XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System文中
在对抗上下文中可解释的人工智能
人工智能（AI）方法是现代世界不可或缺的一部分。如今，每个与智能手机互动的人都与AI接触（Herget，2024）（Wired Insider，2021）。 自从大型语言模型（LLMS）（CF（BSI，2024a）易于获得BSI的评论）以来，公众对AI存在的意识已广泛传播。 但是，自引入LLM之前，AI算法支持或自动执行决策过程。 Propublica的报告，即预测模型用于确定美国犯罪嫌疑人的累犯风险，受到了很大的关注（Angwin等，2016）。 在金融领域，基于AI的预测模型用于支持贷款申请的决定或预测金融市场的发展（Aziz等，2022）。 此外，使用基于AI的决策支持系统进行诊断和治疗患者的治疗，目前已在医学中进行了研究或部分实施（社论，2024年）（皇家放射学院，等，2023）（BSI，2024年）。 这些是高度敏感的领域，在这种领域中，错误的决定可能会对公民造成社会，法律，财务或健康损害。如今，每个与智能手机互动的人都与AI接触（Herget，2024）（Wired Insider，2021）。自从大型语言模型（LLMS）（CF（BSI，2024a）易于获得BSI的评论）以来，公众对AI存在的意识已广泛传播。但是，自引入LLM之前，AI算法支持或自动执行决策过程。Propublica的报告，即预测模型用于确定美国犯罪嫌疑人的累犯风险，受到了很大的关注（Angwin等，2016）。在金融领域，基于AI的预测模型用于支持贷款申请的决定或预测金融市场的发展（Aziz等，2022）。此外，使用基于AI的决策支持系统进行诊断和治疗患者的治疗，目前已在医学中进行了研究或部分实施（社论，2024年）（皇家放射学院，等，2023）（BSI，2024年）。这些是高度敏感的领域，在这种领域中，错误的决定可能会对公民造成社会，法律，财务或健康损害。
上下文中的健康素养：挣扎于自我管理的糖尿病
考虑健康素养需求的抽象目标是对弱势群体糖尿病自我管理的卫生服务反应能力的关键组成部分。这项定性研究的目的是对2型糖尿病患者的健康素养进行详细分析，以与他们的日常自我保健实践有关。在Ermies的设计嵌套定性研究随机对照试验测试2型糖尿病中的2年结构化护理。在试验开始时，通过主题分析在试验开始时进行了半方向的访谈。第二轮结束时，由第一轮主题与健康素养问卷一起进行了指导的访谈。在家进行的设置访谈。参与者四十四（31名女性/13名男性，30-79岁，糖化血红蛋白（HBA1C）≥7.5％）连续参与者在来自4个糖尿病学门诊环境（Reunion Islandings）的Ermies试验中的100名招募的100名参与者中，有100名参与者。第二轮访谈的42名受访者。结果在八个主题中构成的三极在上下文中表征了实践：健康知识，疾病管理，专业知识和社会支持。八个主题中每个主题中每个参与者的关系都是区分的，从功能到互动和关键。治疗和随访本质上是功能性的，而饮食和运动仍然更具互动性。社会支持和与卫生专业人员的关系是疾病管理的重要决定因素。试验注册号NCT01425866。结论治疗管理和疾病监测主要是卫生专业人员的工作，而不是饮食，体育锻炼和社会支持是普通实践的一部分。作为共同的社会任务，以及参与卫生服务的资源，应考虑针对2型糖尿病的相关干预措施。
上下文中的临床心理病理学874（KLS 874）
该模块的目的是使学生在整个生命周期中拥有对心理病理学和心理困扰的先进理论和经验知情的知识。该模块侧重于临床心理病理学的全面而复杂的知识，以及对概念问题和当前研究的批判意识与：（1）国际和土著疾病和心理疾病的病因； （2）儿童，青少年，成人和老年心理病理学的理论和证据； （3）心理困扰的上下文特殊流行，文化多样性和社会结构表现； （4）公共心理健康； （5）心理药理学。这是通过专业培训在诊断和治疗多样化患者人群中通过个人，公共以及政策制定和计划设计干预措施的临床心理病理学的专业培训来完成的。
在第三级efl上下文中，外语说话焦虑的预测因素
摘要：这项研究旨在调查第三级英语作为外语（EFL）学习者的L2口语焦虑及其与L2愿意（WTC），理想和应该使用L2自我的意愿，以及在土耳其EFL中使用混合方法的L2动机。综合调查表用于定量数据，而定性数据是使用半结构化访谈收集的。主要发现表明，应与L2语言焦虑具有最牢固的正相联系，而其他变量则与L2语言焦虑相关。多重回归分析表明，应该对L2自我是L2焦虑的最强和唯一积极的预测指标。l2动机和理想的L2自我分别作为两个负面的预示符。但是，L2 WTC并未显着影响回归模型。基于结果，该研究对L2学习和教学产生了一些影响。关键字：L2说话焦虑，L2愿意交流，理想的L2自我，应对L2自我，L2动机
论文中的法学
判断：RESS 2042708/df，rel最低。MarcoAurélioBellizze，第三级，DJE 28/08/2023; RESP 2138845/PR，REL最低。Nancy Andrighi，第三类，DJE 08/29/2024; RESP 2154109/PR（独onkation决定），Rel。最低。Ricardo VillasBôasCueva，三等阶层，于2024年12月9日出版； RESP 2167027/PR（单位决定），Rel最低。Marco Buzzi，第四级，出版于20124年9月30日； ARESP 2676463/mg（独立决定），rel最低。穆拉·里贝罗（Moura Ribeiro），三等阶层，于2024年9月11日出版； ARESP 2343092/go（独立决定），rel最低。乔尔·帕西奥尼克（Joel Ilan Paciornik）
在学术写作和出版论文中使用人工智能（AI）
背景关于AI（人工智能）在更广泛社会中的作用的讨论已经持续了十多年。在许多行业（例如医学）中，我们已经看到AI计划可以自动化任务，管理质量控制并提高效率。在学术界，AI变得流行并广泛使用。在社会科学中，我们已经看到，在社会中增加AI的使用将导致咨询和失业。有人可能会争辩说，人工智能将提高生产力，比人类更快，更快地执行某些工作，并减少人们从事无聊，重复的工作的需求。简而言之，这种论点与十八世纪末和19世纪初的英国工业革命时期所使用的论点没有不同的论点（Mokyr等人2015）或在20世纪后期引入机器人（Dhillon等，2002）。最近，我们看到了2020年代的AI工具（例如Chatgpt）的AI工具能力的迅速增长。这是由于机器学习的能力迅速提高，尤其是生成AI（Genai），这就是Chatgpt。这增加了公众，媒体和对该主题的学术兴趣。许多非技术人员，包括学生，对Chatgpt的巨大能力产生的文本等于平均人类生产的文本感到惊讶（Simkhada等，2024）。毫无疑问，AI的采用，尤其是在学生和学生中，在尼泊尔也正在迅速发展。这一直是高中和大学老师的关注点。此外，这个问题在学术著作和期刊文章出版物领域变得更加重要。作为Dhaulagiri社会学和人类学杂志（DJSA）的编辑和编辑委员会成员，请参见我们领域的研究中使用AI的潜力，但与此同时，我们确实担心它在学术写作和出版中的滥用。AI对社会学对社会学的有用性的看法，我们通过要求2024年8月29日的免费版Chatgpt（https://chat.chatbotapp.ai/chats）询问Genai在社会学中的实用性。提出了以下问题：“人工智能在社会学中的作用是什么？”我们收到的完整答案在Box 1中列出。
Fermatean Fuzzy Topsis方法及其在智能城市上下文中基于商业智能的策略中的应用
随着智能城市的扩展，商业智能（BI）的使用已成为资源优化，提高效率并提高公民生活质量的重要工具。BI使公司通过分析大量城市数据来做出更好的战略决策，从而帮助它们在动态的智能城市环境中保持竞争力。这项研究利用内容分析和Fermatean Fuzzy Topsis（FF- TOPSIS）方法在智能城市的背景下根据商业智能进行了基于商业智能的策略。最初，通过内容分析确定了相关标准，随后，根据这些标准制定并进行了五种策略。结果表明，“基于IOT的智能网络的开发（S2）”排名最高，因为它在优化资源管理和增强城市服务绩效方面发挥了重要作用，从而为智能城市的发展做出了巨大贡献。“工艺自动化和机器人系统的部署（S5）”排名第二，因为它提高了效率并减少了人类错误。 “无缝访问数据和服务的云平台集成（S3）也被证明非常重要，排名第三，因为它提供了对数据和服务的无缝访问。”人工智能部署用于预测分析和过程优化（S4）“排名第四，对于预测分析和过程优化至关重要，而“智能决策的大数据分析（S1）” - 尽管很重要，但排名第五，排名第五。城市经理应优先考虑物联网网络的发展，以充分利用其资源管理和效率提高的潜力。之后，对过程自动化和AI集成的关注可以显着提高公民的生活质量并降低城市成本。
techexperts（IPN）在Genai检测任务1：在英语和多语言上下文中检测AI生成的文本
大语言模型（LLM）的兴起，例如GPT-4，已大大增加了各种数字平台上AI生成的内容的量。这些模型可以生成连贯和上下文相关的文本，从而使用户难以区分人类和机器生成的内容。AI生成的内容的重新上升使许多人质疑信息的可信度和可靠性，尤其是关于新闻，学术界和社交媒体的信息，而内容的完整性至关重要。这使得需要开发有效的方法将AI生成的内容检测到历史高（Fraser等人，2024）。最近在LLM的能力中获得的收益为他们的发现带来了新的挑战。ap-诸如使用Human的反馈和指导调整的加固学习之类的方法使这些模型更具多功能性，以遵循甚至连接提示，从而产生合理的响应，从而进一步使检测问题复杂化（Abdali等人。，2024）。依赖于识别单词选择，句子结构或困惑模式的传统检测方法通常不太适合，因为这些模型在模仿Hu-
现场实验室：对CCS上下文中故障作用的合作调查
自2022年以来，地球创新技术研究所（RITE）和CSIRO开发了一个关键的协作，用于推进碳捕获和存储技术，特别着眼于了解故障系统及其对CO 2存储的影响。Rite是一个日本研究组织，致力于开发和推广用于环境保护和可持续发展的先进技术，包括碳捕获和存储。通过共同努力，这些受人尊敬的组织结合了他们的专业知识，以研究故障和地质形成如何与注射的CO 2相互作用并展示创新的监测技术，这是确保长期碳存储安全性和可靠性的关键因素。此协作可以更精确地建模和管理与故障相关风险，从而改善了减轻潜在泄漏并提高存储可靠性的技术。这项研究的见解对于精炼存储方法和开发强大的监测系统至关重要，这极大地有助于全球减少温室气体排放和实现气候目标的努力。这项研究的见解对于精炼存储方法和开发强大的监测系统至关重要，这极大地有助于全球减少温室气体排放和实现气候目标的努力。