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审查制度的下一个前沿：联邦政府的尝试
执行摘要 司法委员会和联邦政府武器化特别小组委员会正在监督行政部门如何以及在多大程度上强迫或勾结社交媒体和科技公司以及其他中介机构审查合法言论。1 作为这项监督的一部分，委员会和特别小组委员会审查了联邦政府参与和监管人工智能 (AI) 可能对言论自由构成的风险。2 此前，委员会和特别小组委员会发现拜登-哈里斯政府正在资助开发人工智能驱动的言论监控工具，这些工具可能使美国言论受到大规模审查。3 这份临时工作人员报告详述了对人工智能自由开放发展的威胁，指出了联邦政府目前参与人工智能发展所带来的言论自由风险，并建议国会应采取哪些方法来保护美国人的基本第一修正案权利。
对比造影剂增强了回顾性NSCLC队列模型中的CT放射基因组学，尝试验证已发布模型以及临床环境的相关性
来自多伦多大学多伦多大学玛格丽特公主医院医学成像联合部，加拿大M5G 2C1（又名R.H.，R.K.，R.K.，S.M.，C.O.，C.O.，U.M.，P.V.-H。）;苏黎世苏黎世大学苏黎世大学苏黎世大学诊断与介入放射学研究所，瑞士（R.H.）；多伦多大学多伦多大学玛格丽特癌症中心生物统计学系，加拿大M5G 2C1（L.A.）；加拿大安大略省多伦多的安大略省癌症研究所/公主玛格丽特癌症中心大学卫生网络（M.T.，Q.L.）;加拿大多伦多大学大学卫生网络辐射肿瘤学系（A.H.）。收到2023年12月11日；修订于2024年1月18日； 2024年1月23日接受。地址为：K.A。电子邮件：andres.kohan@uhn.ca电子邮件：andres.kohan@uhn.ca
为什么我们都应该尝试像乡村巴布亚新几内亚的人一样吃饭
乡村巴布亚新几内亚的传统饮食富含未经加工的植物性食品，这些食物充满了纤维，但糖和卡路里含量低，这是我在去巴布亚新几内亚的实地考察中看到的。决心创造每个人都可以用来使自己的健康受益的东西，我们的团队采取了我们在巴布亚新几内亚和其他非工业化社会中看到的东西，以创造一种我们称为Nime（非工业化微生物组还原）饮食的新饮食。
使用机器的自杀尝试分析和预测...
科学，哥印拜陀。抽象的自杀是，以造成死亡的意图对自己造成损害的行为。自杀通常源于许多原因，例如抑郁症，货币地位，精神地位，法律地位，涵盖条件等自杀企图是一个重大的全球公共卫生问题，需要紧急干预和有效的预防措施。机器学习（ML）已成为分析复杂模式和预测心理健康危机的强大工具，包括自杀企图。本文探讨了ML算法在分析和预测使用多种数据源（例如人口统计学，心理，行为和社会因素）进行自杀尝试的应用。我们回顾了现有的方法，包括受监督和无监督的学习技术，并讨论它们在识别危险因素，预测高风险个人并实现早期干预方面的有效性。该研究还研究了与数据隐私，道德问题和模型解释性有关的挑战。提出了对不同ML模型的比较分析，例如决策树，支持向量机和深度学习，以突出其预测性准确性，可伸缩性和概括性。还讨论了将这些ML模型整合到心理健康支持系统中进行及时，准确干预的潜在好处。最后，未来的研究方向，包括提高数据质量和解决模型中的偏见，以进一步增强预测能力并减少全球自杀尝试。这种方法是在悲剧罢工之前寻求这些危险的意图或行为。该项目的范围是研究自杀案件的模式，并通过剥削机器学习算法预测未来自杀的原因。这项研究强调了机器学习在应对公共卫生挑战方面的潜力，为与自杀相关的人口，社会和心理因素提供了见解。通过利用这些模型，利益相关者可以实施及时的干预措施，降低自杀率并挽救生命。这项研究还强调了多学科合作的重要性，以提高预测系统在现实世界应用中的有效性。对三种机器学习算法的比较评估 - 道路回归，随机森林和幼稚的贝叶斯 - 是为确定这项关键任务的最有效方法而进行的。所提出的系统集成了数据预处理，特征选择和模型培训，以确保预测中的精度。随机森林的整体学习能力，逻辑回归的解释性以及幼稚的贝叶斯的概率框架，以探索它们在自杀预测中的优势和局限性。通过将预测精度与可扩展和适应性解决方案相结合，该项目旨在改善高风险个体的识别。本研究旨在开发出强大的机器学习模型来预先
ABO血液组和RH因子与伊朗萨拉万人群中牙周疾病患病率的关联 柔性适体基于核仁素靶向癌症治疗方式：关注免疫疗法，放疗和光疗 比较PTSD和抑郁症的动物模型中海马蛋白质和TFEB蛋白水平 人工智能在医学教育中的整合 胶质母细胞瘤闯入；尝试新的东西 简要审查了基于纳米的药物输送系统的优势 砷对糖尿病患病率的影响 一项关于细菌病原体患病率和易感模式的回顾性横断面研究，在伊朗德黑兰的一家教学医院引起尿路感染 扩展并行过程模型对自我... 的影响 榛子及其废物产品 并发症和治疗早期2型糖尿病 使用混淆矩阵和Matthews相关系数评估机器学习在预测住院的Covid-19患者死亡率中的应用 Chrysin与阿霉素的组合作用，5- ... 维生素C 苏丹患者的细胞因子特征在卡萨拉州，苏丹东部 姜黄素作为天然治疗剂 肠道微生物组产生的TMAO的潜在作用
这项描述性分析横断面研究于2022年在萨拉万（Saravan）和伊朗萨拉万（Saravan）的血液输血组织进行。通过功率分析确定了368名参与者的样本量，以检测ABO血型和RH系统之间牙周疾病患病率的统计学上显着差异。假设中等效应大小（Cohen的W = 0.3），α水平为0.05，功率为80％，所需的样本量的计算约为320。为了说明潜在的数据丢失并确保足够的亚组表示，特别是对于RH阴性组，最终样本量增加到368名参与者。此调整确保了足够的能力来比较牙周疾病患病率
对试图从文本挖掘文献食谱中的机器学习材料综合见解的尝试的批判性反映
预测性逆合合成一直是有机化学的长期目标，13 - 16，使用深神网络取得了明显的进步。17,18通过大量的有机反应（例如Scifinder 19和Reaxys）的商业数据库的可用性，这些机器学习成功得到了实现。目前尚不存在20种无机材料合成反应的商业数据库。但是，由于文献中已经有成千上万的成功材料综合报告，因此发表论文的文本挖掘合成食谱可以提供广泛的专家知识来源，以培训机器学习模型，以实现预测性无机材料合成。在2016年至2019年之间，I‡是劳伦斯·伯克利国家实验室Gerbrand Ceder研究小组的博士后研究员，并参加了31 782固体合成食谱的文本挖掘21和35 675基于解决方案的合成食谱22。在这里，我在尝试构建机器学习（ML）模型以从该数据集构建机器学习模型（ML）模型的回顾性帐户。顺便说一句，这个故事遵循Gartner的“炒作周期”，23，它通过（1）技术触发，（2）inded期望的峰值，（3）幻灭谷，（4）启蒙运动的斜坡，以及（5）生产力的平稳。这里的观点是我自己的，不一定是我的合着者在文本挖掘出版物中共享的。在这里，我们首先审查用于构建文本开采食谱数据库的自然语言处理策略。然后，我们根据数据科学的“ 4 Vs”评估了数据集，并表明数据集的数量，品种，真实性和速度的限制。尽管其中一些局限性源于文本挖掘中的技术问题，但我们认为这些局限性主要源于化学家过去如何探索和合成材料的社会，文化和人为偏见。24我们表明，在此文本挖掘数据集上训练的机器学习模型成功地捕获了化学家对材料合成的看法，但并没有对如何最好地合成新颖材料的实质性新的指导见解。另一方面，我们发现该数据集中最有趣的食谱实际上是异常的配方，即在固态合成中违反常规直觉的配方。这些异常的食谱也相对罕见，这意味着它们在uence回归或分类模型中不会显着。通过手动检查一些异常食谱，我们就固态反应的进行方式以及如何选择增强反应动力学和靶材料的选择性的前体提出了一个新的机械假设。这一假设推动了一系列高可见性的后续研究，25 - 28在经验上验证了我们假设的机制，这些机制是从文本开采的文献数据集中收集的。
自杀念头的行为和社会预测指标以及青少年和年轻人的尝试
多宿主病原体犀牛Equi是一种巨噬细胞的寄生虫，可防止吞噬体的成熟，从而创造了一个热情好客的环境，支持细胞内生长。有毒r。equi分别是宿主特异性的毒力质粒，PVAPA，PVAPB和PVAPN，它们编码了属于七个单属进化枝的17个VAP蛋白的家族。我们检查了所有17种VAP蛋白，以补充A R的细胞内生长的能力。equiδVAPA菌株，并显示仅VAPK1，VAPK2和VAPN支持该菌株的鼠巨噬细胞的生长。我们表明，只有进化枝-1蛋白vapa，vapk1，vapk2和vapn位于r上。Equi细胞表面。PVAPB质粒编码三个进化枝-1蛋白：VAPK1，VAPK2和VAPB。后者无法支持细胞内生长，并且不在细胞表面。我们先前表明，无序的N末端VAPA序列与VAPA的细胞表面定位有关。我们在这里表明，尽管17个VAP蛋白的无序N末端的长度和序列高度可变，但它在进化枝内是保守的，这与我们的观察到，即进化枝-1 VAP蛋白的N末端在细胞表面定位中起作用。
使用深度学习和计算机视觉基于图像和视频的虚拟尝试
在2023年，塔辛·伊斯兰（Tasin Islam），阿丽娜·米龙（Alina Miron），Xohui liu和Yongmin li [2]。本文简要概述了基于深度学习的虚拟尝试（VTO）技术，该技术通过允许客户数字化的衣服来改善在线购物，并查看他们如何适合和看待它们。民意调查侧重于三种类型的VTO模型：基于图像的模型，它们为静态照片增添了衣服，多位置模型，这些模型既改变用户的立场和服装，又改变了基于视频的型号，这些模型使个人的电影制造了穿着不同服装的个人。这项研究还解决了重要的VTO困难，例如保留服装细节，保留面部识别并消除数据集偏见。此外，该评论强调了VTO对增加消费者幸福感，降低回报率以及提高在线商店的绩效的有利影响。
例外主义帝国：欧盟人工智能法案的教训以及加州人工智能立法的尝试
此外，立法者必须权衡监管失败的成本与不监管的风险。加州没有看到不作为的任何直接成本，而欧盟的延迟行动可能导致其内部市场的分裂。此外，鉴于其集体决策，欧盟可以逃避因过早制定法律而导致政策失败的责任，而其他政治体系的领导人则无法做到这一点。
医学的未来：使用最先进的概述尝试...
结果：在商业环境中，通过互联网以及物联网的开发进行了巨大变化。在一个名为Creative Commons的框架中出现了一种新的生产方法。生产者和消费者可以在同一过程的背景下逐渐识别。随着技术的迅速发展，它由人工智能（AI），其子集，机器学习以及大数据和现实数据（RWD）（RWD）产生现实世界证据（RWE）的主导。纳米技术是一个科学领域，为制造具有十亿米尺寸的设备和产品提供了新的机会。人工神经网络和深度学习（DL）正在模仿人脑的使用，将计算机科学与复杂系统的新理论基础相结合。这些进化的实施已经在药品的生命周期中启动，包括筛查药物候选物，临床试验，药物宣传（PV），营销授权，制造和供应链。这已成为一个新的生态系统，具有特征，例如免费的在线工具和在线提供免费数据。个性化医学是一个突破性的领域，可以为每个患者的基因组定制量身定制的治疗溶液。