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迈向电子竞技运动员的创新训练方法
如今，电子竞技现象无处不在。国际锦标赛和参赛选手让数百万观众激动不已，他们观看电子竞技运动员和他们的团队努力提高水平并超越彼此。为了达到必要的认知和身体最佳状态，并抵消因在电脑或游戏机前训练数小时而导致的一般健康问题，电子竞技运动员需要最佳的认知、身体和心理训练。然而，在电子竞技特定的健康管理方面存在差距，包括预防健康问题和训练这些功能。为了对这一主题做出贡献，我们在本篇小评论中介绍了基于跨学科研究结果的可能途径，为认知、身体和精神更健康、更强大的电子竞技运动员提供整体训练方法。我们讨论了运动游戏作为一种激励和有前途的电子竞技运动员补充训练方法，它同时在有吸引力的游戏环境中结合了身体和认知刺激和挑战。此外，我们提出运动游戏是创新的全身电子竞技锦标赛革命。总而言之，运动游戏为（物理）电子竞技带来了新的方法，这反过来又在不断发展的电子竞技研究和开发社区中引发了新的话题。
情境问责：应用人工智能的伦理原则、认证标准和解释方法
鉴于人工智能开发人员在确保人工智能系统、其成果和此类系统用户的责任方面发挥着重要作用，我们需要他们采取负责任、合乎道德和负责任的方法。因此，我们建议这些参与者参与旨在产生负责任的人工智能设计和使用的政策制定过程。根据我们的实证研究结果，我们提出了几项建议，以弥补当前在追求负责任的人工智能时将道德原则、认证标准和解释方法作为问责机制所发现的缺陷。我们希望这些建议能够有助于讨论如何在实践中确保问责制，同时兼顾开发人员、研究人员和公众的观点。
1 月 retrain.ai 对纽约市地方法律 #144 的评论
我们 retrain.ai 明白，如果使用得当，人工智能可以让雇主大大加强公正的招聘实践，从而带来多元化、包容性劳动力的明显好处。我们期待进一步完善第 144 号地方法律，以改善不仅在纽约市，而且在我们城市范围之外的招聘实践，因为无数国内外公司通过位于这里的业务运营与纽约市联系在一起，其中许多需要在纽约市的五个行政区内招聘人员。感谢您在对话中加入各种声音。
具有复杂性道德原则的 iBlastoid RAD 方法
Ankeny、Munsie 和 Leach (2022) 为 iBlastoids 提出的反思、预期和审议 (RAD) 方法虽然很有价值，但需要一个锚点来确保其方法的每个过程都已充分进行。否则，反思、预期和审议可能会偏离航向或过早结束。我们建议将 RAD 方法锚定到复杂性的道德原则上；(当前或潜在的) 类器官实体在本体论和认识论上越复杂，就越需要对该实体进行道德考量。基于 Preiser 和 Cilliers (2010) 的观点，类器官实体的复杂性可以有两个关键要素；类器官实体的特征和功能（本体论复杂性），以及我们目前对类器官实体的理解的功能（认识论复杂性）。这些复杂程度越高，RAD 方法就越需要关注这些要素——以免我们忽略潜在的道德显著特征、功能或知识。例如，对于肠道类器官，反思、预期和审议可能不需要像对于脑类器官、iBlastoids 或多细胞工程化生命系统 (M-CELS) 那样强大 (Sample 等人，2019)。这至少部分是因为脑类器官、iBlastoids 或 M-CELS 等类器官实体的复杂程度超过了肠道类器官。此外，它们的复杂特征和功能中有一些元素可能被视为道德显著的。因此，RAD 流程需要更多时间和精力来解决这些特征、功能和目前的理解。负责任的研究创新 (RRI) 框架的先前迭代将重点放在更好地
跨学科方法来理解人工智能......
计算是技术专家的领域的日子早已一去不复返了。我们生活在一个计算技术（尤其是人工智能）渗透到我们日常生活的方方面面的世界，在各种情况下发挥着增强甚至取代人类决策的重要作用。人工智能技术可以通过处理错误模式来适应您孩子的理解水平；人工智能系统可以利用传感器输入的组合来选择和执行汽车的制动动作；具有人工智能功能的网络浏览器可以根据您过去对搜索的观察进行推理，以推荐新地点的新美食。人工智能的创新主要集中在“什么”和“如何”的问题上——例如，用于在网络搜索中查找模式的算法——没有充分关注可能的危害（例如隐私、偏见或操纵），也没有充分考虑这些系统运行的社会背景。在一定程度上，这是由科技行业的激励和力量推动的，在该行业中，更注重产品的重点往往会淹没对潜在危害和错误框架的更广泛的反思性担忧。 1 。但这种对“是什么”和“如何”的关注在很大程度上反映了计算机科学以工程和数学为重点的训练，这种训练强调工具的构建和计算概念的开发。由于这种严格的技术重点以及其在全球范围内的迅速应用，人工智能带来了一系列意想不到的社会技术问题，包括以种族或性别偏见的方式行事的算法、陷入延续不平等的反馈循环，或实现前所未有的行为监控，挑战自由民主社会的基本价值观。
糖尿病的实验方法
引言糖尿病（DM）是一种严重，慢性且复杂的疾病，其特征是由于无效使用激素胰岛素或激素胰岛素的产生不足而导致高血糖水平。在临床上，高血糖症是由于胰岛素缺乏或不足而引起的，胰岛素的不足或激素可以使循环葡萄糖转化为细胞中的能量。1个糖尿病分为4个亚类：1型，类型2，由于其他原因（例如新生儿糖尿病）和妊娠糖尿病引起的特定糖尿病。2今天，DM的患病率正在增加。 这种情况是世界上最重要的健康问题之一，它导致其维持其人口。 世界卫生组织报告说，有6.4％的成年人口患有糖尿病。 预计2030年有7.8％的DM，但今天的速度已超出了预期。 尽管大多数被诊断为2型DM，但人们认为8.3％的人口被认为是被诊断为DM的个体。 2,3心血管死亡率和发病率通过DM的存在引起的肾病，神经病和视网膜病变而增加。 游离氧自由基的前提，血清蛋白的变化，内皮功能障碍以及肝脏产生的急性相蛋白的变化在这些并发症的形成中起作用。 4可以控制DM及其并发症，患者在适当营养，定期运动，血糖控制，使用适当的药理学治疗以及对所使用治疗的影响和副作用的认识的成分方面的意识对患者的欢迎很重要。2今天，DM的患病率正在增加。这种情况是世界上最重要的健康问题之一，它导致其维持其人口。世界卫生组织报告说，有6.4％的成年人口患有糖尿病。预计2030年有7.8％的DM，但今天的速度已超出了预期。尽管大多数被诊断为2型DM，但人们认为8.3％的人口被认为是被诊断为DM的个体。2,3心血管死亡率和发病率通过DM的存在引起的肾病，神经病和视网膜病变而增加。 游离氧自由基的前提，血清蛋白的变化，内皮功能障碍以及肝脏产生的急性相蛋白的变化在这些并发症的形成中起作用。 4可以控制DM及其并发症，患者在适当营养，定期运动，血糖控制，使用适当的药理学治疗以及对所使用治疗的影响和副作用的认识的成分方面的意识对患者的欢迎很重要。2,3心血管死亡率和发病率通过DM的存在引起的肾病，神经病和视网膜病变而增加。游离氧自由基的前提，血清蛋白的变化，内皮功能障碍以及肝脏产生的急性相蛋白的变化在这些并发症的形成中起作用。4可以控制DM及其并发症，患者在适当营养，定期运动，血糖控制，使用适当的药理学治疗以及对所使用治疗的影响和副作用的认识的成分方面的意识对患者的欢迎很重要。尤其是，就患者遵守治疗而言，终身用药是最重要的组成部分之一。5关于DM治疗和护理及其并发症的支出正在迅速增加，并严重降低了个人的生活质量。对患者的血糖控制对于预防长期微血管并发症至关重要。 6当前，已经开发出各种药理剂来提供血糖控制。 这些药物通过抑制各种葡萄糖转运蛋白和碳水化合物消化酶，并通过过氧化物酶体增殖物激活受体激活来降低血糖水平。 葡萄糖转运蛋白（GLUT）和钠 - 葡萄糖辅助转运蛋白家族作为当前方法脱颖而出，因为它们是参与葡萄糖转运的蛋白质。 7-9在这种情况下，科学家继续进行研究，以进一步研究现有药物的机制并开发新的治疗方法。 关于DM及其并发症的研究的普及也使DM实验方法流行。 这些实验方法可以在体内或体外设计，可以专门用于DM亚型。 每个对患者的血糖控制对于预防长期微血管并发症至关重要。6当前，已经开发出各种药理剂来提供血糖控制。这些药物通过抑制各种葡萄糖转运蛋白和碳水化合物消化酶，并通过过氧化物酶体增殖物激活受体激活来降低血糖水平。葡萄糖转运蛋白（GLUT）和钠 - 葡萄糖辅助转运蛋白家族作为当前方法脱颖而出，因为它们是参与葡萄糖转运的蛋白质。7-9在这种情况下，科学家继续进行研究，以进一步研究现有药物的机制并开发新的治疗方法。关于DM及其并发症的研究的普及也使DM实验方法流行。这些实验方法可以在体内或体外设计，可以专门用于DM亚型。每个
研究应用的方法和方式...
注解。阻碍社会经济领域向创新方向发展的难题之一是，在将人工智能（AI）引入社会经济进程的框架内，机器学习所使用的方法和方法缺乏结构化。同样的问题阻碍了创新发展速度的增长，从而阻碍了国家科技水平的提高。文章对机器学习的各个方面进行了分类和系统化，重点强调需要加快构建和实施作为人工智能基础的算法，以提高管理社会经济过程的效率。为了实现这一目标，我们介绍了机器学习和人工智能概念的分析结果、有关人工智能实施方法和方法的分析材料的研究以及其在社会经济过程中的应用前景。机器学习在人工智能实施中的方法是根据历史时期、人工智能实施领域等进行系统化的，并根据机器训练的方法、构建人工智能算法的数据预测模型（例如概率）以及使用这种技术的研究的想法或性质（评估和收集统计指标、开展分析工作）对方法进行分类。对机器学习和人工智能构建相关材料的研究使我们得出以下结论。以数学和统计方法形式呈现的理论基础作为在机器学习框架内构建人工智能算法的基础，是教授计算机人类素质过程的必要组成部分。然而，关于机器学习的方法和途径的信息主要是分散的，有必要形成统一的方法论基础，以简化寻找创建人工智能解决任何社会、经济或其他问题的必要方法的阶段。这种基础的存在将创造机会，在不同的活动领域和社会经济过程用一种机器学习方法取代另一种方法来创建人工智能。
一种有效的心理情绪分类方法......
摘要：本研究探索了EEG信号中突出的信号，并提出了一种基于EEG信号识别情绪体验和心理状态的有效方法。首先，使用PCA将数据的维度从2K和1K降低到10和15，同时提高了性能。然后，针对构建基于EEG的识别方法的高质量训练数据不足的问题，提出了一种多生成器条件GAN，通过使用不同的生成器来生成覆盖实际数据更完整分布的高质量人工数据。最后，为了进行分类，引入了一种新的混合LSTM-SVM模型。所提出的混合网络在EEG情绪状态分类中获得了99.43%的整体准确率，在识别心理状态方面表现出色，准确率达到99.27%。所介绍的方法成功地结合了机器学习的两个突出目标：高精度和小特征尺寸，并展示了在未来分类任务中利用的巨大潜力。
心血管疾病的新治疗方法
二尖瓣脱垂 (MVP) 是最常见的心脏瓣膜疾病，影响 1-3% 的普通人群。大多数患者无症状，长期预后良好。心律失常性二尖瓣脱垂定义为 MVP 伴有频繁或复杂的室性心律失常，是 MVP 患者中罕见的特征（每年 < 1%）[8]。典型的心律失常 MVP 表型是年轻女性患者，有晕厥病史、心电图 (ECG) 上下壁 T 波倒置 (TWI)、双叶脱垂、二尖瓣环分离 (MAD)、Pickelhaube 征 (横向环速度峰值为 16 cm/s)、后壁收缩期卷曲、超声心动图上明显的翻腾性偏移、机械离散度和收缩后缩短，以及存在纤维化（心脏磁共振 (CMR) 上的晚期钆增强 (LGE) [9]。Benjanuwattra 等人的荟萃分析中确定的高危表型是双叶脱垂、LGE、MAD、TWI 和晕厥史 [10]。
PD-1抑制剂在MSS/PMMR转移性结肠癌中结合放疗和GM-CSF：病例报告 COVID-19中的细胞免疫力以及共同可变免疫差的其他感染 DNA分子在自然界中的应用 谁以及如何，网络驱动的炎症中的DNA传感器 癌症相关的卡希克西亚和潜在治疗策略中的异常脂质代谢 表观遗传改变的巨噬细胞促进了与糖尿病相关的动脉粥样硬化的发展 一种量子知情方法进行健康传播研究的案例
化学性侵犯转移性结直肠癌（MCRC）的患者预后不佳。使用程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）/程序性细胞死亡配体1（PD-L1）抑制剂的应用鼓励改善MCRC微卫星不稳定性高（MSI-H）/不匹配修复维修剂（DMMR）的生存。不幸的是，对于MCRC而言，微卫星稳定（MSS）/优先不匹配修复（PMMR）无效，占MCRC的95％。放射疗法可以通过直接杀死肿瘤细胞并诱导阳性免疫活性来促进局部控制，这可能有助于协同进行免疫疗法。我们介绍了一名先进的MSS/PMMR MCRC患者，该患者在第一线化学疗法，姑息手术和二线化学疗法结合靶向疗法后患有进行性疾病（PD）。然后，患者接受了PD-1抑制剂的疗法，结合了放射疗法和粒细胞 - 巨噬细胞刺激因子（GM-CSF）。根据实体瘤版本1.1（recist1.1）的反应评估标准，该患者在三年后与无进展生存期（PFS）的三重疗法后显示了完全反应（CR），迄今为止已有2年以上的时间。患者除疲劳（1级）外没有其他明显的不良反应。三合一疗法为转移性化学难治性MSS/PMMR MCRC患者提供了有希望的策略。