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对抗传染病的范式转变
摘要：长期以来，传染病对全球健康构成了重大威胁，并需要在治疗方法中持续创新。然而，最近的开创性研究揭示了疾病发病机理（人类微生物组的发病机理）的先前被忽视的参与者。本评论文章介绍了微生物组和传染病之间的复杂关系，并揭露了其作为宿主 - 病因相互作用的关键介体的作用。我们探讨了利用这一动态生态系统的巨大潜力，以制定可能彻底改变传染病管理的创新治疗策略。通过探索最新的进步和新兴趋势，本综述旨在通过针对微生物组来打击传染病。
驾驶员评估的新范式...
1 宾夕法尼亚大学安纳伯格公共政策中心，美国宾夕法尼亚州费城 2 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院。电子邮件：walshee@email.chop.edu 摘要：越来越多的车辆配备了辅助设备和高级警告系统，以减轻驾驶员失误，而驾驶员失误占机动车事故的 94%。然而，这些技术需要人类做出适当的反应或接管车辆。如果我们想设计有效的辅助设备，我们需要更好地了解驾驶员失误背后的神经机制，并测试大脑对对策的反应。为此，我们需要在驾驶过程中对大脑活动进行灵敏的测量。本文提出了一种驾驶员评估的新范式，使用脑磁图 (MEG) 记录整个皮质神经振荡活动，同时参与者经历具有分级复杂性的生态相关模拟驾驶体验。一项试点实验旨在证明可以记录对基本驾驶相关动作（没有显着线索）的预期和运动皮质反应，而不会产生明显的伪影。随后，对成年人（n=5）进行了一项初步研究，探讨是否可以确定对不断增加的驾驶任务需求的额外认知神经反应。该范式已成功试行，初步结果显示预期运动皮层活动的局部大脑区域以及额叶的功率增加。该范式不仅可用于识别驾驶员失误背后的神经机制，还可衡量辅助和警报/警告技术对正常和受损驾驶员群体中这些机制的影响。背景日常驾驶是一种复杂的行为，需要整合大脑的感觉、运动和认知功能。例如，驾驶依赖于多感觉处理、运动控制、持续注意力和认知控制。这使驾驶员能够控制车辆、管理干扰、保持良好的态势感知并在关键时刻做出快速决策和反应以避免撞车。然而，安全驾驶所需的神经认知能力是有限的，最明显的证据是视觉、运动和认知分心对驾驶员表现的不利影响（Schweizer 等人，2013；Young 等人，2004）。这些有限的能力可能是许多典型驾驶员失误的根源，这些失误占机动车事故的 94%（美国国家公路交通安全管理局，2015）。此外，驾驶员失误可能因驾驶员的具体特征和状态（Romer 等人，2014）或临床驾驶员群体中已知的神经认知障碍而异。鉴于此，以及汽车车载技术的进步，辅助设备和高级警告系统已经得到开发，以帮助驾驶员保持对道路的注意力，避免碰撞和越野，甚至帮助司机做好手动接管的准备
人力资源管理的新范式
引言人力资源管理 (HRM) 通过有效管理员工队伍在确保组织成功方面发挥着关键作用。随着技术的进步，人工智能 (AI) 已成为可以彻底改变人力资源实践的强大工具。AI 应用程序可以自动执行重复性任务、改善决策并为战略规划提供宝贵见解。本文探讨了 AI 在人力资源管理实践中的应用，并强调了其实施带来的好处和挑战。人工智能 (AI) 已经彻底改变了各个行业，人力资源管理 (HRM) 也不例外。人力资源管理涉及管理组织的员工队伍，包括招聘、培训、绩效评估和员工敬业度。随着 AI 的整合，人力资源管理实践变得更加高效、数据驱动和战略性。
定性和定量是数据类型而不是范式
抽象混合方法研究或混合研究是一个对应用语言学有很大希望的领域，尤其是考虑到该领域的各种主题和方法。但是，当混合研究混合定性和定性方法时，这可能是有问题的，因为研究人员认为这意味着混合了相互排斥的“定量”和“定性”范式。本文认为，这些问题是由于将范式识别为定性或定性而引起的。它探讨了如何通过单个范式进行混合研究。最后，它为混合研究提供了一个新颖的框架，可以对混合研究进行更细腻的疾病，较少的问题描述。关键字：混合方法，范式，方法，定性研究，定量研究
监督机器学习范式的概述...
为了使智能系统执行复杂的任务，这些任务在历史上需要人类智能，例如识别语音，做出决策和识别模式（员工，2023年），它需要从过去的经验中学习的能力。学习是一个导致变化的过程，这是人类拥有的属性。它是由于经验而发生的，并增加了提高绩效和未来学习的潜力（Ambrose等，2010）。据说机器所证明的智能是人造的，他们的学习能力被称为机器学习（ML）。ml是一种人工智能（AI），专注于构建从数据中学习的计算机系统。它在所有类型的部门中都有应用，包括制造，零售，网络安全，实时聊天机器人，人文学科，农业，社交媒体，医疗保健和生命科学，电子邮件，图像处理，旅行，旅行和旅行，旅行，财务服务，金融服务和能源，预料和能源，预料和实用性（Bansal等人，2019年）。
生成人工智能与技术官僚范式
国际会议的目的是研究人工智能 (AI) 快速和广泛发展带来的好处和问题，特别关注生成人工智能 (GenAI)。该基金会旨在促进以道德和可持续的方式使用人工智能，造福人类和环境，克服技术官僚范式。会议将分析人工智能的伦理和社会影响，以及为建设技术服务人类和地球的未来而采取的实际解决方案。教皇方济各的训导已经广泛讨论了人工智能这一主题，是本次国际会议的参考点。教皇定于 6 月 14 日在 G7 会议上的讲话将涉及此类技术，会议将予以考虑。
Chess AI：机器智能的竞争范式
残局研究长期以来一直是测试人类创造力和智力的工具。我们发现它们也可以作为测试机器能力的工具。两个领先的国际象棋引擎 Stockfish 和 Leela Chess Zero (LCZero) 在游戏过程中采用了截然不同的方法。我们使用 20 世纪 70 年代末著名的残局研究 Plaskett's Puzzle 来比较这两个引擎。我们的实验表明 Stockfish 在谜题上的表现优于 LCZero。我们研究了引擎之间的算法差异，并以我们的观察结果为基础仔细解释测试结果。受人类解决国际象棋问题的方式启发，我们询问机器是否可以拥有某种形式的想象力。在理论方面，我们描述了如何应用贝尔曼方程来优化获胜概率。最后，我们讨论了我们的工作对人工智能 (AI) 和通用人工智能 (AGI) 的影响，并提出了未来研究的可能途径。