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World File Search System探索性
Cavadas, B.; Correia, M. 学生对高等教育创新学习环境的看法：一项探索性分析 Cuadernos de Psicolo
根据培养 21 世纪技能的需求而产生的学习空间重新配置指导方针，葡萄牙一所高等教育机构的教育空间进行了翻新，将其改造成一个创新学习环境 (ILE)。因此，本项初步研究重点从物理空间、技术和教学法三个维度来确定学生对 EAI 属性的看法。为此，我们对经常使用 EAI 的学生进行了调查问卷。结果显示，至少 60% 的参与者对每个属性以及这些属性对得分最高的学生表现的影响进行了评分。超过 75％ 的学生将更高的影响值归因于所经历的教学方法，超过 80％ 的学生认为 EAI 设计适合与他人互动。
儿童期SLE中有针对性的多组学揭示了与疾病活动相关的不同生物学表型：探索性研究的结果
抽象的目标是将靶向的转录组和蛋白质组学数据结合在无监督的分层聚类方法中，以将儿童发作的SLE（CSLE）患者分类为相似的生物学表型，并研究表征簇的免疫学细胞景观。在CSLE患者中确定靶向全血基因表达和血清细胞因子的方法，以疾病活性状态预先选择（诊断时，低狼疮疾病活动状态（LLDAS），耀斑）。无监督的分层聚类，不可知对疾病特征，用于鉴定具有不同生物学表型的簇。疾病活性由临床塞莱纳·塞莱达（Selena-Sledai）评分（全身性红斑狼疮国家评估 - 系统狼疮性红斑狼疮疾病活动指数中的雌激素的安全性）。高维40彩色流式细胞仪用于识别免疫细胞子集。结果鉴定出三个独特的簇，每个群集以一组差异表达的基因和细胞因子为特征，疾病活性状态：群集1主要包含LLDAS中的患者，群集2在诊断中主要含有未接受治疗的患者，而群集3包含一组混合的患者，即LLDA的患者，即在诊断和疾病中含有混合的患者。生物学表型不能反映以前的器官系统的参与，随着时间的流逝，患者可以从一个簇转移到另一个簇。健康对照组聚集在群集1。特定的免疫细胞亚群，包括CD11C+ B细胞，常规的树突状细胞，浆膜和早期效应的CD4+ T细胞在簇之间有所不同。使用有针对性的多构方法结论，我们将患者聚集在不同的生物学表型中，这些表型与疾病活动状态有关，但与器官系统的参与无关。这支持了一个新概念，其中治疗和逐渐变细策略的选择不仅基于临床表型，而包括测量新型的生物学参数。
ChatGPT 和其他人工智能聊天机器人是否构成网络安全风险？一项探索性研究
人工智能 (AI) 的兴起为各个领域开辟了新领域，包括自然语言处理。该领域最重要的进步之一是对话代理 (即聊天机器人) 的开发，它们是旨在通过消息传递界面与人类交互的计算机程序。大型语言模型（如 ChatGPT）的出现使得能够创建高度复杂的聊天机器人，这些聊天机器人可以以令人印象深刻的准确度模仿人类对话。但是，使用这些聊天机器人也带来了必须解决的重大网络风险。本研究论文旨在调查与使用 ChatGPT 和其他类似的基于 AI 的聊天机器人相关的网络风险，包括可能被恶意行为者利用的潜在漏洞。作为本研究的一部分，进行了一项调查，以探讨与基于 AI 的聊天机器人（如 ChatGPT）相关的网络安全风险。此外，本文还提出了可用于缓解这些网络风险和漏洞的缓解方法。
比较人类和人工智能在健康期刊写作中的应用：一项探索性研究
ChatGPT C. 比较人类作者和 ChatGPT 前瞻性撰写的手稿设计：前瞻性探索性研究干预：要求人类作者和 ChatGPT 撰写有关三个主题的简短期刊文章：1) 促进巴基斯坦的儿童早期发展 2) 改善中低收入国家性别敏感卫生服务的干预措施，以及 3) COVID-19 风险沟通中的缺陷。我们使用评估矩阵对文章进行了内容分析。结果测量：文章的完整性、可信度和科学内容。完整性意味着保持结构（IMRaD）和组织。可信度要求对他人的工作进行适当引用，并提供准确的参考书目。科学内容需要特异性、数据准确性、凝聚力、包容性、保密性、局限性、可读性和时间效率。结果：人类作者的文章在完整性和可信度方面得分高于 ChatGPT。同样，人类撰写的文章在科学内容的大多数项目中得分更高，除了时间效率，ChatGPT 得分更高。ChatGPT 文章中缺少方法部分，其参考书目中的大多数参考文献都无法验证。结论：ChatGPT 生成的内容可信但可能不真实。这个强大模型的创建者必须加紧提供解决方案来管理其故障和潜在的滥用。与此同时，学术部门、编辑和出版商必须预期 ChatGPT 和类似工具的使用率会不断提高。禁止 ChatGPT 作为合著者可能还不够。他们必须调整编辑政策，采取措施检测基于人工智能的写作，并阻止其对人类健康和生命可能产生的影响。
基于人工智能的民用城市空中交通探索性网络物理安全分析框架
摘要：城市空中交通 (UAM) 已成为服务于智能公民的潜在文明候选者，例如通过送货、监视和空中出租车。然而，由于商用 UAM 使用公开可用的通信基础设施，这增加了干扰和欺骗攻击以窃取或撞毁 UAM 中的飞行器的风险，因此安全问题日益严重。为了保护商用 UAM 免受网络攻击和盗窃，本文提出了一种基于人工智能 (AI) 的探索性网络物理安全分析框架。所提出的框架设计了基于监督学习的 AI 方案，例如决策树、随机森林、逻辑回归、K 最近邻 (KNN) 和长短期记忆 (LSTM)，用于预测和检测网络干扰和欺骗攻击。然后，开发的框架基于控制消息之间的皮尔逊相关系数分析条件依赖关系，以根据 AI 算法的结果查找潜在攻击的原因。本研究将 UAM 姿态控制场景作为确定干扰和欺骗攻击的用例，以使用最先进的无人机攻击数据集验证所提出的框架。实验结果表明，所提出的框架的有效性，使用决策树、随机森林和 KNN 进行干扰和欺骗检测的准确率约为 99.9%，同时有效地找到攻击的根本原因。
查mu和克什米尔的探索性研究
教育是一生的努力，始于子宫，一直持续到死亡。它可以通过允许控制自己成功的生活和生活的环境来帮助个人发挥全部潜力。教育的基础始于一个人的幼儿，为以后的教育进步奠定了基础。如今，幼儿时代越来越多的孩子在玩电子游戏而不是传统游戏上花费大量时间。父母和教育工作者关心当前趋势，因为他们坚信传统的儿童游戏比现代电子或视频游戏更多的技能。传统游戏在幼儿发展的各个方面都可能是有益的，包括身体或运动，社会情感，道德，认知和语言发展。本研究旨在说明传统的克什米尔游戏在确保儿童人物平衡发展方面的重要性。使用的数据取自书籍，个人资源，期刊文章，报纸，网站，政府记录等。主要是定性的。
重症和轻中度 SARS-CoV-2 疫苗接种患者表现出不同的 IFNγ 释放细胞频率：一项探索性研究
严重急性呼吸道综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 感染的特征是发展为一种复杂的疾病 (COVID-19)，具有广泛的呼吸道 [ 1 ] 和非呼吸道 [ 2-4 ] 症状，可能导致患者病危和死亡 [ 5 ]。免疫系统通过先天反应和适应性反应对病毒作出反应。先天系统通过募集专门的免疫细胞（如浆细胞样树突状细胞和巨噬细胞）来对 SARS-CoV-2 作出反应，而适应性免疫系统主要包括产生抗体的 B 细胞以及具有辅助和效应功能的 CD4 + 和 CD8 + T 细胞（CD4 + ）[ 6，7]。适应性免疫的体液和细胞成分在疾病消退和防止感染或再感染方面都发挥着独特且互补的作用。在 Sekine 等人的一项精彩研究中。 [ 8 ]，SARS-CoV-2 特异性 T 细胞已在无症状至轻度疾病的急性和恢复期未接种疫苗患者中得到表征。作者报告称，虽然在 SARS-CoV-2 感染的早期急性期，CD8 + T 细胞群主要表达免疫激活和细胞毒分子以及抑制性受体，但在恢复期，SARS-CoV-2 特异性 T 细胞偏向早期分化记忆表型 [ 8 ]。因此，从接触病毒到出现特异性记忆细胞的时间决定了针对 SARS-CoV-2 的特异性记忆细胞的出现 [ 8 ]。另一项针对未接种疫苗的患者的研究进一步证实，SARS-CoV-2 特异性 T 细胞也存在于无症状 SARS-CoV-2 感染期间，其初始干扰素-γ (IFN γ ) 分泌 T 细胞计数与重症 COVID-19 患者相似 [ 9 ]。抗 SARS-CoV-2 疫苗是预防危重 COVID-19 的最重要策略 [10]。最初，BNT162b2 疫苗接种包括两剂连续的 mRNA 剂量，间隔 21 天 [11]。第一轮疫苗接种会诱导特异性体液和细胞免疫反应，经证实对 95% 的未接种个体有效 [12]。然而，双剂量 BNT162b2 疫苗诱导的免疫反应会在数月内减弱，因此有必要接种“加强”剂量 [10、13、14]，尤其是在免疫抑制患者中 [15]。即使最近接种了疫苗，高龄或患有合并症的患者也有住院和危重 COVID-19 的报道 [16]，并且疫苗接种的有效性会随着时间的推移而减弱 [14]。这些患者尽管抗 Spike IgG 滴度较高，但全血 IFN γ 释放量较低 [16]。另一项研究表明，与年轻病例相比，BNT162b2 mRNA 疫苗在未感染 COVID 的老年人中产生的免疫反应不同（即较差）（包括分泌 IFN γ 的 T 细胞计数）[17]。
让我们玩民主，政治视频游戏的探索性分析
摘要：在当今时代，由于超数字化社会的起起伏伏，民主的概念发生了变化，改变了其话语和参与形式。认识到电子游戏在新一代中仍然扮演着重要角色，本研究的目的是分析与民主概念相关的独立电子游戏。为此，根据民主原则、类型和关键组成部分分析了 26 款电子游戏，结果显示它们倾向于保障公民自由、政治多元化和权力分立；同样，说服性电子游戏和表达性电子游戏之间也有明显的区别，前者与两极分化和批评有关，而后者则响应了反身概念线，并在其关键设计组件中使用了奖励系统和进步。可以得出结论，与民主相关的电子游戏响应了一种创新的互动维度，通过当前观众的创造力、自由和自主性改变了传统的政治规范。
让我们玩民主，政治视频游戏的探索性分析
摘要：在当今时代，由于超数字化社会的起起伏伏，民主的概念发生了变化，改变了其话语和参与形式。认识到电子游戏在新一代中仍然扮演着重要角色，本研究的目的是分析与民主概念相关的独立电子游戏。为此，根据民主原则、类型和关键组成部分分析了 26 款电子游戏，结果显示它们倾向于保障公民自由、政治多元化和权力分立；同样，说服性电子游戏和表达性电子游戏之间也有明显的区别，前者与两极分化和批评有关，而后者则响应了反身概念线，并在其关键设计组件中使用了奖励系统和进步。可以得出结论，与民主相关的电子游戏响应了一种创新的互动维度，通过当前观众的创造力、自由和自主性改变了传统的政治规范。
通过风险管理调查人工智能问责制：一项基于研讨会的探索性研究
人工智能 (AI) 在我们社会中的影响力正在不断扩大。企业越来越多地考虑使用 AI 模型，因为它们提供了新的应用可能性。因此，简单的方法正在被可以补充甚至超越人类能力的复杂系统所取代。这导致公司流程通过独立自主的 AI 系统进行转变。然而，这些能力和复杂性的增加提出了新的问题，即如何管理基于 AI 的应用程序的预测、决策或行动。人们经常讨论谁应该对 AI 系统的结果负责，因此谁应该对它负责的问题。特别是，当试图让某人对基于 AI 的系统的结果负责时，存在特定的模糊性和困难。已经阐明了 AI 的几个责任差距（Santoni de Sio 和 Mecacci，2021 年）。责任差距源于人类渴望知道发生伤害的原因，尤其是如果原因是由于过错，则希望为其辩护或惩罚它（Santoni de Sio