目的:对于患有肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 的患者,利用代码调制视觉诱发电位 (cVEP) 的脑机接口 (BCI) 拼写器可能为现有的视觉 BCI 拼写器提供一种快速且更准确的替代方案。但到目前为止,cVEP 拼写器仅在健康参与者身上进行过测试。方法:我们评估了 20 名健康参与者和 10 名 ALS 患者的大脑反应、BCI 性能和 cVEP 拼写器的用户体验。所有参与者都执行了提示和自由拼写任务,以及自由选择是/否答案。结果:30 名参与者中有 27 名可以完成提示拼写任务,ALS 患者的平均准确率为 79%,健康老年参与者的平均准确率为 88%,健康年轻参与者的平均准确率为 94%。所有 30 名参与者都可以自由回答是/否问题,平均准确率约为 90%。结论:对于平均每分钟输入 10 个字符的 ALS 患者,本文介绍的 cVEP 拼写器的表现优于其他视觉 BCI 拼写器。意义:这些结果支持 cVEP 信号对 ALS 患者的普遍可用性,这可能远远超出测试的拼写器,例如控制智能家居中的警报、自动门或电视。2021 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
摘要:本文探讨了在数字时代使用人工智能(AI)作为商业决策的辅助工具所面临的挑战和机遇。在日益数字化的背景下,人工智能在提高运营效率和数据分析准确性方面发挥着重要作用,对审计、财务和会计等业务的各个方面都有重大影响。本研究采用文献研究法,确定企业在实施人工智能时面临的挑战和机遇。研究结果表明,人工智能可以提高效率和生产力,并提供更准确的预测分析。然而,人工智能的应用也面临着诸如需要复杂的技术基础设施和道德风险管理等挑战。通过利用人工智能,企业可以做出基于数据的实时决策,了解市场趋势,并创新适合消费者需求的产品。本文强调了适应新技术对实现数字时代商业目标的重要性。
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课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例(见参议院章程 54 和 55) 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容(包括文本、图像、视频和计算机代码)的技术,然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括:可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni,可以生成编码和编程的 Github Co-pilot,以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。(Pasick,2023 年)参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能(参议院:2024 年 5 月 10 日)。教学大纲说明样本:[非详尽列表] 禁止使用示例 1:在本课程中,使用任何生成式 AI 系统(包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney)均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具,因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为,可能根据章程 31:学术诚信受到纪律处分。示例 2:在本课程中,生成式 AI 工具(例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney)被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业(例如写作过程、创作过程、图像创建过程)的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为,并可能根据章程 31:学术诚信受到纪律处分。示例 3:本课程不允许使用生成式 AI 工具(例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等);因此,在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则,因为该作业并不完全是你自己的,并可能根据章程 31:学术诚信受到纪律处分。示例 4:除非讲师明确说明,否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为,可能受到《条例 31:学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1:学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能,只要承认并引用了生成式人工智能的使用,并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期:2024 年 7 月 18 日 发表日期:2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要,这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此,这篇文章意义重大,因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具,并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标,同时采用定量和定性方法。因此,研究结果表明,学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务,这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议,要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词:学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为:Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
抽象的视觉障碍显着影响全球数百万的生活,影响日常活动和独立性。辅助技术已成为增强视觉残障人士自治和包容性的有前途的工具。尽管有许多解决机动性,导航,定向和对象识别的工具,但许多工具仍然是建议或原型,对视力障碍社区的影响有限。全面的系统审查对于评估辅助技术,物联网和计算机愿景的当前状态,确定局限性,改进领域以及新解决方案的机会至关重要。本评论旨在分析和综合与视觉障碍者的辅助工具相关的理论和实践文献。在IEEE和Scopus等学术数据库上进行详尽的搜索,该评论重点介绍了计算机视觉,深度学习,盲目或视力障碍等关键字。纳入和排除标准将指导研究选择,重点是评估研究质量。系统审查分析了视力障碍的辅助工具中的最新技术进步,评估了文献中发现的局限性和贡献。的关键方面,例如物联网的准确性和可靠性和基于计算机视觉的辅助技术。采用了Isabel I系统审查方法,涉及对期刊,会议记录和书籍中的71篇文章的手动搜索。限制和改进确定的指南并激发了辅助技术,物联网和计算机视觉的未来研究。这些发现为未来的研究提供了宝贵的见解,并提供了现有的视觉障碍辅助工具的概述。结果显示,美国电气和电子工程师研究所(IEEE)杂志的发表率更高。主要的限制是技术依赖性(16.46%),而最重要的贡献在于检测目标对象的准确性(11.70%)。这项系统评价旨在扩大对视觉障碍的现有辅助工具的理解,重点关注计算机视觉和物联网中的技术进步。它预计将未来的研究指导为视觉受损的个体开发更有效的辅助工具。
编程协助 。代码 / 算法的某些部分 i) 直接出现在报告中或 ii) 已用于生成结果(例如图形、表格或数值)是否由以下工具生成:GitHub Copilot、CodeGPT、Google Codey / Studio Bot、Replit Ghostwriter、Amazon CodeWhisperer、GPT Engineer、ChatGPT、Google Bard 或类似工具?
*任何未包含在此表格中的设备申请必须在培训日期前 90 天提出。完整的培训支持系统 (TSS) - 企业培训辅助设备、设备、模拟器和模拟 (TADSS) 索引和目录位于 TSC。请咨询 TSC 工作人员了解详细信息。