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U4SSC指导性人工智能的指导原则
作者还对贡献者的代表以及其代表表示感谢：来自生物多样性公约（CBD）的Oliver Hillel（CBD），来自拉丁美洲经济委员会的露西·温彻斯特（Lucy Winchester）和加勒比海经济委员会（ECLAC）（ECLAC）（ECLAC），Simone Borelli，来自食品和农业的Simone Borelli（FAO）和CRESINA BUESTINAL ITEMINA PAPPI，VICTORIA BUESINA PAPPI，TRECINA PAPPI）联合国经济和社会事务部（UNDESA）的Deniz Susar，联合国发展计划的Iryna Usava（UNDP），联合国非洲非洲经济委员会（UNECA）的James Murombedzi（UNECA）（UNECA），Guilherme Canela，来自拉丁美洲地区的地区科学局和联合国养殖的地区及其科学，MART的养殖者（Unectial for Scient and Cutheriational ottrialitiation，Mart）来自联合国环境计划金融计划（UNEP-FI）的Matthew Ulterino（UNEP），联合国气候变化框架公约（UFCCC）的Motsomi Maletjane（UNP-FI）的Matthew Ulterino（UNPCC），联合国Westerberg的Motsomi Maletjane，联合国人类定居计划（UN-HABITAT）的Pontus Westerberg，来自联合国的吉尔纳拉（UN-HABITAT），欧洲（UN National National National National Collagen）的Motsomi Maletjane（UNFCCC），欧洲（UN-HABITAT），来自联合国的Maletjane（UNFCCC） Spoljaric and Nicholas Dehod from the United Nations Industrial Development Organization (UNIDO), William Kennedy from the United Nations Office for Partnerships (UNOP), Naci Karkin from the United Nations University – Operating Unit on Policy-Driven Electronic Governance (UNU-EGOV), Sylvia Hordosch from the United Nations Entity for Gender Equality and the Empowerment of Women (UN-Women), Alexander来自世界气象组织（WMO）的Baklanov和世界旅游组织（UNWTO）的Sandra Carvao。
透视指导性介入程序的质量保证和优化
随着荧光指导性介入程序的应用和复杂性不断增长，各种临床专业人员之间的合作越来越重要。在一起，理想情况下，这些临床专业人员将不仅建立质量保证计划，而且还将开发针对荧光镜指导性介入程序独特需求量身定制的全面优化过程。质量保证计划通过定义符合最佳实践和监管要求的标准，程序和准则来确定X射线荧光影像系统的一致，高质量性能的基础。它重点介绍了从设备维护到协议依从性的与荧光镜指导性介入程序有关的所有方面的监视，评估和改进。
将人工智能工具融入指导性第二语言习得中
ChatGPT 和其他 AI 工具的公开使用正在对我们在教育等各个领域的生活产生变革性影响。许多语言学习者一段时间以来一直是支持 AI 的工具的狂热用户，例如 Google 翻译、文本编辑器（如 Grammarly）或语音助手。虽然人们普遍对 AI 产品在 L2 教学和学习中的某些用途持积极态度，但其他用途却存在争议。本章讨论了将 AI 工具集成到指导的 SLA（第二语言习得）中的问题，重点关注机器翻译、聊天机器人和基于 AI 的书面纠正反馈工具。它建议，基于现有的研究和使用 AI 工具进行教学实践的报告，L2 教师应采取批判性、平衡的方法将 AI 集成到 L2 教学中，充分利用生成式 AI 的优势，同时考虑到其缺点。
探索生成AI，以提高指导性购买效率
本论文的重点是在X公司的背景下应用生成AI用于指导购买，旨在应对简化商品和服务购买的挑战和潜在解决方案。研究方法涉及使用基础理论方法中的元素，利用焦点小组话语方法进行经验分析。通过探索生成AI对采购过程的影响以及组织对指导购买的方向的影响，该研究有助于增强竞争性工业景观中组织的战略能力。结果表明其中有三个维度1）运营利益相关者2）生成AI鲁棒性和3）信息管理有效地将生成AI引入采购实践。对一般的学术尝试做出了总体贡献，以了解如何将生成的AI技术相互分解为各种企业功能，特别是在供应链和采购中。
pgdiff：通过部分指导的指导性面部修复的指导扩散模型
利用预训练的扩散模型进行恢复已成为传统特定任务训练方法的偏爱替代品。以前的工作通过使用显式降解模型限制解决方案空间取得了值得注意的成功。但是，当面对复杂的降解时，这些方法通常无法精确建模。在本文中，我们提出了PGDIFF，通过引入部分指导，与现有作品相比，这种新观点更适合现实世界中的降级。我们的方法不是专门定义降解过程，而是建模所需的属性，例如高质量图像的图像结构和颜色统计，并在反向扩散过程中应用此指南。这些属性很容易获得，并且对退化过程没有任何假设。与先验的扩散结合在一起时，该部分指导可以在一系列恢复任务中提供吸引人的结果。此外，可以通过整合多个高质量的图像属性来扩展PGDIFF来处理复合任务，从而通过整合各自任务的指导来实现。实验结果表明，我们的方法不仅胜过现有的基于扩散的方法，而且还与特定于任务的模型竞争。
在脑部计算机界面任务期间皮质树突中的矢量化指导性信号
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年11月5日。 https://doi.org/10.1101/2023.11.03.565534 doi：Biorxiv Preprint
个性化的远程指导性预防性锻炼治疗（优先级）：评估者盲，多中心随机对照试验的方案
1研究内部疾病康复研究小组，康复科学系，运动与康复科学系，鲁文库芬，鲁文，比利时，2心血管科学系，医学院，医学院，鲁芬，鲁芬，比利时，比利时，3雷维尔大学 - 林文，林格 - 林族人 - 雷·鲁ushab -Rebastitation -Rebast sci，reasult sci，reasult sci，reast sci，reasult sci，herfitation Center，herfitation Center，hert sci，hert sci，hert sci，hert sci sci sci sci比利时的Diepenbeek，第4次心血管疾病系，大学医院，鲁南大学，比利时，5 HCI和EHEALTH，HCI和EHEALTH，HASSELT UNICYSEL UNIVERACES，DIEPENBEEK，BELGIUM，BELGIUM，HASSELT University of Sciences of Sciences，6内分泌学，慢性疾病，代谢和衰老系，鲁文，比利时，比利时8号，心脏病学系，安特卫普大学医院，安特卫普，比利时，医学与健康科学系9比利时，心脏中心哈塞尔特11号心脏病学系，杰萨医院，哈塞尔特，比利时，比利时，12号公共卫生和初级保健部，鲁南生物统计学和统计生物信息信息中心（L-Biostat）（l-biostat），Ku Leuven，Leuven，Leuven，Leuven，Bilgium，比利时，13
联合国针对当前社会经济问题的框架......
在我们的整个应对过程中，指导性参考必须是《2030 年可持续发展议程》及其“不让任何人掉队”的核心承诺。然而，今天，许多人无法获得救命措施的风险巨大而严重，因为时间紧迫、资源有限、社会保护体系薄弱、一些人往往被忽视、性别不平等现象如此普遍，也因为危机造成了进一步排斥和歧视的风险。我们有义务确保每个人都受到保护并被纳入应对这场危机的行动中。因此，我们对政府的支持，从评估到规划，从政策建议到宣传，将以以下指导性问题为驱动力：
