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检验利他主义引发视频干预措施对提高年轻人 COVID-19 疫苗接种意愿的影响：使用现实评估框架进行定性评估
摘要：COVID-19 疫苗诱导的免疫力会随着时间的推移而减弱，随着新变种的出现，加拿大建议接种额外的“加强”剂量。然而，加强疫苗接种率仍然很低，尤其是在 18-39 岁的年轻人中。我们研究小组之前的一项研究发现，一段激发利他主义的视频增加了 COVID-19 疫苗接种意向。本研究采用定性方法，旨在：(1) 确定影响加拿大年轻人疫苗决策的因素；(2) 了解年轻人对旨在增加 COVID-19 疫苗接种意向的激发利他主义的视频的看法；(3) 探索如何改进视频并使其适应当前的疫情环境。我们在线进行了三个焦点小组讨论，参与者包括：(1) 接种过至少一剂加强疫苗，(2) 接种过初级系列疫苗但未接种任何加强剂，或 (3) 未接种疫苗。我们使用演绎和归纳方法来分析数据。在现实主义评估框架的指导下，我们围绕三个主要主题综合了数据：背景、机制和干预措施建议。在每个主要主题中，我们基于健康信念模型 (HBM) 演绎地创建了子主题。对于这些子主题无法捕捉到的引言，我们归纳地创建了其他主题。我们发现了多个因素，这些因素可能是未来信息传递中增加疫苗接受度的重要考虑因素，例如感到有力量、增强对政府和机构的信心、提供多样化（例如利他主义和个人主义）的信息，以及包括具体的数据（例如弱势群体的患病率）。这些发现表明，针对这些主题定制的有针对性的信息传递将有助于增加年轻人中 COVID-19 加强疫苗接种。
机器学习In.pdf
在许多流行中，以及科学的话语中，人们建议通过所谓的人工通用情报（AGI）和人工超级智能（ASI）的“大规模”使用人工智能，包括机器学习，并达到“奇异性”的点，将完全排除在决策中，将人类完全排除在统治地位的人类统治地上。在制造系统方面说，这意味着将实现智能和全部自动化（一旦将人类排除在外）。本文提出的假设是，AI/ML自治能力的限制，更具体地说，ML算法将无法完全自治，因此，人类的作用将是必不可少的。在问题的背景下，本文的作者介绍了制造业奇异性和智能机器架构的概念，认为智能机器将始终是人类依赖的，并且关于制造业，人类将保留在网络物理系统（CPS）和I4.0中的中心。支持此论点的方法是归纳的，与文献中许多文本中应用的方法相似，并基于基于归纳推理的机器学习的计算要求。该论点得到了一些实验，这些实验证明了人类在机器学习过程中的作用。纸张分为两部分。在第一部分中介绍了对文学的论证的回顾，无论是赞成和反对未来人类角色的论点。基于裸露的考虑因素，即智能CPS的通用体系结构，在多个学习循环中具有嵌入式ML功能模块，以评估在CPP/CPS的背景下使用ML功能的方式。由于应用了（非正式的）归纳方法，因此与文献中发现的其他论文类似，考虑到该方法并不能提供对定义的假设的绝对证据，因此该论文代表了一种立场论文。在这一部分中引入了制造奇点的概念，以及智能机器______________
uhb-connected-qehb.pdf
由副医学主任（AMD）领导的一支专门的LED团队管理该计划，由12位LED辅导员，专门的研究生医学教育（PGME）和UHB独有的医疗人员支持。这些导师与PGME团队一起提供了教育和专业发展活动，例如定制教学，投资组合途径，IMG归纳，评估，重新验证，职业指导和牧民支持。此外，该团队得到了一群居民福利官员的支持，他们提供了整体的福利支持，特别是使IMG受益，这些IMG可能会面临适应生活和在英国工作的额外挑战。例外报告从2024年8月开始向UHB的LED开放。
WCEC-商业计划，政策和程序-2025
•教育和培训：提供高质量和适当的教育和培训。•社区中心：房屋将被构成，创造一个更热情和功能的中心。• Organisation: An efficient and professional organisation • Relevance: Relevant services and programs that address the needs and wants of our community • Marketing: Relevant and effective marketing and communication strategies • Administration: A self-sustaining administration team (governance and management) • Profile: A strong community profile, creating greater community awareness of our services and programs • Finances: Multiple and secure recurrent funding sources • Volunteers: A core set of committed volunteers, appropriately recruited,受到归纳，训练和监督的•合作伙伴关系：与强大的社区和商业网络的合作伙伴模型。
附件 13.9_1_AI-DS 课程.pdf
课程大纲 逻辑：命题、否定、析取和合取、蕴涵和等价、真值表、谓词、量词、推理规则、证明方法。集合论：集合论中的定义和简单证明、集合的归纳定义和归纳证明、包含和排除原理、关系、关系的图形表示、关系的性质、等价关系和划分、偏序、线性和有序集。函数：映射、单射和全射、函数组合、反函数、特殊函数、递归函数理论、Z 变换。初等组合学：计数技术、鸽巢原理、递归关系、生成函数。图论：图论元素、欧拉图、汉密尔顿路径、树、树遍历、生成树。
结合机器学习和本体论：系统文献评论
动机探索了结合归纳和演绎推理的过程，我们对研究机器学习和本体论的整合的文章进行了系统的文献综述。目的是确定纳入归纳推理（通过机器学习执行）和演绎推理（由本体学执行）的多种技术。我们的评论包括对128项研究的分析，使我们能够确定机器学习和本体学之间的三个主要杂交类别：学习增强的本体论，语义数据挖掘以及学习和推理系统。我们对所有这些类别进行了全面的检查，强调了研究中使用的各种机器学习算法。此外，我们将我们的分类与混合AI和神经符号方法领域的最新作品进行了比较。
从“桌子”到“ doraemon”：关于新闻工作中人工智能社会技术想象的比较分析
抽象的人工智能在整个新闻周期中变得越来越普遍。响应这一趋势，本文探讨了记者关于新闻制作中AI整合的社会技术想象力，重点是他们对AI的机会和道德挑战的看法。该研究还通过对中国，日本，瑞士和英国的记者进行以问题为中心的访谈，研究了各种媒体和话语文化对这些看法的影响。通过对访谈的归纳主题分析，结果表明，这四个国家的记者承认AI在期刊中的潜在优势，例如增强的效率和改善的数据分析。但是，他们对新闻工作中人机合作的期望根据文化背景而有所不同。
一周在线短期课程“深度学习... -Jntuh
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