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人工智能（AI）和增强现实（AR）
摘要 世界正在经历一个陌生而难以理解的时代——新冠肺炎疫情、国际经济危机和摇摇欲坠的医疗体系。美国医疗保健行业正在努力应对工作量增加和数字化技术不断发展的问题。如果组织未能在关键基础设施中提供适当的网络安全控制，则会导致高级持续性威胁 (APT)，这可能会对组织造成破坏性影响。领导者必须具备敏锐的网络安全意识，而美国政策也提到了这一点，该政策推动全国团结起来，加强和维护安全、正常运转和有弹性的关键基础设施。与总统政策指令 (PPD) 21《关键基础设施安全和弹性》类似，领导者的目标应该是减少漏洞、识别和阻止威胁、最大限度地减少后果并加快与关键基础设施相关的响应和恢复工作。为了解决这一问题，有必要回顾 AI 和 AR 如何作为辅助技术来支持患者护理和监测的安全，研究对个人和整个医疗保健组织的影响，探讨如何通过增强对 AI 和 AR 的理解来指导医疗专业领导者的决策并提升整体患者体验。因此，本文献综述探讨了 AI 和 AR 与医疗保健环境网络安全之间的联系。
装甲，1994 年 1 月 - 2 月版
我正在努力寻找一个历史先例，帮助我了解我们的军队和国家将走向何方。像你们中的许多人一样，我对未来感到不确定，因此，就像人们在陌生情况下经常做的那样，我寻找一些已知的东西——在我所知道的被侵蚀的世界中，一些坚实的基础——从那里我可以找到方向。在我们职业的 1:50,000 地图上是否有已知的地形特征——我们以前去过的地方？我需要一些高地，在那里我可以站起来，环顾四周，深吸一口气，对自己说：“我曾经来过这里。现在我知道我要去哪里了。”但现在，当我意识到自己迷失方向时，我讨厌那种恐慌的感觉，那种胃里打结的感觉。在以前的不确定时期，我和你们中的许多人一样，都求助于历史来寻找答案。它一直是我的坚定信仰。我总是能找到其他时间——我们军事发展的其他时代——与现在进行比较。例如，在“裁员”、“连锁教学”或“适当规模”（我个人最喜欢的）开始的焦虑时期，我读到了内战后的军队，以及它是如何随着和平的到来而被洗劫一空的。我意识到我们幸存下来，成功地发动了印第安战争（尽管这需要重新学习以前的教训），并追击和击败了潘乔·维拉，这让我感觉好了一些。然而，在一个强大的“智能”武器可以被任何国家用大笔支票购买的世界里，就像许多丑陋的钟表一样——
装甲，1994 年 1 月至 2 月版
我正在努力寻找一个历史先例，帮助我了解我们的军队和国家将走向何方。像你们中的许多人一样，我对未来感到不确定，因此，就像人们在陌生情况下经常做的那样，我寻找一些已知的东西——在我所知道的被侵蚀的世界中，一些坚实的基础——从那里我可以找到方向。在我们职业的 1:50,000 地图上是否有已知的地形特征——我们以前去过的地方？我需要一些高地，在那里我可以站起来，环顾四周，深吸一口气，对自己说：“我曾经来过这里。现在我知道我要去哪里了。”但现在，当我意识到自己迷失方向时，我讨厌那种恐慌的感觉，那种胃里打结的感觉。在以前的不确定时期，我和你们中的许多人一样，都求助于历史来寻找答案。它一直是我的坚定信仰。我总是能找到其他时间——我们军事发展的其他时代——与现在进行比较。例如，在“裁员”、“连锁教学”或“适当规模”（我个人最喜欢的）开始的焦虑时期，我读到了内战后的军队，以及它是如何随着和平的到来而被洗劫一空的。我意识到我们幸存下来，成功地发动了印第安战争（尽管这需要重新学习以前的教训），并追击和击败了潘乔·维拉，这让我感觉好了一些。然而，在一个强大的“智能”武器可以被任何国家用大笔支票购买的世界里，就像许多丑陋的钟表一样——
通过选择性视觉注意有针对性地招募巴甫洛夫偏见
摘要 13 14 预期结果以“巴甫洛夫”的方式影响行为：奖励前景激发行动，而惩罚前景抑制行动。理论认为，巴甫洛夫偏见是陌生或无法控制的环境中整体行动的“先验”。然而，这种解释无法解释这些偏见的强度——即使在熟悉的环境中也会导致频繁的行动失误。我们认为，如果通过工具控制灵活地运用巴甫洛夫控制，它会更加有用。19 具体而言，工具行动计划可能会塑造对奖励/惩罚信息的选择性注意，从而影响巴甫洛夫控制的输入。在两个眼动追踪样本（N = 35/64）中，我们观察到 Go/NoGo 行动计划影响参与者关注奖励/惩罚信息的时间和时长，这反过来又以巴甫洛夫的方式影响他们的反应。23 注意力效应更强的参与者表现更高。因此，人类似乎将巴甫洛夫控制与其工具性行动计划结合起来，将其作用从行动默认值扩展到确保稳健行动执行的有力工具。 关键词：巴甫洛夫偏见；强化学习，眼动追踪；行动准备；注意力 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
基于技术设备的使用，英语听力技巧的发现策略。 div>
在英语教学领域，目的是促进发现策略，该策略通过提供更自主的方式来区分声音和单词的能力，以提高英语的听力能力，此外，它可以使听众使用他的语言和上下文知识来实现技术的理解，从而使听众成为一个积极的过程，以实现技术设备的理解。因此，该研究的目的是通过在高中生中使用技术设备来了解发现策略在英语能力方面的支持。具有混合方法，具有相关类型的研究和准实验设计。对于研究人群，考虑到格伦·多曼教育部门的学生，根据便利性的非概率抽样，选择了安巴托市基础教育第十十年的学生。随后形成了两组，一个对照组和一个实验组，参与者数量相同（28）。作为一种仪器，将英语的标准化宠物测试级别B1应用于两组，以确定这些学生对英语的听力理解水平。该研究包括每周两天应用发现策略两个月，而对照组继续使用传统方法。研究表明，发现策略对学生的听力技巧产生了积极影响。最后，证明了诸如识别单词，短语或故事的识别以及在使用陌生术语时的理解和能力等方面的发展。
通过应用程序提高英语词汇量...
该服务采用培训的形式，使用人工智能（AI）聊天机器人来提高 SMPN 9 Palu 学生的词汇量。本次培训的目的是通过丰富英语词汇量来培养和发展培训参与者说英语的兴趣和创造力；将基于ICT（信息通信技术）的学习媒体引入课堂，即可用于发送英语数字信息的聊天机器人应用程序。此活动的目的是提高参与者的词汇量，以便能够很好地用英语交流；提供有关使用AI聊天机器人应用程序在英语学习中使用技术以及如何通过Android应用程序进行练习的程序性说明；通过独立学习为参与者提供便利。此外，此活动还磨练了参与者在用英语进行书面交流时创造和传达想法的技能。本次活动通过讲座、演示等方式开展。然后继续直接练习（动手练习）。演示和示例法涉及更多的解释和如何通过例子来证明某件事，或者换句话说，边做边学或边实践边学，强调在实践中学习，所以它不仅仅是理论。因此，培训参与者有机会练习使用人工智能聊天机器人。此外，学生们在服务团队和参与活动的学生的帮助下，创作了一篇用于英语会话的简短文本。这次培训的结果显示，所有的参与者都很热情、快乐、有动力，因为这个应用程序对参与者来说仍然很陌生。参与者也学会了如何使用这个应用程序，以便他们可以随时随地间接地进行自主学习。
导航任意空间的能力是分析不同实施方式中认知的不变量
摘要：生命最显著的特征之一是它能够处理新事物，即茁壮成长并适应新情况以及环境和内部成分的变化。了解这种能力对于几个领域至关重要：形式和功能的进化、生物医学有效策略的设计以及通过嵌合和生物工程技术创造新的生命形式。在这里，我们回顾了生物体解决各种问题的有启发性的例子，并提出了在任意空间中有效导航作为思考进化过程中认知扩展的不变量。我们认为，我们天生识别陌生伪装下的能动性和智慧的能力远远落后于我们在熟悉的行为环境中检测它的能力。生命的多尺度能力对于自适应功能至关重要，可以增强进化并为自上而下的控制（而不是微观管理）提供策略以应对复杂的疾病和伤害。我们提出了一种以观察者为中心的观点，该观点与规模和实施无关，说明了进化如何利用类似的策略来探索和利用代谢、转录、形态以及最终的 3D 运动空间。通过概括行为的概念，我们获得了关于进化、系统级生物医学干预策略以及生物工程智能构建的新视角。该框架是与高度陌生的实施方式中的智能相关的第一步，这对于人工智能和再生医学的进步以及在越来越多地由合成、生物机器人和混合生物组成的世界中蓬勃发展至关重要。
人工智能驱动的医疗保健诈骗
人工智能 (AI) 是指机器被设计用来模仿人类智能。这意味着它们可以思考、学习并执行识别语音、做出决策和理解语言等任务。AI 既可用于打击医疗保险和医疗保健欺诈，也可用于实施此类欺诈。AI 被滥用于欺诈的一些方式包括生成虚假索赔、身份盗窃和深度伪造。AI 使欺诈者能够创建看似逼真的虚假医疗索赔。这些虚假索赔看起来合法且难以发现。诈骗者可以使用 AI 窃取个人身份，方法是创建真实的患者数据或生成令人信服的虚假身份来提交欺诈性索赔，从而更改其医疗身份。深度伪造技术是经过数字修改的人员视频或音频，使其看起来像是其他人，通常用于恶意或传播虚假信息。使用 AI 可以创建患者或医生的深度伪造，用于支持虚假索赔或处方。来电显示欺骗是指某人故意更改来电显示屏幕上显示的信息以隐藏其身份或冒充他人，例如医疗服务提供者、政府机构（如医疗保险或社会保障局）或甚至是您的银行。这些骗子的目的是从毫无戒心的受害者那里窃取敏感的财务和医疗信息。接到与来电显示不符的陌生号码打来的电话时，务必小心谨慎，因为这些电话可能是欺骗电话。
导航任意空间的能力是分析不同实施方式中认知的不变量
摘要：生命最显著的特征之一是它能够处理新事物，即茁壮成长并适应新情况以及环境和内部成分的变化。了解这种能力对于几个领域至关重要：形式和功能的进化、生物医学有效策略的设计以及通过嵌合和生物工程技术创造新的生命形式。在这里，我们回顾了生物体解决各种问题的有启发性的例子，并提出了在任意空间中有效导航作为思考进化过程中认知扩展的不变量。我们认为，我们天生识别陌生伪装下的能动性和智慧的能力远远落后于我们在熟悉的行为环境中检测它的能力。生命的多尺度能力对于自适应功能至关重要，可以增强进化并为自上而下的控制（而不是微观管理）提供策略以应对复杂的疾病和伤害。我们提出了一种以观察者为中心的观点，该观点与规模和实施无关，说明了进化如何利用类似的策略来探索和利用代谢、转录、形态以及最终的 3D 运动空间。通过概括行为的概念，我们获得了关于进化、系统级生物医学干预策略以及生物工程智能构建的新视角。该框架是与高度陌生的实施方式中的智能相关的第一步，这对于人工智能和再生医学的进步以及在越来越多地由合成、生物机器人和混合生物组成的世界中蓬勃发展至关重要。
通过自我监督的识别一致的神经合奏
从记录的神经活动中解码刺激或行为是研究大脑功能在研究中的常见方法，也是脑部计算机和脑机界面的重要组成部分。可靠的解码即使是从小型神经种群中也可能导致高维神经种群活动，通常占据低维man-可通过合适的潜在可变模型可发现的低维man。随着时间的流逝，单个神经元的活性和神经记录设备中不稳定性的漂移可能是基础的，使几天和几周的稳定解码变得不切实际。虽然无法在单个神经元水平上预测这种漂移，但是当连续记录会话（例如不同的神经元集以及记录数据中一致的神经元的变化排列）时，人群水平的变化可能是可以学习的。在会话中的一致性与陌生神经元的分类以及按照记录的一致记录神经元的偏差来考虑偏差，然后可以保持解码性能并揭示与任务相关的神经歧管。在这里，我们表明，对深神经网络的自我监督培训可用于弥补这一间歇间的可变性。结果，顺序的自动编码模型可以维持最新的行为解码性能，以使未来几天的完全看不见的记录会话。我们的方法仅需要一次录制会话来培训模型，这是迈向可靠，无重新校准的大脑计算机接口的一步。关键字：多种学习，神经科学，自我监督学习，神经解码，神经种群活动，顺序自动编码器，电生理学