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Buil4People (B4P) 联合规划的欧洲伙伴关系两年期完整报告
• 动员和参与 B4P 伙伴关系社区：定期组织 B4P 伙伴关系委员会 (PB)、B4P 利益相关者论坛 (SF) 和国家代表小组 (SRG) 会议。已经组织了九次 PB 会议，第一次会议于 2021 年 10 月举行。一个综合的国家代表小组 (SRG) 已经成立，包括 20 个国家和 39 名代表。第一次 B4P SRG（在线）会议于 2022 年 4 月 20 日举行，向欧盟成员国更详细地介绍了 B4P 的抱负和目标，并启动了初步讨论。最终，第一次 B4P 利益相关者论坛于 2022 年 6 月 1 日在线组织，有 170 多名参与者，目标是在欧洲培育一个围绕 B4P 的强大社区。第二次论坛将于 2023 年 9 月举行，该论坛的准备工作已在报告期内开始。同时，还开展了一系列沟通活动，通过各种渠道传播有关 B4P 的信息，包括开发专门的 B4P 网站 (https://built4people.eu)、B4P SF 邮件列表 (info@built4people.eu)，以及 ECTP 和 WorldGBC ERN 媒体渠道 (网站、LinkedIn、Twitter、新闻、时事通讯)。 • 为“地平线欧洲”工作计划的实施做出贡献：作为“地平线欧洲”实施的一部分，B4P 伙伴关系积极为 2021-2022 年和 2023-2024 年 HEu 工作计划下的优先事项和主题的确定做出了贡献。
纪念赫尔曼德克萨斯医疗中心 2022 年实施战略计划
从对主要和次要数据的审查中得出了以下其他重要健康需求：老年人和老龄化；癌症；儿童健康；妇女健康。由于需要关注上表中所述的优先健康需求，这些主题不是 2022-2024 年实施战略中特别优先考虑的工作。然而，由于社会决定因素需求的相互关系，其中许多领域都与优先健康需求有间接关系，将通过优先健康需求的上游工作来解决。此外，其中许多领域都在正在进行的计划和服务中得到解决（并在 CHNA 报告中进行了更详细的描述）。纪念赫尔曼德克萨斯医疗中心提供的社区健康预防和教育计划超出了本实施战略中概述的计划和活动的范围。这些计划通过各种渠道提供给数千名寻求更多健康信息的休斯顿居民。 CHNA 的目的是全面了解纪念赫曼德克萨斯医疗中心服务区的健康需求，并指导医院的规划工作以满足这些需求。特别关注弱势群体的需求、未满足的健康需求或服务缺口以及社区的意见。为了规范整个纪念赫曼医疗系统的工作并增加影响大休斯顿地区顶级健康需求的潜力，在区域/系统层面评估和优先考虑社区健康需求。有关确定和优先考虑重要健康需求的过程的更多信息
引用 (APA) Robbemond, V., Inel, O., & Gadiraju, U. (2022)。了解解释模态在人工智能辅助决策中的作用。在 UMAP2022 - 第 30 届 ACM 用户建模、适应和个性化会议论文集（第 223-233 页）。（UMAP2022 - 第 30 届 ACM 用户建模、适应和个性化会议论文集）。计算机协会 (ACM)。https://doi.org/10.1145/3503252.3531311 重要提示 要引用此出版物，请使用最终发布的版本（如果适用）。请检查上面的文档版本。
人工智能和机器学习的进步导致人工智能在各个领域中用于增强或支持人类决策的采用急剧增加。越来越多的研究致力于解决模型可解释性和解释的好处，以帮助最终用户或其他利益相关者解读所谓“黑匣子人工智能系统”的内部工作原理。然而，目前人们对传达解释的方式（例如，文本、可视化或音频）在通知、增强和塑造人类决策方面的作用了解甚少。在我们的工作中，我们通过可信度评估系统的视角来解决这一研究空白。考虑到通过各种渠道获得的大量信息，人们在做出决策时会不断考虑他们所消费信息的可信度。然而，随着信息过载的增加，评估我们所遇到的信息的可信度并非易事。为了帮助用户完成这项任务，自动可信度评估系统已被设计为各种情况下的决策支持系统（例如，，评估新闻或社交媒体帖子的可信度）。但是，为了使这些系统有效地支持用户，它们需要得到信任和理解。事实证明，解释在告知用户对决策支持系统的依赖方面发挥着至关重要的作用。在本文中，我们研究了解释方式对人工智能辅助可信度评估任务的影响。我们使用一项涵盖六种不同解释模式的受试者间实验（N = 375），以评估解释模式对 AI 辅助决策结果准确性、用户对系统信任度以及系统可用性的影响。我们的结果表明，解释在塑造用户对决策支持系统的依赖方面发挥着重要作用，从而影响决策的准确性。我们发现，在有解释的情况下，用户在评估陈述的可信度时表现更准确。我们还发现，在没有解释的情况下，用户很难就陈述的可信度达成一致。如果有解释，文本和音频解释比图形解释更有效。此外，我们发现
使用 AI/ML 工具跟踪社交媒体中的恶意信息，以帮助减轻有害的 GenAI，从而改善社会福祉
对社会福祉的威胁正在迅速发展，这种威胁来自社交媒体上广泛传播的错误信息。更令人担忧的是“恶意信息”，它在某些社交网络上被放大。现在，这种威胁又增加了一个维度，即使用生成式人工智能故意增加错误信息和恶意信息。本文重点介绍了一些“边缘”社交媒体渠道，这些渠道的恶意信息水平很高，这在我们的人工智能/机器学习算法中有所体现。我们讨论了各种渠道，并特别关注其中一种渠道“GAB”，作为潜在负面影响的代表。我们概述了一些当前的恶意信息作为示例。我们捕捉元素，并观察其随时间的变化趋势。我们提供了一组人工智能/机器学习模式，可以表征恶意信息，并允许捕获、跟踪，并可能用于响应或缓解。我们强调了对恶意代理使用 GenAI 故意发送恶意信息以破坏社会福祉的担忧。我们建议将所提出的特征作为一种方法，以启动一种更加慎重和定量的方法来解决社交媒体中这些会对社会福祉产生不利影响的有害方面。本文强调了“恶意信息”（包括虚假信息、网络欺凌和仇恨言论）扰乱社会各个阶层的可能性。恶意信息的扩散可能会导致严重的现实后果，例如大规模枪击事件。尽管试图在 Facebook 等主要平台以及某种程度上在 X/Twitter 上引入审核，但现在越来越多的社交网络（如 Gab、Gettr 和 Bitchute）提供了完全不受审核的空间。本文介绍了这些平台，并对 Gab 的帖子进行了半定量分析的初步结果。本文使用文本分析研究了几种表征模式。本文强调了 Gab 和其他边缘平台对生成式 AI 算法的危险使用，强调了对社会福祉的风险。本文旨在为捕获、监控和减轻这些风险奠定基础。
大众媒体信息对
大众媒体在塑造人们对所有社会问题的看法中起着至关重要的作用。这是通过大众媒体内容和用于向受众传播信息传播的各种渠道实现的。基于这种关键的影响和主导地位，媒体被认为是对受众群体的享受，一项混合方法研究采用了探索性顺序设计。肯尼亚邦戈马县的Elgon子县。这项研究旨在建立大众媒体信息对目标社区中患者权利产生的看法。许多研究从政策和公共卫生的角度关注患者的权利，而不是通过大众媒体角度进行交流。大规模培养基的议程制定理论和创新理论的扩散指导了研究。分别对定量数据和定性数据分别进行了描述和主题分析。数据是从Kaptama和Chemoge子分离的成年居民那里收集的。在两个子位置的13104名居民中，随机选择了130名成年居民的样本参加该研究。此外，还参与了肯尼亚领先媒体部门的6位关键知情人士和6位从肯尼亚领先的媒体中吸引的卫生记者。数据是借助问卷，采访指南（一个针对政策专家，另一个针对媒体从业者）以及焦点小组讨论时间表收集数据。可信赖性用于验证定性数据，而定量数据通过Cronbach Alpha共计算验证。研究表明，有关患者权利的大众媒体信息过于笼统地关注零星事件，而不是尤其不是患者权利。因此，对该主题传播的信息无法将登记悲观主义的研究受访者的心态转移到大众媒体信息的潜力，以塑造对患者权利的有利看法。记者需要从一般报告中挑出有关患者权利的消息，以提高其知名度，以获得媒体受众的所需感知。
英国脱欧：文献预测将产生哪些经济影响？
2016 年 6 月，英国公投决定脱离欧盟，这为英国和欧盟 27 国带来了一段巨大的经济和政治不确定性时期。大量官方和学术分析已经发表，探讨了不同脱欧模式对经济的影响。第 1 部分分析了未来英国与欧盟关系的可能模式，从留在单一市场和关税同盟，到自由贸易协定 (FTA) 或世界贸易组织 (WTO) 规则。第 1 部分还讨论了英国贸易法规（关税和非关税壁垒、贸易协定）的未来，以及英国脱欧可能对英国经济产生影响的各种渠道（贸易、外国直接投资 (FDI)、移民、生产力、财政政策）。英国必须在确保进入欧盟市场和增加监管自主权之间做出权衡。第 2 部分调查了在不同情景下发布的关于英国脱欧短期和长期影响的研究，从软脱欧到硬脱欧，再到无协议脱欧。这些研究得出的结果大相径庭，这取决于它们所采用的方法以及对英国和欧盟 27 国未来关系的假设，主要取决于它们如何看待贸易开放和监管对生产力的影响，无论是水平还是增长率。使用引力模型和可计算一般均衡模型的研究通常发现对英国 GDP 产生负面但较小的影响。一些研究通过增加英国经济开放程度较低对劳动生产率增长的负面影响来增加这些影响，即使英国脱欧派希望英国向非欧盟经济体开放。另一些人认为，自由化冲击可能会促进产出增长，但英国已经是一个非常自由的经济体。英国脱欧对欧盟 27 国 GDP 的影响平均比对英国 GDP 的影响小 4 到 5 倍，尽管一些国家（尤其是爱尔兰）受到的影响更大。从短期来看，英国脱欧的不确定性对投资和出口产生负面影响，但较低的利率和汇率部分抵消了这种影响。
英国脱欧 - OFCE.Sciences-Po.fr
2016 年 6 月，英国公投决定脱离欧盟，这为英国和欧盟 27 国带来了一段巨大的经济和政治不确定性时期。大量官方和学术分析已经发表，探讨了不同脱欧模式对经济的影响。第 1 部分分析了未来英国与欧盟关系的可能模式，从留在单一市场和关税同盟，到自由贸易协定 (FTA) 或世界贸易组织 (WTO) 规则。第 1 部分还讨论了英国贸易法规（关税和非关税壁垒、贸易协定）的未来，以及英国脱欧可能对英国经济产生影响的各种渠道（贸易、外国直接投资 (FDI)、移民、生产力、财政政策）。英国必须在确保进入欧盟市场和增加监管自主权之间做出权衡。第 2 部分调查了在不同情景下发布的关于英国脱欧短期和长期影响的研究，从软脱欧到硬脱欧，再到无协议脱欧。这些研究得出的结果大相径庭，这取决于它们所采用的方法以及对英国和欧盟 27 国未来关系的假设，主要取决于它们如何看待贸易开放和监管对生产力的影响，无论是水平还是增长率。使用引力模型和可计算一般均衡模型的研究通常发现对英国 GDP 产生负面但较小的影响。一些研究通过增加英国经济开放程度较低对劳动生产率增长的负面影响来增加这些影响，即使英国脱欧派希望英国向非欧盟经济体开放。另一些人认为，自由化冲击可能会促进产出增长，但英国已经是一个非常自由的经济体。英国脱欧对欧盟 27 国 GDP 的影响平均比对英国 GDP 的影响小 4 到 5 倍，尽管一些国家（尤其是爱尔兰）受到的影响更大。从短期来看，英国脱欧的不确定性对投资和出口产生负面影响，但较低的利率和汇率部分抵消了这种影响。
增强预测分析，自动化
非人性化的客户服务和千篇一律的营销方式已经一去不复返。人工智能 (AI) 正在改变企业与客户互动的方式，使互动在每个平台上都变得个性化和顺畅。这种转变是由人工智能预测客户需求、自动执行日常任务和分析大量数据的能力推动的。人工智能的预测能力可以检查客户数据以预测他们的偏好。想象一下，您会收到针对性广告和产品推荐，这些广告和产品推荐似乎完全符合您的偏好！这种个性化的营销方法可以提高参与度并显著提高销售额。人工智能驱动的 24/7 聊天机器人提供即时客户支持，无需等待。它们处理常见的查询并提供实时帮助，不断提高理解自然语言的能力，并在每次互动中提供越来越准确的帮助。人工智能通过自动执行重复性任务来提高效率，使人类团队可以投入更多时间来培养与客户的关系，包括确定潜在客户、建立有针对性的电子邮件活动以及分析数据以指导业务决策，结果如何？运营效率更高，团队更快乐。企业必须了解客户情绪，而人工智能的整合可以分析客户在各种渠道上的互动，以评估他们的情绪和态度。这一过程被称为“情绪分析”，它使企业能够尽早发现不满情绪，管理在线品牌认知，并收集有价值的见解，以改进产品和完善营销策略。随着人工智能的整合程度越来越高，企业也需要考虑到道德问题，必须优先考虑客户隐私，消除算法中的偏见，并保持人性化以建立真正的关系。人工智能的未来及其可能性是无限的！自然语言处理 (NLP) 的进步将导致聊天机器人的声音和行为与人类相似，而人工智能与虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 的整合可以创造身临其境的个性化体验。总之，人工智能并不是要取代人类；它是为了作为您的客户体验合作伙伴进行协作。
按照空军指令 48-123 空军部长 1999 年 3 月 16 日
本指示实施了 AFPD 48-1《航空航天医疗计划》和国防部指令 (DoDD) 1332.18《因身体残疾而退役或退休》以及 DoDD 6130.3《任命、入伍和入伍的身体标准，1994 年 5 月》、DoDD 5154.24《武装部队病理学研究所 (AFIP)》中关于所有军事人员向保存库提供脱氧核糖核酸 (DNA) 样本的强制性要求，并实施了国防部表格 2697《医疗评估报告》用于退役和退休成员。它建立了空军体检的程序、要求、记录和医疗标准。它规定了因身体残疾而无法履行职责的成员退休、开除或留用的程序和参考权限。本指示适用于所有服兵役、奖学金项目和空军预备役申请人。本指令还适用于在 NGR (AF) 0-2 中公布的空军国民警卫队 (ANG)。现役飞行医学办公室在管理指派的预备役成员单位时将使用本指令的 AFRC 补充文件，并当预备役单位位于同一基地时保留一份 AFRC 补充文件的副本。本指令受 1974 年《隐私法》的影响。收集和保留记录的权力在美国法典第 10 篇第 8013 节和第 9397 号行政命令中概述。适用隐私法系统通知 F044 AFSG G《机组人员标准案例文件》。本指令要求的每份受隐私法影响的表格要么包含文件正文中的隐私法声明，要么受 DD 表格 2005《隐私法声明 - 医疗记录》的约束。请通过各种渠道将对 AF 表格 847（出版物变更建议）的评论和改进建议发送至 AFMOA/SGOA，地址：110 Luke Avenue, Room 405, Bolling AFB, DC 20332-7050。附件 1 是参考文献、缩写、首字母缩略词和术语的列表。根据 AFMAN 37-139（记录处置时间表）保留和处置本出版物中规定的流程所产生的所有记录。
远程牙科中的人工智能
1 印度新德里贾米亚米利亚伊斯兰大学牙科学院正畸学系 2 印度新德里 HCL Technologies Ltd * 通讯作者：Panchali Batra 博士，印度新德里贾米亚米利亚伊斯兰大学牙科学院正畸学系教授。电子邮件：panchali.batra@gmail.com；电话：+91-9999908022。提交日期：2022 年 7 月 15 日；修订日期：2022 年 8 月 23 日；接受日期：2022 年 9 月 12 日；出版日期：2022 年 9 月 30 日；引用：Batra P、Tagra H、Katyal S，远程牙科中的人工智能。Discoveries 2022，10(3)：e153。 DOI：10.15190/d.2022.12 摘要 人工智能 (AI) 在过去十年中发展迅猛。人工智能在远程牙科中的应用可以改革远程牙科护理、牙科教育、研究和后续创新的方式。可以开发机器学习（包括基于深度学习的算法）来创建预测模型，以评估口腔健康相关状况、随之而来的并发症和患者分层的风险。患者可以自我诊断并采取预防措施或自我管理某些早期阶段的牙科疾病。人工智能在远程牙科中的应用对牙科医生和患者都有好处。人工智能可以基于智能设备更好地对牙科患者进行远程筛查、诊断、记录保存、分类和监控。这将使牙医不再需要常规治疗的基本病例，使他们能够专注于高度复杂的病例。这也将使牙医能够为偏远地区更大的贫困人口提供服务。人工智能在远程牙科中的应用可以带来牙科从治疗到预防的个性化方法的范式转变。远程牙科的一大优势可能是通过本文提出的各种渠道建立的强大而全面的反馈机制。本文讨论了人工智能在远程牙科中的应用，并提出了一种反馈机制来提高远程牙科的表现。