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89名美国心理治疗师对系统实践中人工智能的看法:混合方法研究

结论方向:受访心理健康从业者对AI在系统实践中呈“有条件接受”——对辅助临床工作感知价值较高,对可能损害专业判断、保密性、情境理解与人际联结则顾虑更多;该结论基于89名从业者自我报告,属描述性证据。 研究设计与做法:采用收敛式混合方法设计,纳入美国89名在职心理健康专业人员,调查

生成式AI与主动学习提升纳米结构材料比刚度

该研究提示,在体素化结构空间中直接搜索可系统发现超出预设拓扑族的力学高效纳米结构,所发现的架构在计算与实验层面均表现出更高的杨氏模量与强度。 设计为计算框架结合实验验证:将立方对称单胞(杆基、TPMS基与混合族)编码为连续潜表示,采用代理模型引导的多目标搜索与主动学习循环,共进行

大语言模型分诊识别患者信息中抗逆转录病毒治疗依从障碍与风险等级

结论方向:基于大语言模型的分诊方法在识别抗逆转录病毒治疗(ART)依从障碍与分层不依从风险上表现出中等偏好的分类性能,属证据支持其技术可行性,但外部验证性能下降,尚不足以支持临床落地。 研究设计与做法:由HIV感染者与医务人员共同组成共建委员会,对15 480条句子进行障碍与风险