本文对当今世界人工智能面临的挑战以及与新技术共存的社会挑战进行了文献回顾。为此,我们在领先的开放获取期刊中进行了文献检索。此外,我们还对人工智能及其对社会行为的可能影响进行了简单随机调查。结果表明,文献与社会观点相一致,即过度使用智能工具可能对人有害,谨慎使用智能应用至关重要。此外,文献中可以证明,社会行为已经受到现有心理学理论的修改,后者认为社会行为受到同一社会中其他人类的影响,但随着人工智能的出现,社会行为受到不同方式的影响,即使在没有与人类接触的情况下也是如此,这表明即使人类行为是由计算机算法模拟的,社会行为也会受到人类行为的影响。重点是:智能应用、社会行为、新技术、社会。
引言心血管疾病是全世界最常见的死亡原因。1人工智能(AI)算法和方法的最新发展加速了定量自动成像技术向疾病诊断和个性化治疗策略的发展。已经开发了许多用于图像检测、分割和分类的算法,这显着提高了心脏成像的临床应用。基于人工智能的临床应用已经得到开发,例如冠状动脉疾病的诊断、心脏功能的评估、图像质量的改善。由于人工智能目前正在彻底改变心脏成像的技术发展和临床应用,因此在本综述中,我们旨在概述人工智能在心脏成像(包括 CT 和 MRI)中的发展。首先,我们叙述性地描述了人工智能的技术发展。然后,我们展示了对最近临床相关研究的系统文献检索的结果,并讨论了人工智能的临床应用及其前景。
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方法根据定义的标准评估失眠,包括睡眠质量差和睡眠效率低等相关症状。使用空腹血糖、糖化血红蛋白和糖尿病等指标评估血糖控制情况。在 PubMed、Web of Science 和 Scopus 中进行了文献检索。使用纽卡斯尔-渥太华量表评估纳入研究的质量。根据数据类型选择效应大小,包括比值比、相对风险、平均差异和标准平均差异。森林图直观地显示了汇总效应大小和相应的 95% 置信区间,而 I 2 检验计算了异质性。元回归和亚组分析探讨了异质性的潜在来源。留一敏感性分析评估结果的稳健性,Begg 和 Egger 检验评估出版偏倚。
文献检索提供了 83 项研究,从中对条件估值 (CV) 和显示偏好 (RP) 估计进行了 616 次比较。提供了完整数据集、5% 修剪数据集和加权数据集的 CV/RP 比率汇总统计数据,加权数据集对每项研究而不是每个 CV/RP 比较赋予了相同的权重。对于完整数据集,样本平均 CV/RP 比率为 0.89,95% 置信区间为 [0.81-0.96],中位数为 0.75。对于修剪和加权数据集,这些汇总统计数据分别为 (0.77; [0.74~0.81]; 0.75) 和 (0.92; [0.81-1.03]; 0.94)。三个数据集的 CV 和 RP 估计值之间的 Spearman 等级相关系数分别为 0.78、0.88 和 0.92,Pearson 相关系数稍大一些。提供了非参数密度估计,以及对所用基本 RP 技术和大类估价商品的观测 CV /RP 比率的回归结果。
本文使用两种系统的文献检索,一方面探讨管理报告中的数字化问题,另一方面探讨特定角色的问题。我们假设,效率和效力方面的更高数字化将改变管理会计师的总体角色,特别是报告角色,因为这将导致自动化程度更高,并可能让管理会计师/控制员有更多时间进行咨询活动。经过严格记录的筛选过程,总共剩下 51 篇论文用于分析提出的研究问题。结果,除了管理报告方面的研究空白外,还可以确定管理会计和管理报告中最重要的信息技术 (IT) 工具。关于企业绩效和管理会计绩效,研究还揭示了控制、控制员角色和角色冲突与数字化/IT 趋势之间的联系。系统的文献评估是进一步研究的基础,以验证可能发现的因果关系。
2023 年 8 月进行的文献检索发现需要评估的信息量非常大。由于资源限制,并经 NHMRC 同意并根据水质咨询委员会的建议,对研究的严格评估优先考虑那些之前未经澳大利亚机构审查和/或考虑用于制定指导/指导值的研究。澳大利亚管辖区的最新审查是澳大利亚新西兰食品标准局 (FSANZ 2017b) 的文件,该文件为正在考虑的三种 PFAS(PFOS+PFHxS 和 PFOA)得出了指导值。这构成了 PFOS/PFHxS 和 PFOA 当前毒性参考值 (TRV) 的基础,NHMRC 使用这些参考值得出了饮用水中这些化学物质的当前指导值。FSANZ (2021) 还发表了一篇关于免疫调节作用的评论,其中该管辖区审查了一些研究,其结果用于支持本报告中关于相关 PFAS 的讨论。
由于技术的进步,语言学习发生了重大转变。本文概述了技术在语言学习环境中的使用,重点介绍了当前的方法和趋势。通过文献检索和案例研究,本文介绍了语言学习中使用的各种技术,包括移动应用程序、在线学习平台和人工智能。除此之外,本文还深入讨论了由技术支持的学习方法,例如基于游戏的学习、计算机辅助教学和远程学习。在此背景下,本文强调了每种方法的优势和挑战,以及它们对语言学习效果的影响。此外,本文还讨论了诸如使用数据分析实现学习个性化、开发虚拟导师系统以及将人工智能集成到学习平台等最新趋势,作为语言学习的未来方向。因此,本文深入探讨了如何有效地应用技术来提高语言学习,并确定了在语言教育环境中使用技术所带来的挑战和机遇。
a. 了解流行病学和生物统计学的具体原理 b. 流行病学应用技能(例如“在研究中使用流行病学方法”、“在数据分析中使用 SAS”、“调查开发”、数据管理) c. 批判性思维技能(例如发展原创研究思路、提出强有力的论据来分析流行病学问题) d. 管理和领导技能(例如管理项目的某个方面、作为项目团队成员工作、在写作团队中合作) e. 专业精神和道德(例如制定 IRB 提案、专业地开展工作、有效的人际沟通) f. 专业写作(例如撰写拨款或提案、撰写科学论文、审阅手稿) g. 研究和学术技能(例如文献检索、发展原创思路、开发方法、独立整合反馈和新信息) h. 教学技能 i. 沟通技巧(例如口头陈述、研究海报)
第一单元:研究方法简介:研究的定义、研究人员的素质、研究问题的组成部分、科学研究中的各个步骤:假设、研究目的、研究设计、文献检索实验设计和规划、时间安排:目的和目标、预期结果、要采用的方法、为实现目的和目标而进行的实验规划、研究工作可重复性的重要性。数据收集:数据来源:原始数据、次要数据;实验的抽样优点和缺点、程序和控制观察、抽样误差 - I 型错误 - II 型错误。数据统计分析和拟合:统计学简介 - 概率、均值估计和属性;卡方检验、属性关联 -t 检验 - 标准差 - 变异系数。相关和回归分析。统计软件包介绍,绘制图表使用计算机进行研究:使用网络进行文献调查,处理搜索引擎准备演示文稿:i)研究论文:使用文字处理软件 MS