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关于确定人工智能在...领域的可能应用
摘要 在产品开发项目中，管理不断增长的需求是一项耗时且高度复杂的活动。随着近几十年来人工智能 (AI) 的兴起，算法现在能够支持需求工程 (RE) 任务。算法智能处理自然语言数据的能力以及在 RE 中的应用已得到广泛发表。然而，在已建立的 RE 流程中，通常不清楚在哪里可以使用人工智能算法。结果是最先进的人工智能算法与其在实际 RE 流程中的应用率之间存在显著的不平衡。原因之一是，当前的 RE 流程模型无法传达识别合适任务所需的信息。因此，本文旨在提供一个具有面向数据处理的视角的有限和标准化流程步骤框架，可用于系统地识别 RE 流程中可以应用人工智能算法的点。通过该框架的标准化流程步骤，可以抽象和表达已建立的 RE 流程，使其与人工智能算法的范围兼容。由于标准化流程步骤数量有限，因此可以构建适用于已定义流程步骤的 AI 算法库，以便有效评估其适用性。所提出的框架是在与行业参与的研究项目中合作开发的。
在需求工程过程中识别可能的人工智能应用 = 在需求工程过程中识别人工智能算法的可能应用
摘要 在产品开发项目中，管理不断增长的需求是一项耗时且高度复杂的活动。随着近几十年来人工智能 (AI) 的兴起，算法现在能够支持需求工程 (RE) 任务。算法智能处理自然语言数据的能力以及在 RE 中的应用已得到广泛发表。然而，在已建立的 RE 流程中，通常不清楚在哪里可以使用人工智能算法。结果是最先进的人工智能算法与其在实际 RE 流程中的应用率之间存在显著的不平衡。原因之一是，当前的 RE 流程模型无法传达识别合适任务所需的信息。因此，本文旨在提供一个具有面向数据处理的视角的有限和标准化流程步骤框架，可用于系统地识别 RE 流程中可以应用人工智能算法的点。通过该框架的标准化流程步骤，可以抽象和表达已建立的 RE 流程，使其与人工智能算法的范围兼容。由于标准化流程步骤数量有限，因此可以构建适用于已定义流程步骤的 AI 算法库，以便有效评估其适用性。所提出的框架是在与行业参与的研究项目中合作开发的。
关于向 CMAJ 提交的稿件使用人工智能工具的新政策
大型语言模型（基于海量语言数据训练的复杂生成人工智能 (AI) 算法）的最新重大进展导致了广泛使用的写作工具，例如 OpenAI 的流行聊天机器人 ChatGPT，它能够分析文本并根据用户提示生成新内容。这项技术对撰写文章的学者和发表文章的期刊具有重要而直接的影响。2023 年 5 月，国际医学期刊编辑委员会 (ICMJE) 更新了其对在医学期刊上发表学术作品的建议，其中包含与 AI 辅助技术相关的具体指令。1 由于 CMAJ 遵循 ICMJE 指导，这些新建议现在适用于提交给 CMAJ 的所有稿件。大型语言模型具有强大的能力，可以以用户可以指定的各种格式和样式从其训练数据集中搜索和重新打包信息。它们可用于生成学术稿件的想法和大纲，甚至是文章的全文。由于当代人工智能工具可以很好地模仿人类的说话和写作风格，因此它们的输出可能看起来很像来自人类作者，可以传达准确、权威以及情感联系的印象。然而，这种印象是一种错觉。由于计算机压缩和存储极大数据集的方式，大型语言模型会估计它们检索和编译的大部分信息，而不是能够准确地再现这些信息，就像试图根据别人记下的要点笔记重建你没有参加的讲座的确切文本一样。因此，大型语言模型的输出很容易出错，许多内容可能是捏造的（例如参考文献），而准确再现的内容可能构成抄袭。2
人工智能、语音和语言处理...
摘要。背景：语言是阿尔茨海默病临床信息的宝贵来源，因为它会与神经退化同时衰退。因此，语音和语言数据已在其诊断方面得到广泛研究。目标：首先，总结关于使用人工智能、语音和语言处理预测阿尔茨海默病背景下认知衰退的现有发现。其次，详细介绍当前的研究程序，强调其局限性并提出解决策略。方法：对 2000 年至 2019 年期间在 PROSPERO 注册的原始研究进行系统回顾（参考 CRD42018116606）。跨学科搜索涵盖了工程学（ACM 和 IEEE）、心理学（PsycINFO）、医学（PubMed 和 Embase）和 Web of Science 的六个数据库。相关论文的参考书目已筛选至 2019 年 12 月。结果：从 3,654 个搜索结果中，根据资格标准选择了 51 篇文章。四个表格总结了他们的发现：研究细节（目标、人群、干预措施、比较、方法和结果）、数据细节（规模、类型、模式、注释、平衡、可用性和研究语言）、方法学（预处理、特征生成、机器学习、评估和结果）和临床适用性（研究意义、临床潜力、偏倚风险和优势/局限性）。结论：几乎所有 51 项研究都报告了有希望的结果，但很少有研究在临床研究或实践中实施。该领域的主要局限性在于标准化程度低、结果可比性有限以及研究目标与临床应用之间存在一定程度的脱节。积极尝试缩小这些差距将有助于将未来的研究转化为临床实践。
发布日期：2023 年 6 月 30 日 引用本文 (APA)：Kussin, H. @ J.、Megat Khalid, PZ、Sulaiman, S.、Abu Sufi, MK 和 Chaniago, RH (2023)。西
出版日期：2023 年 6 月 30 日 引用本文（APA）：Kussin, H. @ J.、Megat Khalid, PZ、Sulaiman, S.、Abu Sufi, MK 和 Chaniago, RH (2023)。系统文献综述：将人工智能 (AI) 融入语言教学和学习中。AJELP：亚洲英语语言与教学杂志，11 (1)，108–119。https://doi.org/10.37134/ajelp.vol11.1.8.2023 摘要：本文通过对现有文献的系统评估，全面分析了人工智能 (AI) 在语言教学和习得领域的应用。人工智能在不同领域的日益普及引起了人们对其在教育领域的潜在应用的极大兴趣。评估首先概述所使用的方法，包括搜索策略、纳入和排除标准以及提取数据的过程。对所选研究的全面审查揭示了将人工智能融入语言教学的基本模式。上述主题涵盖了人工智能 (AI) 在语言学习中的优势，包括量身定制的学习体验、通过人工智能驱动的工具提高语言能力、提高学生的积极性和参与度、即时反馈和评估以及获取真实的语言数据和资源。尽管如此，该评论也承认人工智能在语言教学中存在的障碍和制约因素，包括伦理影响、对工作流失的担忧以及人工智能工具的可靠性。该评论强调了现有研究的不足之处，并提出了未来研究的途径，为人工智能对语言教学和习得的可能影响提供了宝贵的观点，并就适当的整合方法为政策制定者和教育工作者提供了建议。关键词：人工智能、提高语言能力、语言教学、语言习得、量身定制的学习体验
数据科学（AI）
客观问题1。数据科学在人工智能（AI）中的主要作用是什么？（a）设计用户界面（b）统一统计，数据分析和机器学习（c）构建计算机硬件（d）在AI驱动的设备中增强电池寿命的答案：（b）统一统计，数据分析和机器学习说明：数据科学结合了统计学，数据分析，数据分析和机器学习，以分析Anallyze和Systems Ay Systems ai II，将各种技术结合在一起。2。以下哪项不是基于数据类型的AI域？（a）计算机视觉（CV）（b）自然语言处理（NLP）（c）网络安全（d）数据科学答案：（c）网络安全说明：AI分类为三个主要领域：数据科学（数字和alpha-numeric and alpha-umercer数据），计算机视觉（图像和视觉数据）以及自然语言处理，以及自然语言处理（文本和语言数据）。网络安全是应用区域，但不是核心AI域。3。金融行业中最早的数据科学应用是什么？（a）欺诈和风险检测（b）客户服务自动化（c）加密货币交易（d）ATM现金分配答案答案：（a）欺诈和风险检测解释说明：数据科学最初用于欺诈和风险检测，帮助银行分析客户数据以减少客户数据以减少坏债务和违约的损失。4。搜索引擎如何使用数据科学？5。以下哪项不是用于存储结构化数据的常用文件格式？6。使用数据科学的数字广告的主要优势是什么？（a）通过使用数据科学算法手动对网页（b）通过随机显示搜索结果来收集网页（d）的物理副本来检索相关搜索结果（c），通过数据科学算法来检索相关的搜索算法来检索相关搜索结果：使用相关的搜索结果，以提供高级搜索结果，以提供高级的搜索结果，并在高级搜索结果中处理大量的搜索结果。（a）CSV（B）SQL（C）PNG（D）电子表格答案：（C）PNG说明：PNG是图像文件格式，而CSV，SQL和电子表格格式通常用于存储和管理结构化数据。（a）他们总是可以自由显示（b）它们被随机放置在网站上
第17章美洲的选区和融合
平面结构是一个模板，可以在该模板上进行编码（Tallman 2021b； Tallman 2024 [此卷]）。它构成了将多元或分布类型学的思想应用于选区问题的尝试。开发了平面结构的顺序，以评估逻辑上不同的选区测试/域相互对齐和/或嵌套的程度，并探索这方面有多少类型学变化。平面结构可以被概念化为模板，它是由“结块”策略建立的（GOOD 2016），这意味着该模板旨在描述对尽可能多的结构的线性规定方面的各个方面，或者是一种施加了一种类型的短语语法语法，对非末端Nodes的类型施加了限制性（请参阅Tall Malsissible of Tall Mansibles the Tall Mansibles the Tall Mansiblessplosissible（请参阅该量2024）。我们应该指出，该设备不是乔姆斯基（Chomsky）（1965）的“语法理论”。这是一个比较概念，用于研究语言结构的非常特定的方面。换句话说，它是一种测量设备，可以用不同的约束和编码属性来构建不同的研究问题（例如，Good 2016）。如果我们不使用平面结构或某种这种测量技术，我们将无法跟踪诊断何时保持一致以及何时无法跟踪。平面法分子方法的“分形”方面脱离了摘要中所述的选区测试的前提，当应用于实际语言数据时，可以使用模棱两可的解释。当将选区测试应用于给定语言时，我们将无法也不会按原样应用测试。相反，在将“测试”应用于新系统时，有一个抽象的过程，然后重新凝固。我们将测试从其语言特定的上下文中提升，使其抽象，然后添加详细信息将其应用于新语言，并在此过程中重新整理测试。如果要超越原始开发和使用的上下文，则必须以这种方式回收每个选区测试。我们注意到，例如，我们称之为“单词”的某些结构可能不会被我们已经将其识别为某种语言的其他元素中断，例如英语。我们从该属性中抽象出来，并声称“非中断”是识别“单词”的一般诊断。但是什么是不间断的呢？当然，我们不能使用英语单词来测试HUP中给定的结构跨度是否是基于非中断的“单词”。因此，我们通过重新划定测试，将HUP - 特定的中断元素引入方程来解决问题。这涉及一个认知的飞跃，这似乎是如此微不足道，以至于它超过了有意识的意识。
引用：Straw I, Callison-Burch C (2020) 人工智能在心理健康和基于语言的模型中的偏见。PLoS ONE 15(12): e0240376。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240376
我们的心理和情感健康主要通过语言来传达，因此精神病专业人员历来依靠临床对话和患者叙述来评估心理健康。然而，人工智能 (AI) 的最新发展为该领域带来了新的见解，通过可以从更多样化的数据来源推断情感含义的技术 [1-3]。计算语言学和情感分析学科一直是这一过程的核心 [2-5]。在计算语言学中，“自然语言处理” (NLP) 是一种用于构建可解释原始人类语言数据的计算模型的技术 [2-5]。情感分析是人工智能的一个子集，用于测量、理解和响应人类情感的语言表达。NLP 和情感分析的结合使数据科学家能够构建可从书面文本中理解人类情感的模型 [3]。在医学方面，这些模型目前正被用于提供关于患者情绪和心理健康的丰富信息[6-11]。在过去几年中，NLP 模型已用于从临床记录中识别自杀意念、在线预测自杀风险，并在推特上挖掘精神病患者的自我披露[7，10-13]。这些模型既可用于个体患者护理，也可用于更广泛的公共卫生政策。人口层面的应用包括 NLP 算法，它可以有效地绘制美国各地的行为健康疾病图，并与疾病控制和预防中心 (CDC) 的公共卫生数据相关联[8]。在个人层面，研究人员已证明，他们能够通过在线数据高度准确地预测哪些母亲会患上产后抑郁症[9，14]。尽管这些技术备受青睐，但我们必须在现有医疗保健转型的大背景下考虑它们。数字健康与医学的融合正在给医疗领域带来快速变化，我们现在做出的决定将对未来的病患护理产生深远影响。目前，研究人员和开发人员在构建这些工具时假设现有医疗实践是“黄金标准”，尽管该领域长期存在歧视性实践、偏见和医疗错误[15-23]。例如，长达40年的塔斯基吉审判证明了医学领域种族主义研究的历史；20世纪的“歇斯底里”诊断积极伤害了患有器质性疾病的女性；对同性恋的病理化反映了医学学科长期存在的性别歧视[15、17、24]。医学史上充斥着基于身份的偏见性有害实践的例子，我们在今天的临床实践中仍然看到这种历史的影响。如果我们要创建不伤害弱势患者群体的模型，那么我们必须首先质疑这些模型建立的基础。正在进行的对医学中现存偏见的研究为此提供了理想的资源。当前的公共卫生研究表明，当女性和男性出现相同的医学症状时，女性的症状更有可能被解读为社会心理症状，从而导致治疗延误[15]。药理学研究表明，将少数群体排除在药物试验之外导致的干预措施并不能以相同的速度使所有患者受益[15,25-27]。此外，由于医学课程和诊断框架的偏见而导致的基于性别的误诊使女性面临更大的心脏事件不良后果风险[15,16]。