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“利用AI工具弥合印度农村地区的医疗差距”
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经Peer Review的认证）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以在2024年8月1日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2024.07.30.24311228 doi：medrxiv preprint
弥合神经病学与精神病学之间的差距
鉴于临床医生和研究人员在处理神经精神疾病方面面临的持续困难，越来越明显的是，有必要超越传统的学科界限。这项研究整合了现有材料，研究了历史变化、神经生物学的基本方面以及神经病学和精神病学之间的共同临床表现。这项研究考察了神经精神病学的历史发展，重点关注早期对精神疾病的理解与后来神经病学和精神病学的划分之间的关系。重点是理解共同神经生物学途径和遗传因素的最新进展，这些进展突出了这些领域的融合。该研究通过分析重叠的认知、情感和行为症状，突出了神经精神疾病临床表现的复杂性。本文批评了传统框架中的诊断问题，强调了区分神经和精神病起源的局限性。这对实现正确的诊断和安排适当的治疗有影响。本文探讨了多学科护理方法的发展，强调了神经病学家和精神科医生之间的成功合作。本研究考察了执行计划的困难以及确定结合不同要素的障碍的过程。它还强调了迫切需要改进教学和学习以实现顺利合作。本文通过研究侧重于共享途径的药物疗法来研究治疗意义。它还讨论了管理同时发生的神经和精神疾病所涉及的困难。该研究还探讨了非药物疗法，如心理治疗和康复方法，作为综合治疗方法的一部分。展望未来，报告确定了研究可以改进的领域，并预测了技术改进对该主题的影响。提出了建议，鼓励进一步探索、合作和独创性，以缩小神经病学和精神病学之间的鸿沟，最终增强我们对神经精神疾病的理解和治疗。这种实时综合增加了正在进行的讨论，提供了与不断变化的当代神经精神病学研究和治疗领域相一致的宝贵见解。
弥合零工经济与移民政策之间的差距
近期的技术变革引发了全球劳动力市场、经济和移民模式的重大转变。最突出的趋势之一是平台工作和“零工经济”的兴起——即通过数字平台进行的工作或服务，通常由独立承包商或自由职业者完成。虽然关于零工工作普遍程度的数据并不完整，但越来越多的证据——从严谨的证据到轶事证据——表明，移民是全球许多经济体中这一不断增长的行业的核心。北美和欧洲的数字化程度不断提高，已将出租车司机和家政工作等一些低薪工作转移到在线平台，这引发了人们对此类发展对长期受到严格审查的行业的工资和劳工标准的宏观影响的担忧。与此同时，在拉丁美洲，许多为基于应用程序的送货服务工作的人是移民和难民，其中包括大量流离失所的委内瑞拉人。
弥合人工智能鸿沟：增强发展中国家的能力……
人工智能 (AI) 正在通过与先进的数字化生产技术 (ADPT) 相结合重塑全球制造业，并推动生产和创新发生重大变化 2 。发达国家和发展中国家在人工智能发展方面的差距有可能扩大技术差距，后者往往沦为单纯的消费者（即成为“技术殖民地”），而不是成为这一快速发展领域的创新者和生产者。本文全面回顾了人工智能创新和分布的现状，突出了能力和资源集中在少数发达经济体中的情况。它为发展中国家提供了战略建议，通过发展其人工智能能力、促进创新和为人工智能的应用创造有利环境来缩小技术鸿沟。
弥合差距：研究知识的道德黑客黑客工具的调查和分类，这是已发表的论文Modesti2024EH的扩展版本，请访问`%%%%＃＃＃
在渗透测试中使用的大多数道德黑客（EH）工具都是由行业或地下社区内的从业者开发的。同样，学术研究人员也为开发安全工具做出了贡献。但是，从业者对该领域的学术贡献的认识似乎有限，从而在行业和学术界对EH工具的贡献之间存在很大的差距。本研究论文旨在调查EH学术研究的当前状态，主要关注研究知识的安全工具。我们将这些工具分类为基于过程的框架（例如PTES和MITER ATT＆CK）以及基于知识的框架（例如CYBOK和ACM CCS）。考虑其功能和应用领域，该分类概述了新颖，研究知识的工具。分析涵盖许可，发布日期，源代码可用性，开发活动和同行评审状态，为该领域的当前研究状态提供了宝贵的见解。
通过可观察性和碳意识定价弥合无服务器中的可持续性差距
无服务器计算由于其高可扩展性，易用服务器管理和成本效益而成为主流云构成的主流云。随着云数据中心的碳足迹急剧上升，理解和最小化无服务器功能的碳影响变得至关重要。无服务器功能的独特特征，例如事件驱动的调用，按需付费计费模型，短执行持续时间，短暂运行时以及基础设施基础结构的不透明，在有效的碳计中构成挑战。在本文中，我们认为应扩展当前的碳估计方法，以在无服务器设置中进行更准确的碳核算，并提出了与无服务器计算的上下文相符的基于USES和分配的碳模型。我们还阐明了无服务器系统和计费模型如何使其在财务上没有吸引力，以优先考虑广泛的用户和开发人员的可持续性。为了解决这个问题，我们提出了一种新的碳感知定价模型，并评估了其通过更好的计费和碳效率来对开发人员进行可持续实践的能力。
实用主义是弥合学术前途差距的质量管理研究范式
1。引言研究范式是基本的和关键的，但自然科学和社会科学中的学者通常会忽略。学者在社会科学方面的研究设计作品主要基于定性，定量或使用定性和定量方法的方法论层面，也称为混合方法方法（Harrits，2011）。研究不应从方法上进行研究，而是方法论选择应该对学者的哲学态度造成影响，并与所研究现象保持一致（Holden and Lynch，2004; Mills et al。，2006年；苏格兰，2012年）。回应上述论点，Panda and Gupta（2014）指出，本体论和认识论立场应充当学者在塑造他们的研究过程中的指导原则，并随后采用适当的方法论方法来产生和维持研究中有效和相关的知识。
全球电池联盟的行动呼吁：政策制定者弥合关键电池矿物质的合作差距
今天，GBA希望提高决策者对另一个差距的认识 - 合作差距。在当前的全球条件下，国家以分散和竞争的方式提高关键矿产战略，政策和伙伴关系，有时其特征是缺乏透明度和不同的紧迫感。结果是对政策，投资和能力建设的连贯和协调行动的差距，这表明在整个价值链之间以及利益相关者之间缺乏合作伙伴关系。这威胁到对供应，融资和可持续性差距的有效回应。孤立的决策和经济活动风险增加了价值链的成本，这反过来又可能会减慢电动汽车采用，并最终阻碍电池行业的可持续规模。9它可以加剧供应，加工和回收的集中度，并违反多元化和建立弹性关键的关键矿物质的目标。孤立的决策和经济活动风险增加了价值链的成本，这反过来又可能会减慢电动汽车采用，并最终阻碍电池行业的可持续规模。9它可以加剧供应，加工和回收的集中度，并违反多元化和建立弹性关键的关键矿物质的目标。
可解释的AI：弥合机器学习模型与
摘要：可解释的AI（XAI）是机器学习模型中关键的改变游戏规则的功能之一，这有助于使它们在不同的应用中更透明，调节和可用。在对本文的调查中，我们考虑了四行解释方法（基于Lime，Shap，锚和基于决策树的解释），以阐明不同领域内黑匣子模型的决策过程。在我们的实验中，我们使用涵盖不同领域的数据集，例如健康，金融和图像分类，并比较每种解释方法的准确性，忠诚度，覆盖率，精度，精度和人类满意度。我们的工作表明，与其他非模型特异性的解释方法相比，指称的规则树方法（基于决策树的解释）大多是优越的，无论分类器如何，都具有更高的准确性，忠诚度，覆盖率和精度。除此之外，回答定性评估的受访者表明，他们对基于决策的解释非常满意，并且这些类型的解释非常容易且易于理解。此外，大多数受访者都闻名，这些澄清更具本能和意义。过度发现，利用可解释的AI策略来促进机器学习模型与人类理解之间的漏洞，从而在AI驱动的决策中提高直接性和责任感。关键字：可解释的AI，可解释性，选择树，机器学习，直截了当。
生物医学工程：弥合技术之间的差距
生物医学工程是技术与医学领域之间的桥梁，利用工程原理解决医疗保健领域的复杂挑战。多年来，该领域取得了长足发展，利用材料科学、电子和信息技术的进步来改善医疗诊断、治疗和患者护理。本文探讨了生物医学工程的历史发展，强调了其跨学科性质以及推动医学创新界限所需的协作努力。通过研究医学成像、假肢和生物相容性材料等关键应用，我们旨在强调生物医学工程对医疗保健质量的变革性影响。生物医学工程处于技术进步的前沿，将工程原理与医学的复杂性无缝融合。这个跨学科领域通过开发创新解决方案、弥合技术与医学之间的差距，在改善医疗保健方面发挥着核心作用。