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World File Search System彻底改变
用混合规则系统彻底改变人工智能决策：透明、准确的新型框架
入选论文全面概述了可解释和透明人工智能领域的最新进展和挑战，特别关注混合系统、可解释性技术、道德考量和差异隐私的整合。Vertsel 和 Rumiantsau (2024) 和 Aliaksei 等人 (2024) 探索了用于商业洞察和决策的混合 LLM/基于规则的系统，强调了将基于规则的逻辑与高级语言模型相结合的挑战。Kuhl 等人 (2023) 和 Wachter 等人 (2023) 讨论的反事实解释强调了人工智能决策中的可用性和以人为本的设计，展示了可解释性在用户交互中日益增长的重要性。同时，Wang 等人 (2023) 和 Mildenhall 等人 (2024) 专注于提高生成模型的透明度，特别是在神经辐射场中，其中
彻底改变学生参与度：人工智能对专业学习动机的影响
摘要 — 要成为专业人才，学生必须有高度的决心，积极参与学习和磨练技能。本文探讨了人工智能 (AI) 如何帮助学生在准备专业领域期间提高投入度。有人提出，虚拟助手、智能辅导系统和算法等人工智能技术能够提供个性化的反馈、适应性评估和个性化课程，以满足每个学习者的特定需求和偏好 1 。本文调查了实证研究和理论框架，这些研究提供了人工智能对学生积极性的有利影响的证据，包括自主性、能力和关联性以及其他因素。此外，它还深入探讨了利用人工智能来提高学生积极性可能产生的伦理问题，如数据安全或算法偏见——都必须仔细考虑这两个问题，这样才能负责任地且富有成效地将其融入教育中。总之；本摘要强调，如果我们想充分利用人工智能技术，同时激发学习者的积极性，从而成功实现专业化培养目标，就需要进行进一步的研究，并与使用人工智能技术的教育工作者/研究人员/开发人员建立合作伙伴关系。
Brain Code, Inc 彻底改变了创伤性脑损伤的检测方式
Great Product Ventures, Inc. (GPV) 是一家风险投资开发公司，其使命是寻找在北美进行商业化和融资的顶级欧洲公司。Great Product 组建了一支团队，全力支持我们的投资组合公司，由医疗技术和设备、可再生能源、零售产品和智能移动领域的主题专家组成。该公司通过其在融资、知识产权、FDA 法规、金融、营销和政府关系方面的支持专业知识专注于商业化。Great Product 在马萨诸塞州剑桥、佛罗里达州迈阿密和意大利米兰设有办事处。
多重基因组编辑技术将彻底改变植物生物学和作物改良
多重基因组编辑 (MGE) 技术是最近开发的多功能生物工程工具，用于高精度修改基因组中两个或多个特定 DNA 基因座。这些基因组编辑工具大大提高了在多个核苷酸水平上向目标基因组引入所需变化的可行性。特别是，基于成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR)/CRISPR 相关蛋白 (Cas) [CRISPR/Cas] 系统的 MGE 工具允许同时在一个或多个基因的多个基因座上精确地产生直接突变。MGE 正在增强植物分子生物学领域，并为彻底改变现代作物育种方法提供了能力，因为使用之前的基因组编辑工具（例如锌指核酸酶 (ZFN) 和转录激活因子样效应核酸酶 (TALEN)）几乎不可能在单碱基对水平上如此精确地编辑基因组。最近，研究人员不仅开始使用 MGE 工具来推进某些植物科学领域的基因组编辑应用，而且还试图解释和回答与植物生物学相关的基本问题。在这篇评论中，我们讨论了目前在开发和利用 MGE 工具方面取得的进展，重点介绍了 CRISPR/Cas9 发现后植物生物学的改进。此外，还介绍了涉及 CRISPR/Cas 应用以编辑多个基因座或基因的最新进展。最后，对 MGE 技术在推进作物改良计划方面的优势和重要性进行了深入分析。
AI增强健康工具，用于彻底改变高血压管理和血压控制
人工智能（AI）已成为医疗保健中的一种变革性技术，为血压管理和控制提供了创新的解决方案。本文探讨了AI-增强健康工具在革新管理血压方法方面的潜在影响。各种AI模型，包括机器学习算法，深度学习技术，自然语言处理，强化学习和贝叶斯网络，用于分析数据，预测结果并为个人提供个性化建议。这些AI模型有能力从复杂的数据集中提取见解，根据个人需求和偏好来识别模式以及量身定制干预措施。尽管AI在血压管理中具有有希望的潜力，但必须解决一些挑战。数据质量和隐私问题，AI算法的解释性和透明度，决策，监管和道德考虑，偏见和公平性，整合和采用问题以及验证和绩效评估在实施AI-Enhanced卫生工具的实施方面构成了重大障碍。克服这些挑战需要在医疗保健提供者，数据科学家，伦理学家，监管机构和决策者之间进行协作，以确保在医疗保健环境中对AI的安全，有效和道德使用。通过积极应对这些挑战并利用AI的力量，医疗保健提供者可以优化治疗策略，改善患者的结果，并授权个人控制其健康。AI在血压管理中的整合有可能改变医疗保健，增强个性化护理并最终为个人提供更好的健康成果。
社论：探索神经病学的未来：AI如何彻底改变诊断，治疗和以后的
人工智能（AI）自半世纪前的概念化以来，已经发生了一个显着的进化。，尽管机器学习，神经网络和自然语言处理的既定理论基础，但AI在神经病学中的广泛临床应用以及医学的广泛临床应用仍面临着显着的延迟。关键障碍包括有限的计算能力，不可能的数据质量和数量，以及医疗保健文化缓慢地接受技术破坏。神经体系结构的最新进展，大规模数据集的可用性以及对标准化的开源计算资源的访问已开始解锁AI在神经病学上的潜力。在本研究主题中，我们探讨了AI对神经病学的贡献，重点是诊断和治疗创新和未来的方向。尽管如此，AI的潜力超出了诊断和治疗范围。通过智能文档和增强的患者提供沟通来提供数据科学方面的解决方案。例如，大型语言模型已经可以产生简洁的，上下文丰富的临床注意事项，并有可能减少临床医生的倦怠。AI还可以简化复杂的医疗信息，促进更好的患者依从性和信任。在医疗保健中采用AI的情况仍然很慢，这可能是由于医学的传统性质，这通常优先考虑确定的规范和严格的验证。将常规临床用途的整合到数十年中，需要重大培训，政策调整和文化转变（1）。此不匹配可能会将翻译转换为实践（3）。随着年轻一代的医生和管理员对数字化转型更舒适，请进入领域，AI的采用有望加速（2）。资金景观还影响了AI的整合到临床实践中。传统的研究资金通常将方法论原创性优先于迭代突破，尽管重新发现AI工具并使用现实世界中的临床数据验证它们，但实际上取得了实际进展。合作伙伴关系
心血管研究的新时代：用菜肴中的3D模型彻底改变心血管研究
摘要：心血管研究在很大程度上依赖于使用患者样品和动物模型的研究。然而，患者研究通常会错过心血管疾病至关重要的早期阶段的数据，因为在此阶段获得原发性疾病是不切实际的。转基因动物模型可以对疾病机制有一些见解，尽管它们通常不会完全概括性疾病的表型及其进展。近年来，利用人类多能干细胞的体外三维（3D）心血管模型的形式出现了一个有希望的突破。这些创新模型在受控环境中重现了人心脏和血管的复杂3D结构。这一进步是关键的，因为它解决了心血管研究中现有的差距，从而使科学家可以研究心血管疾病的不同阶段以及使用人 - 原始模型的特定药物反应。在这篇评论中，我们首先概述了用于生成这些模型的各种方法。然后，我们通过提供对与心血管条件相关的分子和细胞变化的见解，全面地讨论他们在研究肺血管疾病中的应用。此外，我们强调了这些3D模型的潜力，该模型是评估药物效率和安全性的药物测试平台。尽管具有巨大的潜力，但Challenges仍然存在，特别是在保持3D心脏和血管模型的复杂结构上，并确保其功能与真实器官相媲美。但是，这些挑战可能会彻底改变心脏研究。它有可能获得全面的
心血管研究的新时代：用菜肴中的3D模型彻底改变心血管研究
摘要：心血管研究在很大程度上依赖于使用患者样品和动物模型的研究。然而，患者研究通常会错过心血管疾病至关重要的早期阶段的数据，因为在此阶段获得原发性疾病是不切实际的。转基因动物模型可以对疾病机制有一些见解，尽管它们通常不会完全概括性疾病的表型及其进展。近年来，利用人类多能干细胞的体外三维（3D）心血管模型的形式出现了一个有希望的突破。这些创新模型在受控环境中重现了人心脏和血管的复杂3D结构。这一进步是关键的，因为它解决了心血管研究中现有的差距，从而使科学家可以研究心血管疾病的不同阶段以及使用人 - 原始模型的特定药物反应。在这篇评论中，我们首先概述了用于生成这些模型的各种方法。然后，我们通过提供对与心血管条件相关的分子和细胞变化的见解，全面地讨论他们在研究肺血管疾病中的应用。此外，我们强调了这些3D模型的潜力，该模型是评估药物效率和安全性的药物测试平台。尽管具有巨大的潜力，但Challenges仍然存在，特别是在保持3D心脏和血管模型的复杂结构上，并确保其功能与真实器官相媲美。但是，这些挑战可能会彻底改变心脏研究。它有可能获得全面的
心血管研究的新时代：用菜肴中的3D模型彻底改变心血管研究
摘要：心血管研究在很大程度上依赖于使用患者样品和动物模型的研究。然而，患者研究通常会错过心血管疾病至关重要的早期阶段的数据，因为在此阶段获得原发性疾病是不切实际的。转基因动物模型可以对疾病机制有一些见解，尽管它们通常不会完全概括性疾病的表型及其进展。近年来，利用人类多能干细胞的体外三维（3D）心血管模型的形式出现了一个有希望的突破。这些创新模型在受控环境中重现了人心脏和血管的复杂3D结构。这一进步是关键的，因为它解决了心血管研究中现有的差距，从而使科学家可以研究心血管疾病的不同阶段以及使用人 - 原始模型的特定药物反应。在这篇评论中，我们首先概述了用于生成这些模型的各种方法。然后，我们通过提供对与心血管条件相关的分子和细胞变化的见解，全面地讨论他们在研究肺血管疾病中的应用。此外，我们强调了这些3D模型的潜力，该模型是评估药物效率和安全性的药物测试平台。尽管具有巨大的潜力，但Challenges仍然存在，特别是在保持3D心脏和血管模型的复杂结构上，并确保其功能与真实器官相媲美。但是，这些挑战可能会彻底改变心脏研究。它有可能获得全面的