欧洲兽医培训协调委员会 (ECCTV) 专家工作组建议在兽医实践中使用数字技术和人工智能 (DT&AI) [1]。特别是,ECCTV 工作组指出了将 DT&AI 融入兽医实践以改善畜群健康管理 (HHM) 的重要性,包括预防、可持续生产、性能和农场动物的繁殖。这些建议主要适用于养牛业,该行业需要新的智能方法,例如使用新技术和新方法进行数据分析。机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 等新兴领域有望在应对养牛业面临的新挑战方面发挥重要作用 [2]。
通讯作者:David Benrimoh,david.benrimoh@mail.mcgill.ca 致谢:我们要感谢斯坦伯格模拟和互动学习中心的工作人员在协助执行这项研究方面提供的帮助,以及参与研究的标准化病人 (SP) 的卓越表现和反馈质量。遵守道德标准和道德考虑:本研究已获得道格拉斯心理健康大学研究所研究伦理委员会的批准。所有参与者,包括标准化病人,均提供了书面知情同意书。本研究是根据三委员会关于研究伦理的声明进行的。披露:David Benrimoh、Myriam Tanguay-Sela、Kelly Perlman、Sonia Israel、Joseph Mehltretter、Caitrin Armstrong、Robert Fratila、Colleen Rollins 和 Marc Miresco 是 Aifred Health 的股东、员工或董事。Christina Popescu、Eryn Lundrigan、Emily Snook、Marina Wakid、Jérôme Williams、Ghassen Soufi、Tamara Perez 和 Katherine Rosenfeld 是 Aifred Health 支付薪水的研究助理。Sagar Parikh、Jordan Karp 和 Katherine Heller 是 Aifred Health 科学顾问委员会的成员,他们已经或可能在不久的将来获得该公司的股份。Howard Margolese 因参与演讲局、咨询、顾问委员会会议和临床研究而获得 Acadia、Amgen、HLS Therapeutics、Janssen-Ortho、Mylan、Otsuka-Lundbeck、Perdue、Pfizer、Shire 和 SyneuRx International 的酬金、赞助或资助。所有其他作者均未报告相关冲突。资金来源:模拟中心和 SP 的工作是麦吉尔大学和斯坦伯格模拟与互动学习中心举办的临床创新竞赛奖金的一部分,得到了 Hakim 家族的慷慨支持。研究助理、软件和参与者报酬由 Aifred Health 提供。加拿大联邦政府的青年就业计划也提供了一笔资助来支持这项工作。
随着社会环境的不断变化,压力对社会交往产生了重大影响。本研究通过四种假设的路径模型,探讨急性压力如何影响实时合作与竞争互动的潜在认知和神经机制。我们使用基于功能性近红外光谱(fNIRS)设备的超扫描技术,通过特里尔团体社会压力测试操作,检测急性压力下参与模式游戏的二元组的脑间一致性。行为结果显示,在合作会话中,压力组的二元组比对照组的二元组表现出更好的合作表现和更高的自我与他人的重叠水平。与对照组相比,fNIRS 结果发现,压力组在合作会话期间右侧颞顶交界处(r-TPJ)的人际大脑同步性更高,合作伙伴与建造者之间的格兰杰因果关系更强。我们的研究结果证实了在合作环境中有更好的表现,并进一步发现,r-TPJ 中的脑间一致性和自我与他人的重叠连续介导了急性压力对合作表现的影响。
通过多机构增强学习训练的自动驾驶汽车(MARL)在许多驾驶场景中都表现出了令人印象深刻的结果。,当面对各种驾驶风格和个性时,尤其是在高度相互挑战的情况下,这些训练有素的政策的表现会受到影响。这是因为常规MARL算法通常在所有代理商之间完全合作的行为下运行,并专注于在培训期间最大化团队奖励。为了解决此问题,我们介绍了人格建模网络(PENN),其中包括合作价值功能和个性参数,以模拟高度交互式场景中的各种交互。PENN还可以通过各种行为来培训背景交通流量,从而改善了自我车辆的性能和概括。我们的广泛的实验研究,该研究将不同的人格参数纳入高度交互式驾驶场景,证明了人格参数
如新闻稿中所述:“纽约州直接现金转移研究飞行员是美国第一个研究直接现金转移对未来与儿童福利系统互动的影响的计划。飞行员还将探索对父母身心健康,儿童发展和财务稳定的影响。飞行员的目标人群是有资格收到对儿童保护服务报告的不同反应的家庭,这些报告已被纽约州中央中央登记册接受虐待和虐待。这种回应称为家庭评估反应(FAR),是与与儿童保护服务互动的家庭互动的一种选择,但这对儿童和/或家庭没有安全关注。选定的县有大量符合条件的案例,可以进行强大的评估。”
1。liffiton等。2024。codeHelp:在编程类中,使用带有护栏的大型语言模型来扩展支持。koli称'23。2。Kazemitabaar等人。 编码:评估平衡学生和教育工作者需求的基于LLM的编程助理的课堂部署。 CHI 2024。 3。 DENNY等人。 AI教育助理的理想特征。 Iticse2024。 4。 Villegas Molina等。 在入门CS课程中利用非母语英语的LLM辅导系统。 arxiv:2411.02725 5。 Krause-Levy等。 对计算中学生教师互动的探索。 Iticse 2022。Kazemitabaar等人。编码:评估平衡学生和教育工作者需求的基于LLM的编程助理的课堂部署。CHI 2024。3。DENNY等人。 AI教育助理的理想特征。 Iticse2024。 4。 Villegas Molina等。 在入门CS课程中利用非母语英语的LLM辅导系统。 arxiv:2411.02725 5。 Krause-Levy等。 对计算中学生教师互动的探索。 Iticse 2022。DENNY等人。AI教育助理的理想特征。Iticse2024。4。Villegas Molina等。 在入门CS课程中利用非母语英语的LLM辅导系统。 arxiv:2411.02725 5。 Krause-Levy等。 对计算中学生教师互动的探索。 Iticse 2022。Villegas Molina等。在入门CS课程中利用非母语英语的LLM辅导系统。arxiv:2411.02725 5。Krause-Levy等。对计算中学生教师互动的探索。Iticse 2022。
