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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。
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
kpmg＆Associates- S.A.官方审稿人协会社会资本：3,916,000欧元 - 合法人员PT 502 161 078-注册在
Our engagement was performed in accordance with International Standard on Assurance Engagements (ISAE) 3000 (Revised), Assurance Engagements Other Than Audits or Reviews of Historical Financial Information issued by the International Auditing and Assurance Standards Board (IAASB) of the International Federation of Accountants (IFAC) and the other standards and technical guidelines as issued by Ordem dos Revisiores Oficiais de Contas (OROC), which require我们我们计划并执行我们的工作以获得有限的保证，即是否引起了我们的注意，使我们相信，在所有物质方面，索纳e提出的以可持续性挂钩融资框架呈现了与可持续性链接的可持续性链接原理和5月2023年贷款债券相关的五个核心债券协会所签发的五个核心组成部分，并尚未为五个核心核心构成的核心组成部分而造成的五个核心组成部分。 2023年2月。为此，此工作包括以下其他程序：
收到2024年2月2日，修订：2024年2月10日，接受：2024年2月20日，在线发布：2024年2月27日，审稿人：匿名同行评审引用：Singh
摘要 - 供应链中数字化转型的出现预示着效率，创新和韧性的新时代。本文探讨了在供应链管理中，探讨了数字技术（例如物联网（IoT），人工智能（AI），区块链和云计算）的多方面影响。通过对当前文献的全面审查，我们确定了数字化转型带来的挑战和机会，强调了克服基础设施约束，技能差距和安全问题的重要性，以利用这些技术的全部潜力。此外，我们深入研究了道德上的考虑和社会影响，强调了数字时代可持续和负责任实践的当务之急。本文还预测了未来的方向和新兴技术，强调了供应链的需求，以适应并利用这些进步，以实现可持续增长和竞争优势。我们的分析得出的结论是，尽管数字化转型提出了重大挑战，但它还为供应链变得更加敏捷，透明和以客户为中心提供了无与伦比的机会。数字技术的成功整合不仅提高了运营效率，还可以推动创新，促进可持续性并增强针对全球破坏的弹性。本文为供应链中数字化转型的持续论述做出了贡献，为学者，从业者和决策者提供了有关这项数字革命的复杂性的见解。关键字：数字化转型，供应链管理，物联网（IoT），人工智能（AI），区块链技术，云计算，运营效率，创新，可持续性，道德考虑，社会影响，新兴技术，竞争优势，竞争优势，韧性，弹性，弹性，未来方向。
研究员 – 研究员-审稿人
FDA 生物制品评估与研究中心 (CBER) 和治疗产品办公室 (OTP) 下的基因治疗办公室 (OGT) 和细胞治疗和人体组织办公室 (OCTHT) 正在招聘多名研究员，担任 OGT 和 OCTHT 下属基因转移和免疫原性分部 (GTIB)、肿瘤疫苗和生物技术分部 (TVBB) 以及细胞和组织治疗分部 (CTTB) 的研究员评审员。OGT 和 OCTHT 通过确保细胞和基因治疗产品（包括癌症疫苗）和组织工程产品的安全性和有效性来保护和增进公众健康。职责：成功的候选人将履行以下主要职责：• 进行与细胞治疗或基因治疗相关的实验室研究，包括制定评估这些产品安全性的新策略以及对这些产品的特性和制造进行研究。成功的候选人将根据其资历和研究领域加入 OGT 和 OCTHT 的其中一个研究实验室。目前，OGT和OCTHT实验室在以下领域开展研究：
收到2023年12月4日，接受：2023年12月20日，在线发布：2023年12月31日，审稿人：匿名同行评审引用：Singh，P。K.，
机器学习（ML）作为价值创造的催化剂。国际供应链管理杂志，12（6），57-63，https：//doi.org/10.59160/ijscm.v12i6.6216摘要 - 在供应链管理的迅速发展的景观（SCM）中，数字化转型已成为具有成就竞争优势的基础。本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）作为这种转换中的催化剂的关键作用，从而推动了SCM各个方面的显着价值创造。通过全面的文献综述，包括对12个关键论文的分析，本研究研究了AI和ML在增强供应链运营中的整合，从需求预测的预测分析到物流和库存管理中的实时决策。这些发现突出了这些技术在优化效率，降低成本和提高整体供应链弹性方面的变革性影响。本文还解决了实施AI和ML固有的挑战和道德注意事项，例如数据隐私和劳动力的影响。以展望未来的结论，这项研究强调了AI和ML在塑造下一代SCM实践中日益重要的重要性。这项研究独有的是它对与AI和ML实施相关的挑战和道德考虑因素（例如数据隐私和劳动力影响）的探索。本文还提供了前瞻性的见解，强调了这些技术在塑造未来SCM实践中的重要性。这项研究既有助于学术话语，并为行业专业人员提供了实用的见解，这标志着通过AI和ML了解SCM的数字转换的重要步骤。
附加信息同行评审：发行者感谢分区编辑和其他匿名审稿人对同行评审o
附加信息同行评审：发行者感谢Sectional Editor和其他匿名审阅者对这项工作的同行评审的贡献。重印和权限信息可从https://horizonepublishing.com/ journals/index.php/pst/pst/open_access_policy Publisher's Notes提供：Horizon E-Publisther Group在公开的地图和机构分配中对管辖权的责任声仍然中立。索引：《今日植物科学》，由Horizon E-Publishing Group出版，由Scopus，Web of Science，Biosis Previews，Clarivate Analytics，NAAS，UGC Care等涵盖。请参阅https://horizonepublishing.com/journals/ index.php/pst/indexing_abstracting版权所有：©作者（S）。这是根据创意共享归因许可条款分发的开放访问文章，只要原始作者和来源被记住（https：// creativecommons.org/licenses/4.0/），它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制（前提Nguyen H T N，Dang L T.腰果的提取物和部分提取物可改善链霉菌素和高脂饮食诱导的高血糖小鼠。今天的植物科学（早期访问）。https://doi.org/10.14719/pst.2697
审稿人名单
机器学习回归树方法根据斯里兰卡儿童恒牙萌出状况预测年龄 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130425 审稿人：(1) S.Kannadhasan，印度切兰工程学院。(2) Calin Ciufudean，罗马尼亚斯特凡大公大学。其他审稿人：(1) Jyoti Dabass，印度北卡普大学。(2) Kalpana Devi S，印度伊斯瓦里工程学院。(3) Fadele Ayotunde Alaba，尼日利亚联邦教育学院。完整的同行评审历史记录：https://www.sdiarticle5.com/review-history/78816 巴塞尔协议操作风险资本模型中频率和严重程度分布的数学卷积蒙特卡罗模拟 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130426 审稿人：(1) S. Selvakani，印度 Arakkonam 政府艺术与科学学院。(2) Onu，Obineke Henry，尼日利亚伊格纳修斯阿朱鲁教育大学。(3) Hassan Kamil Jassim，伊拉克 Thi-Qar 大学。其他审稿人：(1) Rizwan Yousuf，SKUAST，印度。(2) Adeniran Adefemi Tajudeen，尼日利亚伊巴丹大学。(3) Ali Arshaghi，伊朗伊斯兰阿扎德大学。 (4) 费尔南多·冈萨雷斯·塔瓦雷斯 (Fernando Gonzalez Tavares)，巴西里贝朗普雷图大学。 (5) Rose Irnawaty Ibrahim，马来西亚伊斯兰教大学，马来西亚。 (6) Shouvik Sadhukhan，印度卡拉格普尔理工学院、印度空间科学技术研究所，印度。完整的同行评审历史：https://www.sdiarticle5.com/review-history/84000 Tumarkin 结果的调和分发版本 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130428 审稿人：(1) M. Valliathal，印度 Chikkaiah Naicker 学院。 (2) Mahfut，楠榜大学，印度尼西亚。其他审稿人：(1) Benson Chukwunonso Ezeanyi，Nnamdi Azikiwe 大学，尼日利亚。 (2) Selvarathi，印度卡伦亚技术与科学研究所。完整的同行评审历史记录：https://www.sdiarticle5.com/review-history/84338 使用高斯-乔丹向量变换对大型矩阵进行逐步求逆 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130429 审稿人：(1) Sobhy El-Sayed Ibrahim，埃及本哈大学。(2) Leonardo Simal Moreira，UniFoa – 巴西沃尔塔雷东达大学中心。(3) Suman Maity，印度 Raja NL Khan 女子学院（自治）。其他审稿人：(1) Shibbir Ahmad，孟加拉国达卡工程技术大学。完整的同行评审历史：https://www.sdiarticle5.com/review-history/83290 确保在成本和时间方面使用身份验证系统在加纳库马西技术大学实现有效的安全学习环境 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130430 审稿人：(1) TS Arulananth，印度 MLR 理工学院。(2) Sathish Kumar，印度 Sri Venkateswara 工程学院。其他审稿人：(1) TSMurunya，印度 Arasu 工程学院。完整的同行评审历史：https://www.sdiarticle5.com/review-history/74782