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World File Search System检测工具
极热对中国湖泊变暖的影响
背景：一种非侵入性子宫内膜癌检测工具，可以准确地有症状的女性进行定义测试，这将改善患者护理。尿液是一种吸引人的生物流体，用于癌症检测，因为它的简单性和易于收集性。这项研究的目的是确定可以区分子宫内膜癌患者与症状对照的基于尿液的蛋白质组学特征。方法：这是一个前瞻性案例 - 对症状的绝经后妇女的控制研究（50个癌症，54例对照）。无效的自我收集的尿液样品进行质谱法处理，并使用所有理论质谱（Swath-MS）的顺序窗口采集进行运行。机器学习技术用于识别重要的歧视性蛋白质，随后使用逻辑回归将其合并在多标记面板中。结果：用于子宫内膜癌症检测的最高歧视性蛋白单独表现出适度的准确性（AUC> 0.70）。但是，结合最歧视性蛋白的算法在AUC> 0.90中表现良好。表现最好的诊断模型是一个10标记的面板，将SPRR1B，CRNN，CALML3，TXN，FABP5，C1RL，MMP9，ECM1，S100A7和CFI结合在一起，并预测子宫内膜癌的AUC为0.92（0.96 - 0.96 - 0.97）。基于尿液的蛋白质特征显示出早期癌症检测的良好精度（AUC 0.92（0.86 - 0.9））。结论：一种患者友好的，基于尿液的测试可以在有症状的女性中提供非侵入性子宫内膜癌检测工具。有必要在较大的独立队列中进行验证。
（如果）我的学生使用 AI 工具回答在线测试怎么办？
是否有资源可以提供帮助？德克萨斯理工大学的教师将继续有权使用 Respondus Lockdown Browser。Respondus 会记录学生的动作，并在学生离开视线、视线游移或其他人进入屏幕时标记考试。但作弊总有办法，不幸的是，这只是一种威慑，很容易被规避。TTU Online 继续研究其他工具，以帮助教师保护非监考在线考试的完整性。T TU 不赞成依赖人工智能检测工具，因为它们存在臭名昭著的偏见和对人工智能生成工作的假阳性预测，但我们将继续寻找该领域的新发展。这很重要：首先我们要承认，我们作为教育者的身份正受到挑战，我们的工作量、倦怠和压力可能比以往任何时候都要大。呼。
具有挑战性的系统偏见
对于AI系统的技术公司和开发人员，以减轻AI开发周期中的性别偏见，他们必须专注于收集和策划多样化和包容性培训数据集。这涉及有意纳入各种各样的性别代表和观点来抵消刻板印象的叙事。使用偏差检测工具对于确定这些数据集中的性别偏见至关重要，使开发人员能够通过数据增强和对抗性培训等方法解决这些问题。此外，通过详细的文档和有关用于缓解偏差的方法和培训数据组成的方法的透明度至关重要。这强调了在人工智能发展的基础上嵌入公平和包容性的重要性，利用技术和对多样性的承诺对制作模型的承诺，从而更好地反映人类性别认同的复杂性。
编辑评论：探索 MIS 生成式人工智能的初步政策 季刊执行官
我们过去曾遇到过类似问题。虽然编辑、教师和教授经常不赞成使用维基百科的引用，但使用相似性检测工具已成为许多提交系统的标准，包括 Manuscript Central 和 Editorial Manager。但文案编辑在哪里适用呢？我们不会要求作者透露他们使用的拼写或语法工具；我们鼓励进行此类检查。更深入的编辑怎么样？多年来，MIS Quarterly Executive 一直受益于 David Seabrook 一丝不苟的文案编辑，确保内容吸引高管读者并让他们轻松理解。在最终出版之前，另一位编辑会审查引文和格式，以确保它们符合我们的标准。因此，问题出现了：这些任务是否适合替换或干预？（正如 ChatGPT 4.0 根据提示帮助我完成本段工作：“编辑以下内容以提高清晰度、词汇选择和语法”）。
纵向脑 MRI 与 MS 病变活动变化算法筛查患者统计检测评估
变化蒙版。2、8-15 最近，基于监督深度学习的卷积神经网络模型已成为主要方法。16-20 尽管研究进展迅速，但在体素或病变水平上的检测灵敏度和特异性仍然中等（灵敏度和特异性；，0.8）。4、7 我们之前引入了统计变化检测（SDC）算法作为自动病变变化检测工具，以视觉上协助人类读者。该算法将最佳二元变化检测器应用于 2 个纵向配准的 FLAIR 图像的减法，以描绘出可能存在新病变的大脑区域。14 本研究的目的是评估在 SDC 的协助下，人类读者在受试者级别检测方面的表现是否有所改善，并与临床工作流程中操作的人类读者的基准进行比较。
人工智能生成的文本...
自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来，人工智能在生活的各个领域变得越来越普遍。人工智能的生成应用正在广泛领域中激增。该技术在机器翻译、语音识别、教育或内容创作等应用方面具有巨大潜力，但也引发了对滥用、道德使用和抄袭的担忧。随着人工智能工具生成的文本不断改进，市场上的检测工具将不得不付出更多努力才能跟上步伐。本文使用来自 Scopus 和 Web of Science 数据库的数据来绘制人工智能生成文本检测器在高等教育和学术界的当前可用性。本文的目的之一是深入了解目前可用的人工智能生成文本检测器在高等教育中的体验。
利用人工智能增强学习
人工智能与学术诚信 一些人对人工智能聊天机器人的兴起做出了回应，主张学校全面禁止使用这些工具，称作弊、抄袭和其他形式的学术不端行为是严重问题。事实上，ChatGPT 等人工智能应用程序的出现给教师带来了一系列新的挑战，因为 ChatGPT 生成的产品不是来自以前发表的作品的声明或报告，教师可以使用抄袭检测软件轻松找到这些作品。相反，该应用程序不断修改其输出以生成看似独特的作品。一项研究（Khalil & Err，2023）发现，流行的检测工具在识别 ChatGPT 生成的 50 篇论文样本中的抄袭方面基本上无效。AI 检测工具也可能产生误报，这意味着它们将人类编写的文本识别为 AI 生成的文本 (Dalalah & Dalalah, 2023)。Turnitin 等检测软件公司承诺改进其产品以获得更有效的结果（例如，ChatGPT 创作内容的成功率为 97%，Turnitin, 2023）。但是，即使有了这些改进，许多学生仍会发现进行简单调整的方法，例如在 AI 生成的文本中插入同义词，以逃避检测。认识到对学术诚信的威胁，美国许多学区已禁止使用这种 AI 工具 (Rose, 2023)。但是，当学生可以在自己的设备上使用该工具而老师不知情时，这有多有效？总的来说，教育界必须面对这样一个现实：使用现有工具识别所有 AI 生成的文本实例将是困难的，甚至是不可能的。因此，我们不应该继续争论是否允许这些产品，而应该开始考虑如何以合乎道德和教育的方式整合这些应用程序。否则，就等于忽视了“我们学校里的大象”（Volante、DeLuca 和 Klinger，2023b）。我们的观点是，人工智能可以帮助激发学生对书面作业的思考方式的长期创新（Volante、DeLuca 和 Klinger，2023a）。
AI生成的错误信息：文学评论
人工智能（AI）技术的扩展表明了一个全新的时代，在该时代中，信息的创建和共享（既正确又误导的信息都变得越来越自动化。这项文献研究探讨了AI生成的错误信息的景观，包括其各种表现形式，潜在的技术，社会影响和检测工具。本文回顾了Google Scholar数据库中与AI生成的错误信息有关的文章，重点是以下研究问题：类型，内容分布，检测器变化，各种工具之间的差异以及开发基于AI的工具的策略。结果是为该主题提供绝对的理解，强调了跨学科合作，强大的检测方法和媒体素养的重要性，目的是解决它在数字技术时代所带来的道德和社会问题。
ConvAbuse：对话式 AI 中细微检测的数据、分析和基准
辱骂性语言检测已在社交媒体上受到广泛关注（例如，参见Vidgen 等人，2020a ），但在对话系统的背景下关注的较少。正如联合国教科文组织（West 等人，2019 ）所言，检测和减轻对这些（通常拟人化的）人工智能系统的辱骂对于避免强化负面的性别刻板印象非常重要。在本报告之后，最近的几项研究调查了可能的辱骂缓解策略（Cercas Curry 和 Rieser ，2018 ，2019；Chin 和 Yi ，2019；Ma 等人，2019 ）。然而，这些研究的结果尚无定论，因为它们不是在实时系统或真实用户身上进行的——主要是因为缺乏可靠的滥用检测工具。目前部署的大多数系统都使用简单的关键字识别技术（例如Ram 等人，2018 年； Khatri 等人，2018 年），这往往会产生大量误报，例如用户表达沮丧或使用亵渎语言的情况
自动轮椅
arpita2003chatur@gmail.com, shivaibhonge85@gmail.com, gddalvi09@gmail.com 摘要：本文主要介绍我们的革命性发明：轮椅可以使用加速度传感器和头部运动来驱动，并可以避开障碍物。我们的自动轮椅项目基本上基于加速度原理，一个加速度传感器提供两个轴，加速度传感器的输出根据施加在其上的加速度而变化，通过应用简单的公式，我们可以计算倾斜量，倾斜的输出将决定向哪个方向移动。椅子上将安装雨量传感器。雨量传感器模块是一种简单的雨量检测工具。当雨滴落入雨板时，它可以用作开关，也可用于测量降雨强度。我们正在尝试制造一辆受控轮椅；该系统将理解并服从自然语言运动命令，例如“右转”。开发这样的系统使用了各种技术。关键词：革命性，轮椅，雨量传感器，方向和移动，温度传感器