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数字化转型 - 全球AI将转变财务分析，为精通技术的投资者提供优势
使用大型语言模型来识别投资机会是诱人的，但是这种方法面临几个问题。幻觉的风险 - 返回合理但不正确的输出 - 尽管最新一代的模型已减少，但现在已知。11此外，大型语言模型可能会产生不可预测的结果，并带有轻微的输入变化或模型差异，导致不一致的产出，从而使后测试阶段在开发阶段很难。13然而，这些模型的能力正在迅速发展，并且将逐渐在投资过程中提高重要性。14他们也可以采用解释模型输出15的工具的输出，并生成报告，说明非专家会理解，从而促进财务分析师和投资组合经理的采用。
COVID-19 疫苗同意书
紧急联系人姓名__________________________ 紧急联系电话 _____________________________ 2. 筛查和健康信息 截至今日： 是 否 您是否出现感冒、流感或类似 COVID-19 的症状，即使是轻微的症状？症状包括：发烧、发冷、咳嗽、呼吸急促、喉咙痛/吞咽疼痛、鼻塞/流鼻涕、嗅觉丧失、头痛、肌肉酸痛、疲劳、食欲不振、结膜炎、头晕、精神错乱、恶心、呕吐、腹痛、皮疹、手指或脚趾变色 - 或任何其他疑似 COVID-19 症状？在过去 14 天内，您是否护理过 COVID-19 确诊患者或正在接受 COVID-19 调查的患者或与他们有过密切接触？您有什么过敏吗？请列出：（食物、药物、疫苗成分）
人工智能：全景系统的守卫
自20世纪人工智能概念诞生以来，其影响力日渐凸显。经过几十年的发展，人工智能已经非常完善，甚至比人类的工作效率更高。在日常生活中，红绿灯、电子警察等人工智能随处可见。过去，研究人员认为人工智能为人们提供了便利，规范了人们的行为，因此人工智能应该广泛应用于社会管理。然而，没有人注意到人工智能对人类生活有轻微的控制，尤其是当人工智能与政府相关时。人工智能与政府管理有什么关系？这种关系如何影响人们的日常生活？作者将通过观察人们对社会规则的反馈来寻找这些信息。通过弄清楚这些问题，人们可能会更好地理解社会，并能够适应社会规则。例如，跟着交通信号灯走。
针对细菌组氨酸激酶抑制剂的抗多药抗葡萄球菌感染
金黄色葡萄球菌是世界上最致命的病原体之一，这种生物体的抗性菌株的升高导致许多威胁生命的医疗状况。这种革兰氏阴性菌可能会引起一系列疾病，从轻微的皮肤感染到严重感染，例如毒性休克综合征或心内膜炎，并且在美国导致的死亡人数比任何其他耐药性病原体都要多。每年由于虫球菌感染而在美国每年在美国发生1,2个门诊和急诊室就诊和464 000次住院。3随着抗生素的使用正在上升，医院中多药的抗菌菌株正在出现，最值得注意的是耐甲氧西林的金黄色葡萄球菌（MRSA），事实证明，传统抗生素的感染是徒劳的。
持续升高的CK-MM：提供者概况
DMD和BMD是可变的，进行性肌肉疾病。DMD具有更早的发作和更严重的症状。明显的DMD迹象出现在幼儿时代，通常是两到三岁的迹象，从难以移动，步行和跑步开始。儿童时期的其他常见症状是大腿肌肉，大腿薄（假性植物）和轻微的学习障碍。DMD的男性通常会失去在十二岁之前走路和使用轮椅的能力。在二十多岁时，患有DMD的人会发展为心肌病。心脏和呼吸系统问题随着年龄的增长而恶化，通常会威胁生命。患有BMD的人在生活后期通常不会出现这些症状。
基于心电图的机器学习模型的多数据源的必要性
摘要。尽管人们对机器学习研究的兴趣正在显著增长，尤其是在医学领域，但研究结果与临床相关性之间的不平衡比以往任何时候都更加明显。造成这种情况的原因包括数据质量和互操作性问题。因此，我们旨在检查公开的标准心电图 (ECG) 数据集中站点和研究特定的差异，理论上这些数据集应该通过一致的 12 导联定义、采样率和测量持续时间实现互操作。重点在于即使是轻微的研究特性是否会影响训练有素的机器学习模型的稳定性。为此，研究了现代网络架构以及无监督模式检测算法在不同数据集上的性能。总的来说，这是为了检查单点心电图研究的机器学习结果的泛化。
在环境压力下搜索氢化物超导体的材料空间
采用机器学习辅助方法来寻找在包含超过15万种化合物的广泛数据集中的环境压力下的超导氢化物。调查产生≈50个系统，其过渡温度超过20 K，甚至达到70 K以上。这些化合物具有非常不同的晶体结构，具有不同的尺寸，化学成分，stoichiimementry，stoichiimentry，stoichiimentry和水合物的排列。有趣的是，这些系统中的大多数表现出轻微的热力学不稳定性，这意味着它们的合成将重新询问环境平衡的条件。此外，在大多数这些系统中都发现了一致的化学成分，该系统将碱或碱产量元素与高贵金属结合在一起。该观察结果表明，在环境压力下氢化物内的高温超导性进行了未来的实验研究途径。