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World File Search System严谨性
信息和通信技术与数字鸿沟的可持续解决方案 - APCICT
本章介绍了过去二十年发展信息学领域，并强调了其研究和实践的一些优势。它借鉴了当前文献和本书其他作者的专业知识，帮助定义了一组基本术语。任何新的知识领域都在一定程度上与其机构联盟的变化、其公共论坛的国际地位以及对其本身缺乏独特方法论严谨性的批评有关。这些观点得到了坦诚的讨论。多学科性是发展信息学的支柱。发展信息学的主要优点是，它提供了一个评价批评的平台，以平衡无情的全球化的影响，它由强大的多学科团队组成，它保持了一个智力空间，以利用理论家和实践者之间已经形成的国际势头，并且它为合作项目开辟了未来的想象可能性，这些项目涉及参与性研究发展领域的社区和正在进行的项目评估，以鼓励自我维持的实体。
反馈系统：面向科学家和工程师的介绍
本书介绍了反馈系统设计和分析的基本原理和工具。本书旨在服务于对理解和利用物理、生物、信息和经济系统中的反馈感兴趣的各种科学家和工程师。为此，我们选择将数学先决条件保持在最低限度，同时注意不要在此过程中牺牲严谨性。高级部分，以右侧所示的“危险弯道”符号标记，包含更高级的材料，可以在第一次阅读时跳过。本书最初是为加州理工学院的一门实验课程而开发的，该课程涉及来自各种学科的学生。该课程由传统工程学科的三年级和四年级本科生以及工程和科学专业的一年级和二年级研究生组成。其中包括生物学、计算机科学和经济学的研究生，需要采用广泛的方法，强调基本原理，而不是专注于任何特定领域的应用。已准备好一个网站作为本文的配套内容：
控制技术的影响 - EPFL
控制系统研究具有悠久的数学严谨性历史，可应用于科学和工程的各个分支。控制研究人员开发的方法、算法和工具已被一代又一代的工程师广泛用于解决具有实际重要性的问题，对社会产生了巨大影响。控制概念在高性能飞机、节油汽车、工业过程工厂、制造企业、智能手机、行星探测器、通信网络以及各个行业领域的许多其他应用的设计和开发中至关重要。在这些和其他复杂的工程系统中，控制理论及其技术成果也被广泛用于确保可靠、高效和具有成本效益的运营。然而，控制应用种类繁多，使得在一个领域工作的控制技术人员很难了解其他领域的最新发展。对于控制学科以外的研究人员和决策者来说，充分认识到控制技术对现代社会的贡献或其未来影响的潜力更加困难。
本期内容
PEER Network 是一项支持本地早期职业研究人员并鼓励本地认识论方法和教育辩论的计划，由于研究员的研究即将结束，研讨会的重点是如何向不同的受众传播他们的研究成果。研讨会期间，中亚中心首席研究员 (PI)、Naureen Durrani 教授（纳扎尔巴耶夫大学教育研究生院）、Hélène Thibault 副教授（中亚中心联合 PI、纳扎尔巴耶夫大学科学与人文学院）、Kelsey Shanks 教授（网络联合 PI、阿尔斯特大学教育学院）和 Karl O'Connor 教授（阿尔斯特大学社会工作与社会政策学院）就多种形式的出版物和演示提出了一系列建议。在整个研讨会期间，演讲者分享了有关如何准备书籍章节和期刊论文的实用和反思性指导，包括研究原创性、重要性和严谨性等问题。
简化的 JBI 范围审查指南
范围界定审查是综合证据的方法之一，可帮助研究人员确定特定主题的文献范围或程度。这种方法越来越受到研究人员的青睐，因为它可以全面审查文献、发现现有差距、澄清某一领域内的概念以及分析先前研究中使用的方法。此外，它在建立后续系统评价的框架方面发挥着关键作用，通常作为其基础阶段。然而，进行范围界定审查的初始和扩展指南被认为缺乏方法论的严谨性。为此，乔安娜·布里格斯研究所 (JBI) 引入了更系统的指南，以确保审查和报告过程的彻底和严格。本文提供了一个简化的分步指南，用于根据 JBI 建议进行范围界定审查，并为每个步骤提供了实际示例，以便研究人员更清楚地了解该过程。
Franco Pestilli 简历 2022 - MinIO 浏览器
研究的性质正在演变，变得越来越计算化。随着科学界可用数据的复杂性和数量不断增加，管理、标准化和跟踪大量信息的需求也越来越大。我是一名数据神经科学家，对了解大脑和行为的基本生物学机制以及开发数据驱动研究技术感兴趣。我的实验室结合了多种方法，涵盖云技术、神经信息学、行为和生物医学成像数据。我与不同科学领域的国际研究人员合作开展项目，涉及数据治理、标准和共享、云技术、神经解剖学、认知、创伤性脑成像、视觉、人类发展和寿命。我们已发表 70 多篇出版物，为多个科学和工程领域做出了贡献。我是 BRAIN 计划云计算平台 brainlife.io 的总监和创始人，该平台服务于数千名用户，促进科学教育、透明度和严谨性。Brainlife.io 使研究人员能够评估大脑网络在整个生命周期中如何受到疾病和变化的影响。我是《科学数据》和《科学报告》的编委会成员、国际大脑计划数据标准和共享工作组主席，以及 BRAIN 计划资助的脑成像数据结构 (BIDS) 连接项目的 PI。一个好的团队只有真正包容不同的思想和才能才能蓬勃发展——无论背景、种族、民族、取向和生活经历如何。到目前为止，我有幸与具有多种取向和背景的个人一起工作和培训，其中包括六名女性博士后研究员（总共十名博士后培训生）和四名女性研究生（六名）。我积极与为少数族裔服务的机构和主要为本科生的机构合作，以推动神经科学和教育的民主化。我正在领导国际努力，通过连接高收入、中收入和低收入国家来提高数据科学和神经科学的能力，其中包括墨西哥、巴西、哥伦比亚、尼日利亚、肯尼亚、南非和加纳。数据驱动技术为理解大脑和行为以及神经和心理健康相关状况提供了特别深刻的机会。为了实现集体利益，我们需要与多个利益相关者合作，开发能够促进科学严谨性、透明度和公平性的数据技术解决方案。
研究文章 人工智能 (AI) 在初级保健中的实施挑战：英国伦敦全科医生的观点
该研讨会于 2023 年举行，有 16 名年龄在 30 至 72 岁之间、背景和专业知识各异的全科医生参加。大多数（93%）为女性，5 名（31%）自认为是少数民族。主题分析确定了与初级保健中的人工智能相关的两个关键主题：潜在的好处（例如帮助诊断和风险评估）以及相关的担忧和挑战。子主题包括对诊断准确性、人工智能错误、行业影响和克服整合阻力的担忧。全科医生还担心工作量增加，特别是额外的、不必要的患者测试，缺乏人工智能计划的证据基础或人工智能系统的责任以及人工智能算法对不同人群的适用性。与会者强调了透明度、建立信任和研究严谨性在评估医疗保健中人工智能系统的有效性和安全性的重要性。
控制技术的影响 - Amazon S3
控制系统研究具有悠久的数学严谨性历史，可应用于科学和工程的各个分支。控制研究人员开发的方法、算法和工具已被一代又一代的工程师广泛用于解决具有实际重要性的问题，对社会产生了巨大影响。控制概念在高性能飞机、节油汽车、工业过程工厂、制造企业、智能手机、行星探测器、通信网络以及各个行业领域的许多其他应用的设计和开发中至关重要。在这些和其他复杂的工程系统中，控制理论及其技术成果也被广泛用于确保可靠、高效和具有成本效益的运营。然而，控制应用种类繁多，使得在一个领域工作的控制技术人员很难了解其他领域的最新发展。对于控制学科以外的研究人员和决策者来说，充分认识到控制技术对现代社会的贡献或其未来影响的潜力更加困难。
MALPAS 入门指南
M M A A L L P P A A S S 用于软件源代码，但在分析之前，必须使用 M M A A L L P P A A S S 中间语言 (IL) 对源代码进行建模。将代码翻译成 IL 后，M M A A L L P P A A S S 可以应用于任何编程语言的程序。IL 模型的构建本身就是一种非常有启发性的练习；用户发现，使用 IL 的正式严谨性重新表达程序可以快速揭示代码中的歧义。即使在早期阶段，错误和潜在的改进也经常会变得明显。将源代码翻译成 IL 可以手动完成，也可以使用自动翻译器完成。有多种自动翻译器可用于多种语言，包括 Ada、C、Pascal、CORAL 66、PL/M-86、FORTRAN、Intel ASM86 和 Motorola 6809。
QAA 对教育部征集证据的回应
在教育环境中使用生成式人工智能存在许多问题。首先是学术诚信。教育资格的严谨性和价值取决于能否相信学生的作品是他们自己的作品，并且真正代表了他们的能力。随着生成式人工智能工具的开放使用，获得这种信任变得越来越困难。此外，人工智能检测工具充其量也并不可靠，而且还会错误地将学生的原创作品标记为人工智能生成的，尤其是当他们不是英语母语人士时。像 Turnitin 开发的人工智能检测软件在英国高等教育领域遭遇了重大阻力。目前，它在机构内部和整个行业中的使用情况并不一致。该软件提供了对人工智能生成的作业百分比的估计。一些机构使用人工智能生成的分数作为将某人列入学术不端行为政策的门槛。有些机构将其作为众多数据点之一来三角测量判断。有些机构选择根本不使用它。