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在使用Ayur Prakriti Web门户使用Prakriti评估量表之前，基本上需要培训。用户必须接受培训（CCRAS）B
我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力，由Sarada Ota博士，Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成，他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档，并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员，他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家，他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议，以取得富有成果的结果，尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士； Baldev Dhiman教授，V.C。kurukshetra ayush大学；教授kar，ims，bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授；帕万教授Godatwar，尼亚，斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS（Prakriti评估软件）方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士，Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入，Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
AI评估量表.docx
1- 要求学生在最终提交之前提交几份草稿，检查风格、形式、角度是否有变化。 2- 口头讨论他们的作业（5 分钟） 3- 在几位学生的提交中寻找相似的结构；当使用人工智能时，你可以找到一种模式 4- 检查参考文献，人工智能通常会把很多参考文献弄错
使用 Matchgate 阴影评估量子经典量子蒙特卡罗算法
高精度地解决分子和固体的电子结构问题是量子化学和凝聚态物理学中的一大挑战。量子计算机的迅速出现和发展为系统地解决这一问题提供了一条有希望的途径。最近的研究[Huggins 等人，Nature (London) 603, 416 (2022)]提出了一种混合量子-经典量子蒙特卡罗 (QC-QMC) 算法，使用 Clifford 阴影来确定费米子哈密顿量的基态。与纯经典方法相比，这种方法表现出固有的噪声弹性和提高精度的潜力。然而，使用 Clifford 阴影会带来指数级增长的后处理成本。在这项工作中，我们研究了一种改进的 QC-QMC 方案，该方案利用最近开发的 Matchgate 阴影技术 [Commun. Math. Phys. 404, 629 (2023)]，消除了前面提到的指数瓶颈。我们从量子硬件上的实验中观察到，在 QC-QMC 中使用 Matchgate 阴影本质上具有抗噪性。我们表明，这种抗噪性比 Clifford 阴影的情况有更微妙的起源。然而，我们发现经典后处理虽然渐近高效，但即使是最小的化学系统也需要在数千个经典 CPU 上运行数小时，这对算法的可扩展性提出了重大挑战。
AI 午餐与学习_10 月 18 日_AI 评估量表 (AIAS)
Perkins 等人 (2024) 开发的人工智能评估量表 (AIAS) 提供了一个灵活的框架，可将 GenAI 纳入教育评估，同时促进学术诚信和道德使用这些技术。它包括提交的评估中允许的五个 AI 使用级别，从“无 AI”到“AI 探索”，使教育工作者能够设计侧重于需要人工输入和批判性思维领域的评估。本次演讲将探讨尝试使用基于检测的方法来处理评估中 GenAI 的使用所面临的挑战，介绍 AIAS 作为一种可能的替代方案，并讨论英国大学越南分校 (BUV) 的 AIAS 试点研究的结果，该研究已证明在减少不当行为和支持学生参与和成绩方面具有显着优势。副教授 Mike Perkins
心理健康评估量表和评估时间表
为了使评估可靠，必须在当地人口中进行自由文化和文化，或者应该在当地人口中进行标准化。印度精神病学更新是印度精神病学会，南部地区的一项出色倡议，而本书“心理健康的评分量表和评估时间表”的目的是填补 - 在印度背景下，在这方面，需要在这方面拥有一本良好的基于良好的书籍。我们寻求来自全国各种学者的章节，他们使用这些评级量表具有广泛的临床和研究经验。已经特别注意将其作为繁忙的临床医生和研究人员的方便，务实且现成的算术书；不是一本关于评分量表的“我太”书。这是印度心理健康评估量表和评估时间表的最详尽和更新的汇编。
帕金森氏病在五年内预测认知能力下降的机器学习：将认知评估量表与DAT SPECT和临床生物标志物进行比较
帕金森氏病（PD）是一种神经退行性疾病，影响基底神经节，这是调节运动的大脑区域[1]。但是，PD还具有多种与多巴胺能和非多巴胺能途径的混合有关的非运动症状（NMS），显示了PD的多焦点和广泛病理学[2]。认知问题是疾病任何阶段可能发生的最常见和重要的NM [3]。PD的认知障碍范围从轻度认知障碍到痴呆症，影响各种认知领域。PD患者的认知能力经常在整个疾病中下降，并且越来越被认为是PD进展的重要方面[4]。在过去的几年中，许多研究集中在预测PD的认知能力下降（PD-CD）[5-10]。PD-CD的预测涉及一种多方面的方法，该方法在不同的时间范围内包含各种标记，评估和生物标志物[11-13]。这些预测模型为患者管理，临床试验设计以及PD-CD治疗的开发提供了宝贵的见解。不同的尺度用于预测PD-CD，各种研究都深入研究了这些量表的预测能力[14-16]。蒙特利尔认知评估（MOCA）[17]是广泛用于测量PD的认知方面的最著名的认知量表之一[5，8，9]。MOCA最初是为了评估与阿尔茨海默氏病有关的轻度认知障碍而创建的，重点是记忆，执行功能和言语表达等领域。另一个量表是UPDRS，它是一个广泛接受的工具，用于测量PD的严重程度并跟踪运动和非运动功能的变化[18]。updrs（MDS-UPDRS）的运动杂志修订是一种临床评估工具，该工具是2008年引入的临床评估工具，作为原始UPDR的更新版本。MDS-UPDRS由四个部分组成，第一部分致力于评估日常生活的非运动方面，例如评估认知障碍，幻觉和精神病，情绪低落，情绪低落，情绪低落和冷漠[19]。视觉幻觉和精神病的存在与PD认知能力下降和痴呆症的风险增加有关[20]。此外，情绪障碍是PD中普遍的非运动症状，并且会显着影响认知功能[21]。基于这些结果，我们选择利用MDS-UPDRS-I的整体得分，而不仅仅是专注于认知障碍问题。（有关MOCA和MDS-UPDRS-I及其各自的问卷的更多详细信息，请参见S1表中）。
人工智能评估量表（AIAS）：道德整合框架
生成式人工智能 (GenAI) 是人工智能的一个子领域，指的是能够基于学习到的统计模式生成文本、图像和音频等数据的模型（Vaswani 等人，2017 年）。OpenAI 的 ChatGPT 于 2022 年 11 月发布，标志着 GenAI 被公众采用的转折点，在短短几个月内就吸引了超过 1 亿用户（Milmo，2023 年）。微软和谷歌等实体开发的 GenAI 应用程序涵盖多种模式——文本、视觉和音频——并集成到熟悉的教育平台中，这凸显了了解这项技术在教育中的影响的必要性。GenAI 技术在教育领域的日益普及为重新思考和彻底改变现有的教学实践提供了机会。GenAI 正日益成为高等教育 (HE) 话语的一部分，提供教授、评估和吸引学生的新方法。采用这项技术意味着未来的学习者将能够使用全新的工具，以及学习期望的显著差异。
介绍道德Genai的AI评估量表...
•艺术和设计：学生使用Genai来生成艺术品或设计概念，然后对生成的作品进行全面的批评，评估其美学，文化和技术方面。•数据科学：学生可以使用Genai生成数据集或模拟场景。他们将需要评估AI-I-I-I-I-IDAD数据的可靠性，相关性和潜在偏见。•文学：使用Genai产生故事或叙事后，学生对情节结构，角色发展和主题元素进行了深入的分析，使他们权衡了他们与传统的文学标准和文化惯例。•哲学：Genai可用于在哲学主题上产生论证或观点，学生严格剖析了AI模型的立场的逻辑，一致性和道德含义。
评估量子计算前景
在中国大型科技公司中，如果考虑到源自中国的量子计算投资，阿里巴巴似乎领先于百度和腾讯。11 2018 年，阿里巴巴的云服务子公司阿里云和中国科学院联合推出了 11 量子比特的量子计算云服务。34 据报道，阿里巴巴正在其价值 150 亿美元的科技研究中心开发量子处理器。40 百度已宣布有意构建与硬件无关的软件堆栈，并将量子人工智能 (AI)、量子算法和量子架构作为其三大优先领域。34 2020 年，百度宣布推出 Quantum Leaf，称其为中国首个云原生量子计算平台。 34 腾讯成立了腾讯量子实验室（负责构建量子计算云），这是其计划投资 5000 亿元人民币（700 亿美元）进军人工智能、区块链、超级计算中心、物联网操作系统、5G 网络和量子计算领域的一部分。29