XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System判断
“正如我所想”：如果人工智能的建议符合他们的专业判断，街头官僚就会信任人工智能的建议
摘要 人工智能越来越多地被用于支持和改善街头决策，但关于街头官僚的工作如何影响人工智能技术的经验证据却很少。我们研究人工智能建议如何影响街头官僚的决策，以及可解释的人工智能是否会增加对此类建议的信任。我们使用 2 2 因子设计在荷兰警察样本中实验性地测试了一个逼真的模拟预测警务系统。我们发现警察信任并遵循与他们的直觉专业判断一致的人工智能建议。我们发现解释对人工智能建议的信任没有影响。我们得出结论，警察不会盲目信任人工智能技术，而是遵循那些证实了他们已经想到的人工智能建议。这一方面凸显了街头自由裁量权在纠正错误的人工智能建议方面的潜力，但另一方面，这也严重限制了公平的人工智能系统能够纠正人类偏见的希望。
基因技术问卷：对基因技术的判断是否符合伦理理论、是否连贯、是否能预测行为
摘要背景：一方面，有伦理争议的基因技术的政策规定应基于伦理原则。另一方面，它们应为社会所接受，以确保实施。此外，它们应与伦理理论保持一致。然而，迄今为止，我们缺乏一个可靠且有效的量表来衡量普通人的相关伦理判断。我们针对这一缺陷。方法：我们开发了一个基于伦理原则的量表来引出普通人的判断：基因技术问卷 (GTQ)。在两项试点研究和一项预先注册的主要研究中，我们在美国人口的代表性样本中验证了该量表。结果：量表的最终版本包含 20 个项目，但即使减少到 5 个仍然高度可靠。它还可以预测行为；例如，通过 GTQ 衡量的道德判断可以预测假设的捐赠和杂货店购物。此外，GTQ 可能引起政策制定者和伦理学家的兴趣，因为它揭示了普通人连贯且符合伦理的判断。例如，GTQ 表明，伦理判断对可能的利益和危害很敏感（符合功利主义伦理学），但也对诸如同意自主权的价值等伦理原则很敏感。结论：GTQ 可以推荐用于实验心理学和应用伦理学的研究，也可以作为伦理和经验主义政策制定的工具。关键词：基因技术、基因组编辑、应用伦理学、公共卫生伦理学、政策制定、技术伦理
驾驶眼睛检查 为了判断是否适合驾驶 A-B 类机动车辆，专家报告需要包含以下数据：
地方卫生当局 ASL TO 3 - 增值税号/税号 n。 09735650013 预防部 - 法医综合结构主任：博士Roberto MASSAZZA 地址：Via Martiri XXX Aprile, 30 - 10093 Collegno (TO);电话：011/44017336；传真：011/4017269；电子邮件：commissione.patentispeciali@aslto3.piemonte.it
研究学习计划的教育意义 - 来自神经科学的发现
2。 Miyamoto Kentaro等人的研究（Tokyo University，Tokyo University的生理学，生理学）对额压皮质的可逆沉默选择性地损害了元认知法官的主要经验Kentaro Miyamoto，Rieko Setsuie，Takahiro Osada，Yasushi Miyashita Neuron，97，980-989.e6（2018）http://www.ncbi.nlm.nlm.nlm.nlm.nih.gov/poubmed/poubmed/29395959595959116-
FM5812 (文件编号
FM5812 芯片的结构框架见图 1 ，首先芯片内部锁相环产生一个 5.8G 的射频微波信号，经过驱动级放 大由发射天线发出，当射频微波信号遇到移动的物体，发射信号和反射信号会产生多普勒雷达效应，即它 们之间有一定的频率差。这时反射信号通过接收天线，经过低噪声放大器放大和发射信号在混频器内进行 混频，混频器经过处理得到一个中频信号，再经过低通滤波器过滤掉噪声，同时将中频信号进行放大。最 后通过内部集成 MCU 进行数字处理输出高低电平，进而判断感应器周围是否存在移动的物体。
关键词：临床判断，高保真模拟，效果，护理学生。 *请引用这篇文章为：Mohammadpourhodki R，Karimi Moonaghi
Q1：真正的随机化是用于将参与者分配给治疗组的真正随机分组？Q2：藏匿的分配是分配给涉及试验人员的治疗组？ Q3：基线相似性在基线时治疗组是否相似以最大程度地减少现有的差异？ Q4：参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见，以减少报告偏见？ Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？ Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？ Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？ Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？ Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？ Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？ Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q2：藏匿的分配是分配给涉及试验人员的治疗组？Q3：基线相似性在基线时治疗组是否相似以最大程度地减少现有的差异？Q4：参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见，以减少报告偏见？ Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？ Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？ Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？ Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？ Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？ Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？ Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q4：参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见，以减少报告偏见？Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？ Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？ Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？ Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？ Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？ Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？ Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？
利用人工智能（AI）的大坝运行支持系统
事实证明，浅层神经网络可以高精度地预测以前经历过的洪水模式下的大坝流量。另一方面，正如御所水坝的情况一样，当洪水史无前例时，准确度就会很低。基于AI的大坝运营支持系统通过让AI学习经验丰富的大坝管理者进行的理想大坝运营及其决策标准，即时显示建议的大坝排放量。通过实施该系统，可以最大限度地利用大坝的蓄水能力，同时有助于减少对下游河流的破坏并做出有关高级运营的决策。 希望该系统将来能够用于更高效、更有效的大坝运行。
我们想介绍一下我们基金重点关注的AI（人工智能）。
●各比率均为母基金总净资产的百分比。请注意，由于四舍五入，总数可能不等于 100%。 ●这并不是对个股交易的建议，也不是这些股票将来会被纳入的保证。 ●行业类型依据GICS（全球行业分类标准）行业组分类。 ●其他包括现金。 ●国家和地区的名称基于日兴资产管理认为可靠的数据，主要显示各股票的总部所在地。 ●股票名称是日兴资产管理基于其认为可靠的信息翻译成日语的，可能与实际名称有所不同。 ●以上内容基于过去的表现，并不保证未来的投资结果。
会计与审计更新第 92/2024 期 - KPMG LLP
制定会计估计需要根据最新的可用可靠信息做出判断和/或假设。判断和估计会对公司的财务报表产生重大影响，而一个估计可能会产生一系列可能且可支持的结果。披露这些重大会计判断和估计不确定性的来源，有助于更好地理解所做的假设以及这些假设的变化可能对公司未来财务状况产生的影响程度。《印度会计准则第 1 号——财务报表列报》规定了管理层在应用企业会计政策过程中所作判断的披露要求，以及对未来所做的假设和其他主要估计不确定性来源。本期《会计与审计更新》（AAU）讨论了监管机构强调的一些关键领域，并提供了与判断和估计有关的改进点。本文还借助示例讨论了说明性披露。
评估面孔的可信度
人们经常根据面部外观做出各种特征判断，而这些判断会影响重要的社会结果。这些判断彼此高度相关，反映了效价评估渗透到面部特征判断中的事实。可信度判断最接近这种评估，这与杏仁核参与面部可信度隐性评估的证据一致。基于计算机建模和行为实验，我认为面部评估是功能自适应系统的延伸，用于理解情绪表达的交流意义。具体而言，在缺乏诊断性情绪线索的情况下，可信度判断是一种推断行为意图的尝试，这些行为意图表明了趋近/回避行为。相应地，这些判断来自与情绪表达相似的面部特征，这些情绪表达表明了此类行为：快乐和愤怒分别代表可信度连续体的正端和负端。情绪过度泛化假说可以解释高效但不一定准确的面部特征判断，这种模式从进化的角度来看似乎令人费解，并且还产生了关于大脑对面部反应的新预测。具体来说，该假说预测杏仁核对面部可信度的非线性反应，这已在功能性磁共振成像 (fMRI) 研究中得到证实，并且面部身份处理和面部评估之间存在分离，这已在发育性面部失认症研究中得到证实。最后，我总结了一些面部评估研究的方法论意义，重点关注在社会维度上正式建模面部表征的优势。