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AI与人：学术论文真实性挑战
1,2,3,4,5计算机科学工程总统大学班加罗尔，印度摘要 - “ AI vs Human：Essay Authenticity Challenge”研究了人工智能生成的内容与人类著作论文之间的持续辩论。 在诸如Chatgpt之类的生成AI技术时代，在学术和艺术写作中保留真实性和独创性已变得至关重要。 这一挑战将AI与人类生成的文本形成鲜明对比，从创造力，深度，连贯性和道德后果来对比。 该研究的目的是开发一个框架来通过确定其优势和错误来评估书面内容的真实性。 该研究还调查了AI辅助写作对教育，知识产权和人类创造力的后果，并提出了平衡AI协助与保存真正人类表达的策略。该研究通过比较人类与人工智能系统所写的论文中的文章中的真实性复杂性。 它还调查了教育者，学者和立法者在识别AI辅助内容，保持道德标准的挑战，并在使用AI作为工具和维护真实的人类创造力之间找到平衡。 此外，本文提出了实用策略和框架，以识别AI生成的内容，保护知识产权并鼓励在越来越多的AI受驱动的世界中进行批判性思维。1,2,3,4,5计算机科学工程总统大学班加罗尔，印度摘要 - “ AI vs Human：Essay Authenticity Challenge”研究了人工智能生成的内容与人类著作论文之间的持续辩论。在诸如Chatgpt之类的生成AI技术时代，在学术和艺术写作中保留真实性和独创性已变得至关重要。这一挑战将AI与人类生成的文本形成鲜明对比，从创造力，深度，连贯性和道德后果来对比。该研究的目的是开发一个框架来通过确定其优势和错误来评估书面内容的真实性。该研究还调查了AI辅助写作对教育，知识产权和人类创造力的后果，并提出了平衡AI协助与保存真正人类表达的策略。该研究通过比较人类与人工智能系统所写的论文中的文章中的真实性复杂性。它还调查了教育者，学者和立法者在识别AI辅助内容，保持道德标准的挑战，并在使用AI作为工具和维护真实的人类创造力之间找到平衡。此外，本文提出了实用策略和框架，以识别AI生成的内容，保护知识产权并鼓励在越来越多的AI受驱动的世界中进行批判性思维。索引术语 - 真实性，独创性，生成性AI，创造力，连贯性，道德后果，学术完整性，知识产权，检测框架，道德标准，教育，AI驱动世界。
关于医学期刊学术论文的撰写、报告、编辑和出版的建议
I. 关于建议 A. 建议的目的 B. 谁应该使用这些建议？ C. 建议的历史 II. 作者、贡献者、审稿人、编辑、出版商和所有者的角色和职责 A. 定义作者和贡献者的角色 1. 为什么作者身份很重要 2. 谁是作者？ 3. 非作者贡献者 4. 人工智能（AI）——辅助技术 B. 财务和非财务关系和活动的披露以及利益冲突 1. 参与者 a. 作者 b. 同行评审员 c. 编辑和期刊工作人员 2. 报告关系和活动 C. 提交和同行评审过程中的职责 1. 作者 a. 掠夺性期刊或伪期刊 2. 期刊 a. 保密性 b. 及时性和响应性 c.同行评审 d. 诚信 e. 多样性和包容性 f. 期刊指标 3. 同行评审员 D. 期刊所有者和编辑自由 1. 期刊所有者 2. 编辑自由 E. 保护研究参与者 III. 医学期刊出版相关的出版和编辑问题 A. 更正和版本控制 B. 科学不端行为 C. 版权 D. 重叠出版 1. 重复提交 2. 重复和先前出版 3. 预印本 a. 选择预印本档案 b. 将预印本档案中的稿件提交给同行评审期刊 c. 在提交的稿件中引用预印本 4. 可接受的二次出版 5. 基于同一数据库的稿件 E. 函件 F. 费用 G. 增刊、专题刊和特别系列
学术论文（同行评审）
Orita，A。Mukai，H。Tomita，S。Tomita，K。Bamagishi，H。Ebi，Y。Tamada，K。Kamada，H。Woo，F。Ishida，E。Takada，H。 /div;Orita，A。Mukai，H。Tomita，S。Tomita，K。Bamagishi，H。Ebi，Y。Tamada，K。Kamada，H。Woo，F。Ishida，E。Takada，H。 /div;
Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库
摘要人工智能（AI）在学术评估中的应用是学术界的重要主题之一。广泛采用了生成AI（Genai）和大语言模型等技术似乎引入了新的学术评估机会。Genai是否具有进行学术评估的能力以及其能力与人类专家的能力之间存在什么差异的问题成为首先需要解决的主要问题。在这项研究中，我们开发了一系列评估标准和过程，以研究细胞生物学领域的853次同行评审后的论文，旨在观察Genai和人类专家之间的评分和评论风格的差异。我们发现，Genai给出的分数往往高于专家的分数，并且评估文本缺乏实质性内容。结果表明，Genai目前无法提供人类专家提供的理解和微妙分析的深度。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.
生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？
摘要随着大型语言模型（LLM）继续以惊人的速度前进并越来越广泛地采用，人们越来越难以辨别给定文本是由人类还是机器编写的。作者身份验证已成为一项至关重要且具有挑战性的任务。本文采用了一种文本分类模型，该模型结合了BERT和卷积神经网络（CNN），以利用Bert强大的上下文理解能力和CNN有效的本地功能提取能力来增强文本分类性能。CNN的引入有效地弥补了Bert在短语级别提取特征的缺点，尤其是在捕获文本中的本地特征（例如捕获N-gram特征）时。实验结果表明，我们的方法的表现高于基线模型，在ROC-AUC度量中提高了高达6％，平均度量指标近3％。因此，我们验证了这种方法的有效性。
17 June 2024 学术论文
研究团队开发了自适应采样器ASr，一种基于任务多样性、熵和难度动态加权的分 布生成函数，以优化元学习模型的泛化性能，并为此提出了一种通用的元学习算法。 研究团队在多个基准数据集和不同学习场景下对所提方法进行了广泛实验，包括小 样本学习、跨域学习、多域学习和增量学习等，并从多个维度对方法的有效性、泛化性 、计算效率等进行了评估和对比，结果证明了所提方法在不同网络架构和元学习框架下 的优越性能和通用性。
我们如何利用人工智能撰写关于婴儿肠绞痛的学术论文
目标：本文旨在调查广泛使用的人工智能网站上提供的基本研究问题的答案。人工智能 (AI) 是一种机器智能，它依赖于检测、识别、处理和回忆特定主题中越来越多的变量的能力，并用它来模仿人类智能。众所周知，它对医学问题有好处。方法：我们向人工智能网站提出了四个基本研究问题（我们之前发表过的主题）。答案未经任何更改或修改就呈现了出来。如果您对第一个答案不满意，该网站提供了“重新生成”功能，该功能仅使用一次。结果：准备了四篇短文，每篇大约 20 秒即可从 AI 网站下载。讨论：短文（一页）生成的内容合乎逻辑，但并不总是准确的，没有任何明显的临床决策或批判性反思。内容主要是历史性的，不包括任何具有临床视角的细致入微的答案。高中和大学教师可能会担心学生考虑使用该系统来生成课堂论文作业，这是合理的。预计人工智能将越来越多地用于根据医疗环境中患者展现的复杂数据生成诊断。结论：生成的文章都是基础文章，不包括 2018 年之后的任何研究论文，也不包括独立研究人员驱动的论文中为回答研究问题所做的深入而深思熟虑的讨论。预计人工智能将变得更加复杂，越来越有用，并被各种类型的学生和专业人士使用。我们需要关注它，以便明智地使用它，而不仅仅是接受它的局限性。
AP® 研究学术论文示例学生回答和评分评论
• 探索与研究主题相关的学术文献中代表多种观点的多部作品之间的关系；阐明他们选择使用什么方法、方式或过程来解决他们的研究问题，为什么他们选择这种方法来回答他们的问题，以及他们如何使用它；