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参与人工智能审计和评估
随着生成AI（Genai）的兴起，大量多样化的用户群在AI评估和审计中的参与需要。Genai开发人员越来越多地采用众包方法来测试和审核其AI产品和服务。但是，它仍然是一个空旷的问题，如何设计和部署负责任的有效众包管道来进行AI审核和评估。这个研讨会旨在迈出弥合这一差距。Our interdisciplinary team of organizers will work with workshop participants to explore several key questions, such as how to improve the output quality and workers' productivity for GenAI evaluation crowdsourcing tasks compared to discrim- inative AI systems, how to guide crowds in auditing problem- atic AI-generated content while managing their psychological impact, ensuring marginalized voices are heard, and setting up responsible and effective crowdsourcing pipelines for real-世界Genai评估。我们希望该研讨会能够制定研究议程和最佳实践，以设计基于人群的AI审计和评估方法。
人类分子遗传学和基因组学
了解人类遗传守则的基础，以检查该代码在人们之间变化的方式，然后将此知识应用于针对目标的干预措施，并精确地量身定制了疾病的根本原因。基因组工具和数据集的开发已经构成了医学发现的性质，使科学家能够进行全面而有力的探索，而不是仅限于测试专注于候选路径的假设。随着人类基因组的第一个参考序列的完成，3注意力从搜索基因转变为涵盖其功能。家庭和人口中的系统基因映射帮助科学家指出了对人类疾病有助的遗传变异。效果是深远的。
久坐行为与脑功能之间的关联......
该方案以系统评价和荟萃分析方案的首选报告项目为指导，并发表在国际系统评价前瞻性注册数据库 (PROSPERO: CRD42023392246) 中。将搜索的数据库包括 EMBASE、Scopus、ScienceDirect、Web of Science、SPORTDiscus、CINAHL 和 PubMed。对儿童和青少年 (5 至 19 岁) 进行的分析 SB 与 BDNF 之间关联的横断面和队列研究将纳入系统评价。将描述研究的特点、方法学方面和主要结果。然后，将评估纳入研究的偏倚风险 (由 STROBE 和 Newcastle-Ottawa 量表评估) 和证据水平 (由 GRADE 工具评估)。还将进行亚组分析。两位经验丰富的审阅者将进行研究选择、数据提取和方法学质量评估。
左、右或双侧杏仁核激活？平滑和运动校正对超高场、高分辨率功能性磁共振成像 (fMRI) 数据的影响如何改变推论
不同预处理步骤在估计静息状态 fMRI 数据中的图论测度时的可靠性。神经科学前沿 9，48，http://dx.doi.org/10.3389/fnins.2015.00048 。Baas, D., Aleman, A., Kahn, RS, 2004.杏仁核激活的侧化：功能性神经影像学研究的系统综述。脑研究评论 45 (2)，96–103，http://dx.doi.org/10.1016/j.brainresrev.2004.02.004 。 Baeken, C., Marinazzo, D., Van Schuerbeek, P., Wu, G.-R., De Mey, J., Luypaert, R., De Raedt, R., 2014. 左右杏仁核——内侧额叶皮质功能连接受伤害规避的不同调节。PLoS One 9 (4)。Beckmann, C., Jenkinson, M., Smith, SM, 2003. 针对
医学神经体系结构搜索：调查和分类法
医学深度学习（DL）迅速发展的领域引起了人们的重大兴趣，这证明了获得FDA批准的Nuberober模型[Benjamens等。，2020年]。在开发和监管认可方面的激增强调了先进计算技术在改造医疗保健中的关键作用。其中，医疗神经架构搜索（MEDNA）成为一个枢纽区域，弥合了最新的机器学习方法与医学数据分析的复杂需求之间的差距。图1显示了针对医疗任务的自动深度学习体系结构设计的数量增加。神经建筑搜索（NAS）[Elsken等。，2019年]，这是这种进化中的基石，表示DL领域的变革转变。它标志着从传统，专业驱动的，通常是启发式方法到设计神经网络体系结构的过渡到更系统的ATIC和算法驱动的过程。nas利用索菲的算法自主构想潜在的净工作架构，并重点是优化性能指标和计算效率。使用了几种选择算法来探索不同的架构搜索空间，其中包括进化算法和基于梯度的方法主要是主导。这些策略
MMWR，登革热流行病学——波多黎各，2010 - 2024 年
引言登革热是一种由蚊子（最常见的是埃及伊蚊和白纹伊蚊）传播的病毒性疾病，可导致无症状感染、非特异性急性发热性疾病或严重登革热，包括严重出血、严重器官衰竭或血浆渗漏 (1,2)。通过适当的治疗，包括早期临床和实验室诊断以及保持充足的水分，死亡率通常低于 1%。*四种不同的登革热病毒 (DENV) 血清型 (DENV-1–4) 可导致疾病。感染一种血清型可对该特定血清型产生持久的免疫力，但只能对其他三种血清型产生短暂的保护作用 (3)。登革热的预防包括避免蚊虫叮咬、使用驱蚊剂、穿防护服（即长袖和长裤）以及消除