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普通人手册
• 保护路边洼地（图 2）1. 维护洼地的透水覆盖层。2. 保留现有的洼地高程。• 减少地块填土（图 2）1. 慎重考虑是否需要为地块引入任何填土。2. 将建筑垫高程限制在高于相邻道路 8 英寸以内。• 防洪（图 3）1. 使用高架建筑技术将第一层可居住楼层抬高到联邦紧急事务管理局基准洪水高程以上。• 减少不透水表面 1. 使用透水材料（如砾石、沙地上的透水铺路砖、本地草皮、草皮覆盖的多孔路面和木材）建造其他场地和景观改进工程。鼓励使用“佛罗里达友好型景观设计™”。2. 不要在铺砌或景观区域下放置不透水层（如屋顶纸或塑料）。 • 节约用水（图 4 和 5） 1. 使用蓄水池收集屋顶径流并回收用于非饮用水用途。 2. 使用本地植物材料进行景观美化。 • 减少直接排入水道的废水（图 6） 1. 使用护堤将径流限制在相邻水道中。 2. 如果您的地块已有隔墙，请降低相邻地面，使完工地块和隔墙顶部之间至少有 6 英寸的落差。 • 减少排入道路的废水 1. 使用护堤将地块径流限制在相邻道路上。 2. 在车道上使用交通额定沟渠排水，以减少排入道路的废水。这些沟渠排水应排入现场滞留区。如果车道低于或与道路洼地高度相同，则不需要沟渠排水。 • 使用以下步骤计算所需的保留量：1. 确定与拟议保留系统直接相连的场地不透水面积的平方英尺数（通常是现场洼地）。直接连接是指雨水径流在进入现场保留系统之前经过少于 20 英尺的透水区域（例如草地或景观区）的任何区域。透水铺路砖不被视为不透水区域。2. 确定与拟议保留系统不相连的场地不透水面积的平方英尺数，并且必须在进入保留系统之前排出超过 20 英尺或更多的透水区域。例如，屋顶的某个区域从落水管排出，但在到达现场洼地之前流过 20 英尺的景观区。3. 通过将直接连接面积与未连接面积的一半相加，计算总有效不透水面积。
指导 - 普通人使用大型语言模型 -
8根据GDPR“处理”的第4（2）条，是指在个人数据或一组个人数据上执行的任何操作或一组操作，无论是通过自动手段，例如收集，记录，组织，结构，结构，存储，适应，适应，适应或变化，进行，进行，进行，咨询，咨询，咨询，通过传输，发放，分发或其他方式进行分配或委托，均可或委员会披露。9根据GDPR“个人数据”的第4（1）条，是指与已确定或可识别的自然人有关的任何信息（“数据主题”）；可识别的自然人是一个可以直接或间接地识别的人，特别是通过参考标识符，诸如名称，标识号，位置数据，在线标识符或特定于物理，生理，遗传，心理，心理，经济，经济，经济，文化，文化，文化，文化，文化，经济，经济，经济，文化或社会身份的标识符。2016/679 2016/679欧洲议会和2016年4月27日的理事会关于对自然人的保护以及对个人数据的处理以及此类数据的自由流动以及废除指令95/46/EC的保护（一般数据保护法规）；国家数据保护法也可能适用；法规（EU）2018/1725年的欧洲议会和2018年10月23日理事会关于自然人的保护，涉及联盟机构，机构，机构，办公室和机构以及此类数据的自由流动，以及废除45/2001和决策的欧洲数据（EC），欧洲第1147/2002/EC的自由运输（C） AI：数据保护的影响。
普通人对人工智能的看法对算法建议采纳的影响
先前对算法建议的研究得出了相互矛盾的结果。多项研究表明，消费者反对算法建议，这种现象被称为算法厌恶。例如，Dietvorst 等人（2015）发现，在看到算法错误后，人们不太可能选择算法建议来预测学生表现，而不是较差的人类建议。在医学领域，学者们表明患者不信任算法建议（Promberger & Baron，2006），他们认为患者担心算法建议忽视了人类的独特性（Longoni 等人，2019）。类似地，Castelo 等人（2019）发现，直观、主观任务的算法厌恶程度高于可量化的客观任务。然而，Logg 等人（2019）的一项研究对算法厌恶提出了质疑。通过关注商业预测或浪漫吸引力预测等不同领域，他们发现人们通常更喜欢算法的建议，而不是人类的建议。Hildebrand 和 Bergner ( 2021 ) 表明，如果算法财务建议使用类似人类的对话风格，人们会更加欣赏它。总之，这些相互矛盾的结果表明存在其他可能影响算法建议采用的因素。其中一个因素可能是消费者对人工智能的非专业信念。尽管随着人们越来越频繁地使用人工智能服务，对人工智能的非专业信念在市场上似乎非常突出（ Huang & Rust ， 2018 ），但关于这种信念的研究却很少。也就是说，先前的研究为参与者提供了有关算法建议质量的具体信息，例如有关其错误的信息（例如， Dietvorst 等人， 2015 ； Longoni 等人， 2019 ）。然而，在现实生活中，人们通常不会收到这种信息，也缺乏评估算法建议准确性的领域专业知识。因此，在决定是否使用算法建议时，他们可能会依赖更普遍的线索，例如他们对人工智能的非专业信念。在我们的研究中，我们希望解决这一差距，并指出消费者对人工智能与人类智能的智能程度有不同的看法。具体而言，我们认为对人工智能的非专业信念会影响算法建议的采用，因为它们可以作为推断建议准确性的线索，尤其是当感知到的任务复杂性很高时。在三项研究中，我们为这一预测提供了趋同的证据。通过这样做，我们为算法建议的研究做出了贡献，并指出在自动化建议服务时考虑消费者对人工智能的非专业信念的重要性。
Steamcell Technologies关于人类肺器官培养的虚拟培训课程
哮喘和肺英国，2012年数据●肺部疾病占5分的死亡人口●肺癌通常具有侵略性轨迹（15％5年生存率*）●慢性阻塞性肺疾病（COPD）的严重性可能有所不同，但无效，但没有治愈性，并且没有治疗●肺炎是普通人的官员，这是普通人的死亡，老年人是老年人的，老年人是老年人的，老年人是多因素。侵略性，但预后有所改善，最近有针对性的疗法
放射科医生、非放射科医生和普通人从“墨卡托地图”曲线重建中识别大脑皮层萎缩儿童的准确性
背景：使用文本报告向父母和对赔偿权提出异议的法律专业人士传达患有长期缺氧缺血性损伤 (HII) 的儿童的双侧、对称性和区域性皮质脑萎缩可能很困难。使用标准的横截面图像向外行人解释双侧、区域性脑成像也具有挑战性。大脑表面的单一平面图像，就像从地球仪中得出地球地图一样，可以通过磁共振成像 (MRI) 扫描的曲面重建生成，即墨卡托地图。外行人在未经事先培训的情况下识别异常“墨卡托脑图”的能力需要在非医疗环境中使用前进行评估。目的：确定外行人在未经事先培训的情况下检测异常儿童墨卡托平面脑图的灵敏度和特异性。方法和材料：向 111 名参与者分别提供 10 张墨卡托脑图。这些地图包括 5 个 HII、1 个皮质发育不良和 4 个正常病例。参与者需要识别异常扫描。计算了总体和参与者亚组的敏感性和特异性。结果：总体敏感性和特异性分别为 67% 和 80%。普通放射科医生（n = 12）的敏感性和特异性分别为 91.2% 和 94.6%。外行人（n = 54）的敏感性为 67%，特异性为 80%。结论：放射科医生的高特异性和敏感性验证了该技术在区分皮质病理异常扫描方面的有效性。外行人使用墨卡托地图识别异常大脑的高特异性表明，这是一种向外行人展示儿童 HII 皮质 MRI 异常的可行沟通工具。
基因技术问卷：对基因技术的判断是否符合伦理理论、是否连贯、是否能预测行为
摘要背景：一方面，有伦理争议的基因技术的政策规定应基于伦理原则。另一方面，它们应为社会所接受，以确保实施。此外，它们应与伦理理论保持一致。然而，迄今为止，我们缺乏一个可靠且有效的量表来衡量普通人的相关伦理判断。我们针对这一缺陷。方法：我们开发了一个基于伦理原则的量表来引出普通人的判断：基因技术问卷 (GTQ)。在两项试点研究和一项预先注册的主要研究中，我们在美国人口的代表性样本中验证了该量表。结果：量表的最终版本包含 20 个项目，但即使减少到 5 个仍然高度可靠。它还可以预测行为；例如，通过 GTQ 衡量的道德判断可以预测假设的捐赠和杂货店购物。此外，GTQ 可能引起政策制定者和伦理学家的兴趣，因为它揭示了普通人连贯且符合伦理的判断。例如，GTQ 表明，伦理判断对可能的利益和危害很敏感（符合功利主义伦理学），但也对诸如同意自主权的价值等伦理原则很敏感。结论：GTQ 可以推荐用于实验心理学和应用伦理学的研究，也可以作为伦理和经验主义政策制定的工具。关键词：基因技术、基因组编辑、应用伦理学、公共卫生伦理学、政策制定、技术伦理