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儿童支持手册：第3章
可以通过管理程序来确定，这些程序考虑了通过擦拭男人，母子和子女脸颊内部收集的细胞进行的高度准确测试。一些司法管辖区可能需要血液样本。遗传测试结果表明亲子鉴定的概率，可以建立父子鉴定的法律推定。这些测试可以排除一个不是亲生父亲的人，如果不被排除在外，也可以表现出父亲的可能性。有争议的亲子案例中的每一方必须应各方或子女抚养机构的要求提交基因测试。
体检医师
要求进行DNA分析标本的要求，斯波坎县医学检查官办公室经常收到血液或组织样本的请求，以进行DNA分析。这些请求通常是由父子确定问题产生的。斯波坎县医学检查员的主要任务是对突然和意外死亡的尸检。在尸检期间，斯波坎县医学检查员在所有情况下都会在可能的情况下获得血液和组织样本。这些样本中的大多数用于死亡调查。三年后保留样品被破坏。如果在适当的时间范围内要求，就可以通过书面要求提供了保留的血液和/或组织样本，可以通过书面要求进行进一步测试。将这些样本的可用性优先考虑刑事和民事调查，并适当尊重死者的权利及其临近人的权利。满足所有优先级需求时，在以下条件下可能会提供剩余样本进行亲子鉴定：
针对 Web of Science 科学领域的分层文本分类
ORCID iDs：Pouyan Jahani Rad https://orcid.org/0009-0007-2956-2209 Mahdi Bahaghighat https://orcid.org/0000-0002-1813-8417 摘要。本研究重点是制作一个有效的文本分类器，将给定的语料库映射到特定的科学领域。我们的研究是根据 Web of Science (WOS) 的类别对不同科学领域进行分类。我们在父级和子级设计和开发了各种深度学习架构，例如卷积神经网络 (CNN)、深度神经网络 (DNN) 和循环神经网络 (RNN)。为了使我们的模型表现更好，我们有效地使用了超频调优。我们的目标是为较低级别和较小的通用模型大小构建一个精确的分层文本分类器。评估采用一种称为分层混淆矩阵的特殊度量。基于对词嵌入、文档嵌入和超频调优的广泛研究，结果表明，在父子级别上分层组合 CNN 和 DNN 可以实现更高的准确率。我们的模型得分确实不错，F1 得分为 94.29%，准确率达到 99.33%。虽然在父级使用一个 RNN，在子级使用另一个 RNN 会导致准确率降低，但有效地减小了整体模型大小。我们还使用 AoI2WoS 数据集对各种模型架构进行了全面评估。通过结合 Google 新闻词嵌入，我们在 AoI2WoS 数据集上测试了不同的 RNN-DNN 和 RNN-RNN 模型组合。RNN-DNN 模型取得了最佳效果，准确率达到 98.71%，F1 得分达到 91.87%。这些发现不仅推动了分层文本分类的发展，而且为利用科学计量学和文献计量学研究提供了强有力的工具。
探索儿童接触语音助手及其...
抽象的数字语音助手（DVA）已成为当今家庭和童年环境中普遍存在的技术。受（Bernstein and Crowley，J Learn Sci 17：225–247，2008）的启发（n = 60，4-7岁，年龄4-7岁），讲述了儿童的本体学概念如何系统地概念化生活和技术的技术概念化与现实世界的现实研究相关，目前的研究探索了与儿童相关的儿童，以探索与儿童相关的儿童，年龄在n = 143岁之间，年龄为7-111111-11岁。我们分析了在“亚马逊机械土耳其人”（MTURK）上招募的143个父子二元组的相关调查数据。儿童的生活和技术的本体论概念化模式是通过要求九种原型有机生活和技术实体（例如，人类，猫，智能手机，DVAS）概念化其生物学，智能和心理学的概念。然后，其本体论概念化模式与其DVA暴露和其他控制变量有关（例如，儿童的技术亲和力，人口统计学/个人特征）。与生物学和心理学相比，智力是儿童区分有机生活和技术实体的一个差异化因素。这种差异模式对技术亲和力变得更加明显。有一些证据表明，较高的DVA暴露儿童在心理学的基础上更严格地在有机生活和技术实体之间进行区分。据我们所知，这是探索儿童对DVA的现实世界的第一项研究，以及它与他们对生活和技术的概念理解如何相关的研究。的发现表明，尽管技术的心理概念化可能会变得更加明显，但从儿童的角度来看，生活和技术之间的本体论边界范围很明显。
教师教育中的数字素养、数据素养和人工智能素养的三角关系——基于新型生成人工智能的可及性的讨论
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HR能够适应人工智能的悖论吗？
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实现人类、动物和机器的认知行为：情境模型框架
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