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推荐引用 推荐引用 AHMED, NIZAR ABDULAZIZ MAHYOUB 和 ALPKOÇAK, AD İ L (2022) “使用决策树深度对可解释的 AI 方法进行定量评估”，土耳其电气工程与计算机科学杂志：第 29 卷：第 3 期，第 3 篇文章。 30：第 6 号，第 4 条。https://doi.org/10.55730/1300-0632.3924 可从以下网址获取：https://journals.tubitak.gov.tr/elektrik/vol30/iss6/4
必须对 XAI 系统进行评估，尤其是在尝试将新创建的系统与文献中的其他系统进行比较时。因此，主观评估 XAI 系统的质量取决于最终用户的理解。这里的目标是满足人类的理解并允许他们判断您的 XAI 方法的有效性。因此，有两种依赖于定性评估的评估方法。第一种被称为以人为本的评估，它需要与最终用户直接互动，而不管他或她对手头系统的了解程度如何。第二种更实用，因为它选择了更多的领域专家来判断您的 XAI 方法的可解释性。然而，这两种技术都耗费时间和精力，可能采用其他实用且耗时较少的选项，因此，使用定量评估方法更为实用和高效。功能基础是一种不需要人类互动来识别的评估技术
请引用这篇文章为：凯尔·史密斯（Kyle A.
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如何引用这篇文章Almousa a y，hakami o a，qutob r a等。 （2023年5月29日）知识，态度和实践对糖尿病和糖尿病
这项横断面研究采用了一份在线问卷，该问卷改编自阿卜杜拉曼（Abdulrahman）等人先前的一项研究，他采用了从密歇根州糖尿病研究中心获得的“糖尿病知识测试（DKT）”问卷调查，并转化为阿拉伯语。相应的作者授予在我们的项目中使用它[8]。修改了人口统计部分以与我们的研究人群保持一致。问卷是在GoogleForm®上创建的，分为三个部分：人口统计学，知识，态度和实践。随后，数据收集器通过数字平台分发给参与者，以使用便利采样技术在2022年7月至2022年11月之间收集数据。在调查开始时包括知情同意书和信息真实性的声明，参与是自愿的。根据95％的置信度，2.7％的误差和23％的人口比例确定最小样本量为934。研究参与者由诊断为T2DM的沙特阿拉伯和非苏尼族成年人（> 18岁）组成，在研究期间居住在沙特阿拉伯，并从公共或私人医疗机构获得医疗保健，无论其疾病持续时间如何。排除标准包括T1DM，孕妇和居住在沙特阿拉伯以外的参与者。使用SPSS（IBM Corp.，Armonk，NY）分析了数据，并对结果进行了审查，列表和比较统计显着性。<= 0.05的p值被认为具有统计学意义。因变量是患者的知识，态度和实践，而自变量是社会人口统计学特征。
推荐引用 推荐引用 Rizaldi, Bobby Adhityo；Idris, Abdi Manab；和 Nurbaiti, Nurbaiti (2023) “俄罗斯-乌克兰战争对加强印度尼西亚能源安全和网络安全的能源政策行动的影响”，《恐怖主义研究杂志》：第 5 卷：第 1 期，第 6 篇文章。DOI：10.7454/jts.v5i1.1061 可从以下网址获取：https://scholarhub.ui.ac.id/jts/vol5/iss1/6
俄乌战争是全球地缘政治和地缘战略中备受关注的话题。俄罗斯直接攻击国家要害，即发电厂的战略，先是先对切尔诺贝利核电站进行网络攻击，随后又从空中进行常规物理攻击，导致乌克兰能源危机。由此引发的战争影响到能源、食品、供应链等多个领域，尤其是在战争前（2021年底）。WTI油价仅为75美元/桶左右，但战争爆发时，价格上涨至130美元（8月：93美元）。预计只要战争不结束，油价就不会大幅下跌。战争的直接影响扰乱了全球能源安全。本研究采用定性研究，基于多位支持快速制定新政策以及国防和能源安全的专家提出的增量政策理论。基于增量政策，将制定支持加强网络安全的政策，范围从加密政策到高度先进的能源部门区块链的潜力。关键词：俄乌战争、机动、能源政策、能源安全、网络安全
推荐引用 推荐引用 Shen, Natalie (2023) “医疗保健领域的人工智能监管：华盛顿州如何征服人工智能监管的新领域”，《西雅图技术、环境与创新法杂志》：第 13 卷：第 1 期，第 5 篇文章。网址：https://digitalcommons.law.seattleu.edu/sjteil/vol13/iss1/5
1 人工智能，B UILT IN ，https://builtin.com/artificial-intelligence [https://perma.cc/HN7V- RVGF] [以下简称“人工智能”]。2 Christopher Manning，人工智能，斯坦福大学（2020 年 9 月），https://hai.stanford.edu/sites/default/files/2020-09/AI-Definitions-HAI.pdf [https://perma.cc/U6KC- 9F4E]。3 同上；参见 Thomas Davenport 和 Ravi Kalakota，《人工智能在医疗保健中的潜力》，6(2) F UTURE H EALTH C ARE J. 94 (2019)。4 参见 Adam Bohr 和 Kaveh Memarzadeh，《人工智能在医疗保健应用中的兴起》，《人工智能在医疗保健中的应用》25 (2020)。 5 Vivek Kaul 等人，医学领域人工智能史，92 G ASTROINTESTINAL ENDOSCOPY JOURNAL 807, 809 (2020)。6 同上。7 同上。8 Davenport & Kalakota，上文注 3，第 94 页。9 同上。第 95 页。10 同上。第 96 页。
引用这篇文章：辛格D，辛格A，Chawla PA。在结核病中重新利用药物的当前策略和未来前景的概述。 Explor Med
大量人口面临死亡率作为结核病的影响（TB）。结核病管理中的治疗线面临着震动的震动，并具有越来越多的多药耐药性（DR）案例。此外，从事结核病治疗的药物与肾脏和肝毒性等不同毒性有关。寻求有效的抗结核（抗TB）效应，并降低毒性。在这方面，通过增强生物利用度和扩大安全余量来提高药物的疗效，药物重新利用非常有前途。药物重新利用的成功在于药物分子中特定靶标的特定靶标。已针对癌症，阿尔茨海默氏病，获得的免疫缺陷综合征（AIDS），脱发等各种疾病进行了重新使用。在抗TB药物中重新利用也具有巨大的潜力。使用全细胞筛选测定法和大型化合物用于针对结核分枝杆菌的测试，这在这一发展中构成了挑战。基于目标的位点发现以表型筛查的形式出现，因为埃塞三酰胺R（Ethr）和苹果酸合酶抑制剂与药物相似。在这篇综述中，作者根据药物基因组学和药物代谢，病原体靶向治疗，宿主定向治疗以及生物信息学方法的鉴定方法，彻底描述了药物重新利用的技术。此外，已经揭示了在大型数据库上阐述的药物的重新利用的重要性。本文还讨论了基因组学和基于网络的方法在药物重新升级中的作用。
推荐引用 推荐引用 Wolla, Scott (2020) “人工智能经济学：社会研究教育者入门”，《议员：社会研究杂志》：第 81 卷：第 2 期，第 3 篇文章。网址：https://thekeep.eiu.edu/the_councilor/vol81/iss2/3
引言 尽管“机器人末日”这个现代表达指的是对技术进步的恐惧，但对自动化的恐惧并不是什么新鲜事。例如，1589 年，英国女王伊丽莎白拒绝授予机械针织机的发明者专利，担心这会导致针织工失业 (Ip, 2017)。19 世纪初，被称为卢德分子的英国纺织工匠试图阻止纺织业的机械化，他们担心（正确地）机器会取代该行业的劳动力。甚至约翰·梅纳德·凯恩斯 (John Maynard Keynes) 这样的经济学家也担心大范围的技术性失业，“因为我们发现节省劳动力的方法的速度超过了我们找到新劳动力用途的速度”(Keynes, 1933, p.3)。最新一波的技术焦虑还包括对人工智能 (AI) 的恐惧。皮尤研究中心 2017 年的一项调查发现，人们对自动化和人工智能的焦虑程度很高，72% 的受访者表示担心未来机器人和计算机会取代许多人类工作（Smith & Anderson，2017 年）。这个问题以及围绕它的焦虑是全国新闻周期中的常见话题。例如，Business Insider 最近的一则头条新闻暗示机器可能会取代一半的人类工作（Thompson，2016 年）。当然，耸人听闻的标题和夸大的担忧可能会掩盖一个问题。但历史上有很多颠覆性技术变革的例子。马和骡子曾经在经济中提供了相当一部分工作。“马工”似乎抵制技术变革。即使在 1840 年至 1900 年间，当电报取代了 Pony Express，铁路取代了驿马和康尼斯托加马车时，马和骡子的数量也增长了 6 倍，超过 2100 万匹。这些动物在农场工作中发挥着重要作用，在农村和城市环境中运送人员和货物方面也发挥着重要作用。大多数美国人很难想象一个不依赖马匹劳动的经济。然而，一旦出现合适的技术，马匹劳动就过时了。到 1960 年，内燃机为美国经济提供了大部分“马力”，马匹数量已减少到仅 300 万匹——下降了近 88%（Brynjolfsson & McAfee，2015 年）。在短短半个多世纪的时间里，马匹劳动已变得不经济。一些人担心人类劳动力面临同样的命运——人工智能将取代它。
引用了这篇文章Subiono T，Sadarudin，Tavip M A.叶，树皮，树皮和根的定性和定量植物化学物质。
antiaris conexicaria lesch。是一棵在印度尼西亚特有的树，高约20-30 m。这项研究旨在筛选叶子，树皮及其根的植物化学成分。植物材料是从Samarinda植物园收集的。该物种在印度尼西亚被称为吹管毒物的来源。在其他国家 /地区Antiaris sp。植物零件（叶子，树皮和种子）用于民族植物学实践中，作为传统医学的原料。该植物的叶子，树皮和种子用于治疗梅毒，麻风病，癌症，并用作喉咙痛的泻药。筛查样品的植物化学成分首先要追踪生物碱，类固醇，单宁，酚类化合物，类黄酮和皂苷的大分子，并使用各种测试。生物碱，皂苷，单宁，菲洛巴素，类黄酮和萜类化合物。进行了高性能液相色谱二极管阵列检测（HPLC-DAD）。HPLC筛选毒素提取物均显示出存在甘酸，儿茶素，绿原酸，咖啡酸，硫酸酸，椭圆形酸，上瓜酸酯，常规，常规，等Quercitrin，槲皮素，槲皮素，槲皮素和kaemperol。该研究揭示了植物中存在的一系列二级代谢产物，这些代谢物可用于药物制剂，并将成为开发自然杀虫剂的候选物种。
推荐引用 推荐引用 ATALI, GÖKHAN; PEHL İ VAN, İ HSAN; GÜREV İ N, B İ LAL; 和 Ş EKER, HAL İ L İ BRAH İ M (2021) “基于元启发式的人工智能算法中的混沌：简要回顾”，土耳其电气工程与计算机科学杂志：第 29 卷：第 3 期，第 3 篇文章。https://doi.org/10.3906/elk-2102-5 可在以下网址获取：https://journals.tubitak.gov.tr/elektrik/vol29/iss3/3
随着科学技术的发展，优化问题的复杂性也成倍增加。在工程和其他技术问题中，利用优化方法实现利润最大化或损失最小化一直是最重要的目标之一。为了加速问题的解决，人们开发了采用元启发式方法的优化问题解决方案算法，这些算法通常受到自然界生物、物理事件、群体行为等的启发。元启发式算法是一种启发式方法，它可以为计算能力不完整或有限的优化问题提供足够好的解决方案，该算法使用了计算机科学和数学优化中的高级程序。这些算法通常可以快速收敛到最优值，计算简单且易于实现。
推荐引用 推荐引用 Han, Haejoo; Park, Sujin; 和 Lee, Kyoungmi (2021) “政治倾向是否影响对人工智能的评价？”，《亚洲营销杂志》：第 23 卷：第 2 期，第 3 篇文章。网址：https://doi.org/10.53728/2765-6500.1180
* 本研究得到韩国教育部、韩国国家研究基金会 (NRF-S1A5A2A01038705) 和首尔国立大学管理研究所的支持。** 首尔国立大学首尔国立大学商学院博士 (haejoohan@snu.ac.kr)，第一作者。*** 首尔国立大学首尔国立大学商学院硕士生 (sujinp819@snu.ac.kr)，第二作者。**** 首尔国立大学首尔国立大学商学院市场营销学教授 (kyoungmi@snu.ac.kr)，通讯作者。