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World File Search System技术使用
信息技术使用对
内部审计的有效性取决于内部审计职能的独立性、审计人员的能力、有效的审计计划、高效的审计流程以及高层管理人员的支持等多种因素。现代企业的数字化和信息化改变了公司的管理方式，也同样影响了内部审计实践。信息化不仅改变了传统的内部审计流程，也改变了审计人员的工作方式和思维方式。从资源基础理论的角度来看，有效配置和充分利用人力、技术和组织资源可以提高内部审计的有效性。因此，本研究的目的是检验内部审计流程（IAP）和内部审计人员能力（IAC）对内部审计有效性（IAE）的影响，以及信息技术使用（ITU）对IAP与IAC和IAE之间关系的中介作用。为了检验提出的假设，在中国金融企业进行了问卷调查，共收回133份有效问卷。采用偏最小二乘结构方程模型（SEM-PLS）方法对统计数据进行分析。结果表明，IAP和IAC均对IAE和ITU产生显著影响，且ITU作为中介因素，增强了IAP和IAC对IAE的正向贡献。
技术使用，学生法规434-01
学生在学校和/或FCPS赞助的活动中使用的设备不断扩展，以通过语音或文字接收数据，拍摄照片，录制和观看视频，玩游戏和/或听音乐。C.定义1。“可接受的个人移动设备”或“可接受的PMD”定义为技术，不是由FCPS提供的，由学生带到学校，其中包括：手机，耳机，智能手表，扬声器，扬声器，摄像头和/或ereaders。2。“批准的教学目的”定义为可接受的PMD，当FCPS工作人员明确允许和FCPS发出的笔记本电脑无法支持批准的教学目标时，可用于支持学生学习。3。“ FCPS中的数字技术”或“技术”定义为表示，但不限于：
Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库
摘要人工智能（AI）在学术评估中的应用是学术界的重要主题之一。广泛采用了生成AI（Genai）和大语言模型等技术似乎引入了新的学术评估机会。Genai是否具有进行学术评估的能力以及其能力与人类专家的能力之间存在什么差异的问题成为首先需要解决的主要问题。在这项研究中，我们开发了一系列评估标准和过程，以研究细胞生物学领域的853次同行评审后的论文，旨在观察Genai和人类专家之间的评分和评论风格的差异。我们发现，Genai给出的分数往往高于专家的分数，并且评估文本缺乏实质性内容。结果表明，Genai目前无法提供人类专家提供的理解和微妙分析的深度。
技术使用和道德政策
技术使用和道德政策 2024 年 6 月 14 日 一般声明 西北俄亥俄大学为教职员工和学生提供计算机和电话硬件、软件和系统。本文件构成了全校范围内有关适当使用所有大学计算、电话和网络资源的政策。提供这些资源是为了促进大学的学术和机构目标。访问和使用计算机技术要求每个授权人员以合乎道德的方式开展计算业务。这些准则旨在补充而不是取代目前适用于这些资源的所有现行法律、法规、协议和合同。访问计算机系统的权限须遵守大学政策以及地方、州和联邦法律。适当的使用应始终合法且合乎道德，体现学术诚信和社区标准，并在共享资源的消费方面有所克制。大学将对违反此政策的任何员工或学生采取适当的纪律处分。违反本政策中关于使用大学提供的所有信息服务和设施的原则的行为也可能受到刑事或法律诉讼。适用性本政策适用于大学计算和电话资源的所有用户，以及这些资源的所有用途。其他政策可能适用于大学特定部门提供或运营的特定计算机、计算机系统或网络。如果对允许的使用有疑问，请咨询您感兴趣的特定计算机、计算机系统或网络的操作员或管理员，或咨询信息技术部副总裁。适当使用适当使用信息技术资源包括教学、独立学习和大学办公室的官方工作。授权用户包括：(1) 大学的教职员工和学生；(2) 从公共信息服务连接的任何人；(3) 其他人，其访问有助于促进大学的使命，并且其使用不会干扰其他用户对资源的访问。任何滥用或违反
机器人手术的扩散：检查英语NHS中的技术使用
本文研究了医疗技术的采用和扩散与机器人手术使用的急剧增加有关。我们特别考虑单个医疗保健系统（英语NHS）中三种相互关联的手术技术的顺序采用和扩散模式：机器人，腹腔镜和开放的自由基前列腺切除术。机器人和腹腔镜技术是具有类似患者的优势的最低侵入性程序，但是较新的机器人技术需要高的初始投资成本来购买机器人，并且随着时间的推移会带来高维护成本。使用来自英国大型行政数据库的数据，医院发作统计，在20 0-2018期间，我们分析了173家医院进行根治性前列腺切除术，这是采用机器人手术的最普遍，最早的手术领域。我们的经验分析首先确定了替代效应，机器人手术取代了现有技术，包括最近扩散的腹腔镜技术。然后，我们量化机器人手术的溢出，因为它扩散到其他手术专业。最后，我们在医院一级进行事件时间分析，以定量检查采用率。结果表明，较高的泌尿科医生和较富裕的推荐区域偏爱机器人的采用。©2022作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
家长和青少年学习者在家庭教育技术使用中的作用
这项探索性现象学研究考察了菲律宾家庭教育家长及其青少年使用信息通信技术的不同经验。鉴于当前学习方式中混合学习的广泛使用，我们向那些一直在家庭教育中使用技术的人学习。参与者是家长和青少年，他们被特意挑选出来，因为他们对家庭教育采取了不同的方法，以提供丰富的结果空间。数据收集持续了五个月，使用了开放式现象学访谈并制作了概念/思维导图。数据转录使用了智能逐字记录和分析，迭代方法产生了不同的描述类别。类别定性地代表了体验现象的不同方式或角色。研究结果表明，在扩大沟通意识、学习设施和监控青少年消费方面，家长是技术使用方面的消费者、过滤者和价值观灌输者。青少年是消费者、学习者和自身潜力的探索者，主题包括沟通、娱乐和游戏、访问和限制以及家庭教育。家庭动态类别包括技术的消费者、学习者和管理人员，主题包括沟通、数字素养和性格培养。该研究建议机构促进数字素养和独立学习能力建设，青少年与父母沟通他们的 ICT 需求，父母帮助青少年做好参与数字社区的准备。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.
努力提高人工智能（AI）技术使用的可信度
近年来，人工智能技术不断取得显著进展，已广泛应用于社会的各个方面。特别是在图像处理领域，发展迅速的先进生成式人工智能技术已使人们能够轻松创建与真实照片具有相同细节水平的生成和处理图像。它已成为一种强大的工具，通过可视化难以拍摄或实际上不存在的事件来增强我们的理解和认识。在数码相机中，此类人工智能技术用于拍摄时的场景检测、图像识别和图像处理，不仅有助于提高图像质量，而且还可以在传统技术难以捕捉的情况下捕捉高质量的图像和视频。正如这些例子所示，人工智能技术在数码相机中的应用有望进一步扩大图像/视频在社会中应用的可能性。另一方面，生成式人工智能技术的进步使人们能够轻松且廉价地创建与数码相机拍摄的图像和视频无法区分的高清图像和视频，通过传播虚假图像和视频来诱导舆论已成为一个社会问题。此外，数码相机的 AI 图像处理可能会无意中记录与真实事件不同的图像和视频，这可能会根据图像和视频的预期用途造成问题。这些都是与数码相机拍摄的图像和视频的可信度相关的问题，也是相机制造商不能忽视的风险因素，他们一直致力于提高“捕捉真相”的能力。