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World File Search System缺乏经验
通过增强不成熟的人工智能项目进行学习
深入了解和欣赏人工智能的一种非常有效的方法是构建人工智能程序。但是，构建人工智能程序可能很困难且耗时。然而，通过为学习者提供高级构建块和相关指南，可以大大减少这些缺点 [6]。这里我们介绍了一种额外的方法，让学习者在缺乏经验和时间有限的情况下也能体验人工智能程序的构建。我们的想法是提供一系列半生不熟或最小的人工智能程序，旨在由学习者增强 [7]。作为 eCraft2Learn 项目 [5] 的一部分，我们随后开发了几个这样的项目。所有项目都是基于 Snap! [3] 编程块构建的，旨在支持人工智能编程 [6]。这些程序展示了几种不同的人工智能概念、技术和能力。虽然每个程序都能执行一两个简单的任务，但它们可以由非专业程序员增强，从而变得更强大。通过这样做，我们希望通过参与程序的改进工作，学生将了解当今人工智能的能力、优势和劣势。人工智能程序背后的至少一两层技术将不再是学生眼中的神奇黑匣子。
供应链和运营管理中的人工智能：多重案例研究
摘要人工智能（AI）越来越被视为操作和供应链管理（OSCM）的竞争优势来源。然而，许多组织仍然很难成功地采用它，并且在文献中提供了明确的迹象的经验研究。本研究旨在阐明AI应用程序如何支持OSCM流程并确定其实施的好处和障碍。为此，它在六家公司中进行了半结构化访谈，进行了多个案例研究，共有17个实施案件。供应链操作参考（SCOR）模型通过针对特定过程来指导整个研究和结果分析。结果强调了OSCM中的AI方法如何通过降低成本和交货时间并提高服务水平，质量，安全性和可持续性来提高公司的竞争力。但是，他们还确定了AI实施的障碍，例如确保数据质量，缺乏特定技能，高度投资的需求，缺乏对经济利益的明确性以及对AI项目的成本分析缺乏经验。尽管该研究的性质不适合广泛的概括，但Itoffersclearguidanceforpractitionersfacingilemmasinsinspificscorpocorsess，为进一步的未来研究提供了基础。
能源经济学-MADOC -UNI MANNHEIM
本文代表了与温度对制造部门的影响有关的缺乏经验证据的补充。为了研究温度对植物能源相关的CO 2排放和经济表现的影响，我们将来自11,000个德国市政当局的每日温度信息与2004 - 2017年期间制造业的德国人口普查结合在一起。基于固定效应面板回归模型，我们发现温度会显着影响工业排放。低温导致CO 2排放的大量增加，以反映加热要求。例如，平均温度以下的额外温度以下平均温度将平均植物水平排放量增加≈0.16％或4.2T CO 2相对于一天，其平均温度在15℃和18°C之间。我们的发现表明，由于温度升高，近年来，由于使用化石燃料（2004 - 2017年对2018 - 2022年），由于使用化石燃料而导致的年度CO 2排放量降低了4–7.5％的植物。我们扩展了分析，以涵盖温度对经济绩效的影响。虽然找到寒冷日子对产出，增长和劳动生产率的负面影响的一致证据，但炎热的日子的结果是混乱的。最后，我们在气候预测的背景下解释了我们的估计。
小鼠心脏发育的三维微观成像从早期植入后到晚期阶段使用现场虚拟培训课程改善学校卫生工作者的糖尿病管理
引言1型糖尿病是学龄儿童中最常见的慢性疾病之一，在465名年龄不到20岁的青年中约有1个（Hamman等，2014）。在学校中有糖尿病的学生的适当护理对于安全，长期福祉和学习成绩是必要的。由于大量的学龄儿童节是在学校度过的，因此在这些时间内，最佳糖尿病管理对于糖尿病儿童的长期健康结果至关重要。患有1型糖尿病的学生需要对低血糖和高血糖等问题进行密集的血糖监测，胰岛素给药以及适当的识别和治疗。学校护士在为患有糖尿病的学生提供护理方面起着独特的作用，因此必须接受适当的培训以确保其实践的有效性。不幸的是，大多数学校工作人员对糖尿病的了解不足，这可能会导致不适当的护理和次优的结果（Bobo等，2011; Fisher，2006; Joshi et al。，2008; Kobos et al。，Kobos et al。，2020; Wang＆Volker，2013）。此外，患有1型糖尿病的儿童的父母通常会对孩子在学校接受的照顾表达安全的担忧（Jacquez等，2008； Kise等，2017）。各种因素会影响学校的糖尿病管理，包括学校护士培训和技能，学校工作人员以及教师的意识和知识，以及在学区，地方和州一级的不同政策（An等，2022）。设计和方法方法学是一个单一的准实验预测试设计。有效学校糖尿病护理的障碍包括由于时间的限制，缺乏对学校护士和员工的适当培训，在启动和延续教育计划方面的困难，没有针对学校护士或员工的标准化糖尿病培训，缺乏经验或知识，或者缺乏经验或知识，或者家庭，医疗团队和学校之间没有适当的沟通（An等，20222）。来自包括美国糖尿病协会和国家糖尿病教育计划在内的组织的职位声明建议所有学校工作人员的基本糖尿病教育，以及对有直接责任护理糖尿病学生的工作人员进行的更高级培训（Jackson等，2015； Siminerio等，2015； Siminerio等，2018）。该项目的目的是改善使用持续护理教育（CNE）虚拟糖尿病管理课程的糖尿病学生护理的学校医疗保健工人的知识库。选择了虚拟平台将覆盖范围扩展到位于当地以外的参与者以及在19号大流行期间的安全措施。实施团队由一个多学科计划委员会组成，包括CNE护士计划者，社区关系协调员，内分泌学家和临床营养经理。该团队审查了先前亲自糖尿病学校护士教育课程的反馈，以确定教育差距并为虚拟CNE会议量身定制教育。
AR-AI 工具如何应对常规、疫情和战争时期制造业的高员工流动率和短缺问题，
摘要：世界面临着日益严重的熟练员工短缺、员工流动和人员流失问题。战争、流行病和其他文明危机等意外情况加剧了这一问题。工业和学术界的各个分支都在寻求和研究解决方案，包括工程、社会科学、管理、政治和计算机科学。从本文的角度来看，这是工业 4.0 的一个分支主题，更具体地说是工作环境的可持续性，该问题与执行手动操作的生产员工有关。有些任务无法在机器人化或自动化下完成；因此，需要新的人机工作支持工具。本文介绍了与增强现实 (AR) 和人工智能 (AI) 相关的此类备受追捧的支持工具。首先，进行全景文献综述。其次，作者解释了本文的主要目的。然后，作者描述了他们的成就——专注于此类解决方案的研发以及基于 AR 和 AI 开发的工具的介绍。介绍了与 AR-AI 技术应用相关的优势，包括节省工具使用时间和简化工作，使缺乏经验、不熟练或技能较低的员工能够在选定的手动生产流程中完成工作。
操作说明冰柜
该设备旨在在酒店或汽车旅馆房间，床和早餐以及其他典型居住区的客人中使用家用和在类似环境中使用。这不包括酒店，汽车旅馆或床和早餐中的常见/共享设施或商业设施。此设备不适合室外使用。该设备旨在存储深冷的食物，冷冻新鲜食物并制成冰。制造商不支持任何其他用法，可能是危险的。该设备不适用于存储和保留凉爽的药物，血浆，实验室制剂或类似物质或产品。用于此目的的设备的不正确使用可能会导致存储的物品的恶化。该设备也不适合在有爆炸风险的地区使用。Miele对设备的使用或不正确或操作造成的损害不承担责任。该设备不打算被人（包括儿童）使用，具有降低的身体，感觉或精神能力或缺乏经验和知识，除非对其进行监督和指导，并指示其对其安全负责的人使用。，如果对其操作明确解释并且能够安全地使用它，并且能够理解和认识到不正确的操作造成的危险，则他们只能使用该设备无监督。
无人机的集成并不直观：- 摩尔堡
在俄乌战争中，飞行机器人识别敌人、投掷手榴弹、引燃火力或自杀式摧毁装甲车的现象屡见不鲜。无人机不仅极大地影响了这场战争，哈马斯还利用无人机为其 2023 年 10 月 7 日的恐怖袭击创造条件，阿塞拜疆军队利用无人机改变纳戈尔诺-卡拉巴赫战争的平衡，伊朗代理人利用无人机袭击美国海军和地面部队。1-3 当我亲眼目睹无人机无法发挥任何作用的“战场”时，我思考了这一切——我所在营的排进行实弹射击。当第四排的小型无人机系统 (sUAS)，一架名为“黑大黄蜂”的微型直升机摇摇晃晃地起飞，飞到 10 英尺高，然后撞到地面时，这个令人痛心的事实显而易见。当第二支部队报告其连级无人机系统“渡鸦”因缺少零件、操作员缺乏经验、未在适当时间启动限制作战区 (ROZ) 或上述因素的某种组合而无法飞行时，情况变得更加明朗。正是在那一刻，我完全明白我们遇到了问题，需要一种新方法将这一关键资产整合到我们的战斗中。
安装说明
阅读并遵循所有安装说明。如果 8 岁及以上的儿童以及身体、感官或精神能力较弱或缺乏经验和知识的人在接受有关安全使用本设备的监督或指导并了解所涉及的危险，则可以使用本设备。儿童不应玩耍本设备。儿童不应在无人监督的情况下进行清洁和用户维护。不要让儿童玩固定控制器。将遥控器放在儿童接触不到的地方。经常检查安装是否不平衡以及电缆和弹簧是否有磨损或损坏的迹象。如果需要维修或调整，请勿使用。本说明手册也可在网站上找到。清洁、维护和更换零件时，必须将驱动器与电源断开。驱动器的 A 加权发射声压级等于或小于 70dB(A)。仅限室内和家庭使用。当附近正在进行维护（例如窗户清洁）时，请断开驱动器的电源或关闭自动控制器。操作偏置开关时，请确保其他人远离。在附近进行维护（例如窗户清洁）时，请勿操作。管状电机只能使用与设备上的标记相对应的安全超低电压供电。
使用人工智能进行临床试验的指南
在受控条件下，在实际应用中，它并不总是按照最初发现的炒作和兴奋来实现。这种“脆弱性”有多种原因，包括对训练数据过度敏感、训练集缺乏多样性和深度，以及未能预测现实世界的部署条件 [12,13]。迄今为止，许多研究规模都很小，远离现实世界的临床使用，而人工智能在病理学中的实际应用极其罕见。其后果是严重的——数字病理学人工智能可能出现“复制危机”，更糟糕的是，由于在临床实践中使用不准确或不可靠的人工智能系统而没有适当的监督，可能会造成临床伤害。人工智能的新颖性和我们社区对该技术的相对缺乏经验，再加上人工智能公司面临的商业压力，要求其展示积极成果，以及学术病理学家面临的出版压力，这些因素共同造成了严重的风险。最近发布的新指南将在一定程度上缓解这种风险。EQUATOR 网络成立的目的是将研究人员、医学期刊编辑、同行评审人员、报告指南的开发者、研究资助机构和其他对提高研究质量有共同兴趣的合作者聚集在一起
大坝安全：人为失误和行为造成的危害
本文从“人为因素”的角度探讨了大坝安全和大坝事故。试图探讨这些因素是损害大坝安全性和增加其风险的重要驱动因素。区分了“正常人为事故”和“特殊人为事故”，并描述了它们的根源和后续后果。第一类包括大坝运营者无意中犯下的无意错误、失误和缺陷，以及疏忽、缺乏经验或过度自信。此类故障可能发生在大坝的手动操作中，或通过使用其监控和数据采集 (SCADA) 系统，如工业控制系统 (ICS)。它们也可能由于软件缺陷或甚至在远程控制操作中应用信息和通信技术 (ICT) 而发生。至于第二组；非正常人为因素，在此定义为人类在充分了解其可能造成的损害的情况下实施的因素。它们是经过深思熟虑和仔细考虑的决策过程后故意破坏大坝的行为，表现为战争行为、破坏和恐怖活动。在这个现代时代，这些行为是黑客攻击大坝操作系统的特征。这是通过广泛互联的数字技术利用网络空间以及随之而来的通信技术的进步来实现的。因此，这些技术使得对此类系统的远程控制成为可能。不仅如此，大坝现在仍然保持原样