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对大语言模型（LLMS）医疗保健应用的测试和评估的系统审查
重要性：大型语言模型（LLMS）可以帮助进行广泛的医疗保健相关活动。当前评估LLM的方法使得难以识别最有影响力的LLM应用领域。目的：总结以5个组成部分对医疗保健中LLM的当前评估：评估数据类型，医疗保健任务，自然语言处理（NLP）/自然语言理解（NLU）任务，评估维度和医学专业。数据来源：对PubMed和Web Science进行了系统搜索，用于在01-01-2022和02-19-2024之间发表的研究。研究选择：评估医疗保健中一个或多个LLM的研究。数据提取和综合：三名独立审核者根据评估中使用的数据，医疗保健任务（what）和NLP/NLU任务（如何检查），评估维度（评估维度）以及所研究的医疗专业的维度分类。
探索人工智能对大型律所经济的影响
在传统商业市场中，公司不懈地追求盈利能力，这仍然是大多数商业决策背后的主要力量。不具有相同盈利承诺的竞争对手往往会发现自己落后。我们预计法律行业也会出现类似的动态。然而，一个潜在的警告是，很少有律师事务所拥有有效衡量盈利能力的手段或意愿，这让人怀疑它们是否有能力做出明智的商业决策。我们认为，那些能够衡量盈利能力的公司将在市场上获得竞争优势。这一趋势可能已经在市场顶尖的公司中显现出来，这些公司继续以更快的速度在财务上超越竞争对手。遗憾的是，我们的集体经验表明，大多数公司都需要帮助才能准确衡量利润，因此，这限制了他们做出合理商业决策的能力。
在高渗透率和低渗透率条件下，头孢菌和创新的B-内酰胺/B-内酰胺酶抑制剂组合对大肠杆菌的等源性菌株表达单一和双乳糖酶
1微生物学和生物医学研究所ACoruña（Inibic），大学医院ACoruña，Coruña，Coruña，西班牙2分子类型参考实验室，并检测Andalusia（Pyrasoa）的抗菌耐药机制。 div>微生物学和传染病的临床管理部门，塞维利亚Virgen Macarena大学医院。 div>西班牙塞维利亚大学塞维利亚生物医学研究所（IBIS），西班牙塞维利亚大学3研究与研究实验室，研究与抗生素和感染的研究实验室和研究，与卫生援助有关马洛卡（Mallorca
OT对大学生1型糖尿病管理的看法
评估程序会议的有效性。继续投资大学内的糖尿病管理计划，对于倡导学生的健康和福祉以及糖尿病学生的整体学术成就至关重要。进行进一步的研究，有几种扩展方法，例如远程医疗干预，个性化的药物管理，并确定与大学生中不受控制的糖尿病相关的长期并发症和合并症（Fedor等，2017）。心理健康，如果不适当管理，可能会受到影响；患有糖尿病的学生可能会面临更大的问题，例如在课堂上和考试期间的麻烦。
如何引用该Yusuf等人。 （2024）白藜芦醇对大鼠2型糖尿病伤口愈合中总蛋白质和白蛋白的影响。 Mediterr J Pharm pH
摘要：白藜芦醇是一种主要存在于红葡萄中的多酚，由于其健康优势而引起了兴趣。该物质的抗炎，抗氧化剂和血管舒张特性表明，它可能对糖尿病患者的伤口愈合具有有益的作用。本研究旨在确定白藜芦醇对2型糖尿病伤口愈合对大鼠总蛋白质和白蛋白水平的作用。使用高脂饮食和Alloxan注射（120 mg/kg），将20个雄性白化病大鼠糖尿病患者进行糖尿病。将大鼠分为四个：非糖尿病对照组（阴性对照组），糖尿病对照组（阳性对照组），糖尿病治疗组1（白藜芦醇：10 mg/kg）和糖尿病治疗组2（白藜芦醇：20 mg/kg）。的伸缩伤口，以使伤口闭合。使用物理和生化指数进行并表达了研究。数据通过生化指数以及组织学和宏观方法证明了伤口愈合活性。糖尿病对照组与治疗组之间的空腹血糖有所不同。与白藜芦醇10 mg/kg治疗的组相比，糖尿病对照组之间存在差异，而大鼠的重量为20 mg/kg。用白藜芦醇（10 mg和20 mg）处理的糖尿病伤员的总白蛋白和球蛋白水平没有明显的加速度。结果表明，白藜芦醇治疗对糖尿病大鼠的总白蛋白和球蛋白水平不会影响。简介
hetegen：在资源约束设备上对大语言模型的异质平行推断
模型压缩（Dettmers等人，2022; Xiao等。，2022; Frantar等。，2022）压缩参数权重以减少参数存储器的位宽和低级操作，包括KV-CACHE管理（Kwon等人，2023年）和融合的注意内核（Dao等人，2022b）已提出通过系统选择来减少记忆使用量。但是，他们节省内存的能力仍然远非预期。零下载（Ren等人，2021; Aminabadi等。，2022b）提议将未使用的参数卸载到CPU内存和磁盘上，以大大降低内存成本，但它导致速度明显损失。flexgen（Sheng等人，2023）通过计算CPU中的注意力和计算重叠I/O中的注意力，改善了大批次推理的卸载吞吐量。但是，FlexGEN对CPU和I/O资源的利用仍然有限，并且不会有效地减少稀疏输入的延迟。
一种针对大脑的局部-上升-全局学习策略......
神经科学研究表明，大脑不同功能区之间的相互作用在驱动各种认知任务中起着至关重要的作用。现有研究主要集中于构建大脑局部或全局功能连接图谱，往往缺乏一种自适应的方法来融合脑功能区并探索不同认知任务中定位间的潜在关系。本文介绍了一种称为局部-上升-全局学习策略（LAG）的新方法来揭示脑功能区之间的高级潜在拓扑模式。该策略从各个大脑功能区域的局部连接出发，开发一个K级自适应上升网络（SALK），以动态地捕捉不同认知任务中脑区域之间的强连接模式。通过脑区的逐步融合，该方法捕捉到更高层次的潜在模式，揭示了不同认知任务下各大脑功能区的逐步自适应融合。值得注意的是，这项研究首次通过在不同认知任务下逐渐自适应地融合不同的大脑功能区域来探索高级潜在模式。所提出的 LAG 策略已使用与疲劳 (SEED-VIG)、情绪 (SEED-IV) 和运动想象 (BCI C IV 2a) 相关的数据集进行了验证。结果证明了 LAG 的普遍性，在所有三个数据集的独立受试者实验中都取得了令人满意的结果。这表明 LAG 有效地表征了与不同认知任务相关的高级潜在模式，为理解不同认知背景下的大脑模式提供了一种新方法。
应对大规模碳捕获，存储和利用的挑战
Harisinh是一名化学工程师，在涉及多相流的CFD建模方面具有较强的背景。目前，他正在EIT担任实验室协调员和学术人员。在教学学士学位和研究生的教学外，Harisinh最近参与了与氢能相关的教学和建模工作。在科廷大学（Curtin University）的先前职位上，他使用ANSYS Fluent并进行了试点量表实验来建模并设计了一个海底沉降罐，以验证沉降效率。