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公民对公共服务采用人工智能有何看法？从社会契约视角探索公民态度
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而，与人工智能相关的风险很大，公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中，我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现公民普遍持积极态度，并确定了三个促成这一结果的因素：a) 对政府的高度信任；b) 人类参与所带来的保证；c) 对流程、用于人工智能模型的数据以及模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现，并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献，并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
对Instagram上汽车行业中虚拟影响者的分析 - MSC论文，15 hp，媒体和传播研究，SannaRogström，V
3。文献评论3.1虚拟影响者3.2社交媒体 - Instagram 3.3虚拟影响者，参与和真实性3.4影响者Imaginaries 3.5广告中的汽车行业3.6本研究的理论差距和贡献
胰岛素抵抗在健康体检者血浆黄嘌呤氧化还原酶激活中的可能作用
我们之前在一项横断面研究中发现胰岛素抵抗 (IR) 与血浆黄嘌呤氧化还原酶 (XOR) 活性相关。然而，IR 是否会诱导 XOR 活性增加尚未阐明。这项回顾性纵向观察研究包括 347 名参与者（173 名男性，174 名女性），他们每年接受健康检查并且未接受过药物治疗。在基线时确定了稳态模型评估 IR (HOMA-IR) 指数以及身体和实验室测量值。在基线和 12 个月的随访检查中，使用我们基于 [ 13 C 2 , 15 N 2 ] 黄嘌呤和液相色谱/三重四极杆质谱的新型检测方法测定血浆 XOR 活性。 IR 受试者（定义为 HOMA-IR 指数 ≥ 1.7（n = 92））的血浆 XOR 活性水平显著（p < 0.001）高于无 IR 的受试者（n = 255），12 个月后，180 人（51.9%）的血浆 XOR 活性增加。多变量线性和逻辑回归分析表明，基线时的 IR（而不是 BMI 或腰围）与血浆 XOR 活性显著相关（β = 0.094，p = 0.033），并且经过调整各种临床参数（包括基线时的血浆 XOR 活性）后，12 个月期间血浆 XOR 活性增加（比值比，1.986；95% 置信区间，1.048–3.761；p = 0.035）。这些结果表明，IR 以与肥胖无关的方式诱导血浆 XOR 活性增加。
重新思考多对比度MRI超分辨率：矩形...
最近，几种方法探索了多对比磁共振成像（MRI）超分辨率（SR）的潜力，并获得了优于单对比SR方法的结果。但是，现有方法仍然存在两个缺点：（1）它们只能解决固定的Inter Intermpling量表，例如2×，3×和4倍，它们需要培训并存储临床上每个UPSMPLAING SCALE的相应模型。（2）他们在采用方形窗口（例如8×8）变形金刚网络档案时缺乏直接交互，这导致长范围依赖性的建模不足。此外，参考图像和目标图像之间的关系尚未完全挖掘。为了解决这些问题，我们开发了一个新颖的网络，用于多对比度MRI任意规模的SR，被称为McASSR。具体来说，我们设计了矩形窗口交叉注意变压器，以在MR图像中建立长期依赖性，而无需增加计算复杂性并完全使用参考信息。此外，我们提出了参考吸引的隐式关注，作为提升的模式，通过隐式神经表示实现了任意规模的超分辨率，进一步融合了参考图像的补充信息。在公共和临床数据集上进行了广泛而全面的实验表明，我们的MCASSR比SOTA方法产生了卓越的性能，这表明其在临床实践中的巨大潜力。代码将在https：//github.com/guangyuankk/mcassr上找到。
人与事物
作为一名物理学家，他很深，刻薄且高度数学。他在严格理论中的工作保持着与现实的接触，建立了公理场理论的抽象与基本粒子碰撞的描述之间的桥梁。在几篇基本论文中，他建立了在质子蛋白和proton-proton和pro ton-antiproton碰撞中使用分散关系所需的分析性能，这是使用Asymp Totic定理的出发点，以最大程度地生长粒子 - 粒子和particle和particle-particle和par- ticle-ticle-tile-ticle-antiparticle碰撞。他将这些结果倾向于生产反应。最近在ISR中使用抗质子和SPS提供了这些结果的壮观实验证明。其他工作为扰动重新归一化理论做出了重要贡献。
AI 对组织内部沟通的影响.docx
摘要 1 1 引言 1 1.1 背景 1 1.2 问题化 2 1.3 研究问题 2 1.4 目的 3 2 理论框架 3 2.1 沟通理论 3 2.1.1 部门内和部门间沟通 4 2.1.2 沟通质量和频率 4 2.2 技术接受模型 (TAM) 5 2.2.1 基于人工智能的沟通与传统方法 5 2.2.2 人工智能沟通工具的可靠性和可信度 6 2.3 组织学习理论 6 2.3.1 适应新的沟通工具 7 2.3.2 绩效改进 8 2.4 社会学习理论 (SLT) 8 2.4.1 社会因素和人工智能的使用 9 2.4.2 团队互动的有效性 10 2.5 创新扩散 (DOI) 理论 10 2.5.1 推动人工智能在通信领域应用的因素 11 2.5.2 人工智能在通信领域的未来愿景 11 3 方法论 12 3.1 研究设计 13 3.2 预研究 13 3.3 数据收集 13 3.3.1 原始数据 13 3.3.2 原始数据抽样 14 3.3.3 受访者和公司 14 3.3.4 访谈指南 15 3.4 数据分析 16 3.5 质量评估 16 3.6 道德考虑 17 3.7 局限性 17 4 实证研究结果 18 4.1 原始数据 18 4.1.1 部门内和部门间沟通 18 4.1.2 沟通质量和频率 19 4.1.3 基于人工智能的沟通与传统方法 20 4.1.4 人工智能通讯工具的可靠性和可信度 20
使用AI
信息科学与工程，Visvesvaraya Technological University摘要：此项目使用计算机视觉和机器学习来创建虚拟试用室和推荐系统，以改善电子商务时尚体验。cnns用于预测身体形式以获得更精确的建议，并且建议引擎使用基于协作和内容的过滤来根据用户偏好，过去的购买和样式提供时尚项目。为了根据每个用户的口味，样式和车身类型提供服装建议，建议引擎将使用协作过滤和基于内容的过滤算法。同时，一个由计算机视觉驱动的虚拟试用室让客户可以通过将合奏叠加在用户提供的图像或头像上并根据车身测量来修改尺寸，以创建逼真的拟合模拟。通过分析用户提供的图片，我们可以增强身体形式检测，提高拟合精度和建议精度。，由于响应迅速的Web界面，用户将能够上传照片，查看建议并几乎可以实时尝试服装。数据处理将由烧瓶或Django-Built Backend处理，该后端还将毫不费力地与PostgreSQL或MySQL数据库进行交互以存储用户和建议数据。该系统是为了高性能和可扩展性而构建的，并托管在云基础架构上。通过提供个性化的建议并以精确的拟合可视化降低回报，该集成系统旨在提高用户幸福感。本网站允许用户以数字方式尝试服装并进行购买，这最终改善了消费者的幸福感并降低回报率。
保存您的视线：关于您的老化眼睛的7件事
如果您知道做事G对您有害，为什么您还是会愿意地做到这一点？我经常在手机上的另一个厄运滚动课程中间进行时，经常问自己。2月，我每天在M Y电话上平均四个小时28分钟。那大约是我醒来的四分之一。无情的滚动使我不仅脖子僵硬，而且又干燥，疲倦的眼睛。我在平均盯着电脑O o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o的持续时间和周末看电视的时间相同。您会认为我会通过缩短n个屏幕时间来帮助我的愿景，但是，在这里，我仍在滚动。像大多数人一样，我害怕随着年龄的增长而失去视力，尤其是因为我的视力一直很差。我在小学上发展了近视，并且被称为高毛，在-7.00乔布斯山脉（或我们以前说的700度）左右短。我43岁时接受了Lasik手术，以纠正我的视力。我仍然记得当我可以在遥远的树上弄出叶子，看到鸟儿坐在遥远的屋顶上时，我感到敬畏，欣慰和幸福。我选择了Monovision lasik，在那里我的左眼得到了远距离视觉的纠正（我可以看到），右眼被校正不足（某些近视保留）。这种组合使我发挥作用，而无需远处或靠近眼镜。在过去的几年中，我的遥远和近视都在恶化。我的眼科医生说，两只眼睛上都有白内障的开始。就我而言，它是由于闪光灯的浮动器和弧的增加而预示了它。当我50多岁的时候，我的玻璃体后脱离（PVD）首先在右眼，然后是左眼。PVD是一种与年龄相关的条件，在此疾病中，眼睛液体内的玻璃体凝胶与视网膜分离并分离。PVD很常见，通常不会威胁视力，但是对于某些人来说，玻璃体凝胶会引起视网膜的眼泪或孔，甚至是视网膜脱离，这是紧急情况。多年来，我有两只眼泪和一个用激光程序修补的洞。我继续看到漂浮物，尤其是在明亮的光线下。最近的眼睛检查还发现我的白内障恶化，我的眼睛很严重。要了解有关我的眼睛年龄期望的更多信息，我与三位眼科医生交谈：
