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在护理中使用人工智能、信息通信技术和机器人的可能性和挑战
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关于在药品生命周期中使用人工智能 (AI) 的反思论文草案
2 法规 (EU) 2017/745 和法规 (EU) 2017/746 仅适用于人类药物。3 请参阅 MDCG 2019-11 关于法规 (EU) 2017/745 (MDR) 和法规 (EU) 2017/746 (IVDR) 中软件资格和分类的指南 (链接) 以及关于将软件归类为医疗器械的信息图 (链接)
警察大学学院在书面作业中使用人工智能 (AI)
基于人工智能的应用程序可以用作工具，例如，不仅可以用于定义概念，还可以用于生成内容创意、制作图片、翻译或概述文本结构。例如，使用语言模型来检查语言或翻译是合理的，以便生成语法或结构流畅且正确的文本。根据 HAMK Häme 应用科学大学的数字教学指南，“人工智能应该被称为支持智能”。它不会消除对该领域实质知识的需求，相反，它需要这样的知识，以便我们能够验证人工智能产生的信息的正确性。这意味着人工智能也支持独立思考。
在学术写作和出版论文中使用人工智能（AI）
背景关于AI（人工智能）在更广泛社会中的作用的讨论已经持续了十多年。在许多行业（例如医学）中，我们已经看到AI计划可以自动化任务，管理质量控制并提高效率。在学术界，AI变得流行并广泛使用。在社会科学中，我们已经看到，在社会中增加AI的使用将导致咨询和失业。有人可能会争辩说，人工智能将提高生产力，比人类更快，更快地执行某些工作，并减少人们从事无聊，重复的工作的需求。简而言之，这种论点与十八世纪末和19世纪初的英国工业革命时期所使用的论点没有不同的论点（Mokyr等人2015）或在20世纪后期引入机器人（Dhillon等，2002）。最近，我们看到了2020年代的AI工具（例如Chatgpt）的AI工具能力的迅速增长。这是由于机器学习的能力迅速提高，尤其是生成AI（Genai），这就是Chatgpt。这增加了公众，媒体和对该主题的学术兴趣。许多非技术人员，包括学生，对Chatgpt的巨大能力产生的文本等于平均人类生产的文本感到惊讶（Simkhada等，2024）。毫无疑问，AI的采用，尤其是在学生和学生中，在尼泊尔也正在迅速发展。这一直是高中和大学老师的关注点。此外，这个问题在学术著作和期刊文章出版物领域变得更加重要。作为Dhaulagiri社会学和人类学杂志（DJSA）的编辑和编辑委员会成员，请参见我们领域的研究中使用AI的潜力，但与此同时，我们确实担心它在学术写作和出版中的滥用。AI对社会学对社会学的有用性的看法，我们通过要求2024年8月29日的免费版Chatgpt（https://chat.chatbotapp.ai/chats）询问Genai在社会学中的实用性。提出了以下问题：“人工智能在社会学中的作用是什么？”我们收到的完整答案在Box 1中列出。
在教育环境中使用脑电图设备的潜力和局限性
抽象的无线脑电图（EEG）设备允许在实验室外面的上下文中记录记录。但是，必须考虑许多细节以供其使用。在这项研究中，使用与一组三年级小学生的案例研究，我们旨在在教育环境中展示这些设备的研究的一些潜力和局限性。在这些经验的发展中显而易见：研究团队和教育社区的利益和可能性之间；在教室的生活扭曲与学术界与实践之间合作的机会之间；在预算和准备设备的便利性和收集数据的实用性之间。在他们的潜力中，他们的知识是，他们允许访问不同的认知和情感过程，以及由研究人员与教育社区之间的联系所代表的学习机会。教室中的生活被这些类型的经验打断了，但这可能是一种促进更具综合性的未来发展的成本，从而使教学和学习过程受益。
在控制中使用量子计算机：间隔矩阵属性
摘要 - Quantum Computing提供了一个强大的框架，用于解决经典棘手的计算问题。本文的目的是探索使用量子计算机来解决系统和控制理论中相关问题的使用。在最近的文献中，已经开发出不同的量子算法来应对二进制优化，该二进制优化在各种控制理论概率中起着重要作用。作为一个典型的例子，我们考虑了量子计算机上的间隔矩阵属性（例如非单星性和稳定性）的验证。我们提出了解决这些问题的量子算法，并研究了其在模拟中的性能。我们的结果表明，量子计算机为控制提供了一种有前途的工具，该工具的适用性在进一步的计算复杂问题上仍有待探索。
更新在儿科中使用血小板素受体激动剂
抽象目标传统的玻璃离子水泥（GIC）被认为是最普遍的修复材料。机械质量降低和耐磨性降低一直是其广泛临床应用所面临的主要挑战。这项研究旨在评估氟化石墨烯（FG）氧化物模型的常规GIC的机械性能。使用不同浓度（0WT％）对照组的FG/GIC样品的复合材料（来自Promedica，Germany，Shade A3）和（1WT％，2WT％和3WT％FG）组的材料和方法使用圆柱形模具（3mm 6mm）。fg是使用水热技术制备的，并使用Xpert-Pro粉末衍射仪系统进行X射线衍射分析和JEOL JEOL JEM-2100高分辨率透射透射电子显微镜进行表征。测量了Vickers的硬度和GI样品的耐磨性。使用机器人咀嚼模拟器与热环协议（型号ACH-09075DC-T，Ad-Tech Technology Co.，Ltd。，Leinfelden-Echterdin- Gen，Gen，Div>使用机器人咀嚼模拟器，leinfelden-echterdin- Gen，Gen，Gen）进行机械磨损。组之间相对于正态分布的数字变量的统计分析比较使用方差测试进行单向分析，然后进行后测试。使用配对的t检验用于比较同一组中的数据。结果：GIC（1WT％FG）和（2wt％FG）复合材料的表面粗糙度值显着低于对照组和3WT％FG组的复合材料。Vickers的硬度数在FG/GICS复合材料中比对照组高得多（p 0.05）。结论GIC/FG组合具有足够的强度，可以抵抗用硬度改善的遮挡应力。GIC/FG似乎是一种有前途的修复材料。
在数字学习环境中使用工作示例学习科学观察
核能作为零排放清洁能源溶液，以其能够产生大量无碳功率的能力而闻名，同时与其他环保能源相比，利用最小的土地空间。核电系统的有效和经济运行非常明显地取决于所采用的燃料和结构材料的性能。在运营寿命上，通常跨越数十年的时间，这些材料忍受了极端条件，包括高温，强烈的辐射暴露，腐蚀性环境以及在核反应期间释放的填充产物造成的损害。核燃料的性质会经历实质性的变化，例如燃料组成，辐射诱导的相变，与各种透射产物的相互作用，燃料和覆层材料之间的化学反应以及机械行为之间的相互作用。同样，结构材料面临着由复杂的辐射条件引起的可比挑战，包括暴露于腐蚀性环境中，这些腐蚀性环境超出了传统的水基系统，以包括熔融盐环境。核材料领域内的主要挑战包括与微结构和微化学改变有关的问题，以及受照射和腐蚀引起的物理性质的变化。理解和缓解这些挑战的努力对于正在进行的研究努力至关重要。高级表征技术，再加上建模方法，在阐明辐射对中尺度长度的材料的影响中起关键作用。这些挑战与各种因素相关，包括缺陷的产生和演变，固体，挥发性和气态性产物的活动性和降水，结构与性质之间的相关性，机械性能的降解以及结构完整性的降解以及结构完整性，以及受到放射相变的相关性。利用实验室离子束加速器，研究和测试反应堆以及商业核电反应堆等工具，旨在揭示辐射下材料的响应。从原子到连续体的多个量表的计算研究对于理解和预测材料进化是必不可少的。然而，核材料研究构成了重大障碍，包括长时间的交货时间和数十年来产生的大量成本。为加快创新并促进新型材料的发展，对高通量研究的势在必行。
特温特大学学生在教育中使用人工智能
“在准备这项工作期间，作者没有使用任何人工智能工具。”通常，所有已使用的软件（因为它有可能包含人工智能）都需要披露，例如但不限于用于编写、搜索、引用和分析数据的工具。请注意，以下程序可能包含基于人工智能的工具，通常用于改进语言：例如（但不限于）文本处理器（如 Word）、拼写和语法检查以及潜在的参考管理器。因此，未经教师明确同意并在附录中承认该工具而使用人工智能的学生应被视为犯有学术不端行为。教师（在模块级别）
中欧和东欧国家在卫生技术评估中使用人工智能方法的障碍
本文旨在确定与中欧和东欧 (CEE) 卫生技术评估 (HTA) 系统中使用基于人工智能 (AI) 的证据特别相关的障碍。该研究依靠两个主要平行来源来确定在 CEE 的 HTA 中使用 AI 方法的障碍，包括范围界定文献综述和与 HTx 团队成员的迭代焦点小组会议。大多数其他选定文章从临床角度 (n = 25) 讨论了 AI，其余文章则从监管角度 (n = 13) 和知识转移角度 (n = 3) 讨论了 AI。研究的临床领域非常多样化——包括儿科、糖尿病、诊断放射学、妇科、肿瘤学、外科、精神病学、心脏病学、传染病和肿瘤学。在所有 38 篇文章中，有 25 篇（66%）描述了 AI 方法，其余文章则更侧重于不同医疗服务和计划的利用障碍。潜在障碍可分为数据相关、方法论、技术、监管和政策相关以及人为因素相关。一些障碍非常相似，尤其是在技术方面。专注于 AI 用于 HTA 决策的研究很少。AI 和增强决策工具是一门新科学，我们正在使其适应现有需求。HTA 作为一个过程需要多个步骤、多个评估，这些都依赖于异构数据。因此，观察到的一系列障碍并不令人意外，该领域的专家需要对最重要的障碍发表意见，以便制定克服这些障碍的建议并传播这些工具的实际应用。