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IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
可证明缺乏贫瘠的高原意味着经典的模拟能力？或者为什么我们需要重新考虑变分量子计算
简介。近年来，变异量子算法[1-3]和量子机学习[4 - 9]吸引的最初兴奋已被贫瘠的高原现象[10-56]缓解。也就是说，越来越意识到，大量的量子学习体系结构表现出损失功能的景观，这些景观将指数置于系统大小的平均值上。因此，确定事实证明不会导致贫瘠高原的建筑和培训策略已成为一个高度活跃的研究领域。然而，从某种意义上说，这些策略都利用了问题的一些简单基础结构。这引起了一个问题：是否能够避免避免贫瘠的高原以有效地经典地模拟损失函数的相同结构吗？在这里，我们认为这个问题的答案是“是”。具体来说，我们声称可以使用多项式时间内运行的经典算法模拟可证明不表现出贫瘠高原的损失景观。重要的是，此模拟仍可能需要在初始数据采集阶段使用量子计算机[57 - 60]，但是它不需要在量子设备或混合量子量子式优化环上实现的参数化量子电路。这些论点可以理解为无贫瘠高原景观中各种量子电路的信息处理能力的消除形式。
药物保健建议和C-64对糖尿病患者意味着什么？
政府已经发布了一份配方草案，概述了在Pharmacare计划下计划覆盖范围的糖尿病药物。不幸的是，它与我们的临床实践指南（CPG）和未投保的健康福利计划（NIHB）不符，并且范围有限，不包括几种关键处理，同时包括几种较旧和过时的产品。糖尿病加拿大已与全国各地的患者，伴侣和利益相关者进行了咨询，他们表达了同样的焦虑和关注。因此，我们制作了提议的配方与我们的CPG和NIHB的比较文件。本文件表明，对于许多在加拿大糖尿病患有糖尿病的未保险人来说，大多数常规处方药将不受公共计划的涵盖。这就是为什么迫切需要填补空白并专注于没有保险人的个人的原因。
转换对医生意味着什么
Lee Health 457（b）退休储蓄计划：转换将作为合格活动，使员工可以过渡现有457（b）计划资金成为替代投资工具（例如401K或IRA）。No 457（b）计划资金将在转换时面临风险。团队正在评估替代补充退休福利选择。
ChatGPT 对劳动和就业意味着什么？
本博客文章由 LARC @ Cardozo Law 的期刊博客免费提供给您，供您开放访问。LARC @ Cardozo Law 的授权管理员已接受本博客文章并将其收录到 CICLR Online 中。如需更多信息，请联系 larc@yu.edu。
因为您的健康意味着一切
Vhi 战略 2023 年，Vhi 在实施我们的五年集团战略 (2022-2026) 方面取得了重大进展。很简单，我们希望让我们的会员保持健康，并在他们生病时满足他们的需求。我们的战略基于我们对会员需求和期望的理解以及未来的人口挑战。我们知道，爱尔兰将面临前所未有的挑战，以满足社会未来的医疗保健需求。我们的人口正在老龄化，人们的寿命越来越长，这带来了更高的慢性病患病率。如果我们要成为一个可持续发展和面向未来的组织，Vhi 必须正面解决这些问题。要做到这一点，Vhi 必须确保我们的产品具有相关性且价格合理，能够提供不同的、更好的医疗保健以及增强的会员体验。
•C2ES建议使用最新版本的问候，并在生产点（井到门）进行包括排放，这意味着聚集
气候和能源解决方案中心（“ C2ES”）很高兴向美国财政部（“财政部”）和国税局（“ IRS”）写信，以回应通知2022-49，要求对第45y和48e条的能源投资信贷的评论，以及1986年的内部收入守则，以及第1986年的48E，以及第137.16号和1370.16的第13701号和137010101.16，并在1370年代添加。统计1818（2022年8月16日），通常称为2022年的降低通货膨胀法。C2ES是一个独立的，非营利性的无党派组织，致力于通过加速全球向零零温室气体排放的过渡以及蓬勃发展，公正和富有韧性的经济来确保安全和稳定的气候。c2es一直在经济主要领域的领先公司合作，并在全球范围内成为思想领袖，并在气候变化和能源问题上信任召集人。为了支持第45Y和48E税收抵免的及时有效实施，C2ES召集了一群公司，这些公司是其行业中的领导者，他们还努力加快全国各地的净零时GHG排放发电设施的部署。这些公司代表了整个美国经济领域的一系列部门，并在利用现有税收制度在各种情况下运用清洁能源方面带来了宝贵而多样的观点。纳入了这些公司的反馈，C2ES开发了法规指导草案，该草案阐明了可以最大程度地利用私人资本来服务IRA的目标，即在大规模上快速部署零碳发电技术。
具有讽刺意味
摘要：大脑中的铁积累是许多神经退行性疾病的常见特征。它的参与跨越了涉及tau，淀粉样蛋白β，α-突触核蛋白和TDP-43的主要蛋白质病。积累的证据支持铁在疾病病理学中的贡献，但是对其致病作用的描述尚未受到铁在多种神经毒性机制中的复杂参与和支持铁和蛋白质病理学之间互惠影响的证据的挑战。在这里，我们回顾了支持四个不同假设的主要蛋白质病特异性观察结果：（1）铁沉积是蛋白质病理的结果； （2）铁促进蛋白质病理； （3）铁免受或阻碍蛋白质病理； （4）铁和蛋白质病理的沉积与发病机理有差异。铁是生理大脑功能的重要元素，需要其水平的良好平衡。了解与疾病相关的铁积累更复杂和全身水平的理解对于铁螯合疗法的进步至关重要。
免疫细胞中的蛋白酶体组成意味着特殊的免疫细胞特异性免疫蛋白酶体功能
免疫蛋白酶体是一类特殊的蛋白酶体，可以在炎症环境中用IFN-γ诱导。近年来，很明显某些免疫细胞类型组成型表达高水平的免疫蛋白酶体。然而，关于不同类型的免疫细胞中蛋白水解的免疫蛋白酶体亚基的基础表达的信息仍然很少见。Hence, we quantified standard protea- some subunits ( β 1c, β 2c, β 5c) and immunoproteasome subunits (LMP2, MECL-1, LMP7) in the major murine (CD4 + T cells, CD8 + T cells, CD19 + B cells, CD11c + dendritic cells, CD49d + natural killer cells, Ly-6G + neutrophils) and human免疫细胞（CD4 + T细胞，CD8 + T细胞，CD19 + B细胞，CD1C + CD141 +髓样树突状细胞，CD56 +天然杀伤细胞，粒细胞）子群。从外周血和脾脏的鼠免疫细胞亚群中分离出不同的人类免疫细胞类型。我们发现，大多数免疫细胞子集的促性疾病主要由免疫蛋白酶体亚基组成。我们的数据将作为免疫蛋白酶体表达的参考和指南，这意味着免疫蛋白酶体在免疫细胞中的特殊作用。
人工智能在风湿病学中意味着什么？
摘要 智能是人类从经验中学习的能力，将有意识的权重和无意识的偏见归因于给定输入以调节其输出。将这种能力转移到计算机就是人工智能 (AI)。计算机以智能方式理解数据的能力就是机器学习。当这种学习涉及图像和视频时，涉及更深层的人工神经网络，它被描述为深度学习。大型语言模型是人工智能的最新发展，它通过转换器将自学融入深度学习。风湿病学中的人工智能具有彻底改变医疗保健和研究的巨大潜力。机器学习可以帮助临床诊断和决策，而深度学习可以将其扩展到分析放射学或正电子发射断层扫描或组织病理学图像，以帮助临床医生进行诊断。分析常规获得的患者数据或从可穿戴设备持续收集的信息可以预测疾病爆发。分析来自患者的大量基因组学、转录组学、蛋白质组学或代谢组学数据可以帮助识别疾病预后的新标记。AI 可能基于组学数据的计算机模拟建模识别新的治疗目标。AI 可以帮助实现医疗管理工作的自动化，例如将信息输入电子健康记录或转录诊所笔记。AI 可以帮助实现患者教育和咨询的自动化。除了诊所，AI 还有潜力帮助医学教育。AI 模型不断扩展的功能带来了相当大的道德挑战，特别是与滥用风险相关的挑战。尽管如此，AI 在风湿病学中的广泛应用是不可避免的，并且是一项具有巨大潜力的进步。