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翻转课堂教学法在...期间的表现
摘要 目的：对比翻转课堂(FC)模式与传统课堂授课(LBL)模式在血液透析护士教育中的效果。方法：选取血液透析中心培训过的46名护士，随机分为FC组和LBL组，每组23名护士。FC组采用FC方式培训，LBL组采用传统LBL方式培训。培训结束后对所有护士进行理论知识、临床实践技能和自学能力测试，并评估护士对教学模式的满意度。结果：FC组护士对理论知识的掌握程度优于LBL组；FC组的客观题、主观题和总分得分均显著高于LBL组；FC组的临床实践能力较强；FC组的自学能力优于LBL组；FC组对培训方式的满意度较高。结论：FC教学法有利于护士掌握血液透析相关知识，提高其临床实践技能和自我学习能力，且护士满意度较高。
基于强化学习的自主机器人的研究
摘要 - 通过与环境的持续互动，基于实时反馈奖励信号不断优化决策，表明了强大的适应性和自学能力。近年来，它已成为实现机器人自动导航的关键方法之一。在这项工作中，引入了一种基于强化学习的自动机器人导航方法。我们使用深Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）模型通过机器人与环境之间的持续互动以及具有实时反馈的奖励信号来优化路径计划和决策过程。通过将Q值函数与深神经网络相结合，深Q网络可以处理高维状态空间，从而在复杂的环境中实现路径计划。近端策略优化是一种基于策略梯度的方法，它使机器人能够通过优化策略功能来更有效地探索和利用环境信息。这些方法不仅可以提高机器人在未知环境中的导航能力，还可以增强其适应性和自学能力。通过多个培训和仿真实验，我们在各种复杂的情况下验证了这些模型的有效性和鲁棒性。
机器人与人工智能：对法律的挑战 203
摘要：该工作旨在解决因机器人和人工智能进步而出现的道德法律问题。它将重点关注这些生物伦理问题对某些法律类别和机构的挑战，特别关注赋予具有自主和自学能力的机器人电子人格的提议。从而凸显民法法律人格制度与现代宪政所发展起来的人性理念之间的关系。此外，本文将论证赋予机器人法律人格需要对人格、自主、自由、责任和平等等不同且相互交织的法律概念的含义以及支持基于基本权利的法律体系的价值观进行深入的概念分析。
人工智能聊天机器人在科学研究中的出现
最近，一场技术革命正在全球科学界引起轰动，那就是人工智能聊天机器人的出现，例如谷歌的聊天生成预训练转换器 (ChatGPT) 或 Socratic。OpenAI 的 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日首次向公众推出，它将人工智能 (AI) 嵌入式系统提升到了一个全新的水平。虽然近年来人工智能通常被用作物联网 (IoT) 设备，但这些人工智能聊天机器人通过自学能力成倍地提高了模仿人类智能行为的能力。它们可以利用类似于人脑的数据处理系统来理解和与自然人类语言文本交互，从而使它们能够识别模式并根据文本输入做出预测。
工业家 | 趋势与创新 – 2024 年 1 月
人工智能 SaaS 领导者 SymphonyAI 推出了全球首个工业大型语言模型 (LLM)，这是智能制造领域的一项开创性举措。该 LLM 托管在 Microsoft Azure 上，基于包含超过 12 亿个标记和 3 万亿个数据点的庞大工业数据集进行训练，通过提供情境化信息以加快决策速度，加速工业转型，可操作知识的交付速度最高可提高 90%。工业 LLM 的自学能力可以实时适应，提供对各种制造流程的洞察。工业 LLM API 可供私人预览，开发人员可以利用它来开发自定义应用程序，推动智能制造的新时代，并支持大专院校的教育计划。
将人工智能治理和公平性嵌入...
越来越多的金融服务 (FS) 公司正在采用人工智能 (AI) 驱动的解决方案来提高运营效率、获得战略见解并提高客户参与度。然而，采用率一直很低，部分原因是人们担心其复杂性和自学能力，这使得可审计性在高度监管的行业中成为一项挑战。关于金融服务公司如何实施特定于 AI 驱动解决方案的治理和控制的文献有限。AI 审计不能在真空中进行；风险不仅限于算法本身，而是渗透到整个组织。以不公平风险为例，本文将介绍总体治理策略和控制框架，以应对减轻 AI 带来的风险的实际挑战。凭借监管影响和行业用例，该框架将使领导者能够满怀信心地进行创新。
一种提高工作效率的集体设计方法...
用户支持不仅使使用它的人受益，而且使所有利益相关者受益。在产品培训中，有用的指南是培养自学能力和产品可访问性的重要组成部分（Scott Cooley，2017）。不仅对用户有益，而且对更多利益相关者也有益。例如，作家可以在向他人解释事物的过程中完善自己的想法（Selic，2009），软件开发人员可以遵循系统一致性并提高设计文档的质量（Prechelt 等，2002），公司可以通过提供用户友好的支持来打动消费者（De Jong，Yang，& Karreman，2017）。关于这些优势，技术交流专业人员一直致力于优化书面用户说明（Van der Meij，Karreman，& Steehouder，2009）。学者们已在结构（Farkas，1999）、内容（Carroll，1997）、风格（Kohl，2008）和设计（Selic，2009）等主题上建立了坚实的基础。
一种提高工作效率的集体设计方法......
用户支持不仅使使用它的人受益，而且使所有利益相关者受益。在产品培训中，有用的指南是培养自学能力和产品可访问性的重要组成部分（Scott Cooley，2017）。不仅对用户有益，而且对更多利益相关者也有益。例如，作家可以在向他人解释事物的过程中完善自己的想法（Selic，2009），软件开发人员可以遵循系统一致性并提高设计文档的质量（Prechelt 等，2002），公司可以通过提供用户友好的支持来打动消费者（De Jong，Yang，& Karreman，2017）。关于这些优势，技术交流专业人员一直致力于优化书面用户说明（Van der Meij，Karreman，& Steehouder，2009）。学者们已在结构（Farkas，1999）、内容（Carroll，1997）、风格（Kohl，2008）和设计（Selic，2009）等主题上建立了坚实的基础。
论人工智能对外语学习的影响及建议学习策略 杨爱军 1 摘要
近年来，人工智能技术在教育领域，特别是在外语习得领域的应用取得了显著进展，并取得了显著的进步。本文探讨了人工智能通过个性化学习、互动练习、实时反馈、诊断评估、灵活的学习路径、文化沉浸和高效的学习策略来提高外语学习效率的潜力。此外，本文还讨论了过度依赖技术、对自学能力的潜在负面影响、人际沟通和文化理解的减弱、个性化教育的局限性、技术挑战和可靠性问题以及数据隐私等道德考虑等问题。此外，本文还强调了在学习过程中边缘化人类教师角色的风险。本文借鉴了人工智能在外语学习中的积极和消极影响，最后提出了有效的语言学习策略建议。
人工智能和自主系统的法律法规
摘要。我们的监管体系试图跟上新技术的步伐，通过重新调整和调整监管框架来提供新的机遇和风险，赋予权利和义务、安全和责任框架，并确保企业的法律确定性。这些调整是被动的，有时是零碎的，往往是人为划分权利和责任，并产生意想不到的连锁后果。以前，技术被更多地像工具一样部署，但随着自主性和自学能力的提高，机器人和智能人工智能系统将越来越不像机器和工具。现在有一个显著的区别，因为机器学习人工智能系统有能力学习、调整其性能，并从数据和“生活经验”中“做出决策”。本章简要介绍了我们监管体系的一些热门发展，以及当前关于人工智能、自主和智能系统的使用和行动所带来的一些风险和挑战的争论。[1]