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CCC 报告：生成式人工智能时代信息检索研究的未来
研究方向：本报告概述了具有高智力价值和更广泛影响的 IR-GenAI 系统的八个研究方向：（1）IR-GenAI 中的评估挑战和需求；（2）从隐性和显性的人为反馈中学习，以解决可能需要推理的复杂问题；（3）理解和建模不断发展的生成式 AI 信息访问系统的用户；（4）解决或缓解 IR-GenAI 新技术带来的社会技术问题的挑战和潜在解决方案；（5）开发个性化 IR-GenAI 系统的方法；（6）在开发 IR-GenAI 方法时扩展计算、数据和人力时的效率考虑；（7）信息检索在增强 AI 代理中的作用；（8）专门用于信息访问和发现的基础模型。
疫苗突破感染 SARS-CoV-2 Alpha 镜像突变 Delta Plus、Iota 和 Omicron
SARS-CoV-2 在人类群体中的复制由突变体的分布来定义，这些突变体在受感染宿主中以不同的频率存在，并且可以通过超深度测序技术检测到。在本研究中，我们检查了来自疫苗突破患者的 5 个鼻咽分离株的刺突编码 (S 编码) 区域的扩增子的 SARS-CoV-2 突变谱。有趣的是，所有患者都感染了 Alpha 变体，但在常驻病毒的突变谱中存在与 Delta Plus、Iota 和 Omicron 变体相对应的氨基酸替换。对来自疫苗突破患者的 SARS-CoV-2 进行深度测序分析揭示了丰富的突变类型库，并且还可以识别出可以代表流行病学显性变体的耐受替换。
罕见奥希替尼耐药突变EGFR L718Q的潜在治疗策略
在中国非小细胞肺癌（NSCLC）患者中，表皮生长因子受体（EGFR）基因突变的发生率约为50%（1）。在靶向治疗迅速发展的时代，随着EGFR酪氨酸激酶抑制剂（TKI）的广泛应用，晚期NSCLC的预后显著改善。同时，新生或继发性耐药突变的出现也给临床带来了巨大的挑战。据报道，8%的奥希替尼耐药中国NSCLC患者发现了一种新的耐药突变EGFR L718突变（L718Q突变为显性克隆）（2）。研究发现，EGFR L718Q通过稳定其非反应性构象而独立导致奥希替尼耐药（3）。但目前尚无报道如何有效治疗这种罕见突变。
神经元内包容性疾病呈现语音震颤
神经元内核内纳入疾病（NIID）是一种遗传性神经退行性疾病，是由GGC重复膨胀Notch2NCL基因引起的，并由嗜酸性粒细胞激素盐内夹杂物中心，在神经元中可见，皮肤细胞，细胞，细胞和骨骼肌肉细胞。1,2大脑磁共振成像（MRI）显示了扩散加权成像（DWI）上皮质质体连接处的特征性超强度区域。基于初始症状和主要症状，将受NIID影响的受试者分类为痴呆症主导者或肢体弱点 - 显性表型。2然而，在遗传性基本震颤-6（ETM6）中也报道了Notch2NCl基因的异常GGC重复扩展。3 ETM6的特征是上肢的成人动力学和/或姿势震动
物联网的实用跨层射频基于射频的身份验证方案
摘要常染色体显性症（AD）高IGE综合征（HIE）的抽象患者患有一系列表现形式，包括复发细菌和真菌感染，严重的特应性和骨骼异常。这种情况通常是由单相关的显性阴性（DN）STAT3变体引起的。在2020年，我们描述了来自八名具有DN IL6st变体的八种幼虫的患者，导致了一种新形式的AD HIE。这些变体编码了截短的GP130受体，具有完整的细胞外和跨膜结构域，但缺乏细胞内回收基序和四个STAT3结合残基，导致无法循环和激活STAT3。我们在这里报告了三个无关的HIS-AD家庭中IL6ST的两个新的DN变体。这些变体的生化和临床影响与先前报道的变体的生化和临床影响不同。p。（Ser731Val f s*8）变体，在来自两个家族的7例患者中鉴定出来，缺乏回收基序和所有STAT3结合残基，但其在细胞表面的水平仅略有升高，并且它的基础是轻度生物学表型，具有可变的临床表达性。p。（arg768*）在单个患者中鉴定出的变体缺乏回收基序和三个最远端的STAT3结合残基。这种变体在细胞表面积聚，并构成严重的生物学和临床表型。p。（Ser731Val f s*8）变体表明，在细胞表面上以接近正常水平表达的DN GP130可以是异质临床表现的基础，范围从轻度到重度。p。（arg768*）变体表明，截短的GP130蛋白保留了一种STAT3结合残基可以是严重HIE的基础。
人工智能中的“快思考”与“慢思考”：元认知的作用
近年来，人工智能系统取得了长足进步，带来了许多渗透到我们日常生活中的应用。然而，我们看到的仍然主要是狭义人工智能的例子：许多最近的发展通常集中在非常有限的能力和目标上，例如图像解释、自然语言处理、分类、预测等等。此外，虽然这些成功可以归功于改进的算法和技术，但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关 [ 21 ]。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在（人类）智能概念中的能力。这些能力的例子有：普遍性、适应性、稳健性、可解释性、因果分析、抽象性、常识推理、伦理推理 [28]，以及由隐性和显性知识支持的复杂且无缝的学习与推理集成 [20]。
人工智能中的“快思考”与“慢思考”：元认知的作用
近年来，人工智能系统取得了长足进步，带来了许多渗透到我们日常生活的应用。然而，我们看到的仍然主要是狭义人工智能的例子：许多近期发展通常集中在非常有限的能力和目标上，例如图像解释、自然语言处理、分类、预测等等。此外，虽然这些成功可以归功于算法和技术的改进，但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关 [ 21 ]。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在（人类）智能概念中的能力。这些能力的例子有普遍性、适应性、鲁棒性、可解释性、因果分析、抽象、常识推理、道德推理 [ 28 ]，以及由隐性和显性知识支持的复杂而无缝的学习与推理集成 [ 20 ]。
人工智能 - 一种现代方法
A1 是研究从环境中接收感知并执行动作的代理。每个这样的代理都实现一个将感知序列映射到动作的功能，我们介绍了表示这些功能的不同方法，例如生产系统、反应代理、实时逻辑规划器、神经网络和决策理论系统。我们解释了学习的作用是将设计师的范围扩展到未知环境，并展示了该角色如何限制代理设计，有利于显性知识表示和推理。我们将机器人技术和视觉视为独立定义的问题，而不是为了实现目标而发生的。我们强调任务环境在确定适当的代理设计方面的重要性。我们的主要目的是传达多年来出现的想法
拉丁美洲货币和财政史的教训
研究拉丁美洲 11 个最大国家的现代经济史，我们发现，缺乏财政纪律是该地区大部分宏观经济不稳定的根源。然而，缺乏财政纪律有多种形式，并非所有形式都以基本赤字来衡量。特别重要的是对银行系统的隐性或显性担保；债务以美元计价且债务期限较短；以及向私营部门的一些代理人转移，这些转移在危机时期规模很大，并且不属于国家议会批准的预算。比较这 11 个国家的历史，我们发现，财政稳定通常不会导致经济萎缩，而是导致增长。另一方面，大宗商品价格上涨并不能保证经济增长，大宗商品价格下跌也不能保证经济萎缩。______________________________________________________________________________