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怀孕之前，期间和之后
1。将烤箱预热至350度F. 2。使用电动搅拌机将黄油和椰子油一起奶油。3。混合糖直至蓬松，大约4至5分钟。您可能需要将成分从碗的侧面刮下来才能彻底混合所有东西。4。将鸡蛋和额外的蛋黄加入碗中，然后搅拌2至3分钟。5。在香草提取物中混合。6。慢慢混合您的干成分。请注意不要过度混合。7。用刮刀将巧克力片折叠。有趣的提示：您还可以在饼干中添加坚果，花生酱薯条，干果或任何其他碎屑和杂物。8。将面团滚到一英寸的球中，然后将2英寸的烤盘放在烤盘上。9。烘烤10至14分钟。10。享受！
在Re Open AI（2024年10月29日）向FTC发出史诗般的投诉
I.摘要1。本投诉1涉及OpenAI生成人工智能（“ AI”）产品的开发，部署和传播，包括其各种自定义GPTS 2和第三方应用程序编程界面（“ API”）集成。OpenAi声称通过使用数百万个消费者数据点开发的不透明的专有AI模型来推进“安全有益” 3 AI，包括个人识别信息，以及以前所未有的速度从网络上刮下来的消费者生成的内容。4除了其直接消费者产品外，OpenAI还通过API Integrations及其GPT商店继续向数百万的第三方开发商和部署（包括金融服务和房地产行业的公司）推销其AI产品。5 2。OpenAI未能证明其AI产品符合已建立的公共政策标准，用于负责AI系统，包括行政命令中规定的系统
构建以用户为中心的AI数据透明度方法
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调，批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们，对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性，重点是上游数据组件：培训数据，微调，调整，参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性，但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息，这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型，这表明与透明度7的其他方面相比，使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度，并确定了数据透明度信息的同样较低的存在，以及访问此信息的关键障碍。8
开发二甲双胍和Glimepride分析方法
摘要糖尿病（DM）是一种慢性代谢疾病。DM呈现在两种主要类型1和2中。2型DM是由遗传和生活方式引起的，这是DM病例的最大贡献者。使用固定剂量组合（FDC）准备进行组合治疗的2型DM患者，以提高患者依从性和治疗作用。FDC制剂中含有二甲双胍和Glimepride。在汇编中找不到这些组合的测定。使用TLC-SpectroFluorometry开发了二甲双胍和Glimepride的快速，简单，特定的方法分析。通过TLC-光谱法测定片剂中的二甲双胍和Glimepride含量。在TLC方法中，将二甲甲醇和Glimepride溶解在甲醇中，分别在含有Silika Gel GF254的系统中，RF值分别为0.52和0.70，作为固定碱和甲醇：水：冰川酸（6：4：0.25）作为发育溶解。TLC结果被刮下来，并使用氯化丹烷基反应0.1％，然后在发射波长483 nm处进行荧光强度测量，用于二甲双胍，Glimepiride进行489 nm。方法验证是通过确定线性，准确性，精度，检测极限（LOD）和量化限制（LOQ）来完成的。关键字：糖尿病，glimepride，二甲双胍，TLC-SpectroFototementry。