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超越烟草：吸烟者与永不吸烟者之间肺癌的基因组差异
其他声明：报告的竞争利益。GS，AB，RA，RAC，MF，LR，DA，RL，JC和PP是Pfizer Chile的员工。HF，EDN，DNN，GPB，MGA，CF，TFB，JF，MA，SC，OA，MLS，GR，GR，CS，KM和SR获得了赠款和非财务支持，为CEMP Pfizer Chile执行这项工作。在这项工作之外，HF披露了辉瑞和BMS的个人费用和非财务支持，以及阿斯利康和罗氏的非财务支持。ra宣布了Roche，Roche，Grants和Illumina，Pfizer，Roche＆Thermo Fisher Scientific的科学研究的会议，咨询委员会和教育活动的酬金，以及Honaroraria Honoraria frothero Fisher Scientific，Janssen＆Tecnofarma的会议。其他作者宣布他们没有竞争利益。资助者在研究设计中没有作用。在集合中，分析或解释数据；在手稿的写作中；或决定发布结果。
推荐引用 推荐引用 Mirko Bagaric、Dan Hunter 和 Nigel Stobbs，《消除对使用人工智能预测未来犯罪行为的偏见：算法是色盲且永不疲倦的》，88 U. Cin. L. Rev. 1037 (2020) 可访问以下网址：https://scholarship.law.uc.edu/uclr/vol88/iss4/3
如果我们能够准确判断哪些罪犯将来会犯罪，那么刑事司法系统中的许多问题都将迎刃而解。一个人将来犯罪的可能性是影响量刑结果的最重要考虑因素。它与社区保护、特定威慑和康复的目标息息相关。未来犯罪的风险也是保释和缓刑决定中的一个主要考虑因素。经验证据表明，法官无法准确预测未来的犯罪行为——他们的决定几乎不比抛硬币准确。这破坏了刑事司法系统的效力和完整性。现代人工智能系统在确定被告是否会犯下未来罪行方面要准确得多。然而，由于人们越来越担心算法缺乏透明度，并声称算法中存在偏见和种族主义情绪，在刑事司法系统中使用人工智能的步伐正在放缓。算法判断的可靠性也受到了批评。在本文中，我们研究了使用算法预测未来犯罪的可取性，并在此过程中分析了人类对将此类决定交给计算机的天生抵制。结果表明，大多数人对计算机决策都存在非理性的不信任。这种现象被称为“算法厌恶”。我们提供了一些建议，说明克服算法厌恶的必要步骤，并为制定更公平、更高效的量刑、保释和缓刑制度奠定基础。
宗教与生物技术之间的悖论在Ishiguro的永不让我走
摘要在现代世界中，生物技术在帮助改善人类生命和地球的健康方面起着至关重要的作用。同样，我们也不能否认有助于塑造人的思想和精神成长的宗教意义。尽管许多世俗主义者和非信徒倾向于将宗教和科学（技术）视为至关重要的，但两者都同样重要。也想象着这种不相容性可以扩展宗教与生物技术之间的关系。我们无法没有任何技术，这些技术通常是植根于宗教神话和古老的梦中，有时候，有时技术证明自己能够以人类的名义造成可怕的问题，而这样做的原因之一可能是人们无视的宗教冲动。这篇研究文章试图根据Kazuo Ishuguro在小说《永不放手》中基于人类的宗教与生物技术之间的悖论。它试图研究未来派世界中人类的科学信誉和宗教价值观。
永不相信，总是验证：值得信赖的人工智能的路线图？
摘要 —人工智能 (AI) 正在成为我们日常生活中使用的许多系统的基石，例如自动驾驶汽车、医疗保健系统和无人机系统。机器学习是人工智能的一个领域，它使系统能够从数据中学习并根据模型对新数据做出决策以实现给定目标。人工智能模型的随机性使验证和确认任务具有挑战性。此外，人工智能模型中存在内在偏见，例如可重复性偏见、选择偏见（例如种族、性别、肤色）和报告偏见（即结果不反映现实）。人们也越来越关注人工智能的伦理、法律和社会影响。由于人工智能系统的黑箱性质，很难审计和认证。它们似乎也容易受到威胁；当提供不受信任的数据时，人工智能系统可能会出现不当行为，从而使其不安全且不可靠。各国政府、国家和国际组织已提出了多项原则来克服这些挑战，但它们在实践中的应用有限，而且对这些原则的不同解释可能会影响实施。在本文中，我们将研究人工智能系统中的信任，以了解人工智能系统的可信度，并确定需要采取哪些行动来确保人工智能系统值得信赖。为了实现这一目标，我们首先回顾现有的确保人工智能系统可信度的方法，以确定在理解什么是可信人工智能时可能存在的概念差距。然后，我们为人工智能提出了一个信任（零信任）模型，并提出了一组应该满足的属性来确保人工智能系统的可信度。索引词——人工智能、信任、零信任、偏见、道德、社会。
回顾了过去20年中卵巢癌管理临床试验的文章演变：永不安定下来，始终超越
目的。卵巢癌（OC）中可用的基于证据的医学数据的实践综合，旨在为未来的研究提供指导。材料和方法。我们进行了系统的审查。PubMed在2000年1月至2019年12月之间搜索了相关的OC试验。结果。在筛选的865个参考文献中，发现199项试验有资格纳入。大多数试验是多中心（83.9％）。tere是减少/每项研究的患者人数的趋势。研究针对目标/生物疗法的研究主导了第二个十年（2010- 2019年的60次试验，而2000 - 2009年的2次试验）。TE比例的生存率和临床结果的试验比例从2000年代初的23.8％增加到过去5年的54.1％。与没有这些选择标准的组织学/分子生物标准标准相比，具有组织学/分子生物标准标准的试验更有可能达到无进展的生存终点（69.2％对32.6％）。结论。系统评价提出了增加积极研究的趋势，主要与精确医学有关。
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