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在 K-12 学校使用 AI 工具的注意事项 - Gov.bc.ca
• 清晰的流程：建立透明且定义明确的流程来评估和选择人工智能工具，确保在各个级别的员工之间进行清晰的沟通。 • 负责任的人工智能整合：将人工智能相关主题融入课堂学习体验，帮助学生了解这项技术、其能力及其伦理影响。 • 批判性思维：促进课堂上关于人工智能的批判性思维和伦理讨论，鼓励学生探索与人工智能技术相关的更广泛的社会影响和伦理考虑。 • 与家长的透明沟通：让家长和监护人了解人工智能在课堂上的使用情况、其目的以及它可能如何有益于孩子的教育，并鼓励他们参与有关人工智能在 K-12 教育中的作用的讨论。 • 教育中的道德人工智能整合：鼓励选择符合既定教育伦理的人工智能工具和内容，确保它们坚持和促进优先考虑学生最大利益的教学实践。 • 减少偏见和包容性：确认您打算使用的 AI 工具已经过人工审查，以防出现潜在偏见；审查每种工具的训练数据、产生幻觉的倾向、越狱敏感性以及 K-12 设计考虑因素，以避免歧视并促进包容性。 • 持续学习和改进：继续了解 AI 在 K-12 课堂中的影响和使用情况，以不断提高该技术的有效性和道德使用。 • 开放反馈和适应：营造一个开放的环境，以便学生、教师、学校领导、教育合作伙伴、支持人员、家长和护理人员反馈意见。开放性对于根据不断变化的道德标准和教育需求调整 AI 实施至关重要，确保 AI 在教育环境中动态且响应迅速地整合。 • 同意：确保以需要适当知情同意的方式使用 AI 工具。例如，如果使用 AI 工具自动进行转录，则应提供知情同意。 • 人类参与：通过认真的人类监督，将人类体验置于人工智能工具采用的核心，从而保持以人为中心的学习体验。• 文化考虑：在教育领域采用人工智能工具时，承认并解决文化多样性和敏感性问题，确保技术符合当地社区的各种文化观点和价值观，从而确保包容性的学习环境。
工作人员指导审计金融工具的公允价值
根据 AS 2501（修订版），定价服务是定期向用户提供统一定价信息的组织，通常是以订阅方式提供。此定价信息可能在不同时间点生成，可供所有订阅者使用，并且可能与各种金融工具相关。一般而言，这些服务涵盖的金融工具往往是那些具有更多直接或间接可观察输入的工具（例如市政债券和公司债务）。定价服务通常每天使用来自做市商和其他一些来源的市场数据和价格对金融工具进行估值。对于某些工具，定价服务使用估值技术来得出估计的公允价值，也可能结合多种方法来得出价格。
NetSuite和“无成本”业务工具的价格| Forvis Mazars
Forvis Mazars提供企业资源计划（ERP）和客户关系管理（CRM）平台分析，设计，实施，升级，培训和支持服务。
推动采用现代工程工具的总体计划
国防部了解使用现代工程工具的价值，它可以缩短部署作战能力所需的设计、开发和测试时间，也许可以缩短数年。现代工程工具提高了效率和协作能力，并支持国防部武器系统的快速发展。数字工程 2 原则和现代工程工具在任务、系统和软件工程中的应用可用于各种复杂程度，以评估性能、有效性和实用性。这包括实施早期和频繁的任务工程，以评估作战环境中的技术和系统，从而为支持我们的作战人员提供必要的系统。在早期任务工程期间生成的模型和数据为采购决策和需求提供信息
法院用户使用生成AI工具的指南
生成的AI工具接受用户的输入（也称为“提示”），并根据已经培训的内容以及用户提供的信息生成输出。这通常会导致输出，看起来它是专门针对用户提示的。例如，如果您将某人的名字包含在生成AI工具中，则该工具可以使用该人的名字来生成对您提示的响应。同样，如果您在提示中谈论了特定情况，那么生成的AI工具可能会讨论您在对您的回应中提到的特定情况。您从生成的AI工具中得到的响应看起来像是为了解决您的情况并给人以人类智能所涉及的印象。但是，重要的是要记住，没有人类的智能在产生产出时涉及。从某种意义上说，生成的AI技术可以被认为是在手机键盘和WhatsApp等应用程序中看到的预测文本功能的更高级版本。还应强调，生成的AI工具不是像Google这样的搜索引擎。搜索引擎会产生与匹配的网站或其他资源列表
NPC 和斑马鱼中方法和工具的开发...
识别导致神经遗传疾病的 DNA 变异的主要瓶颈是 VUS 的功能分析。本研究的目的是通过在 NPC 和斑马鱼中使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑来开发一种方法，以对在巨脑回患者中观察到的候选致病变异进行建模。通过 aCGH 和 WES 分析了 20 名巨脑回/无脑回患者的 DNA，并确定了变异的优先级。通过使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑在 NPC 和斑马鱼中生成突变系，并与已知在巨脑回/无脑回中发挥作用的三个关键基因（TUBG1、LIS1、DAB1）之一的模型进行了比较。使用 3D 基质胶腔系统 (ICChip) 对 NPC 进行表征，并在 3 dpf 和 5 dpf 时观察到发育中的斑马鱼的表型变化。使用 qPCR 对目标突变系和选定的变体系进行了比较。与对照组相比，在 3 个选定基因的突变 NPC 系中观察到迁移延迟。WES 确定了两个候选变体，CGREF1 和 NOL9。观察到 CGREF1KO 斑马鱼和 CGREF1KONPC 中无脑畸形和小头畸形相关基因和神经元分化基因的表达变化。在 Tubg1 突变斑马鱼中观察到严重的表型，包括小头和小眼，以及肝脏/肠道发育异常。我们的研究结果证明，使用 NPC 和斑马鱼模型可以以省时省钱的方式测试导致与 NPC 迁移相关的缺陷的变异。多组学分析可以进一步将这种方法的使用范围扩展到其他神经遗传缺陷组。该项目由 TUBITAKCOST Action 资助，代码号为 217S944。
人工智能生成文本检测工具的实证研究
摘要：由于 ChatGPT 已成为一种主要的 AIGC 模型，可在广泛的应用（包括软件开发和维护）中提供高质量的响应，因此它吸引了许多人的兴趣。ChatGPT 前景广阔，但滥用可能会引发严重问题，尤其是在教育和公共安全领域。目前有几种 AIGC 检测器可用，并且都已在真实文本上进行了测试。但是，还需要进行更多研究才能了解它们对多域 ChatGPT 材料的有效性。本研究旨在通过创建一个多域数据集来测试大学和其他研究机构使用的用于检测人工生成信息的最先进的 API 和工具，从而满足这一需求。本研究创建了一个由文章、摘要、故事、新闻和产品评论组成的大型数据集。第二步是使用新创建的数据集对六种工具进行测试。包括“GPTkit”、“GPTZero”、“Originality”、“Sapling”、“Writer”和“Zylalab”在内的六种不同的人工智能文本识别系统准确率在55.29%至97.0%之间。虽然所有工具在评估中都表现良好，但Originality在各方面都表现得尤为出色。
关于向 CMAJ 提交的稿件使用人工智能工具的新政策
大型语言模型（基于海量语言数据训练的复杂生成人工智能 (AI) 算法）的最新重大进展导致了广泛使用的写作工具，例如 OpenAI 的流行聊天机器人 ChatGPT，它能够分析文本并根据用户提示生成新内容。这项技术对撰写文章的学者和发表文章的期刊具有重要而直接的影响。2023 年 5 月，国际医学期刊编辑委员会 (ICMJE) 更新了其对在医学期刊上发表学术作品的建议，其中包含与 AI 辅助技术相关的具体指令。1 由于 CMAJ 遵循 ICMJE 指导，这些新建议现在适用于提交给 CMAJ 的所有稿件。大型语言模型具有强大的能力，可以以用户可以指定的各种格式和样式从其训练数据集中搜索和重新打包信息。它们可用于生成学术稿件的想法和大纲，甚至是文章的全文。由于当代人工智能工具可以很好地模仿人类的说话和写作风格，因此它们的输出可能看起来很像来自人类作者，可以传达准确、权威以及情感联系的印象。然而，这种印象是一种错觉。由于计算机压缩和存储极大数据集的方式，大型语言模型会估计它们检索和编译的大部分信息，而不是能够准确地再现这些信息，就像试图根据别人记下的要点笔记重建你没有参加的讲座的确切文本一样。因此，大型语言模型的输出很容易出错，许多内容可能是捏造的（例如参考文献），而准确再现的内容可能构成抄袭。2
联合国呼吁严格规范人工智能工具的使用
国际货币基金组织（IMF）和世界银行领导人昨天宣布，两家机构将更紧密地合作，以应对气候变化带来的“生存威胁”。IMF总裁克里斯塔利娜·格奥尔基耶娃和世界银行行长阿贾伊·班加在一份声明中表示：“气候变化威胁着全球和平、安全、经济稳定和发展。”为了应对他们所描述的“气候变化的生存威胁”，两位领导人表示，两家贷款机构“需要帮助我们所有成员国整合其气候和发展目标”。两位领导人在印度举行的G20峰会上发表了罕见的联合声明，强调了前万事达卡首席执行官阿贾伊·班加自今年夏天上任以来对气候变化问题的高度重视。提名班加出任该职位的拜登政府也一直在敦促发展贷款机构采取更多行动，支持为缓解和适应气候变化提供融资。二十国集团会议为成员国携手应对气候问题提供了一个真正的机遇，尽管充满挑战
一项有关使用量子计算工具的系统调查
摘要 - Quantum Computing（QC）是指通过量子力学（QM）继承和构建的新兴范式，具有巨大的潜力，可以解锁以前无法解决科学家无法解决复杂且计算上棘手的问题的非凡机会。近年来，QC的巨大努力和进步标志着与古典计算技术更有效地解决现实世界问题的重要里程碑。虽然近年来正在转移量子计算，但仍需要致力于将该领域从一个想法转移到工作范式。在本文中，我们进行了系统的调查，并对论文，工具，框架，平台进行分类，以促进量子计算并从应用程序和量子计算的角度进行分析。我们提出量子计算层，量子计算机平台的特征，电路模拟器，开源工具CIRQ，TensorFlow量子，ProjectQ，允许使用功能强大且直观的语法在Python中实现量子程序。之后，我们讨论当前的本质，确定开放挑战并提供未来的研究方向。我们得出的结论是，在过去的几年中，出现了许多框架，工具和平台，目前可用的设施的改进将利用量子研究社区中的研究活动。