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研究有助于解决人工智能生成的虚假信息
人工智能生成的虚假信息与传统的人类生成的虚假信息有何不同？在这里，我们重点介绍了四个潜在的差异因素：规模、速度、易用性和个性化。首先，人工智能使大规模生产虚假信息活动的内容变得更加容易，这些内容可以转化为更多的虚假故事、同一故事的多种变体、不同语言的呈现、自动对话等等。其次，与手动内容生成相比，人工智能技术可以在几秒钟内生成虚假信息。前两个因素——规模和速度——对事实核查人员来说是一个挑战，因为他们将被虚假信息淹没，但仍需要大量时间来揭穿真相。第三，随着人工智能工具更广泛地渗透到社会中，它们将降低开展影响力行动的门槛。人们可以使用人工智能工具创建逼真的假图像和视频，而无需专业知识或耗时的手动编辑。这可能会使网络喷子农场变得民主化。第四，人工智能技术使得针对特定受众（或个人）及其偏好或信仰发起个性化的虚假信息活动成为可能，而无需深入了解目标的语言或文化。例如，个性化的虚假信息可能针对不同年龄、政治意识形态、宗教信仰和性格类型（例如外向或内向）的人，这可能会增加虚假信息活动的说服力。那些已经被社会边缘化或媒体素养较低的人可能特别容易受到攻击。
哪些模型和工具有助于更好地理解大脑活动？
过去二十年，对脑网络结构和功能（包括生理和病理生理条件）的研究因复杂网络定量分析的成功而获得了强大的推动力（Bullmore 和 Sporns，2009；Bullmore 和 Sporns，2012；Stam，2014；Bassett 和 Sporns，2017；Lynn 和 Bassett，2019）。随着技术不断发展，能够在各种空间和时间尺度上访问脑结构和功能，神经科学研究（包括基础科学和临床导向研究）在提高我们对脑网络结构和功能的认识方面取得了显著成功。尽管如此，尽管全世界做出了努力，但我们对不同规模的网络如何产生新兴动态（即脑功能和功能障碍）的理解仍然存在巨大差距。在本篇观点文章中，我们认为，真正跨学科研究的努力将有利于这些问题的进一步进展（ Wickson 等人，2006 年；Woolf，2008 年）。也就是说，一个学科的研究不仅利用来自另一个学科的成果，而且还反其道而行之，以了解和利用相互的贡献。除了发现潜在的新颖、富有成效的方法之外，这还可以成为一种让不同社区更紧密联系在一起的手段。我们在此的目的是从我们自己的研究经验中强调一些可以推进这种相互衔接的方法。我们首先集中讨论数据分析和（数学）建模这两个通常被认为已经成熟的子学科。尽管事实一再表明，一个子学科的进步可以帮助平衡另一个学科的劣势，但当涉及到大脑的结构-功能关系时，这两个子学科都面临着严重的限制。我们认为，更加重视模型验证实验和加强模型校准将有利于这一领域的进步。在模型改进和检查周期中，更紧密的跨学科联系将促进这一领域的进步。
有助于改良高粱的形态性状的遗传控制
全球气候变化和全球变暖，加上人口增长，引发了人们对可持续粮食供应和生物能源需求的担忧。高粱 [ Sorghum bicolor (L.) Moench] 在全球谷物产量中排名第五；它是一种 C 4 作物，比其他主要谷物具有更高的抗逆性，并且用途广泛，例如谷物、饲料和生物质。因此，高粱作为实现可持续发展目标 (SDG) 的有前途的作物而备受关注。此外，高粱是 C 4 禾本科植物的合适遗传模型，因为它具有高度的形态多样性和与其他 C 4 禾本科植物相比相对较小的基因组大小。虽然与水稻和玉米等其他作物相比，高粱育种和遗传研究落后，但最近的研究进展已经确定了控制高粱重要农艺性状的几个基因和许多数量性状位点 (QTL)。本综述概述了可能对高粱育种用于谷物和生物质利用有用的性状和遗传信息，重点关注形态发生方面。
灵活的牙科计划有助于节省自付费用
本通讯概述了我们一个或多个健康福利计划下提供的某些已确定的保险或非保险福利。我们的健康福利计划有排除和限制以及可继续或终止承保的条款。有关承保费用和完整详情，请参阅计划文件或致电或写信给您的 Humana 保险代理人或公司。如果本通讯与计划文件之间存在任何分歧，则以计划文件为准。
Th17 细胞有助于联合 MEK 抑制剂和抗...
未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者（此版本于 2020 年 6 月 7 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.06.07.136366 doi：bioRxiv preprint
免疫抑制剂A金属蛋白酶有助于芽孢杆菌内肉芽菌
抽象的内膜膜是一种毁灭性的感染，可能引起失明。超过一半的芽孢杆菌内膜病例导致有用视力的显着丧失。芽孢杆菌产生许多毒力因子，可能导致视网膜损伤和稳健的炎症。我们在这种疾病的背景下分析了免疫抑制剂A（INHA）金属抑制，假设INHA有助于眼内毒力和炎症。我们分析了野生型（WT），INHA1-抑制剂（D INHA1），INHA2-偏高（D INHA2）或INHA1，A2，A2和A3偏见的表型和感染率（D Inha2）和A3 deenigent（d inha1-3）芽孢杆菌芽孢杆菌。比较了对生长，蛋白水解和细胞毒性的体外分析。WT和INHA突变体类似地对视网膜细胞具有细胞毒性。d inha1和d inha2突变体比苏云金氏菌早于木相相生长。D Inha1-3突变体的蛋白水解降低，但这种菌株在体外的生长与WT相似。 通过静脉内感染了C57BL/6J小鼠，具有200 cfu的WT B.苏云金或INHA突变体，从而启动了实验性内膜。 分析眼睛的眼内芽孢杆菌和髓过氧化物酶浓度，恢复功能丧失和组织学变化。 在整个感染过程中，感染了DINHA1或D INHA2突变菌株的眼睛含有比感染WT的眼睛的细菌数量更多的眼睛。 被单个突变体感染的眼睛具有炎症和视网膜功能损失，类似于感染WT菌株的眼睛。 感染了D inha1-3突变体的眼睛清除了感染。蛋白水解降低，但这种菌株在体外的生长与WT相似。通过静脉内感染了C57BL/6J小鼠，具有200 cfu的WT B.苏云金或INHA突变体，从而启动了实验性内膜。分析眼睛的眼内芽孢杆菌和髓过氧化物酶浓度，恢复功能丧失和组织学变化。在整个感染过程中，感染了DINHA1或D INHA2突变菌株的眼睛含有比感染WT的眼睛的细菌数量更多的眼睛。被单个突变体感染的眼睛具有炎症和视网膜功能损失，类似于感染WT菌株的眼睛。感染了D inha1-3突变体的眼睛清除了感染。定量实时PCR（QRT-PCR）结果表明，单个INHA突变体中其他INHA可能存在补偿性表达。这些结果表明，INHA金属蛋白酶有助于感染的严重程度和芽孢杆菌内po虫的炎症。
强力霉素有助于防止细菌性传播感染
只有一个开放标签的RCT研究了cisgender妇女中的doxypep。这项研究是在肯尼亚完成的，其中包括已经服用HIV Prep的449名妇女。一半的参与者被分配接受DoxyPep，而另一半则接受定期护理，包括性病筛查和治疗。该研究在两组之间的STI诊断数量上没有发现任何显着差异。这意味着在这项研究中，DoxyPep并没有显着降低获得细菌性传播感染的风险。这可能是因为许多被指派服用DoxyPep的妇女在每次发生性关系之后都不会始终如一地服用强力霉素。这项研究的结果可能无法推广到加拿大。有希望的是，一项小型研究，研究了服用200毫克强力霉素的人的阴道组织中强力霉素的浓度，表明如果按处方服用，doxypep应该有效地对cisgender妇女有效。需要进行更多的研究来确定doxypep是否可以帮助预防加拿大赋予人口的细菌性传播疾病。
染色体融合有助于适应三分之一的粘性环境3
©作者2021。由牛津大学出版社代表分子生物学与进化学会出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。
AI-ML 技术有助于缩短地震解释周期
LTIMindtree 是一家全球技术咨询和数字解决方案公司，通过利用数字技术，帮助各行各业的企业重塑商业模式、加速创新并实现增长最大化。作为 700 多家客户的数字化转型合作伙伴，LTIMindtree 拥有广泛的领域和技术专业知识，可帮助在融合的世界中推动卓越的竞争差异化、客户体验和业务成果。LTIMindtree 是 Larsen & Toubro 集团旗下的子公司，由来自 30 多个国家的 84,000 多名才华横溢的创业型专业人士提供支持，结合了前 Larsen and Toubro Infotech 和 Mindtree 在解决最复杂的业务挑战和实现大规模转型方面业界公认的优势。欲了解更多信息，请访问 https://www.ltimindtree.com/
可解释的人工智能有助于弥补人工智能技能差距
机器学习的进步在公司之间和公司内部造成了“人工智能技能差距”。随着人工智能融入公司流程，我们将如何影响拥有和不拥有人工智能技能的员工之间的数字鸿沟尚不得而知。在本文中，我们询问管理者是否信任人工智能来预测后续事件，管理者的哪些特征与增加对人工智能预测的信任有关，以及可解释的人工智能 (XAI) 是否会影响用户对人工智能预测的信任。我们与一家大型银行合作，生成了人工智能预测，以确定贷款是否会延迟发放。我们将这些预测嵌入到仪表板中，在查看该工具之前和之后对 685 名分析师、经理和其他员工进行了调查，以确定哪些因素影响了员工对人工智能预测的信任。我们进一步随机分配了一些经理和分析师接受可解释的人工智能处理，该处理提供 Shapely 细分，解释为什么模型将他们的贷款归类为延迟以及模型性能指标。我们发现 i) XAI 与感知到的有用性更大但对机器学习预测的理解度较低相关； ii) 某些不愿使用人工智能的群体（尤其是高级管理人员和对人工智能不太熟悉的人）总体上更不愿意相信人工智能的预测；iii) 贷款复杂度越高，对机器学习预测的信任度就越高；iv) 有证据表明，不愿使用人工智能的群体对可预测人工智能的反应更强烈。这些结果表明，机器学习模型的设计将决定谁能从工作场所机器学习的进步中受益。