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探索人工智能在教育环境中的伦理考量：
Shweta Ramnani 应用人工智能工程师，印度 摘要：本研究论文探讨了将人工智能纳入教育的伦理问题，重点关注偏见、隐私和问责制。随着人工智能技术日益渗透到教育环境中，利益相关者面临着复杂的道德困境。这篇多学科论文利用教育、伦理和计算机科学方面的见解，研究了人工智能在教育中的伦理影响。本文通过全面的文献和案例研究分析，深入探讨了人工智能算法的内在偏见、它们对教育不平等的潜在影响以及教育机构将其最小化的道德责任。它还探讨了人工智能驱动的数据收集、学生隐私和教育利益相关者的数据安全职责之间的复杂相互作用。该研究还探讨了教育人工智能驱动决策中的问责问题，强调透明度和算法问责制。这项研究通过批判性地评估这些伦理考虑，帮助政策制定者、教育工作者和技术专家应对人工智能在教育领域实施的伦理复杂性。
在资源有限的环境中预防儿科人群中风和认知能力下降
儿童中风的全球负担日益加重，尤其是在低收入和中等收入国家 (LMIC)。这些地区的特定风险因素使这一负担更加严重，包括镰状细胞病和地方性感染，如结核病和人类免疫缺陷病。与健康儿童相比，镰状细胞病患者的中风发病率高出 221-300 倍。虽然已建立的中风单元和急性中风护理可以改善结果，但在资源匮乏的环境中往往无法获得这些服务。中风的一级和二级预防成为降低中风死亡率和长期身体和认知衰弱影响的非常重要的策略。在 LMIC 实施已建立的全球中风护理政策和指南面临无数挑战。这些挑战包括缺乏有关该主题的数据、对儿童中风症状的知识和认识不足、对中风的不良文化观念、缺乏筛查和诊断设备、培训不足的人力以及这些地区不存在循证管理指南。为了应对这些挑战，已经提出了简单、经济有效的中风护理模式，该模式决定了护理过程和如何提供可用的服务，以适应中低收入国家在中风风险评估、预防和管理方面的特点。
心脏管实验室IV cangrelor在PCI设置中使用
•Stone等。经皮冠状动脉干预后，病变复杂性对局周的不良事件的影响以及有效的静脉血小板腺苷二磷酸二磷酸受体抑制的益处：来自Champion Phoenix phoenix phoenix试验杂志的1084例核心实验室分析（2018年）0，10-10次临床研究DOI：10.1093/EURHEART JERTIN：10-10次临床研究。•Cavender等。缺血性事件发生早期，接受经皮冠状动脉干预的患者，并通过Cangrelor：Champion Phoenix的发现减少。循环心血管干预措施。2022; 15（1）：E010390。•Centore等。在患有ST-Eleavation心肌的患者中，用cangrelor vs. tirofiban进行静脉注射抗血小板治疗。在接受原发性经皮冠状动脉介入式冠状动脉梗塞的患者中，患有cangrelor vs. tirofiban的静脉抗血小板治疗，欧洲心脏疾病，欧洲心脏杂志，第43卷，第43卷，第2期，2022年10月2日，EHAC544.2721，EHAC544.2721 https://academic.up.com/eurheartj/article/43/supplement_2/ehac544.2721/6745580
在各种环境中针对慢性疾病的综合护理干预措施的扩大
慢性疾病的综合护理干预措施。我们评估了ICP实施水平，并与卫生系统特征联系起来[16]。我们证明了资源短缺，多属卫生服务格局以及（缺乏）标准化方法会影响实施。根据国家进行类似的ICP实施评估[17，18]。扩大了前面的扩展，对ICP进行扩展的卫生系统障碍和促进因子的分析是在多国案例研究中进行的[19]。我们发现，尽管屏障的相对重要性是不同的，但在三个环境中，障碍和促进者的性质相似，并且在三个环境中是一致的。结果补充了有关该主题的特定于国家的研究，我们在其他地方发表了[20-23]。我们还利用了护理级联（COC）分析，并在柬埔寨，斯洛文尼亚和比利时的高血压中绘制了COC，以考虑ICP实施[15]和卫生系统障碍的水平[19] [19]。在所有三个国家中，只有不到50％的被诊断出患有高血压的人受到了控制，但是这三个国家之间在何时何时以及有多少人在沿着护理的终止损失了多少人。先前报道了柬埔寨和比利时的COC分析 [25，26]。 从用户的角度来看，我们探索了比利时有T2DM体验医疗保健的人如何[27]。[25，26]。从用户的角度来看，我们探索了比利时有T2DM体验医疗保健的人如何[27]。这项研究表明，即使在资源良好的卫生系统中，由于专业人员与系统设计之间的不匹配以及这些人的临床和社会心理需求，最佳和连续的护理对于患者亚组的最佳和持续护理也是挑战。
课堂设置中的层次依赖性影响算法偏见指标
测量机器学习中的算法偏差历史上一直存在于与特定组有关的统计不平等上。，最常见的指标（即专注于个人或组条件错误率的指标）当前不适合教育环境，因为他们认为每个单独的访问都与其他人独立。在研究某些共同的教育成果时，这在统计学上是不合适的，因为这样的指标无法说明课堂中的学生之间的关系或在整个学年中每个学生的多次观察。在本文中，我们介绍了独立数据结构和嵌套数据结构的回归算法偏差测量的新颖适应性。使用层次线性模型，我们严格测量了学生参与智能补习系统与年终标准化考试分数之间关系的机器学习模型中的算法偏差。我们得出的结论是，课堂层面的影响对模型产生了很小但重大影响。使用层次线性模型来检查重要性有助于确定教育环境中哪些不平等现象可能由小样本量而不是系统差异来解释。
2025-2029 年新西兰排放交易体系 (ETS) 单位限制和价格控制设置
披露声明：正如任命标准所预期，气候变化委员会成员来自不同领域，例如适应、农业、经济、毛利文化以及毛利人与王室关系。虽然一些董事会成员仍在这些领域担任职务，但我们的建议是独立的、基于证据的。委员会根据其利益政策开展工作，该政策源自《王室实体法》。您可以在气候变化委员会网站上了解更多关于我们董事会成员的信息。委员会定期更新并在其网站上发布相关董事会利益登记册。
UCR 教学环境中生成人工智能的使用指南
生成式人工智能 (AI) 是指一类经过大量数据训练的统计模型，能够以文本、计算机代码、图像、音频和视频的形式产生类似人类的响应。众所周知的例子包括 Google Bard 和 ChatGPT。生成式人工智能正在整个经济和社会中得到迅速采用，包括教育环境，而开发人员和用户仍在探索其能力、优势和挑战。政府正在考虑如何监管这些工具，但几乎可以肯定它们会继续存在。因此，学生、教师和工作人员需要学习如何在他们的职业和个人生活中使用生成式人工智能。这些指导原则和建议做法的目的是为在 UCR 的教学环境中管理这些工具提供一个起点。
针对幼儿和儿童保育机构的常规疫苗接种沟通包
https://www.gov.uk/government/publications/pre-school-vaccinations-a- guide-to-vaccinations-from-2-to-5-years • 访问 NHS 网站 www.nhs.uk 并搜索“常规疫苗接种” 有什么情况下我的孩子不应该接种疫苗？ 几乎所有儿童都可以安全地接种所有疫苗。如果您不确定您的孩子是否可以接种这些疫苗，您应该咨询您孩子所在全科医生诊所的健康专家。如果您的孩子在接种疫苗当天身体不适并发热，您需要在孩子感觉好些后重新预约。 疫苗接种的同意流程是什么？ 父母、看护人或对幼儿负有监护责任的人应该陪同孩子参加疫苗接种预约，以同意他们接种疫苗。对于需要照顾的儿童，请参阅护理计划，其中将概述同意的许可和限制。 麻疹、腮腺炎和风疹 (MMR) 疫苗 什么是 MMR 疫苗？ MMR 疫苗可预防可能很严重的麻疹、腮腺炎和风疹。MMR 疫苗在 1 岁左右为儿童接种，第二剂在 3 岁 4 个月时接种。两剂疫苗均需接种，才能为您的孩子提供全面和持久的保护，防止这些疫苗可预防的疾病。当您的孩子有资格接种疫苗时，您的全科医生会邀请您安排预约。如果您的孩子年龄较大且错过了疫苗接种，请联系您的全科医生讨论并安排预约，以确保他们得到充分保护。
通过电磁侧通道分析揭示IoT加密设置
摘要：加密系统的进步在数字取证领域提出了机会和挑战。在数字信息的安全性至关重要的时代，非侵入性检测和分析加密配置的能力变得很重要。由于加密算法在较长的关键长度方面变得更加健壮，因此它们提供了更高级别的安全性。然而，非侵入性侧通道，特别是通过电磁（EM）发射，可以揭示机密的加密细节，从而为紧迫的法医挑战提供了新的解决方案。这项研究深入研究了EM侧通道分析（EM-SCA）的功能，专注于检测使用基于机器学习的方法采用的加密密钥长度和采用的算法，在调查过程中，这对于数字化法医可以具有工具性。通过细致的数据处理和分析，支持向量机（SVM）模型等在区分AES和ECC加密操作方面的准确性为94.55％。此功能可显着增强数字法医学方法，为无创露出加密数据的加密设置提供新颖的途径。通过在没有侵入性程序的情况下识别关键长度和算法，这项研究为在加密环境中进行法医研究的进步做出了重大贡献。
课堂设置中的层次依赖性影响算法偏见指标
测量机器学习中的算法偏差历史上一直存在于与特定组有关的统计不平等上。，最常见的指标（即专注于个人或组条件错误率的指标）当前不适合教育环境，因为他们认为每个单独的访问都与其他人独立。在研究某些共同的教育成果时，这在统计学上是不合适的，因为这样的指标无法说明课堂中的学生之间的关系或在整个学年中每个学生的多次观察。在本文中，我们介绍了独立数据结构和嵌套数据结构的回归算法偏差测量的新颖适应性。使用层次线性模型，我们严格测量了学生参与智能补习系统与年终标准化考试分数之间关系的机器学习模型中的算法偏差。我们得出的结论是，课堂层面的影响对模型产生了很小但重大影响。使用层次线性模型来检查重要性有助于确定教育环境中哪些不平等现象可能由小样本量而不是系统差异来解释。