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古代计算工具的纯数学方法
摘要：算盘是当今仍在使用的最古老的计算工具之一。基于珠子的接口，尽管它具有简单性，但允许用户通过沿电线或杆的滑动珠系统进行复杂的数学操作。虽然物理算盘本身提供了一种直观的视觉方法来计算，但基本操作依赖于基本的数学原理。本文提供了一个全面的数学框架，该框架正式描述了算盘计算背后的算法。从基本的算盘构型开始，我们定义了建模算盘状态所需的关键组件，例如杆，珠子和珠子值。然后，我们通过集合表示法，复发关系和状态过渡图来表征加法，减法，乘法和除法的核心算法算法。我们形式化的算法算法利用数字理论，模块化算术，组合和代数来利用概念。除了对古代技术提供新的数学见解外，我们的工作还有助于桥接有形的算盘界面与为其供电的抽象算法之间的连接。通过示例和证明，我们展示了珠子操作如何精确地对应于数学转换。这种形式化的水平不仅有助于解释算盘的有效性，而且还说明了即使是基本的计算工具如何利用深刻的数学思想。我们的数学算盘框架为进一步分析以及经典算盘方法的修改和扩展奠定了基础。
如何共同设计临床实践工具的原型
练习中使用的抽象临床工具（例如医学对帐图表，诊断支持工具和轨道触发图表）在医疗保健中是特有的，但是对如何优化其设计的关注相对较少。以用户为中心的设计方法和共同设计原则为提高临床工具的可用性和可接受性提供了潜力，但目前可用有限的实践指导。我们提出了一个基于以用户为中心的方法和共同设计原则提供实用指导的框架（用于临床实践工具或“壁画”的框架，以五个步骤组织：（1）建立一个多学科咨询小组； （2）开发原型的初始草稿； （3）进行思考的可用性评估； （4）临床模拟中的测试； （5）生成由研讨会告知的最终原型。我们在案例研究中应用了该框架，以支持原型轨道和触发图表的共同设计，以检测和响应分娩过程中可能的胎儿恶化。这首先是建立一个由22名具有多样专业知识的成员组成的咨询小组。开发了两个初始原型草案，一个基于国家机构生产的版本，另一个具有相似内容但使用人为因素原理设计的。对这些原型的Think-Aloud可用性评估是由15位专业人员进行的，这些发现用于为改进的原型草案提供了共同设计。通过临床模拟与来自五个产妇单位的52名产妇专业人员进行了测试。对这些模拟和六个研讨会的分析用于将最终原型设计为大规模测试的准备点。通过将现有的方法和原理编码为单个框架，壁画支持动员各种利益相关者的专业知识和创造力，以在紧迫的服务需求领域共同设计原型轨道和触发图表。需要进一步评估，该框架具有应用于应用临床实践领域的潜力。
年龄的筛选工具的开发和验证 -
摘要介绍当前，与年龄相关的听力损失已经普遍存在，意识和筛查率仍然很低。遇到几个障碍，因为时间，人事培训和设备成本，可用的听力筛查工具无法充分满足在社区居住的老年人中对大规模听力检测的需求。因此，需要一种准确，方便且廉价的听力筛查工具来检测听力损失，及早进行干预并减少对个人，家庭和社会未经处理的听力损失的负面后果和负担。目的研究利用“医疗大数据”和“智能医疗管理”来开发基于微信平台的年龄相关听力损失的多维筛查工具。方法通过横断面调查，逻辑回归模型和接收器操作特征（ROC）曲线分析进行了风险因素的评估。结合风险因素评估，对老年筛查版本的听力障碍库存和模拟听觉测定法，筛选软件是通过JavaScript语言开发的，并进行了评估和验证。结果总共401名老年人包括在横断面研究中。早期预测与年龄相关的听力损失的风险因素累积评分的ROC曲线下的面积为0.777 [95％CI（0.721，0.833）]。风险因素的累积评分阈值定义为4，将老年人分为低风险（<4）和高风险（≥4）的听力损失组。Kappa指数为0.6。Logistic regression model (univariate, multi- variate) and reference to literature mention rate of risk factors, 18 variables (male, overweight/obesity, living alone, widowed/ divorced, history of noise, family history of deafness, non-light diet, no exercising habit, smoking, drinking, headset wearer habit, hypertension, diabetes, hyperlipidemia, cardiovascular and cerebrovascular疾病，高尿酸血症，甲状腺功能减退症，耳毒性药物使用史）被定义为危险因素。屏幕工具的灵敏度，特异性，正预测值和负预测值分别为100％，65.5％，71.8％和100.0％。结论筛选软件使实时数据传输，预警，管理，对听力损失的整个流程监督的闭环管理和改善了自我健康信念。该软件具有巨大的应用前景，作为与年龄相关的听力损失的筛选方法。
部署算法定价工具的挑战
* tepper商学院，卡内基·梅隆大学，mforough@andrew.cmu.edu†多伦多大学，多伦多大学，nitin.mehta@rotman.utorman.utoronto.ca TD管理数据和分析数据中的TD管理数据和熊中心的经济学（行动中的行为经济学）是GRATEMENDER的TD管理数据和分析经济学的财政支持。We would like to thank Victor Aguirregabiria, Matthew Osborne, David Soberman, Ryan Webb, Avi Goldfarb, Masakzu Ishihara, and the seminar participants at UOttawa, Erasmus, CMU, UC Davis, NYU, UCL, Tulane, CUNY Baruch, UHouston, UVA, Cornell, HKUST, Concordia, UBC，皇后区，基石研究，经验和理论研讨会，关于数字化经济学，慕尼黑夏季研究所经济学的博士研讨会以及有关ICT经济学的ZEW会议，以提供有用的评论。
ACF生成人工智能工具的政策
生成的AI包含一套可以被认为是“ ________-至-______”的广泛工具。Genai根据用户提示创建新内容。今天，有一些genai工具写新文本。创建图像，视频和声音；生成编程代码；甚至创作并制作歌曲。对Genai工具进行大量数据培训的人工智能模型，并优化以输出可靠的结果。Genai工具的输出可能非常引人注目。他们通常会听起来和/或看起来像工具“理解”提示和输出可能很有用。不过要记住，Genai工具是基于概率而不是审查的数据和证据。他们最终提供了未经事实检查的猜测。研究人员正在积极努力，以更好地了解Genai工具的工作方式，如何提高其准确性以及如何减少响应中的偏见。范围
负责任地开发人工智能工具的指导原则
人工智能 (AI) 预计将对临床医学、生物医学研究、公共和全球健康以及医疗保健管理产生变革性影响 1、2。医疗保健领域对 AI 应用的热情在美国尤为明显，截至 2021 年 9 月，美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准使用 343 种支持人工智能/机器学习的医疗设备，其中绝大多数用于放射科 3。人们对人工智能 (AI) 在医疗保健领域的应用有着浓厚的兴趣，推动了政策、监管和专业组织制定 AI 原则，其中包括 FDA 3、加拿大卫生部 3、世界卫生组织 (WHO) 4 和美国医学信息学协会 (AMIA) 5（表 1）。这些提议的 AI 原则之间存在相当大的协同作用，表明全球对什么是负责任的医疗保健 AI 的共识正在不断发展。我们建议扩大已发布的指导 AI 原则。首先，这些原则并没有明确要求人工智能工具专门用于解决医疗保健领域根深蒂固且经常被忽视的挑战，而我们认为这一要求至关重要。如果不明确关注这些问题，人工智能将不会改善医疗保健，而将导致更多工具的出现，从而加剧先前存在的系统性挑战。其次，已发布的原则通常是为广泛的多利益相关者受众编写的，而不是明确针对最终负责模型开发的人工智能开发人员。鉴于分配给人工智能开发的时间和资源有限，并且人工智能开发团队通常无法获得专业的多利益相关者专业知识，必须为人工智能开发人员提供一种清晰、彻底和系统的方法，将提议的原则整合到人工智能开发中。FUTURE-AI 医疗人工智能算法检查表 6 是一个检查表框架的示例，它将高级人工智能原则转化为实用的计算指导。拟议的 TRIPOD-AI 和 PROBAST-AI 清单将为如何报告和批判性评估为诊断或预后而开发的 AI 模型提供指导 7 。如果没有这样的辅助清单，AI 开发团队将越来越难以在计算机科学和 AI 涉及的其他各个领域（如临床医学、生物医学、伦理和法律）中采取行动。这一观点提出了我们认为在开发医疗保健 AI 工具时必须解决的八项原则（表 2 ）。我们关注计算科学家作为主要受众，并强调 AI 必须专门设计用于改善长期、系统性
学生对 ChatGPT 和新 AI 工具的看法
秘鲁州立学院 美国 摘要：本文回顾了学生对 ChatGPT 和其他人工智能 (AI) 工具的看法和使用情况。技术为教育带来了重大变化，在过去 30 年中，没有一种技术比我们所说的 ChatGPT 更具影响力，因为这是第一个几乎所有人都可以使用的基于聊天的人工智能工具。我们没有以消极的眼光看待这种颠覆性的技术变化，而是从当地高等教育机构的学生那里寻求有关他们的使用和信念的见解，以探索积极的影响。进一步的研究将引导我们探索如何实施和使用这种形式的技术来开发创新的教学方法，而不是拒绝它。 关键词：人工智能、学生研究、ChatGPT
尼科西亚大学使用人工智能工具的政策
尼科西亚大学认识到人工智能 (AI) 工具（包括生成式人工智能、机器学习和自然语言处理等各种形式）将对社会产生重大影响。随着人工智能的不断发展，它为教学、学习、研究和运营效率的创新提供了无数机会。该政策提供了一个全面的框架，以确保负责任和合乎道德地使用人工智能技术，同时利用其潜力提高大学的效率和效力。该政策适用于大学社区的所有成员，包括教职员工和学生，并根据校长提交并于 2023 年 3 月第 142 次会议上获得参议院批准的“关于使用人工智能工具的参议院决议”制定。2. 目的该政策旨在支持将人工智能工具主动整合到大学生态系统中，确保它们在教育、研究和运营活动中有效且合乎道德地部署。它为大学制定了一个框架，使其能够为学生做好迎接未来人工智能成为劳动力和社会不可分割的一部分的准备，同时也保持大学对学术诚信和卓越的承诺。
医疗专业人员使用人工智能工具的能力
描述了涵盖一系列与 AI 相关主题的学习活动，包括高等数学、医疗数据集和基于 AI 的工具的临床应用。Lee 等人 9 对本科医学教育中的 AI 进行了范围界定审查，并得出结论，需要明确的学术结构和特定的能力。在最近的一篇评论中，Garvey 等人 10 指出，结构化学习计划很少伴随在临床工作场所对新的基于 AI 的工具的测试和实施，他们呼应了对能力的要求。尽管已经发布了临床信息学的能力要求，11 但基于 AI 的工具的计算复杂性及其对实践和结果的潜在影响需要特定的能力，以确保安全和合乎道德的部署。
使用人工智能 (AI) 支持工具的指南
1 根据第 76 条规定。2 UG 结合第 21 条法规摘录：格拉茨技术大学学术事务法律规定。2 根据第 11 条规定。2 法规摘录：剽窃 3 OeAWI (2015)，奥地利研究诚信机构关于良好科学实践的指导方针 (ger)，于 2024 年 1 月 19 日检索。