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World File Search System持续反馈
以人为本的个性化工作负载管理的AI
摘要：本研究研究了通过以人为中心的多模式方法来防止员工倦怠的人工智能（AI）整合的影响。鉴于AI在工作场所环境中的越来越多的流行率，该研究试图了解AI集成的各个方面（例如集成的强度，员工培训，AI工具的个性化和AI反馈的频率）如何影响员工倦怠。采用了一种定量方法，涉及对医疗保健和IT等高压力部门的320名参与者进行的调查。调查结果表明，AI在减少倦怠方面的好处是实质但高度依赖于实施策略。有效的AI集成，包括全面的培训，高个性化和常规的建设性反馈与倦怠程度较低有关。这些结果表明，仅引入AI技术不足以减少倦怠。取而代之的是，包括全面的员工培训，量身定制的个性化和持续反馈对于利用AI减轻工作场所压力的潜力至关重要的整体策略至关重要。这项研究为组织领导者和政策制定者提供了宝贵的见解，旨在制定优先考虑员工福祉的知情AI部署策略。
基于脑电图的自适应闭环脑电...
脑机接口 (BCI) 是一种突破性的方法，它使患有严重运动障碍的人能够直接交流，绕过传统的神经和肌肉通路。在各种各样的 BCI 技术中，基于脑电图 (EEG) 的系统因其非侵入性、用户友好操作和成本效益而特别受到青睐。最近的进展促进了自适应双向闭环 BCI 的发展，它可以动态调整用户的大脑活动，从而提高神经康复的响应能力和疗效。这些系统支持实时调制和持续反馈，促进与用户的神经和行为反应相一致的个性化治疗干预。通过结合机器学习算法，这些 BCI 优化了用户交互并通过活动依赖性神经可塑性机制促进恢复结果。本文回顾了基于 EEG 的自适应双向闭环 BCI 的当前前景，研究了它们在运动和感觉功能恢复中的应用，以及实际实施中遇到的挑战。研究结果强调了这些技术在显著提高患者生活质量和社交互动方面的潜力，同时也确定了未来研究的关键领域，旨在提高系统的适应性和性能。随着人工智能的不断进步，复杂的 BCI 系统的发展有望改变神经康复并扩大在各个领域的应用。
伊萨卡
背景和目标：神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现，该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣，因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而，目前可用的 NF 框架有几个局限性，例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制，这项工作提出了 ITACA：一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法：ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言，ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景，可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中，基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架，进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果：效率分析证明，所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外，实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论：ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究，目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。
调节机器学习应用中的解释性
随着人工智能（AI）的兴起，对AI的关注，导致对安全，隐私，安全和公平性的危害正在加剧。尽管正在尝试制定法规的尝试正在进行，诸如《欧盟AI法》和2023年白宫行政命令之类的倡议持怀疑态度，但对此类法规的有效性充满了持怀疑态度。本文探讨了为AI应用程序解释性设计政策的跨学科范围，因为与欧盟一般数据保护法规相关的广泛讨论的“解释权”是模棱两可的。为了制定可解释性的实用指导，我们进行了一项实验研究，其中涉及在十个星期内具有AI和政策背景的研究人员之间的持续合作。目的是确定通过互际式的努力，我们是否可以就AI的解释性达成共识，该政策比目前的准则更清晰，更可行，更可行，更可执行。我们分享了九个观察结果，这些观察结果来自迭代政策设计过程，其中包括起草政策，试图遵守（或绕过它），并每周共同评估其有效性。主要观察结果包括：迭代和持续反馈对于随着时间的推移改善政策草案，在政策设计期间必要讨论合规性的证据，并且发现人类受试者的研究是一种重要的证据形式。这对政策制定者具有有希望的含义，表明可以实现对AI应用的实际和有效调节。我们以乐观情绪的注释，认为可以在适度的时间范围内实现有意义的政策，并且在政策设计方面的经验有限，这是我们团队中的学生研究人员所证明的。
对1型糖尿病和血糖控制差的患者的加强随访：基于挪威糖尿病登记册的数据，多中心质量改善协作
抽象背景患者患有1型糖尿病（T1DM）和低血糖控制的患者患微血管和大血管并发症的高风险。这项研究的目的是确定挪威糖尿病成人登记册（NDR-A）发起的质量改进协作（QIC）是否可以减少血糖控制较差的T1DM患者的比例（定义为糖脂糖基糖蛋白（HBA1C）≥75mmol/mol/mol的临界机，并降低了HBA1的平均控制。方法多中心研究在设计前后受控。干预组中13个糖尿病门诊诊所（n = 5145例T1DM）的代表在18个月的QIC中参加了四次项目会议。他们被要求确定需要改善诊所的领域并制定行动计划。在项目期间，NDR-A提供了有关HBA1C结果的持续反馈。总共4084例1型糖尿病患者参加了控制诊所。在2016年至2019年之间，干预组中T1DM和HBA1C≥75mmol/mol的总体比例从19.3％降低至14.1％（P <0.001）。对照组中的相应比例从17.3％（2016）降低到14.4％（2019）（p <0.001）。在2016年至2019年之间，干预诊所的总体平均HBA1C降低了2.8 mmol/mol（p <0.001），而对照诊所的总体平均值（P <0.001）降低了。调整血糖控制的基线差异后，干预和控制诊所之间血糖控制的总体改善没有显着差异。与对照诊所相比，在干预诊所中，QIC连接的注册表没有明显改善的血糖控制。但是，在QIC时间范围内和之后，在干预和控制诊所中，血糖控制较差的患者比例的血糖控制持续改善，并且显着降低了。这种改进可能是由于QIC产生的溢出作用。
对1型糖尿病和血糖控制差的患者的加强随访：基于挪威糖尿病登记册的数据，多中心质量改善协作
抽象背景患者患有1型糖尿病（T1DM）和低血糖控制的患者患微血管和大血管并发症的高风险。这项研究的目的是确定挪威糖尿病成人登记册（NDR-A）发起的质量改进协作（QIC）是否可以减少血糖控制较差的T1DM患者的比例（定义为糖脂糖基糖蛋白（HBA1C）≥75mmol/mol/mol的临界机，并降低了HBA1的平均控制。方法多中心研究在设计前后受控。干预组中13个糖尿病门诊诊所（n = 5145例T1DM）的代表在18个月的QIC中参加了四次项目会议。他们被要求确定需要改善诊所的领域并制定行动计划。在项目期间，NDR-A提供了有关HBA1C结果的持续反馈。总共4084例1型糖尿病患者参加了控制诊所。在2016年至2019年之间，干预组中T1DM和HBA1C≥75mmol/mol的总体比例从19.3％降低至14.1％（P <0.001）。对照组中的相应比例从17.3％（2016）降低到14.4％（2019）（p <0.001）。在2016年至2019年之间，干预诊所的总体平均HBA1C降低了2.8 mmol/mol（p <0.001），而对照诊所的总体平均值（P <0.001）降低了。调整血糖控制的基线差异后，干预和控制诊所之间血糖控制的总体改善没有显着差异。与对照诊所相比，在干预诊所中，QIC连接的注册表没有明显改善的血糖控制。但是，在QIC时间范围内和之后，在干预和控制诊所中，血糖控制较差的患者比例的血糖控制持续改善，并且显着降低了。这种改进可能是由于QIC产生的溢出作用。
自主驾驶的深度加固学习...
4,5 DHOLE PATIL工程学院信息技术系摘要：自动驾驶系统（ADS）有望彻底改变运输的未来，有望提高安全性，效率和便利性。深度强化学习（DRL）已成为解决动态环境中复杂决策任务的强大方法，使其成为开发智能自动驾驶汽车的有前途的候选人。本文探讨了DRL技术在自主驾驶中的应用，重点是感知，计划和控制的整合。我们回顾了最新的DRL算法，包括深Q-networks（DQN），近端策略优化（PPO）和软演员（SAC），并检查它们在启用端到端学习驾驶政策方面的作用。此外，我们讨论了在现实世界自动驾驶场景中部署DRL所固有的挑战，包括样本效率低下，安全限制和SIM对差距。最后，本文提出了案例研究和实验结果，这些结果强调了DRL在复杂环境中提高自动驾驶性能的潜力，同时识别未来的研究方向以解决该领域的开放问题。关键字：深入强化学习（DRL），自主驾驶系统（ADS），深Q网络（DQN），近端政策优化（PPO），软演员 - 批评（SAC），端到端学习，SIM到sim-to-to-to-eal toe to toception，感知和控制，感知和控制，安全自动驾驶，安全的自动驾驶，政策学习。1。传统上，自主驾驶任务被分解为模块化组件，例如感知，计划和控制，每个组件单独解决。引言自主驾驶系统（ADS）代表了现代时代最具变革性的技术之一，其潜力通过增强安全性，减少交通拥堵并提高能源效率来彻底改变运输。深度加固学习（DRL）由于其处理动态，复杂的环境的能力，在这些系统的开发中获得了显着的牵引力。drl允许自动驾驶汽车根据周围环境的持续反馈做出决定，这对于确保在现实驾驶条件下安全有效导航至关重要[1]。但是，最新的方法倡导端到端学习系统，该系统利用DRL直接从原始感觉输入中学习最佳驾驶策略
创新和英国竞争力的部门系统：
程序结构本质上将带您浏览现代生物学和医学研究中使用的管道，从而通过分析大型数据集（OMICS）来识别推定的治疗靶标。然后，您将探索一组分子和细胞生物学工具包如何用于评估潜在的机制，这些机制可以通过这些机制在体外导致疾病（以及可能避免引起疾病的机制的疾病）以及如何使用疾病途径进行疾病途径进行疾病途径进行建模。在前三个教授模块中，您将参加研讨会和讲座，向您介绍现代生物医学研究中的新概念。您将获得各种材料，并协助您进行实践会议，使您有机会提高分析技能并增强知识。您还将通过包括期刊俱乐部在内的小组活动对已发布信息进行批判性评估。基于团队的学习（TBL）将用于某些小组活动和实践会议，这使您可以将您作为个人和团队的一部分进行形式上或总结的评估。tbl会话将针对每个模块量身定制。典型的TBL会话将由三个部分组成：（i）IRAT（个人准备保证测试），您将单独执行多项选择测试，（ii）一个TRAT，其中您将在组中对同一问卷进行响应，并且（III）第二个团队应用活动（TAPP）将包括基于简短的/情况，包括基于简短的/方案的问题或解决问题或解决问题或解决问题的活动。在与主持TBL会议的讲师讨论之后，通常将进行TAPP练习，旨在澄清和巩固会议期间辩论的概念。将使用同行评审问卷来提供有关您的个人和小组绩效的持续反馈。点对点评估将有助于发展团队合作技能，并为练习提供建设性的反馈提供机会。小组活动为我们提供了一种有效的手段，使我们可以与您共度时光，澄清复杂的概念，并给您定期和及时的反馈，这将使您能够充分利用此程序。第一个TBL活动是作为形成性练习运行的，以确保您在尝试分级之前熟悉该过程。然后，您将应用在整个教授模块中获得的知识来撰写文献综述，这可能会采用赠款或博士建议的形式。您将被要求确定您感兴趣的医学研究中的一个主题，盘点现状，确定需要解决的问题，并设计一项研究计划来解决该问题。这也将使您获得科学写作的经验。通过海报会议介绍您的发现也将提高您的演示技巧。该计划还包括一个为期两周的密集机会，可以从事一个小型研究项目，训练基本，常用，分子和细胞生物学实验室技术和数据分析的训练。您还将花一个星期从事与科学职业发展和发展有关的几项活动。最终，您将参加一个为期6个月的研究项目，该项目将在MSC论文和口头评估中达到顶峰。在这6个月中，您将成为主机实验室的成员，并根据您的兴趣进行实验或计算的创新研究。这为您提供了一个很好的机会，可以获得新技能，这与博士学位高度相关或在学术界以外的科学领域找到工作。在特殊情况下，可以将学生授予研究生文凭（PGDIP）作为退出奖。您需要为模块1、2、3、4和5和7进行课程工作，并通过关联