XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System经验知识
对古代印度神话在临床医学中的融合的文献综述：健康和康复的整体方法
神话和古代印度医学的融合，尤其是阿育吠陀，是对文化遗产和科学努力的迷人综合。阿育吠陀涵盖了广泛的实践，包括药理学，解剖学，生理学，手术和妇产科，并整合了印度神话的丰富挂毯，从而提供了对健康和疾病的全面理解。将神话人物和叙事包括在古代印度医学的话语中，为精神和经验知识的融合提供了独特的观点，突出了神话在塑造临床医学基础原理中的作用。话语探讨了阿育吠陀及其神话基础对当代临床实践的深远影响，强调了嵌入古代叙事中的永恒智慧。这些故事代表了整体医学实践的基础，强调了在现代治疗范式中越来越多地证实的思想，身体和精神之间的奇偶恋。Sushruta和Charaka古老的文本中详细介绍的哲学和方法，再加上Dhanvantari和Bharadwaja的寓言故事，对基本原理做出了重大贡献，这些原理是今天的整体医疗方法。阿育吠陀及其神话叙事的持久遗产继续影响并激发了整体医疗保健方法，强调了古代智慧与现代医疗实践之间不可磨灭的联系。
建议引用：Krzywdzinski, Martin；Butollo, Florian (2022)：将经验知识与人工智能相结合。传统机械制造公司的数字化转型，管理评论 (mrev) - 社会经济研究，ISSN 1861-9908，Nomos，巴登-巴登，第 33 卷，Iss。2，第 161-184 页，https://doi.org/10.5771/0935-9915-2022-2-161
工业 4.0 技术的发展为制造企业的数字化转型创造了空间，这些企业的业务模式越来越依赖于软件和基于数据的服务。虽然一些研究强调制造业别无选择，只能遵循这种转型，但对于企业如何实际管理这种转型，我们知之甚少。本文以一家领先的机械工程公司为例，分析该公司如何组织新数字技术的开发，以及如何改变其组织结构和实践。它基于 22 次访谈和对公司文件的分析。该分析借鉴了双元理论，并扩展到动态过程分析。它表明，数字化转型以支持跨职能合作的结构和实践的发展以及新技能形成方法的创造为前提。开发了与制造企业数字化转型相关的组织变革模型，包括概念验证阶段、部分开发阶段和组织转型阶段。
存在感与学习之间的相互作用 - ARBOR
高度沉浸式的虚拟现实 (VR) 头戴设备在多个应用领域越来越受欢迎。在学习方面，它被认为有利于在嘈杂和分散注意力的环境中提高临场感和注意力，这两个因素对学习都很重要。尽管近年来研究力度加大，但在特定环境中探讨临场感和学习之间联系的实验研究经验知识仍然相当稀缺。本研究采用实验性混合方法，通过比较在嘈杂和安静的学习环境中使用高度沉浸式 VR 头戴设备进行记忆与使用低沉浸式系统（桌面屏幕）进行记忆，探讨了临场感和作为一种特殊学习形式的记忆之间的联系。使用 2（学习地点）x 2（学习设备）的被试间设计，63 名参与者在两种环境中与两种设备中的一种进行交互。正如预期的那样，VR 头戴设备用户报告的临场感水平更高。虽然参与者主观地认为 VR 头戴式设备是一种更好的学习设备，但在平静和嘈杂的环境中，桌面屏幕用户的记忆测试分数更高。学习地点没有显示出显著的影响。针对意外结果，讨论了注意力分散和情境相关学习，同时讨论了对实践和未来研究的影响。
物理学中的实验悖论
任何有效实验的核心要求是它能够被其他实验者理解和重现。这一要求在 Ajdukiewicz (1949, 1978) 意义上的主体间性假设中得到了方便的形式化。一个实验包含两组数据：输入 d in 和输出 d out，以及关于如何进行实验的明确指令。数据和指令都应该是主体间可传达的。在实践中，理想情况下当然永远不可能重现实验。然而，主体间性假设保证了这样做没有先验的限制。换句话说，我们的经验知识仅受限于可用资源的数量，如时间、能量或记忆。任何一组实验数据最终都必须表示为一些主体间符号的有限组合。因此，在不失一般性的情况下，我们可以假设 d in 和 d out 是有限的比特集，因为任何更复杂的数据集通用描述最终都可以用二进制形式重写。每个实验都与一些事件和一个物理系统 F 相关。相关事件包括与实验装置的准备相关的事件（输入 d in ）和与仪器响应相对应的事件（输出 d out ）。我们观察到，输入和输出之间的区别需要一些时间概念。事实上，输入总是先于输出，更一般地说，实验指导总是具有内置的时间顺序。同样，为了构思两个或多个独立实验，需要一些空间概念。然而，这些是，
William L. Clay幼儿发展/育儿... div>
欢迎从执行董事的亲爱的父母和监护人的办公桌前，欢迎您来到哈里斯·斯托州立大学的威廉·L·克莱·克莱（William L. Clay）幼儿中心。我很高兴能与您的孩子和家人一起学习成长和学习的旅程。在粘土中心，我们致力于提供每个孩子可以壮成长的养育和刺激环境。我们敬业的教育工作者和员工团队对幼儿教育充满热情，并在这里支持您孩子的发展里程碑。我们拥有丰富的学术和经验知识，我们将利用这些知识来帮助您的孩子发挥最高潜力。粘土中心工作人员相信与父母和监护人建立牢固伙伴关系的重要性。我们坚信研究表明家庭参与对年轻学习者的成功至关重要。您的参与和支持是无价的，因为我们共同努力为您的孩子创造最佳的体验。您是否有疑问，建议或只是想检查孩子的进度，我们的门总是开放的。全年，我们将通过常规沟通通知您孩子的活动，活动和里程碑。我们鼓励您尽可能参加中心的活动和活动，因为您的存在丰富了每个人的体验。，如果您有任何疑问或疑虑，请随时与我或我们团队的任何成员联系。感谢您委托我们的孩子的早年。我们在这里确保您的孩子在粘土中心的体验是积极的，充实和令人难忘的。我们期待着认识您的家人并支持孩子的成长和发展。温暖的问候，Tonae Flemons博士执行董事Harris Stowe Stowe Stowe University-William L. Clay Clay幼儿中心
机器学习中的偏见：文学评论
摘要：偏见可以定义为受到人或群体的倾向，从而促进不公平。在计算机科学中，偏见称为算法或人工智能（即AI），可以描述为在计算机系统中展示反复错误的趋势，从而导致“不公平”结果。“外部世界”和算法偏差的偏见是互连的，因为许多类型的算法偏见源自外部因素。在不同领域中识别出的各种不同类型的AI偏见突出了对上述AI偏见类型的分类的必要性，并提供了识别和减轻它们的方法的详细概述。存在的不同类型的算法偏差可以根据偏差的起源分为类别，因为偏见可以在机器学习（即ML）生命周期的不同阶段发生。本手稿是一项文献研究，提供了有关偏见的不同类别的详细调查以及已提出识别和减轻它们的相应方法的详细调查。这项研究不仅提供了可用的算法来识别和减轻偏见，而且还提高了ML工程师的经验知识，以基于其用例对本手稿中介绍的其他方法的相似性来识别偏见。根据这项研究的发现，可以观察到，在鉴定和缓解方面，文献中更好地涵盖了某些类型的AI偏见，而其他AI偏差则需要更多地研究。这项研究工作的总体贡献是为ML工程师以及有兴趣开发，评估和/或使用ML模型感兴趣的每个人都可以利用偏见的识别和缓解偏差的有用指南。
糖尿病自我管理中的轨迹，感知的原因和努力：2型糖尿病和Caregi的年轻人的定性研究
简介：先前的研究表明，患有2型糖尿病（T2DM）的年轻人在实现最佳糖尿病自我管理方面面临挑战，导致难以实现推荐的血糖靶标。由于在马来西亚进行的螺柱数量有限，这些术语数量有限，该术语尚不清楚这些次优习惯，该研究重点是年轻人的糖尿病自我管理。这项定性研究旨在了解T2DM年轻人在马来西亚自我管理的生活经历。方法：接受诊断为T2DM的10至24岁的年轻人和管理T2DM年轻人的护理人员接受了采访。借助QSR NVIVO版本12。结果：16名年轻线人和11名看护人参加了这项研究。三个主要主题的概念是糖尿病自我管理的生活经验：（1）T2DM诊断的轨迹； （2）T2DM的感知原因； （3）糖尿病自我管理的努力。关于T2DM的诊断和经验知识的途径可能决定了他们在年轻人中自我管理方面的努力。健康饮食，服用和体育锻炼被认为是糖尿病自我管理的重要任务。随着时间的流逝，护理人员参与糖尿病自我管理。结论：自诊断开始以来，该研究强调了年轻人和看护人的经历及其在糖尿病自我管理方面的策略。对社会生态环境中患者和疾病管理中患者的生活经历的更多了解可能有助于改善该人群的医疗服务和干预。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（1）：242-252。 doi：10.47836/mjmhs.20.1.32马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（1）：242-252。 doi：10.47836/mjmhs.20.1.32
证据是什么？算法偏见在预测性警务工具中具有社会竞争的作用
本文在芝加哥犯罪预测算法的背景下，对算法偏见的社会作用进行了重要的定性研究，这是一种预测性的警务工具，该工具预测最有可能发生城市犯罪的何时何地。通过与18个芝加哥地区社区组织，学术研究人员和公共部门参与者的访谈，我们表明，来自不同群体的利益相关者表达了该工具算法的多样化问题诊断，从战略上讲，从战略上讲，它可以证明与利益相关者的地位和政治目的相吻合的刑事司法干预措施。从凯瑟琳·伊格纳齐奥（Catherine D'Ignazio）的“拒绝和使用”数据的税收中汲取灵感，我们发现利益相关者使用算法偏见的证据来改革围绕警察巡逻分配的政策；拒绝基于算法的警务干预措施；将犯罪重新构建为结构性问题，而不是人际交往问题；揭示有关权威数字的数据，以颠覆其权力；修复和治愈家庭和社区；而且，对于更强大的参与者，重申自己的权威或现有权力结构。我们确定了这些算法偏见的各种用途的隐式假设和范围作为证据，表明它们对警务和AI的价值观不同（有时是矛盾）。这种差异反映了经常以系统影响的社区为中心的解放价值与康复价值之间的犯罪司法改革格局的长期紧张，以及经常在数据驱动的改革措施中实例化的监视和威慑价值。我们主张将受到监禁影响的社区的利益和经验知识居中，以确保算法偏见的证据可以作为挑战现状的手段。
基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
2025年2月17日实习（）
日期项目（动态改编对时间复合氢化气候极端：在全球变化下支持可持续转型）正常寻找1-2个实习生，他们想在2025年秋季学期期间加入一个多学科的搜索团队。工作需要研究与气候相关的天气发生后产生的社会和政策反应，重点是瑞典。包括学习，例如在极端事件，民间社会与政策行为者之间的相互作用或回应的包容性方面实施的紧急措施和政策回应。如果有兴趣，那么与冲突和环境影响相互作用有关的其他任务也可能是您工作的一部分。我们邀请大师的学生参加2025年秋季学期的实习课程。您理想地将整个学期在项目上度过，您将获得相应的课程学分。我们计划在秋季学期期间最多2个全日制实习。您将获得正在进行的研究项目中的研究实习生的经验。您将了解收集和分析数据的过程的各个方面，获得宝贵的深入经验知识，并且您将作为项目团队的综合成员以及和平与冲突研究部的综合成员来做到这一点。预期任务：实习生将主要与收集有关瑞典气候极端影响的定性数据。In liaison with the assigned supervisor and other research group participants, the interns will: a) Collect data on impacts of climate extremes, b) Collect data on policy response of climate ex- tremes c) Conduct qualitative analysis of the impact of climate extremes, d) con- duct basic data management, e) Participate in project discussions and f) Engage with other project activities (based your own interest).