XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System务实
务实的戏剧方法
Evita Calabrese 拥有文学和语言学博士学位，并获得了 2016 年意大利国家科学资格，担任副教授。她目前是维罗纳大学文化与文明系的兼职教授。她的研究重点是将人类交流的语用学应用于拉丁文学。她写了两本关于塞内卡悲剧的书：IlsistemadellacomunicazionenellaFedradiSeneca（Palumbo 2009）和 Aspetti dell’identità relazionale nelle tragedie di Seneca（Pàtron 2017）。她在第三本书 Prospettive relazionali della gestualità nel Satyricon（Pàtron 2019）中专门讨论了手势。
务实的以人为本的护理
参考文献 1. 美国医疗保健质量委员会：医学研究所：跨越质量鸿沟：面向 21 世纪的新医疗系统。华盛顿特区：美国国家科学院出版社；2001 年。 2. Kalra S、Baruah MP、Unnikrishnan AG。负责任的以患者为中心的护理。印度内分泌代谢杂志。2017；21：365-6。 3. Kalra S。以人为本的医学史：南亚视角。国际以人为本医学杂志（IJPCM）。2022；12：41-6。 4. Mezzich JE、Kirisci L、Salloum I、Trivedi J、Kar SK、Adams N 等人。以人为本的医学的系统概念化以及以人为本的护理指数的开发和验证。 International Journal of Person-Centered Medicine.(IJPCM) 2016;6: 219- 247。5. Beach MC、Inui T，以关系为中心的护理研究网络。以关系为中心的护理：建设性重构。J Gen Intern Medicine。2006；21：3-8。6. Shields L。什么是“以家庭为中心的护理”？European Journal for Person Centered Healthcare (EJPCH)。2015；3：139-44。7. Kalra S、Verma M、Kapoor N。典型的梅花形：医疗保健服务模式。J Pak Med Assoc。2022；72：572-3。
经验主义和务实的分类
一段时间以来，刘易斯的论文主导了英国精神病学。然而，在1950年代后期（几乎是在原始论文发表发表之后的四分之一世纪）的争议，无论所有抑郁症都是同一内源性疾病还是构成在连续体上分发的不同疾病，再次爆发（Ban，1981）。由此产生的研究导致了一些经验分类，这些分类基于从抑郁症患者中收集的广泛描述性数据，并提交了多元统计技术，例如因子分析，集群分析或多个歧视分析。采用这种方法Kiloh and Garside（1963）确定了将观测值分裂为正载和负负载。内源性抑郁症（年龄超过30岁，早晨抑郁症恶化，体重减轻7磅。或更多）和神经性抑郁症（对环境变化，自怜，初始失眠）有所区分。同样，肯德尔（Kendell，1968）在第四个分析顺序上确定了两极因素对比精神病性抑郁症和神经质抑郁症。通过采用主成分分析，他发现神经抑郁症的三个主要症状是焦虑，紧张和短暂的疾病持续时间。在同一框架参考中，汉密尔顿和怀特（1959）发现抑郁症患者与抑郁症患者的不同人群组成。Grinker等。（1961）分开了四种类型的抑郁症：智障，焦虑，下软骨和愤怒。总体等。（1966）区分了三类抑郁：智障，焦虑和敌对。Paykel（1972）描述了四类抑郁症：精神病，焦虑，敌对和“人格障碍年轻人的抑郁症”。Klein（1974a，b）提出了三组抑郁：内生态，慢性吞咽和反应性。Raskin和Crook（1976）确定了四类抑郁症：搅动，神经质，内源性和“抑郁症患者的性格差”（表X）。
朝向务实的多元时间序列建模
时间序列模型专门研究数据流中的观测和多个特征之间的相互作用之间的时间依赖性。在过去的十年中，深度学习模型（DL）模型在compoter愿景和自然语言处理中取得了前所未有的成功已稳定地渗透到时间序列任务上。从复发的神经网络到变形金刚，建筑设计方面的新进步改善了功能和性能。尽管取得了成功，但我确定了采用当前最新方法（SOTA）方法的挑战，包括处理分配变化和缺少数据，计算复杂性和可解释性。DL模型的成功通常归因于其自动发现有用数据表示的能力。多元时间序列模型涉及具有许多时间序列和时间观察的高维对象。但是，它们经常表现出强烈的时间依赖性和功能间关系。在本论文中，我建议设计DL架构和算法，以预测和异常检测任务，以利用这些依赖性来诱导满足所需属性的表述有效学习，这些属性可以（i）改善模型的性能，（II）通过促进域的良好性来改善域的稳健性，以降低量表性，以降低量准化的量表，以降低量准化。完成的工作分为三个部分，展示了七种新颖的模型类型和算法，这些算法在各种任务中实现了最新的性能，同时解决了关键的采用挑战。在第一部分中，我探讨了动态的潜在空间原理和设计潜在的时间表示，以制作可靠的异常检测和预测模型。在第二部分中，我为基于新型的非线性频率分解与小波理论的连接提供了一种新颖的可扩展且可解释的预测模型。它还具有两种扩展，用于将多元外源协变量用于高影响力结构域，包括能量和医疗保健。最后，在第三部分中，我提出了一项关于模型设计和数据特征的支持条件的大规模研究，用于在时间序列任务上的预训练模型的可传递性。
人工智能伦理的务实操作化
摘要 随着人工智能（AI），特别是机器学习（ML）的潜在用途范围不断扩大，人们对相关伦理问题的认识也不断提高。这种认识的提高使人们认识到现有的立法和法规不足以保护个人、团体、社会和环境免受人工智能危害。为了应对这一认识，出现了大量基于原则的道德准则、指导方针和框架。然而，越来越明显的是，人工智能伦理原则理论与人工智能系统的实际设计之间存在着巨大的差距。在之前的工作中，我们分析了是否有可能通过使用旨在帮助人工智能开发人员、工程师和设计师将原则转化为实践的工具和方法来缩小人工智能伦理的“是什么”和“如何”之间的差距。我们得出结论，这种结束方法目前是无效的，因为几乎所有现有的转化工具和方法要么过于灵活（因此容易受到道德洗礼），要么过于严格（对背景没有反应）。这就提出了一个问题：如果即使在技术指导下，人工智能伦理也难以融入算法设计过程，那么整个支持伦理的设计努力是否都变得徒劳无功？如果不是，那么如何让人工智能伦理对人工智能从业者有用？这是我们试图通过探索为什么即使原则和技术转化工具受到限制，仍然需要它们来解决的问题，以及如何通过为被称为“道德即服务”的概念提供理论基础来潜在地克服这些限制。
实现可信人工智能的务实方法
所提出的方法被设计为一个循序渐进的过程，目的是以务实和高效的方式支持和改进人工智能系统的设计、开发和采用。方法论问题指导开发团队，并作为促进遵守《人工智能法案》等法规的清单。这种方法可以系统地构建人工智能系统所需的文档并开发值得信赖的人工智能解决方案。
务实的临床试验公开资金呼叫
E.项目资格和评估标准这一竞赛将资助一项或多项务实的临床试验，其最大潜力可以推动加拿大OC Care的进步。可以集成到现有的医疗保健系统中的创新和以患者为中心的想法。评估申请时将考虑以下标准：在所有OCC竞争中使用的标准标准科学的机票/研究策略项目措施创新/新颖性患者参与度沟通的清晰度/可行性预算的强度/预算多重研究质量研究质量研究 sites across Canada are encouraged Canadian content: projects building on Canadian science will be prioritized Potential for impact Additional criteria specific to current competition Level of pragmatism Relevance and importance to real-world clinical practice Risk assessment Measurable outcomes Potential for acceptability Strength of implementation protocol
与务实语义交流的心理理论推理
摘要 - 在本文中，提出了一个务实的语义沟通框架，该框架提出了两种智能代理之间有效的面向目标的信息共享。特别是，语义被定义为封装从数据中提取的不同特征之间的典型因果关系和依赖关系的因果状态。所提出的框架利用了机器学习（ML）的新兴概念，称为心理理论（Tom）。它采用动态的两级（无线和语义）反馈机制来连续微调发射器的神经网络组件。感谢汤姆（Tom），发射器模仿了接收者创建神经网络操作语义解释的实际心理状态。然后，由于提出的动态两级反馈机制，接收器的估计心理状态被动态更新。在较低级别，传统的通道质量指标用于根据无线通信通道的质量优化通道编码过程，从而确保将语义表示形式有效地映射到有限的星座。此外，还引入了语义反馈水平，提供了有关接收者感知的语义效果的信息，并以最小的开销提供了信息。数值评估证明了该框架与减少量的有效通信的能力，同时保持相同的语义，优于不利用基于TOM的推理的常规系统。