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引导人工智能在高等教育中的应用
随着教育 4.0 的到来，人工智能 (AI) 与高等教育的融合日益普遍，反映了数字技术对当代教育模式的广泛影响。鉴于这种变革性转变，这篇概念性文章提出全面调查高等教育机构本科生采用人工智能的情况。本研究借鉴技术接受和使用统一理论 (UTAUT) 的强大理论框架，旨在阐明 UTAUT 模型中关键变量（即绩效期望、努力期望、社会影响和促进条件）之间错综复杂的相互作用，这些变量对学生在教育过程中采用人工智能的态度和行为意图产生了影响。通过采用定量研究设计，本研究将利用结构方程模型 - 偏最小二乘法 (SEM-PLS) 严格分析收集的数据。这样的调查至关重要，因为它致力于揭示和理解学生采用人工智能趋势的细微动态，从而使教育机构能够主动应对潜在挑战并利用与人工智能整合相关的新兴机遇。此外，本研究旨在在实证检验之前就上述变量之间的潜在联系进行细致入微的讨论，从而丰富围绕高等教育采用人工智能的学术讨论。
2022 年 3 月 9 日
2022 年 3 月 9 日 美国情报界年度威胁评估 国家情报总监办公室 ǀ 2022 年 2 月 7 日 这份关于全球对美国国家安全的威胁的年度报告响应了《2021 财年情报授权法案》（P.L. 116-260）第 617 条。本报告反映了情报界 (IC) 的集体见解，该机构每天都致力于提供细致入微、独立和不加掩饰的情报，政策制定者、作战人员和国内执法人员需要这些情报来保护美国人的生命和美国在世界各地的利益。 这项评估侧重于未来一年对美国最直接、最严重的威胁。本评估中提出的主题顺序并不一定表明它们的相对重要性或 IC 眼中威胁的严重程度。所有这些都需要强有力的情报响应，包括那些短期关注可能有助于在未来抵御更大威胁的威胁，例如气候变化和环境恶化。根据法律要求，该报告将提供给国会情报委员会以及众议院和参议院军事委员会。阅读全文。美国创新和国家安全技术白宫科技政策办公室ǀ 2022 年 2 月 7 日今天，美国发布了一份更新的名单
STRIDE：用于战略和交互式决策的工具辅助法学硕士 (LLM) 代理框架∗
大型语言模型 (LLM) （如 GPT-4）彻底改变了自然语言处理，展现出卓越的语言能力和推理能力。然而，它们在战略多智能体决策环境中的应用受到重大限制的阻碍，包括数学推理能力差、难以遵循指令以及容易产生错误信息。这些缺陷阻碍了它们在战略和交互任务中的表现，这些任务需要遵守细致入微的游戏规则、长期规划、在未知环境中探索以及预测对手的动作。为了克服这些障碍，本文提出了一种新型的 LLM 智能体框架，该框架配备了记忆和专门的工具来增强其战略决策能力。我们将这些工具部署在许多具有经济重要性的环境中，特别是双边谈判和多智能体和动态机制设计。我们使用定量指标来评估该框架在各种战略决策问题中的表现。我们的研究结果表明，我们增强的框架显著提高了 LLM 的战略决策能力。虽然我们强调了当前 LLM 模型的固有局限性，但我们通过有针对性的增强展示了改进，为交互式环境中 LLM 应用的未来发展提供了一个有希望的方向。
将人工智能监管与社会技术变革相结合
在不断变化的世界中，我们如何监管不断变化的技术及其用途？本章认为，虽然现有的（国际）国家人工智能治理方法很重要，但它们往往是孤立的。以技术为中心的方法侧重于单个人工智能应用；以法律为中心的方法强调人工智能对现有法律领域或学说的影响。本章认为，为了培育一个更系统、更实用、更有效的人工智能监管生态系统，政策参与者应该用监管视角来补充这些方法，强调人工智能应用如何、何时以及为何实现“社会技术变革”模式。借鉴新兴“技术法”领域的理论，本文探讨了这种视角如何为人工智能监管提供明智、更细致入微、更可操作的观点。关注社会技术变革有助于分析人工智能应用何时以及为何确实为新监管创造了有意义的理由，以及如何最好地将它们作为监管干预的目标，不仅要考虑技术，还要考虑跨领域人工智能问题出现的六种不同的“问题逻辑”。本章最后简要回顾了可以借鉴这种方法的具体机构和监管行动，以改善监管分类、定制、时机和响应能力以及人工智能政策的设计。
J42 增强金属添加剂.pdf
本文介绍了一种适用于 Renishaw AM400 金属打印机的创新培训系统，该系统利用数字孪生 (DT) 框架内先进的视觉语言模型 (VLM) 与增强现实 (AR) 的协同作用。为了克服金属增材制造 (AM) 中传统培训方法的局限性，我们的系统集成了 AR 以提供沉浸式学习环境，并通过交互式数字叠加增强了现实世界的体验。该系统的核心在于使用 VLM，VLM 已在各种数据集上进行了预先训练，擅长处理多模态数据，从而为受训者提供细致入微且与上下文相关的指导。关键实验证明了该系统的有效性，特别强调了使用 VLM 作为人工智能 (AI) 代理来集成外部工具，例如用于阀门状态分类的 YOLO-v7 和用于控制面板文本识别的 CRAFT。这种方法显著提高了识别准确性、操作理解和人机交互，尤其是对于非专家用户而言，使复杂的金属 AM 操作更容易上手。该研究不仅展示了AR和VLM在工业培训中的潜力，而且为智能制造实践树立了新的标准，预示着其在各个工业领域的应用前景更加广阔。
航空与医疗保健：比较评论...
摘要 航空安全经常与医疗保健安全进行比较。在本期刊最近发表的一篇文章之后，英国政府成立了独立患者安全调查服务机构，以效仿航空领域类似的成熟机构。在详细审查了在航空实践背景下研究患者安全的相关出版物的基础上，我们制定了一个比较特征表和患者安全概念框架。得出并记录了航空和医疗保健领域安全相关行为的趋同和分歧。出现的关键安全相关领域包括清单、培训、机组资源管理、无菌驾驶舱、事件调查和报告以及组织文化。我们得出的结论是，虽然医疗保健在某些关键领域可以从航空业学到很多东西，但将航空业的经验教训转移到医疗保健行业需要细致入微，要考虑到医疗保健的具体特点和需求。根据本次审查，建议医疗保健行业应效仿航空业，为专门研究人为因素和患者安全和员工福祉相关心理方面的员工提供资源。专业和资格后员工培训可以特别包括认知偏差避免培训，因为这似乎在许多与患者安全和员工福祉有关的错误中发挥着关键作用。
原始引文：Kapur, Narinder, Parand, Anam, Soukup, Tayana, Reader, Tom W. 和 Sevdalis, Nick (2015) 航空与医疗保健：对患者安全影响的比较评论。JRSM Open，7 (1)。 ISSN 2054-2704 DOI：10.1177/2054270415616548 允许通过 Creative Commons 许可重复使用此项目：
摘要 航空安全经常与医疗保健安全进行比较。在本期刊最近发表的一篇文章之后，英国政府成立了独立患者安全调查服务机构，以效仿航空领域类似的成熟机构。在详细审查了在航空实践背景下研究患者安全的相关出版物的基础上，我们制定了一个比较特征表和患者安全概念框架。得出并记录了航空和医疗保健领域安全相关行为的趋同和分歧。出现的关键安全相关领域包括清单、培训、机组资源管理、无菌驾驶舱、事件调查和报告以及组织文化。我们得出的结论是，虽然医疗保健在某些关键领域可以从航空业学到很多东西，但将航空业的经验教训转移到医疗保健行业需要细致入微，要考虑到医疗保健的具体特点和需求。根据本次审查，建议医疗保健行业应效仿航空业，为专门研究人为因素和患者安全和员工福祉相关心理方面的员工提供资源。专业和资格后员工培训可以特别包括认知偏差避免培训，因为这似乎在许多与患者安全和员工福祉有关的错误中发挥着关键作用。
为人工智能的正义品牌制定路线图
3.自 2022 年 11 月首次公开发布以来，ChatGPT 因其类似人类且细致入微的响应而受到称赞。然而，也有人批评 ChatGPT 偶尔会产生误导事实的信息——科技界称之为“幻觉”。2 尽管 ChatGPT 存在局限性，但航运业已经开始讨论利用 ChatGPT 解决客户对交货时间、产能利用率、制裁风险标记等方面的疑问的可能性。3 据报道，ChatGPT 的高级版本已经通过了明尼苏达大学法学院的考试——尽管成绩并不理想，但也有人质疑其是否有可能取代律师。4 作者对普遍的共识感到欣慰（同样，在撰写本文时），即虽然人工智能可以帮助律师，但一个有血有肉、负责任、对客户需求敏感、能提供创造性解决方案的好律师仍然是必不可少的（目前）。5 4.尽管围绕 ChatGPT 进行了讨论，但人工智能的能力。法学硕士作为仲裁员、评估员、裁判员或裁决者满足海事争议解决的需求迄今为止仍是未知领域。本文旨在探索人工智能的这种潜力。法学硕士针对海事行业争议解决的目标。为此，本文将概述海运业争议解决的主要特征，然后对公开的 ChatGPT 版本 3.5 进行的三项测试进行评估。最后，本文将
使用 LDA、NMF 和... 分析航空安全叙述
摘要 — 本研究探讨了主题建模技术潜在狄利克雷分配 (LDA)、非负矩阵分解 (NMF) 和概率潜在语义分析 (PLSA) 在 1908 年至 2009 年的 Socrata 数据集上的应用。根据运营商类型（军事、商业和私人）进行分类，分析确定了飞行员失误、机械故障、天气条件和培训缺陷等关键主题。该研究强调了每种方法的独特优势：LDA 能够发现重叠主题，NMF 能够产生独特且可解释的主题，PLSA 能够提供细致入微的概率见解，尽管解释很复杂。统计分析显示，PLSA 的连贯性得分为 0.32，困惑度值为 -4.6，NMF 得分为 0.34 和 37.1，而 LDA 的连贯性最高，为 0.36，但困惑度最高，为 38.2。这些发现证明了主题建模在从非结构化航空安全叙述中提取可操作见解方面的价值，有助于识别各个部门的风险因素和需要改进的领域。未来的方向包括整合其他上下文变量、利用神经主题模型和增强航空安全协议。这项研究为航空安全管理中的高级文本挖掘应用奠定了基础。
能源部副部长
2024 年 11 月 26 日 能源部副部长 DAVID M. TURK 的消息 主题：能源部研究、技术和经济安全财政援助和贷款活动框架 美国在科学技术 (S&T) 领域的领导地位由我们开放的科学事业的独特优势支撑。作为一个民主国家，我们保持科学技术地位的能力不仅取决于维护，而且取决于促进我们科学生态系统的开放性。此外，促进国际合作对于保持美国科技竞争力和领导能力至关重要。我们是一个开放和创新的社会，这是吸引全球最优秀的科学人才来到我们国家的关键驱动力。与此同时，某些外国政府的行为对能源部 (DOE) 和国家核安全局 (NNSA) 的科学事业构成了不可接受的风险。能源部需要保持开放系统的优势，同时将研究、技术和经济安全考虑充分纳入资助决策中。对于能源部来说，重要的是要了解竞争对手国家何时试图利用我们的系统，并采取睁大眼睛、细致入微和平衡的方法来降低风险。考虑到这些因素，能源部设计了一个框架，以最小化、减轻和管理风险，同时保持开放、协作和世界领先的科学事业。能源部研究、技术和经济安全办公室 (RTES) 框架的两个重要目标是：