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2025年1月第17卷问题补充1 www.jcrpe.org ISSN：1308-5727
一般信息手稿必须用英语编写，并且必须满足期刊的要求。不符合这些要求的论文将退还给作者，以便在审查之前进行必要的修订。 提交给JCRPE的手稿由同行审稿人评估。 需要修改的手稿的作者有两个月的时间重新提交修订后的论文。 在此截止日期之后返回的手稿将被视为新提交。 该期刊符合国际医学杂志编辑委员会发布给生物医学期刊的手稿的统一要求（NEJM 1997; 336：336：309-315，更新2001年）。 在提交手稿后，作者应指示适当的试验/研究类型，并在适当的情况下提供以下准则的清单：随机对照试验的配偶声明（Moher D，Schultz KF，Altman D，Altman d，for Consort Group。>不符合这些要求的论文将退还给作者，以便在审查之前进行必要的修订。提交给JCRPE的手稿由同行审稿人评估。需要修改的手稿的作者有两个月的时间重新提交修订后的论文。在此截止日期之后返回的手稿将被视为新提交。该期刊符合国际医学杂志编辑委员会发布给生物医学期刊的手稿的统一要求（NEJM 1997; 336：336：309-315，更新2001年）。在提交手稿后，作者应指示适当的试验/研究类型，并在适当的情况下提供以下准则的清单：随机对照试验的配偶声明（Moher D，Schultz KF，Altman D，Altman d，for Consort Group。CONSORT声明修订了建议，以提高平行组随机试验的报告质量。JAMA 2001； 285：1987-91），《随机对照试验的荟萃分析和系统评价的Quorom陈述》（Moher D，Cook DJ，Eastwood S，Olkood S，Olkin I，Rennie D，Rennie D，Stroup DF。提高随机对照试验的荟萃分析报告质量：Quorom声明。荟萃分析报告的质量。lancet 1999; 354：1896 - 900）和观察性研究的荟萃分析和系统评价的驼鹿指南（Stroup DF，Berlin JA，Morton SC等JAMA 2000； 283：2008 - 12）。JAMA 2000； 283：2008 - 12）。流行病学观察性研究的荟萃分析：报告流行病学观察性研究的荟萃分析（Moose）组的一项建议。关键字。
公共人工智能的国家安全案例
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 最近在《华盛顿邮报》发表专栏文章，提出了一个简单但引人注目的问题：“谁将控制人工智能的未来？” Altman 将选择框定在两种未来之间：“是美国及其盟国推动全球人工智能，传播技术优势并开放使用权，还是独裁统治，不认同我们价值观的国家或运动将利用人工智能巩固和扩大其权力？没有第三种选择——现在是时候决定走哪条路了。”1 Altman 的二元框架隐含着这样的观点：硅谷和像他自己的公司这样的公司是我们的民主堡垒，抵御中国占主导地位的技术独裁未来。像这样的国家安全和外交政策论点在人工智能和技术政策对话中变得越来越常见。论点的基本轮廓是这样的：美国需要——也应该依靠——其领先的公司来保持人工智能创新优势并在人工智能领域确立主导地位，以赢得与中国的全球竞争。任何可能限制这些领先公司的措施（即监管、反垄断执法或政府在该领域的其他行动——除了美国产业最终可以商业化的大规模公共研发投资）都会导致美国输给中国。在本文中，我们认为有一种更好的方法可以确保人工智能促进美国的国家安全：公共人工智能。公共人工智能包含两层含义：人工智能技术堆栈中由公共提供、拥有和运营的层，如云基础设施、数据和模型开发；以及对私人人工智能行业进行公用事业式的监管，以促进竞争并防止滥用权力。在此过程中，我们表明，依赖不受监管的人工智能国家冠军2——不受约束的硅谷——会给国家安全带来相当大的风险。
马兽医教育
参考文献： [1] Brendemuehl JP、Kopp K、Altman J。口服补充 Omega-3 脂肪酸混合物（藻类 DHA 和亚麻籽）可减轻易感和抗性母马对冷冻精液的子宫炎症反应。已提交给 Theriogenology。 [2] Brendemuehl JP、Altman J、Kopp K。饮食中藻类 N-3 脂肪酸对使用冷冻精液繁殖的母马繁殖引起的炎症和子宫内膜细胞因子表达的影响。J Equine Vet Sci。2014；34(1)：123-124。 [3] AM Adkin、AV Muniz、CJ Mortensen、LK Warren。母体脂肪酸补充剂影响一岁和两岁马的记忆力和学习能力。J Equine Vet Sci。2015； 35: 418-436。[4] AM Adkin、LK Warren、CJ Mortensen、J. Kivipelto。母体补充二十二碳六烯酸及其对脂肪酸向马驹转移的影响（纵向研究）。马兽医学。2013 年；33: 321-329。t[5] AM Adkin、LK Warren 和 CA McCall。母体补充二十二碳六烯酸对哺乳马驹行为和认知发育的影响。马兽医学杂志。2013 年；33: 321-399。
LLM代理和工具使用
•山姆·奥特曼（Sam Altman）在他的关键笔记之一中说：“ GPT和助手是代理商的前身。他们将逐渐能够代表您计划并执行更复杂的动作。这些是我们迈向AI代理的第一步。”•比尔·盖茨（Bill Gates）在他的博客中写道：“代理商不仅会改变每个人与计算机互动的方式。他们还将颠覆软件行业，这是我们从打字命令到敲击图标以来的计算上最大的革命。”
IMCOM 每周新闻样本
德拉姆堡志愿者支持社区滑冰场冬季娱乐活动 1 月 5 日，德拉姆堡山地社区之家的居民开始享受滑冰乐趣，这在一定程度上要归功于一支志愿者团队，他们将在整个冬季保持滑冰场的正常运营。居民顾问委员会主席克里斯·奥特曼在滑冰场开放前会见了新志愿者，向他们介绍了滑冰场开放和关闭的基本知识以及如何使用手动冰面修整机。
Buckland：数字环境中的参考图书馆服务。
http://people.ischool.berkeley.edu/~buckland/libref.pdf 论文发表于《图书馆与情报科学研究》第 30 卷第 2 期第 81-85 页。发表版本可能略有不同。数字环境中的参考图书馆服务 Michael K. Buckland 摘要 参考图书馆在印刷环境中发挥着重要作用，至少有两个目的：直接参考、查找或核实基本事实；查找人物、地点、事件、时期或其他主题的背景方面。对于第一项任务，需要合适的单一来源；对于第二项任务，需要精心挑选的不同参考资源，如词典、百科全书、地图集、参考书目和传记词典。参考图书馆服务尚未有效过渡到数字图书馆环境。研究主要集中在增强参考图书管理员的能力。需要同时强调增强图书馆用户的能力、重新关注书目访问以及更全面的视角。简介 图书馆与信息科学研究 ( LISR ) 已成功出版三十年，其成就令人瞩目。未来三十年如何能做得更好？Ellen Altman 的早期社论告诫我们要关注图书馆服务中的问题，这些问题在本期刊或其他期刊中尚未得到充分解决，而新的研究和开发投资可能会产生重大的实际影响 (Altman
佛罗伦萨，LTCI，巴黎中心，巴黎IP
可互操作的数字：Bommasani，R.，Hudson，D.A.，Adeli，E.，Altman，R.，Arora，S.，Von Arx，S.，...＆Liang，P。（2021）。基础模型的机遇和风险。ARXIV预印本。Xu，M.，Du，H.，Niyato，D.，Kang，J.，Xiong，Z.，Mao，S. 在移动网络中释放边缘云生成AI的功能：AIGC服务的调查。 IEEE通信调查和教程。Xu，M.，Du，H.，Niyato，D.，Kang，J.，Xiong，Z.，Mao，S.在移动网络中释放边缘云生成AI的功能：AIGC服务的调查。IEEE通信调查和教程。
单一事实来源：律师事务所如何利用数据赢得业务并超越客户期望
关于过去事务的良好数据不仅对法律工作的定价至关重要。它对于公司有效和最佳地利用其可支配的人力资源至关重要。它对于与客户进行人员配备讨论也是必不可少的。在 Altman Weil 的《转型中的律师事务所》研究中，72.5% 的公司报告称“关于项目人员配备的对话”是了解客户需求的关键策略。经验管理系统在这些对话中提供事实数据来支持有关人才和人员配备的决策。经验管理不仅可以帮助公司确定项目提案的“什么？”和“多少？”组成部分，还可以确定“谁？”
美国人工智能：OAI 的经济蓝图
对我们来说，这意味着从一开始就正确使用人工智能并享受其好处——我们认为这需要制定正确的规则，以便充分实现其好处。人工智能不是社交媒体——它是一种基础设施技术，正在引领我们进入我们的首席执行官 Sam Altman 所说的智能时代。有了人工智能，我们的孩子将能够做我们不能做的事情，最终每个人的生活都会比现在更好。但要实现这一目标，我们还有很多工作要做。政府和人工智能行业需要从过去吸取教训，制定适当的规则，以便用户在使用人工智能工具和产品时可以放心：
对艾伯塔省卒中计划自动评分的深度学习模型的临床评估早期CT评分在非对比度CT
摘要背景自动化测量艾伯塔省中风计划早期计算机断层扫描评分（方面）可以支持临床决策。基于深度学习算法，我们开发了一个自动化方面评分系统（Heuron方面），并在预先指定的临床试验中验证了其性能。用于模型训练的方法，我们使用了487例急性缺血性中风患者（AIS）的非对比度计算机断层扫描图像。在临床试验中，招募了326例患者（87例AIS，56例患有其他急性脑疾病，没有脑部疾病的183例）。将启发体方面的结果与两名中风专家使用Bland -Altman协议产生的共识进行了比较。平均差异小于0.35，最大允许差小于3.8被认为是主要结果目标。计算了模型对10个感兴趣区域和二分法方面的敏感性和特异性。结果平均差异为0.03 [95％置信区间（CI）：-0.08至0.14]，一致的上和下限为2.80 [95％CI：2.62至2.99]和-2.74和-2.74和-2.74 [95％CI：−2.92至-2.92至-2.55]，相应地。对于检测10个方面的早期缺血变化的各个方面的计算，敏感性和特异性为62.78％[95％CI：58.50至67.07]和96.63％[95％CI：96.18至97.09]。此外，在二分法分析（方面> 4vs.≤4）中，灵敏度和特异性分别为94.01％[95％CI：91.26至96.77]和61.90％[95％CI：47.22至76.59]。结论当前的试验结果表明，纯种方面可靠地衡量在临床实践中使用的方面。