旨在十年内将“清洁氢气”的成本降低 2 至 1 美元/公斤，从而为应对气候危机做出贡献。3 为了支持这一目标，《通胀削减法案》引入了新的清洁氢气生产税收抵免，并扩大了现有的投资税收抵免范围，以适用于氢气项目和独立的氢气储存技术。4 此外，通过《两党基础设施法》，联邦政府将向七个区域氢气中心投资 70 亿美元，5 预计这也将催化超过 400 亿美元的私人投资。6
对文献可持续城市和SOC
近年来，人工智能（AI）越来越多地用于解决城市的经济，社会，环境和治理挑战。由于其先进的能力，AI将成为地方政府实现智能和可持续发展的主要手段之一。AI用于城市规划的利用是一个相对研究的研究领域，特别是在理论与实践之间的差距方面。这项研究对正在考虑或应用AI技术的城市规划领域进行了全面的综述，并分析了AI技术如何支持或有可能支持智能和可持续发展的发展。关于方法论方法，这是PRISMA协议后的系统文献综述。获得的见解包括：（a）早期采用者在城市规划中的现实世界AI应用程序正在为更广泛的地方政府AI采用铺平道路； （b）在城市规划中实现更广泛的AI采用涉及主要利益相关者之间的合作和伙伴关系； （c）大数据是城市规划中有效AI利用的组成部分，并且； （d）人造和人类智能的融合对于充分解决城市化问题并实现智能和可持续发展至关重要。在视线中这些突出了通过高级数据和分析方法使计划更智能的重要性。
评估匈牙利葡萄酒地区葡萄酒适合性温度指数的历史和未来变化（1971 - 2100）
气候变化显着影响我们的农作物及其耕种地区，预计到本世纪末将有很大变化。温度条件果断地影响了给定位置中葡萄的安全适用性。为了解决这些变化，我们分析了四个温度指标的时间变化：平均生长季节温度（AGST），增长程度天（GDD或Winkler指数（GDD-WI）（GDD-WI），HUG LIN INDEX（HI）（HI）以及在1971年至2100年的22个匈牙利葡萄酒区域（BEDD）和生物学上有效的天数（BEDD）。该分析基于RCP 4.5和RCP 8.5方案的14个气候模型的数据。为了调查葡萄酒的未来适用性，我们引入了动态适用性函数，这使我们能够分析生长季节中平均温度的适用性，以纪念21种葡萄酒葡萄品种，从2031年到2100种decadal增量。此外，基于生长季节的平均温度，引入了温度影响函数，以表征21种葡萄酒葡萄品种的适用性，其值范围从0到1。结果证实，葡萄种植中使用的温度指数的频率将来会明显转向更温暖的气候类别。越来越温暖的气候带来了某些优势，但也具有日益增长的耕种风险。在最乐观的情况下，在接下来的七十年中，生长季节期间的平均温度可能会降低0.8°C。然而，在最悲观的模型中，预期的变化到本世纪末的变化超过4.0°C。对于较低热量需求的葡萄酒葡萄品种，在悲观的RCP 8.5发射方案下的适用性预计将在本世纪末降低29％。相反，在乐观的情况下，适用性值的下降仅在3-4％之间。对于具有较高热量需求的葡萄品种，在RCP 8.5方案下，适用性将降低10％。相比之下，RCP 4.5场景表明，到本世纪末，适用性可以提高1-2％。这些发现有助于更好地理解气候变化的影响和后果，并就如何为葡萄栽培部门的这些挑战做准备的见解。
在体外进行退火温度的优化温度
在聚合酶链反应（PCR）技术中，通过一系列由三个温度依赖性步骤组成的聚合循环在体外扩增DNA：DNA变性，引物 - 板板退火和DNA合成，由热稳定DNA聚合酶。反应产物的纯度和产量取决于几个参数，其中之一是退火温度（T。）。在亚和超级最佳的TA值下，可以形成非特异性产物，并降低产物的产量。合成长产物或总基因组DNA是PCR的底物时，优化T。特别关键。在本文中，我们通过实验确定了几个引物 - 板对的最佳退火温度（TAOPT）值，并开发了一种计算方法。发现TAOPT是较不稳定的引物 - 板对和产品的熔化温度的函数。实验和计算的t，OPT值同意在0.70℃以内的事实消除了实验确定拖曳的需求。DNA片段的合成短于1 kb，因此在每个连续循环中TA较高。
与IGA肾病相关的免疫检查点抑制剂治疗：病例报告和文献综述
免疫检查点抑制剂（ICI）显着改善了许多恶性肿瘤的预后，但造成了许多副作用，这可能会限制其好处。与免疫检查点抑制剂相关的急性肾损伤最常见的是急性微调肾小球肾炎（ATIN），但也报道了各种肾小球肾炎病例。在此，我们报告了与ICIS相关的严重IGA肾病（IGAN）的案例，并进行了文献综述。igan在ICIS启动后的5个月（范围1-12个月）的中位数中被诊断出，具有异质性严重程度，通常由皮质类固醇治疗和ICIS中断。与我们的情况相反，文献中的肾脏结局通常是有利的，肾功能恢复和治疗时蛋白尿的减少。尽管与ICIS相关的Igan比Atin的并发症要稀有得多，但仍被诊断出来。在使用ICI之前，应仔细询问和筛查无症状的血尿。
文献的系统评价
摘要 - 本文探讨了民族志方法在通过信息和通信技术（ICT）介导的上下文中的应用。它分析了ICT如何通过数字工具来改变民族志，增强数据收集和分析，并促进访问地理分散的人群。突出显示了ICT以文本，音频和视频等各种格式捕获数据的能力，从而显着扩大了研究人员可以访问的信息范围。但是，还讨论了这些技术引入的挑战，包括与隐私和机密性有关的道德问题，以及研究环境的自然动态的潜在改变。在民族志中使用ICT可以使研究环境中更大的浸入，而无需持续的身体存在，在研究人员的存在会改变参与者的自然行为的情况下，这可能是有利的。但是，这种方式还可以损害传统人种志的特征的上下文理解的深度。此外，本文介绍了ICT如何民主化研究的访问，允许对原本无法访问的社区进行研究，尽管还指出了诸如访问这些技术的不平等之类的限制，这些限制也可以复制并加剧不平等现象。审查得出的结论是，尽管ICT提供了改变民族志实践的有价值的工具，但对其实施的批判性和反思方法对于确保尊重道德原则并保持民族志研究的质量至关重要。
调查机器学习和自然语言处理技术用于检测饮食失调：系统文献评论
自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域的最新发展已显示自动文本处理的显着改进。同时，人类语言的表达在发现心理健康问题中起着核心作用。虽然口语在接受患者的访谈中被隐式评估，但书面语言也可以为临床专业人员提供有趣的见解。现有的工作中经常研究心理健康问题，例如抑郁或焦虑。然而，还在研究饮食失调的诊断如何从这些新技术中受益。在本文中，我们介绍了该领域最新研究的系统概述。Our investigation encompasses four key areas: (a) an analysis of the metadata from published papers, (b) an examination of the sizes and speci fi c topics of the datasets employed, (c) a review of the application of machine learning techniques in detecting eating disorders from text, and fi nally (d) an evaluation of the models used, focusing on their performance, limitations, and the potential risks associated with current methodologies.