人工智能 (AI) 系统试图模仿人类行为。它们模仿得有多好通常被用来评估它们的效用,并将类人 (或人工智能) 归因于它们。然而,大多数关于人工智能的研究都提到并依赖于人类智能,而没有考虑到人类行为本质上是由他们所处的文化背景、他们所持有的价值观和信仰以及他们所遵循的社会实践所塑造的。此外,由于人工智能技术大多是在少数几个国家构思和开发的,它们嵌入了这些国家的文化价值观和实践。同样,用于训练模型的数据也无法公平地代表全球文化多样性。因此,当这些技术与具有不同价值观和解释实践的全球多样化社会和文化互动时,就会出现问题。在这篇立场文件中,我们描述了基于人工智能的语言和视觉技术背景下的一系列文化依赖性和不一致性,并反思了解决这些不一致的可能性和潜在策略。
读取以映射和比对到单个参考基因组。使用墨西哥虾夷扇贝,本研究强调了当与两个不同的可用基因组组装比对时,来自同一样本的单细胞数据集的解释如何变化。我们发现,与不同的组装比对时,检测到的细胞数量和表达基因有很大不同。当将基因组组装与其各自的注释单独使用时,细胞类型识别会混淆,因为一些经典的细胞类型标记是组装特异性的,而其他基因在两个组装之间显示出不同的表达模式。为了克服多基因组组装带来的问题,我们建议研究人员与每个可用的组装比对,然后整合结果数据集以生成最终数据集,其中可以同时使用所有基因组比对。我们发现这种方法提高了细胞类型识别的准确性,并通过捕获所有可能的细胞和转录本最大限度地增加了可以从我们的单细胞样本中提取的数据量。随着 scRNAseq 变得越来越广泛,单细胞社区必须意识到基因组组装比对如何改变单细胞数据及其解释,尤其是在审查非模型生物的研究时。
摘要 目的 激素受体 (HR) 和人表皮生长因子受体 2 (HER2) 是指导乳腺癌全身治疗选择的主要参数,但会在疾病过程中发生变化。本研究旨在评估晚期乳腺癌 (ABC) 患者的活检率和受体亚型不一致率。方法 从荷兰东南部晚期乳腺癌 (SONABRE) 登记处选取 2007 年至 2018 年 7 家医院确诊为 ABC 的患者。进行多变量逻辑回归分析以确定影响活检和不一致率的因素。结果 总体而言,2854 名患者中有 60% 在诊断时进行了转移部位的活检。与活检率降低相关的因素之一是 HR + /HER2 + 原发性肿瘤亚型(与 HR + /HER2- 亚型相比:OR = 0.68;95% CI:0.51–0.90)。在 748 名接受原发性肿瘤和转移部位活检的患者中,总受体不一致率为 18%。其中 HR + /HER2 + 原发性肿瘤亚型的不一致率最高,为 55%。在 624 名异时性转移患者中,HR + /HER2 + 亚型仍然是与较高不一致率显著相关的唯一预测因素,无论先前的(新)辅助治疗如何(OR = 7.49;95% CI:3.69-15.20)。结论 HR + /HER2 + 亚型的不一致率最高,但活检率在所有四种受体亚型中最低。先前的全身治疗与亚型不一致没有独立相关性。这项研究强调了获取转移性疾病活检的重要性,尤其是 HR + /HER2 + 亚型,以确定最佳治疗策略。
我们对凝结问题的理解正在迅速发展,目前,该领域获得的许多新见解在很大程度上定义了当代科学的面貌。此外,该领域的发现正在塑造现在和未来的技术。如此,很明显,未来发展的最重要结果和指示只能由合作的国际作家群体涵盖。“冷凝物质科学中的现代问题”是一系列关于凝结物质科学的贡献和专着,该专题由Elsevier Science Publishers的部门North-Holland Pharpishing发表。在杰出的咨询编辑委员会的支持下,该系列选择了当前感兴趣的领域,这些领域已予以审查。苏联和西方学者都在为该系列做出贡献,因此,每个贡献的数量都有两个编辑。专着。完整系列将提供冷凝物质科学的最全面覆盖范围。本系列基础的另一个重要结果是出现了来自不同国家的学者之间一种相当有趣且富有成果的合作形式。我们深信,这种在科学与艺术领域的国际合作以及其他对人类活动的社会有用领域将有助于建立信心与和平的氛围。出版社“ nauka”以俄罗斯语言出版。以这种方式确保了最广泛的读者群。
b“电话,尽可能。这些系统允许听众看到说话者的脸。听众策略:通过仔细移动和观察主题来帮助预测说话者通过言语,手势,面部表情,指向,写作,写作和/或发短信信号传达给演讲者的所有信息,以帮助您尽快向演讲者传达的所有信息,以帮助您尽快向演讲者传达。 “
谣言传播者越来越多地利用多媒体内容来吸引新闻消费者的注意力和信任。虽然一组谣言检测模型已经利用了多模态数据,但它们很少考虑图像和文本之间的不一致关系。此外,它们也未能找到一种有效的方法来发现帖子内容和背景知识之间的不一致信息。出于谣言更有可能在语义上具有不一致信息的直觉,提出了一种新颖的知识引导的双重不一致性网络来检测带有多媒体内容的谣言。它可以在一个统一的框架中捕获跨模态级别和内容知识级别的不一致语义。在两个公共真实数据集上进行的大量实验表明,我们的提议可以超越最先进的基线。
目的:肺的计算机断层扫描(CT)的视觉评估通常用于诊断肺气肿。定量CT(QCT)可以补充视觉CT,但必须得到充分验证。QCT肺气肿定义为低衰减区域≤-950 Hounsfield单位(LAA-950)占据的肺体积≥5%。不一致的视觉和QCT评估并不少见。我们检查了大量受试者中的视觉和定量胸部CT评估之间的关联,以识别可能解释不一致的视觉和QCT发现的变量。材料和方法:对在爱荷华大学进行的COPDGENE研究1阶段入学的1221名受试者进行的1221名受试者的体积CT扫描进行了审查。参与者包括从不吸烟者,具有正常肺活量测量的吸烟者,肺活量测量值障碍和全球阻塞性肺病(金)阶段I – IV的倡议。ct扫描是由科德吉尼成像中心和爱荷华大学放射科医生定量评分和视觉解释的。个人级视觉评估与QCT测量值进行了比较。使用KAPPA统计量计算两组放射科医生之间的一致性。我们使用回归方法评估了与不一致结果相关的变量。结果:我们中心放射科医生和QCT之间存在肺气肿(61%的一致性,kappa,0.22 [0.17-0.28])是公平的一致性。当前的吸烟和女性性别与QCT阴性但视觉上可检测到的肺气肿显着相关。临床试验注册:临床Trials.gov标识符NCT000608764。类似的比较ISON显示了COPDGENE成像中心与QCT之间的略有一致性(56%的一致性,Kappa 0.16 [0.11-0.21]),两组视觉评估之间的中等一致(80%一致性,Kappa 0.60 [0.60 [0.54-0.65])。结论:肺气肿的视觉和定量CT评估之间的一面一致的一致性强调,需要利用这两种方式进行全面的放射学评估。不一致的结果可能归因于一个或多个在较大研究中需要进一步探索的因素。关键词:胸部成像,慢性阻塞性肺部疾病,观察者一致,Akaike信息标准
量子信息可以视为一个相当新的领域,它代表使用量子力学对信息处理任务的研究。我们可以将其视为经典信息理论与量子力学之间的综合,这是一种可行的方式,因为,经典信息理论使用一种语言,可以帮助您掌握量子力学中仍未解决的问题。此外,我们还可以看到,即使使用经典系统不可能,量子机械系统也可以执行经典信息处理任务。在量子信息理论的核心上,有量子相关性代表了量子信息处理任务的描述和绩效的必不可少的物理资源[1,2]。最著名和最使用的资源之一是纠缠,但是它并没有描述所有现有的量子相关性,因为存在可分离的混合状态,这些状态无法通过经典概率分布来模拟[3,4]。在这种思维方式中,Zurek [3,5]提出了一个量化两分系统中量子相关总量的定量,称为量子不一致,该量子可能具有可分离状态的非零值。在过去几年中,已深入研究了连续变量的开放系统中量子相关性的变色和动力学[6-15]。最近我们
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心理疲劳传统上被定义为认知效率和表现下降的一种情况,并伴有主观疲劳感。尽管我们可以期望发现心理疲劳的三个定义特征(表现受损、生理失活和主观疲劳)之间的关联,但研究表明,测量结果之间出现不一致的情况比人们预期的要频繁:事实证明,即使在宣布自己疲劳后,人们仍能够保持足够的表现水平。这可以用补偿控制机制模型来解释,该模型指出,人类能够在苛刻的条件下提供额外的资源,但只能以心理生理成本和主观疲劳为代价。我们通过操纵任务复杂性和执行模拟空中交通管制任务的时间来测试这种解释。我们收集了