CAIRS:用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel,博士 a;Victor An a,Ian B. Hickie a,医学博士,Sally Cripps b,c,博士,Roman Marchant b,c,博士,Jan Scott d,博士,Jacob J. Crouse a,博士,Adam Poulsen a,博士,Bridianne O'Dea e,博士,Frank Iorfino a,博士 a 悉尼大学大脑与思维中心,澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所,澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院,澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学,英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所,弗林德斯大学,南澳大利亚阿德莱德,澳大利亚。 * 通讯作者:Mathew Varidel,5 楼,1 King Street,Newtown,新南威尔士州 2042,mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议,通常使用简单的静态规则系统(例如,if-else 语句)或结合预测性人工智能。然而,干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定,这需要考虑因果关系。在这里,我们开发了 CAIRS,这是一个因果人工智能推荐系统,它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议,以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点(从基线开始 1 周 - 6 个月)的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中,心理困扰被发现是影响多个领域(例如个人功能、社会联系)的关键影响领域,因此在多个领域不健康的复杂情况下,心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境,并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词:因果关系;人工智能;决策理论;幸福感;心理困扰;功能;睡眠;社会支持
b'a最近的作品数量已建立在开创性的结果之上[MPP16]。有关非详细列表,请参见,例如[MPP17,BMPP18,MV20,MSV22,MSV21,MPP21,MPP21,FMS21,BMPP21,MSV21,AD \ XC2 \ XC2 \ XB4A22,DLHLP22,DLHLP22,DLHLP22,DLHLP22,ADV23,GF23,GF23,jMU24,JMU24,JMU24,JMU24,r \ \ xMU×4.424,定量代数的关键理论结果包括:声音和完整的演绎系统,由公制空间,单一和组成技术产生的免费定量代数的存在,该类别中的单个单数符合度量空间和非X型图形图,零件图,完成结果,\ x80 \ x80 \ x9C9CHSSP-x9 CHSSP-x9 CHSSP-x 9定理等。该框架的应用可以在识别MET上的有用单片中找到为\ xe2 \ x80 \ x9cfree定量定量代数\ xe2 \ x80 \ x9d monads(参见,例如,参见[,例如,[MPP16,MV20,MSV21,MSV21,MSV22])和BM METITITATION norsitation nosation nosation n of Axiantiatiant n of Axi Axi Axi Axiistic [saki Axi Axi Axi Axiists [of Axi Axi Axiist] [ BBLM18B,BBLM18A,MSV21,R \ XC2 \ XB4 24]。此外,一些作品提出了[MPP16]框架的扩展或修改。例如,[msv22]考虑了定量代数(a,d a),{op a} op \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xa3'
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全,很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型(例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法)的角度来讨论计算生物安全,以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上,而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长,这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式,就像经典方法一样。
利用通过CUBO获得的地下数据,我们研究了Doublet井系统的技术可行性和设计要求,其水平侧向连接到通过液压分裂创建的断裂网络。EGS储层的尺寸尺寸为在15年寿命中连续加热的范围内提供标称的热量输出,而热水量有限。我们将Gringarten多个平行断裂模型,Cornell离散裂缝模拟器FoxFem和商用模拟器ResFRAC应用于估算所需的传热区域,并设计潜在的液压刺激处理。储层模拟表明,根据流体流量和注入温度,有效断裂传热区的2至3 km 2在15年内提供了5至10 mW的目标热量输出。
b' 在其运营所在国相关监管机构认可的采集中心进行血液或血液成分(例如血浆、红细胞、白细胞、血小板和外周血干细胞)捐献将不再被禁止。这扩大了从 2024 年 1 月开始的血浆或血浆成分的许可范围。Kinahan 博士强调,运动员生物护照 (ABP) 血液学小组已就可能对血液学参数产生的影响进行了咨询,并且最大的变化可能发生在献血中,这始终是允许的,并且是暂时的。LiEAG 采取了额外的预防措施,包括需要在认可的采集中心进行。该提议受到利益相关者的欢迎。M3:基因和细胞兴奋剂:'
b'对\ xe2 \ x80 \ x9crepurpose \ xe2 \ x80 \ x9d土地交易的巨大潜力,用于森林登录碳抵消方案,例如。-300,000公顷用于森林记录的SOOMICONGO已在2018年重新使用用于碳固存(Deal#8906),咨询不佳的证据 - 348,000公顷的Safbois/Jadora已在2009年重新使用用于记录的碳固结(Deal n
本期刊文章的自构建后版本可在Linköping大学机构存储库(DIVA)上获得:https://urn.kb.se/resolve?urn = urn= urn= urnt:se:se:se:se:liu:diva-206387 N.B. N.B.:引用这项工作时,请引用原始出版物。Padinhare Cholakkal,H.,Tu,D.,Fabiano,S。(2024),神经形态感知的有机电化学神经元,自然电子,7(7),525-536。 https://doi.org/10.1038/s41928-024-01200-5
我们的参考。:B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士, 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响,特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下,香港金融管理局(金管局)一直与其他金融监管机构密切合作,推动跨部门采用金融科技,人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状,重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素,包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差,并就治理结构和部署方法提出了建议,以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文,并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试,例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ,并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问,请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致, Carmen Chu 执行董事(银行监管) 附件
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要:人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处,从个性化学习到管理效率。然而,非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍,结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战,例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进,以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词:人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
摘要这项综合研究探讨了新兴技术,特别是人工智能(AI),区块链和物联网(IoT)对新业务产品的概念化和交付的变革性影响。通过对案例研究的广泛文献综述和分析,我们研究了这些技术如何重塑各个行业的商业模型,客户体验和价值主张。我们的发现表明,AI,区块链和物联网的整合不仅提高了运营效率,而且还可以创建以前不可行的创新产品和服务。这项研究有助于数字化转型的知识越来越多,并为寻求利用新兴技术的企业提供竞争优势的企业提供了实践见解。关键字:人工智能;区块链;物联网;商业创新;数字转换;商业模式;客户体验1。在21世纪迅速发展的景观中引言,新兴技术从根本上改变了企业的运营,竞争和为客户带来价值的方式。在这些变革性技术,人工智能(AI),区块链和物联网(IoT)中脱颖而出,这是特别破坏性的力量,能够重新构想整个行业并为商业产品创造新的范式。区块链技术具有分散且不可变的性质,正在彻底改变交易中的信任机制,并为业务运营中的透明度和安全创造新的可能性[2]。2。人工智能具有处理大量数据并得出可行的见解的能力,使企业能够做出更明智的决策,自动化复杂的过程并在大规模上个性化客户体验[1]。通过将物理设备连接到数字领域,物联网正在生成前所未有的实时数据,并启用智能,响应式产品和服务的创建[3]。随着这些技术继续成熟和融合,它们正在引起新一代的业务产品,这些产品比以往任何时候都更加聪明,更相互联系和适应性。这种转变不仅限于任何一个部门,而是在整个行业渗透,从制造业和医疗保健到金融和零售。本研究论文的目的是对AI,区块链和物联网如何影响新业务产品的概念化和交付方式进行全面分析。我们旨在解决以下研究问题:1。AI,区块链和物联网如何实现新颖的商业模式和价值主张的创建?将这些技术集成到现有业务产品中的主要挑战和机会是什么?3。客户期望和经验如何响应以技术为导向的业务创新?4。这些新兴技术对竞争战略和市场动态有什么影响?为了回答这些问题,我们进行了广泛的文献综述,分析了多个案例研究,并综合了行业报告和专家意见的见解。纸张的结构如下:
