本期刊文章的自存档后印本版本可在林雪平大学机构知识库 (DiVA) 上找到:http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-184470 注意:引用本作品时,请引用原始出版物。这是发表于以下文章的电子版:Gustavsson, M., Ytterberg, C., Nabsen Marwaa, M., Tham, K., Guidetti, S., (2018), Experiences of using information and communication technology within the first year after stroke – a grounded theory study, Disability and Rehabilitation, 40(5), 561-568. https://doi.org/10.1080/09638288.2016.1264012
人工智能的发展目标之一就是将人工智能深深扎根于基础科学,同时发展以脑为启发的人工智能平台,推动新的科学发现。这些挑战对于推动人工智能理论和应用技术的研究至关重要。本文提出了未来20年人工智能研究面临的重大挑战,包括:(i)在理解脑科学、神经科学、认知科学、心理学和数据科学的基础上,探索人脑的工作机制;(ii)人脑的电信号是如何传输的?脑神经电信号与人体活动的协调机制是什么?(iii)将脑机接口(BCI)和脑肌肉接口(BMI)技术深深扎根于对人类行为的科学研究; (iv)研究知识驱动的视觉常识推理(VCR),发展新型认知网络识别推理引擎(CNR);(v)发展高精度、多模态智能感知器;(vi)研究基于知识图谱(KG)的智能推理与快速决策系统。我们认为,人工智能前沿理论创新、知识驱动的常识推理建模方法、人工智能新算法和新技术的革命性创新与突破、发展负责任的人工智能应成为未来人工智能科学家的主要研究策略。关键词:类脑人工智能;脑机接口;认知科学;常识推理;知识图谱驱动推理;负责任的人工智能。
迅速脱碳的全球能源系统对于解决气候变化至关重要,但对成本的担忧一直是实施的障碍。大多数能源经济模型历史上低估了可再生能源技术的部署率,并高估了其成本1,2,3,4,5,6。这些模型的问题激发了对更好方法的要求7,8,9,10,11,12,而最近的e↵Orts在这个方向上取得了进展13,14,15,16。在这里,我们采用了一种基于概率成本前铸造方法的新方法,该方法在经验测试了50多种技术17,18时进行了可靠的预测。我们使用这些方法来估计未来的能源系统成本,并发现该方法与继续基于化石燃料的系统相比,快速的绿色能源过渡可能会导致总体净储蓄数万亿美元 - 即使不考虑气候损害或气候政策的共同利益。我们表明,如果太阳能光伏,风能,电池和氢电解器继续遵循其当前的十年来呈指数增长的部署趋势,我们在二十五年内实现了接近零的排放能量系统。相比之下,较慢的过渡(涉及部署增长趋势低于当前利率)更昂贵,并且核驱动的过渡要昂贵得多。如果无法控制碳排放的非能源,我们的分析表明,快速的绿色能源过渡可能会产生可观的生态储蓄,同时还满足巴黎1.5度的协议目标。
奥本大学始终坚定不移地致力于培养一个由学生、教师、员工、校友和合作伙伴组成的敬业而积极的社区。然而,我们正处于发展的关键时刻。我们需要全力以赴,有意识地、积极地追求我们的目标。我们努力通过以学生为中心的卓越教育、变革性研究、有影响力的创意作品和学术研究以及深远的推广和外展活动来体现卓越并提升奥本体验,从而提高生活质量并促进经济增长。实现这些目标需要奥本大家庭的每一位成员都敢于梦想、大胆追求卓越。我们致力于成为繁荣的引擎,背后是非凡的机构奉献精神和催化积极变革的无限潜力。
这是根据Creative Commons Attribution非商业许可条款的开放式访问文章,该许可允许在任何媒介中使用,分发和复制,前提是适当地引用了原始工作,并且不用于商业目的。©2020作者。John Wiley&Sons Ltd.出版的公共事务杂志
摘要 在开发基于人工智能 (AI) 的软件系统的背景下,伦理一词被广泛使用、探索和争论。近年来,无数事件引发了人工智能开发中伦理问题的关注,并导致公众对人工智能技术在我们日常生活中的扩散感到担忧。但是,我们对开发这些系统的人——人工智能从业者的观点和经验了解多少呢?我们对 38 项主要实证研究进行了扎根理论文献综述 (GTLR),其中包括人工智能从业者对人工智能伦理的看法,并对其进行了分析,得出五个类别:从业者意识、看法、需求、挑战和方法。这些由多个准则和概念支撑,我们用纳入研究的证据来解释这些准则和概念。我们从从业者的角度提出了人工智能伦理的分类,以帮助人工智能从业者识别和理解人工智能伦理的不同方面。该分类法提供了人工智能从业者在人工智能伦理方面关注的关键方面的概览。我们还分享了未来研究的议程和对从业者、管理者和组织的建议,以帮助他们更好地考虑和实施人工智能道德规范。
背景和目标:与产前和产后期间,怀孕期间和焦虑症的抑郁和焦虑症的可能性较小,尽管在怀孕期间与未经治疗的心理健康问题相关,但怀孕期间和焦虑症的可能性较小。患者报告说,孕产妇和心理健康提供者似乎无法或不愿意在怀孕期间与心理药理学讨论治疗。有关这种模式的文献尚未包括精神病精神健康护士从业者(PMHNP)的观点。这项研究的目的是确定PMHNP在怀孕期间对心理健康问题的治疗的障碍和需求。方法:在这项建构主义扎根的理论研究中,数据是在2023年2月至2024年2月之间通过深入访谈收集的。合格的参与者是PMHNP或PMHNP学生,与可能在门诊环境中怀孕的患者一起工作。结果:17个PMHNP或学生参加了这项研究。许多人认为他们没有准备好治疗怀孕的患者,并描述了阻碍他们舒适和愿意治疗怀孕者的障碍和需求。这些包括培训不足,有限的研究以及对法律责任的担忧。PMHNP要求将有关围产期心理健康及其治疗的更多信息纳入培训计划和临床经验。结论:许多PMHNP在怀孕期间没有意识到或不明显的资源和最佳治疗方法。除了治疗怀孕者的最佳实践外,PMHNP计划还应考虑为实践的情绪后果做准备,以及有关渎职和责任风险的清晰准确的信息。
KVS班加罗尔地区正在为2024-25会议的第XII级物理学提出学生的支持材料(SSM),这是一个非常自豪和高兴的问题。我坚信,专家毫不犹豫地,使我们的学生通过更深入地扎根于该主题所需的必需的深度扎根,使我们的学生更加添加了他们的表现质量。当然,使用此SSM将帮助学生授权自己作为工具之一,并将带来成功。