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World File Search System数学过程
什么是人工智能？为什么它很重要？
• 在计算机科学的背景下，算法是一种使用有限步骤解决问题的数学过程。算法是任何计算机程序的关键组成部分，也是各种系统和应用程序（如导航系统、搜索引擎和音乐流媒体服务）背后的驱动力
文件简历数学，问题解决... - ERIC
摘要 本文件为加拿大西部省份和地区（曼尼托巴省、萨斯喀彻温省、阿尔伯塔省、不列颠哥伦比亚省、育空地区和西北地区）规定的 K-9（10-12 年级仍在制定中）数学课程期望提供了共同基础。该框架确定了对数学的信念、一般和特定的学生成果以及这六个司法管辖区同意的说明性示例。讨论了以下方面：（1）基于美国全国数学教师委员会标准的数学过程：交流、联系、估算和心算、问题解决、推理、技术和可视化；（2）数学的性质：变化、恒定性、维度、数字、模式、数量、关系、形状和不确定性；（3）线索：数字、模式和关系、形状和空间、统计和概率；（4）学生期望。该文件的大部分内容包含一般成果和具体成果，并针对从幼儿园到 9 年级的每个年级提供了示例。(MKR)
工作记忆和语言理解：元...
本文对 77 项研究中 6,179 名参与者的数据进行了荟萃分析，探讨了工作记忆容量与语言理解能力之间的关系。荟萃分析的主要目标是比较 Daneman 和 Carpenter (1980) 开发的工作记忆测量方法的预测能力与其他工作记忆测量方法的预测能力。荟萃分析的结果支持 Daneman 和 Carpenter (1980) 的说法，即利用工作记忆的综合处理和存储容量的测量方法（例如，阅读广度、听力广度）比仅利用存储容量的测量方法（例如，单词广度、数字广度）更能预测理解能力。荟萃分析还表明，数学过程加上工作记忆的存储测量方法可以很好地预测理解能力。因此，该过程加上存储措施的卓越预测能力不仅限于涉及单词和句子操纵的措施。
小学数学案例研究
本研究旨在设计培养人工智能（AI）思维的数学综合课程，并分析学生在这些课程中的人工智能思维。为此，通过将AI4K12计划的AI Big Ideas与2015年修订的小学数学课程相结合，设计了四个课程。实施了三节课，面向五年级和六年级小学生。利用计算思维分类法和AI思维组件，建立了一个分析AI思维的综合框架。使用此框架，基于课堂讨论和补充工作表对这些课程中学生的AI思维进行了分析。分析结果由两位研究人员进行同行评审。研究结果肯定了数学综合课程在培养学生人工智能思维方面的潜力，强调了在小学生中进行人工智能教育的可行性。以人工智能大理念为基础的课程，促进了小学生对人工智能概念和原理的理解，增强了他们对数学内容要素的掌握，强化了数学过程方面。此外，通过与以前的解决问题的方法保持结构一致性并将其应用于新问题的活动，证明了人工智能思维转移的潜力。
对审前释放评估进行反种族主义研究
法官每天都会决定是拘留还是释放人们通过审前过程，以及可能需要哪些释放条件来帮助人们取得成功。审前释放评估旨在为他们的决定提供信息。与涉及临床医生或其他专业借鉴其主观专业知识的评估不同，以提出建议，精算审前释放评估依赖数学过程。使用大型数据集以及有关以前经历过审前过程的人们的信息，研究人员确定了与出庭有关法院听证会有关的因素，并且如果释放，则不会再次被捕。然后，研究人员创建了一系列指令，供计算机遵循的计算机（称为算法），该指令使用这些因素来计算估计的可能性，即一个人将在法庭上出现并在解决案件的情况下保持自由逮捕。此计算（作为“分数”）向法官提供了作为信息，以考虑在做出审前释放时考虑。一个人的分数通常也作为信息提供给其他法庭演员，例如检察官，辩护律师和审前服务官员。
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人工智能（AI）是计算机科学领域之一，其数学过程有可能通过新的交付策略，知情的决策和促进患者参与1。物理疗法是一个旨在通过治疗技术和运动来促进患者的康复和福祉的领域。随着AI的引入，开放的新可能性可以改善患者的诊断，治疗和监测。AI在物理治疗中的主要优点之一是能够快速准确地处理大量数据。这使专业人员可以识别出可能不会肉眼忽略的模式和趋势。AI算法可以分析可穿戴设备收集的临床数据，医疗图像甚至信息，从而为治疗计划提供了宝贵的见解2.3。此外，AI可以协助物理治疗师定制康复计划。每个患者都是独一无二的，AI可以根据个人需求帮助适应锻炼和疗法。基于随时间收集的数据，AI算法可以连续调整治疗，优化结果并加速恢复4。AI在物理疗法中的另一种有希望的应用是电信。使用适当的技术，患者可以在家里锻炼，同时由物理治疗师远程监测。这不仅增加了医疗保健的可及性，AI可以在此过程中发挥关键作用，提供真实的时间反馈并根据患者的表现调整练习。
1人工智能在物理疗法实践中的好处
人工智能（AI）是计算机科学的分支之一，其数学过程具有通过新的交付策略，知情的决策，并促进患者参与干预措施1。物理疗法是一个旨在通过治疗技术和体育锻炼来促进患者的康复和福祉的领域。随着AI的引入，新的可能性开放，以改善患者的诊断，治疗和随访。该领域AI的主要优点之一是能够快速准确地处理大量数据。这使专业人员能够确定肉眼可能没有注意到的模式和趋势。AI算法可以分析可穿戴设备收集的临床数据，医疗图像，甚至是信息，从而为治疗计划提供了宝贵的见解2,3。此外，AI可以帮助物理治疗师个性化康复计划。每个患者都是独一无二的，AI可以根据个人需求帮助量身定制锻炼和疗法。基于随时间收集的数据，AI算法可以持续调整治疗，从而优化结果并加快恢复4。AI在物理疗法中的另一种有希望的应用是远程居民。使用正确的技术，患者可以在家进行锻炼，同时受到物理治疗师的远程监测。AI可以根据患者的表现提供实时反馈和适应练习来在此过程中发挥关键作用。这不仅增加了医疗保健的可访问性，而且还可以使治疗的连续性更大。但是，重要的是要注意，AI不能取代专业知识和人类和面对面的
从急性中风CT灌注数据
已经梗塞或注定要梗塞，而不论再灌注（缺血性核心）（4，7 - 11）。患者的结局已被证明与基线时缺血性核心的估计体积密切相关（12，13）。因此，CT灌注（CTP）越来越多地用于世界各地的临床实践中，其中一些软件提供了通过各种数学模型（血液动力学图）得出的可挽救和缺血性核心的自动估计（14，15）。CTP产生的血液动力学图是通过跟踪对比度流入和流出大脑时获得的。然后使用几种不同的算法之一处理数据（14，15）。然后，通过将单个阈值应用于一个或两个地图（9、16、17），对可挽救的组织和缺血核的估计进行估计。然而，估计组织灌注时使用的算法之间存在显着差异，并且已经显示出单值阈值以下和高估了梗塞核心和阴茎的大小（18、19）。这可能部分是由于图像体素作为核心或半阴茎的错误分类，这是由于核心和半阴茎的单值阈值而产生的。需要进行更复杂的处理CTP图的方法，例如，可以从灌注降低引起的那些信号中描述人为信号。当前使用的灌注阈值已在一定程度上得到验证，并通过临床试验选择了患者的成功（6）。但是，广泛部署存在挑战，例如缺乏评估性能的标准化方法。但是，使用所有可用的灌注数据和体素的空间上下文的预测模型可能会提供对不断发展的缺血性中风的病理生理学的更细微的表示，从而提高了图像的准确性和输出的鲁棒性。此外，由于ML模型可能会通过添加数据添加，因此从刚性单阈值模型转移到训练有素的机器学习（ML）模型非常有利。有许多研究为病变细分开发和测试ML和深度学习模型（DL）模型，并且在将ML和DL的应用开发到医疗保健中的应用方面取得了很大的进步[E.G.，（20，21）]。此外，ML和DL的内部数学过程通常很难理解，它们的输出却是可以解释的。这些“解释性”和“解释性”的问题导致ML被视为“黑匣子”问题，而无需理解内部机制。这阻碍了对医学实践的实施。因此，必须将ML集成为小的，可解释的步骤，而不是大型的黑盒大修，这将导致可靠性问题（22）。在这项研究中，我们研究了用于测量缺血核心和半阴茎的单值阈值是否可以用基于ML的方法代替。我们还概述了成功集成到急性中风评估方案中必须解决的挑战。