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首届国际 BPAN 研讨会上的热门问题
a 里昂大学 ENS 细胞生物学和建模实验室、里昂大学、克劳德伯纳德里昂第一大学、CNRS UMR 5239、INSERM U1210、UMS 3444 里昂生物科学中心，里昂，法国；b 美国俄勒冈健康与科学大学分子和医学遗传学、儿科和神经病学系，俄勒冈州波特兰；c 西班牙马德里阿尔贝托索尔斯生物医学研究所 CSIC-UAM；d 荷兰格罗宁根大学格罗宁根大学医学中心细胞与系统生物医学科学系、分子细胞生物学科；e 英国伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所扎耶德儿童罕见疾病研究中心发育神经科学；f 英国伦敦大学学院医学研究委员会分子细胞生物学实验室； g 慕尼黑工业大学人类遗传学研究所，慕尼黑德国； h 神经基因组学研究所，慕尼黑亥姆霍兹中心，纽黑尔贝格，德国； i NRGEN 实验室波尔多，CNRS，INCIA，UMR 5287，法国波尔多； j Service de Génétique，里昂民事临终关怀中心，法国里昂； k 神经肌发生研究所，神经元和肌肉病理生理学和遗传实验室，CNRS UMR 5261- INSERM U1315，里昂大学 - Université Claude Bernard Lyon 1，里昂，法国； l Service de Neurologie C，运动障碍科，Hopital Neurologique Pierre Wertheimer，Hospices Civils de Lyon，法国布隆； m 认知科学研究所 Marc Jeannerod，UMR 5229，CNRS，布隆，法国； n 查尔斯·梅里埃医学与医学学院，里昂大学，克洛德·伯纳德·里昂第一大学，里昂，法国； o 斯特拉斯堡大学遗传与生物分子与细胞研究所，INSERM U1258，CNRS UMR7104，法国伊尔基希
4H 1186 力学 4-H 项目区热门表
目标设定和记录保存 目标设定是一个持续的过程，可指导您的项目领域学习。拥有目标就像拥有一张路线图，向您展示如何到达您想去的地方。记录保存也是一个持续的过程，也是另一项重要的生活技能。在 4-H，我们鼓励您从各种记录保存格式中进行选择，以满足您自己的个人需求和您喜欢的学习方式。记录您的学习经历有助于您确定自己实现目标的程度。目标设定和记录保存可提高您的组织、沟通、规划和评估技能。
2024 年 FDA 批准的热门候选药物
Donanemab 靶向大脑中淀粉样β蛋白的积累。人们认为，如果及早治疗，淀粉样β蛋白的积累减少可以降低疾病进展的风险。13 在其 III 期临床研究中，Donanemab 在 18 个月时平均将淀粉样斑块减少了 84%，而服用安慰剂的患者仅减少了 1%。14 试验还表明，与安慰剂相比，Donanemab 可将认知能力下降减缓 35%，并将疾病进展到下一阶段的风险降低 39%。15 这些数据尤其令人鼓舞，因为百健和卫材的 Leqembi 于 2023 年获批用于治疗阿尔茨海默病，可将认知能力下降减缓 27%。16
2022 年第三季度热门趋势 - 展望云端宣传册
近来，世界经历了一些重大冲击，从 COVID-19 到乌克兰战争，所有这些都发生在剧烈的气候变化背景下。这些冲击从根本上改变了我们生活的世界，其影响将持续数十年。COVID-19 危机暴露了全球供应链的脆弱性，改变了工作习惯，并促进了在线经济。俄乌战争表明能源和大宗商品来源过度集中的危险，并加剧了对能源独立性的呼吁。总的来说，这两次冲击将导致世界全球化程度降低，区域化程度提高。最后，可持续发展革命将需要在能源转型方面进行大量投资，并将影响人们的消费内容和方式。碳排放将开始产生成本，这将在未来纳入商品和服务的价格中。
AHCA/NCAL感染预防主义热门主题简介
Earle H. Spaulding几年前开发了一种对患者护理物品和设备进行消毒和灭菌的方法。这种分类已被预防主义者成功地采用和使用了数十年，以确定对医疗保健中使用和重复使用的物品的正确消毒和灭菌水平。作为他的分类系统的一部分，他引入了三类医疗设备和工具。类别包括关键，半政治和非关键。每个类别都是根据感染风险程度以及如何使用项目分配的。不要让“非关键”一词欺骗您，这些物品仍然是传染性细菌的潜在储层，需要清洁和消毒以保护居民，工作人员和其他人免于感染。
AHCA/NCAL感染预防主义热门主题简介
《国家疫苗儿童伤害法》要求所有公共或私人疫苗提供者在每剂剂量的特定疫苗之前，包括肺炎球菌和流感疫苗，要求将适当的患者（或父母或法定代表）送给患者（或父母或法定代表）。例外，根据紧急使用授权（EUA）授权的疫苗可能没有可用。相反，食品药品监督管理局（FDA）要求为疫苗接收者或其护理人员提供某些特定的特定信息，以帮助做出有关疫苗接种的明智决定。
谁创造了人工智能？| 热门电影中的人工智能科学家的性别
在亚历克斯·加兰 (Alex Garland) 备受赞誉的人工智能电影《机械姬》(Ex Machina) (2014) 中，人工智能科学家内森·贝特曼 (Nathan Bateman) 是虚构搜索引擎公司蓝皮书 (Blue Book) 的富有远见的首席执行官和推动力，也是电影主角迦勒的雇主。内森的天才为他带来了企业成功和巨额财富——足以资助一个僻静而豪华的基地，他在那里私下从事人工智能开发项目。内森的财富和非凡的天才使他摆脱了社会规范的约束。他偏远的家只能乘直升机到达，与所有人隔绝，这也让他可以对自己的人工智能和迦勒实施暴力和非法行为。这包括蓝皮书不道德和非法的数据抓取行为，内森使用这些数据来编程他的人工智能。这还包括他创造和侵犯女性机器人，让她们被迫充当内森的性爱机器人。
热门 AI 基准测试背后的研究社区动态
实验基准是近年来人工智能 (AI) 惊人进步的核心。在机器学习等领域，科学贡献的相关性通常与流行数据集或竞赛所取得的性能水平相关。与此相关，人工智能的技术贡献不仅限于同行评议期刊或会议上的单篇科学论文，而是一个更复杂的团队和社区项目生态系统，这些团队和社区项目开发架构或系统，并不断更新报告（通常在 arXiv.org 和其他开放存储库上）、源代码、预训练模型和结果（通常在 github.com 上）。这项活动通常由基准驱动。传统的科学计量研究很少捕捉到基准对影响人工智能研究的重要性，因为它们主要关注已发表的论文及其之间的引用。在本文中，我们分析了基准如何影响人工智能的研究动态以及从学术界到科技巨头等不同参与者的行为方式。我们对 25 个流行的 AI 基准进行了分析，总共有 1,943 个结果条目。我们从书目存储库中提取了合著者社区，并绘制了它们随时间变化的性能结果。对于每个基准，“成功”与它们对 SOTA 前沿的贡献有关，SOTA 前沿是一条由二维图上的性能跳跃定义的最先进曲线，以时间和性能为维度。我们探索了一系列假设，这些假设涉及在基准上进行重复尝试的社区与进行更多孤立尝试的社区的行为、成功社区的组成（单一机构与多个机构）、它们的多样性（行业、学术界或混合）以及每个社区活跃成员数量的时间动态。最近的研究 1、2 表明“小团队会破坏，而大团队会发展”，但这一发现在
利用神经生理学和机器学习准确预测热门歌曲
识别热门歌曲是出了名的困难。传统上，人们从大型数据库中测量歌曲元素，以识别热门歌曲的歌词方面。我们采用了不同的方法，测量了流媒体音乐服务提供的一组歌曲的神经生理反应，以识别热门歌曲和失败歌曲。我们比较了几种统计方法，以检查每种技术的预测准确性。使用两个神经测量的线性统计模型识别热门歌曲的准确率为 69%。然后，我们创建了一个合成数据集，并应用集成机器学习来捕获神经数据中固有的非线性。该模型对热门歌曲的分类准确率为 97%。将机器学习应用于歌曲第 1 分钟的神经反应，准确率达到 82%，表明大脑可以快速识别热门音乐。我们的结果表明，将机器学习应用于神经数据可以大大提高难以预测的市场结果的分类准确性。