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病例报告糖尿病酮症酸中毒是年轻糖尿病患者的首发表现：区分不同类型糖尿病的临床方法
印度尼西亚雅加达综合医院 2 印度尼西亚大学医学院内科 *通讯作者：M. Ikhsan Mokoagow，医学博士，医学硕士，理学硕士。印度尼西亚雅加达法特玛瓦蒂中央综合医院内科内分泌、代谢和糖尿病科。电子邮件：mimokoagow@gmail.com。摘要糖尿病酮症酸中毒 (DKA) 是糖尿病的急性代谢并发症。虽然它最常发生在 1 型糖尿病 (T1DM) 中，但 DKA 也可能发生在其他类型的糖尿病中。遇到 DKA 病例需要进一步评估以确定糖尿病类型并对患者进行相应治疗。通过临床方法对表现不寻常的 DKA 病例进行糖尿病类型的诊断。一名 30 岁男性因突发呼吸困难到急诊室就诊。实验室检查显示血糖水平为 506 mg/dL，血酮水平为 2.6 mmol/L，碳酸氢盐水平为 5 mEq/L。他的糖化血红蛋白为 15.3%。他之前没有被诊断出患有糖尿病。研究表明，不同类型的糖尿病的 DKA 临床和生化参数存在重叠。在采取挽救生命的治疗措施后，应进行进一步的临床和实验室评估。自身抗体滴度（即：抗谷氨酸脱羧酶、胰岛抗原 2、锌转运蛋白 8 和胰岛素的自身抗体）和 c 肽水平的测量可能有助于确定该患者的糖尿病类型。在年轻人中确诊某种类型的糖尿病可能具有挑战性。根据临床特征，该患者被推定诊断为自身免疫性糖尿病，特别是成人隐匿性自身免疫性糖尿病 (LADA)。关键词：糖尿病、糖尿病酮症酸中毒、成人隐匿性自身免疫性糖尿病、青年人
迈向图像编辑方法的定量评估指标
在生成AI的快速发展的领域中，这项工作采取了初步步骤，以建立用于比较图像编辑方法的系统范围。当前，缺乏用于评估IMED编辑任务的定量指标，而新方法主要是定性评估的。我们的方法涉及三个关键组成部分：1）使用gan-Control创建大型合成数据集，该数据集可以生成地面图像，以跨不同面部身份进行一致的编辑； 2）匹配过程，将编辑的图像与相应的地面真相配对； 3）将感知距离指标应用于匹配对。我们通过用户研究和一组仿真实验评估了我们提出的框架的有效性。我们的结果表明，我们的方法可以以与人类判断相符的方式对图像编辑方法进行排名。这项研究旨在为随后的研究中的图像编辑技术建立全面的评估框架奠定基础，并就此主题进行对话。
档案的全面性：构建全面共享文化遗产的现代人工智能方法
档案在社会建设和发展中发挥着至关重要的作用。人类非常信任档案，依靠档案制定公共政策并保存语言、文化、自我认同、观点和价值观。然而，在当前对记录和档案进行分类和可发现性的过程中，某些声音和观点仍然难以捉摸。在本文中，我们探讨了集中式、正当程序档案系统对边缘化社区的影响和影响。有强有力的证据证明，在追求全面性、公平性和正义的同时，需要渐进式设计和技术创新。在改善档案实践以及当今整个社会的进步和繁荣方面，意向性和全面性是我们最大的机会。在当今技术和信息时代的支持下，意向性和全面性是可以实现的。在档案过程中重新开放、质疑和/或有目的地纳入他人的声音是我们在论文中提出的意图。我们列举了一些边缘化社区的例子，他们继续领导“社区档案”运动，努力恢复和保护自己的文化身份、知识、观点和未来。总之，我们提出了设计和人工智能主导的技术考虑因素，值得进一步研究，以努力弥补系统性差距并建立强大的档案流程。
糖尿病的实验方法
引言糖尿病（DM）是一种严重，慢性且复杂的疾病，其特征是由于无效使用激素胰岛素或激素胰岛素的产生不足而导致高血糖水平。在临床上，高血糖症是由于胰岛素缺乏或不足而引起的，胰岛素的不足或激素可以使循环葡萄糖转化为细胞中的能量。1个糖尿病分为4个亚类：1型，类型2，由于其他原因（例如新生儿糖尿病）和妊娠糖尿病引起的特定糖尿病。2今天，DM的患病率正在增加。 这种情况是世界上最重要的健康问题之一，它导致其维持其人口。 世界卫生组织报告说，有6.4％的成年人口患有糖尿病。 预计2030年有7.8％的DM，但今天的速度已超出了预期。 尽管大多数被诊断为2型DM，但人们认为8.3％的人口被认为是被诊断为DM的个体。 2,3心血管死亡率和发病率通过DM的存在引起的肾病，神经病和视网膜病变而增加。 游离氧自由基的前提，血清蛋白的变化，内皮功能障碍以及肝脏产生的急性相蛋白的变化在这些并发症的形成中起作用。 4可以控制DM及其并发症，患者在适当营养，定期运动，血糖控制，使用适当的药理学治疗以及对所使用治疗的影响和副作用的认识的成分方面的意识对患者的欢迎很重要。2今天，DM的患病率正在增加。这种情况是世界上最重要的健康问题之一，它导致其维持其人口。世界卫生组织报告说，有6.4％的成年人口患有糖尿病。预计2030年有7.8％的DM，但今天的速度已超出了预期。尽管大多数被诊断为2型DM，但人们认为8.3％的人口被认为是被诊断为DM的个体。2,3心血管死亡率和发病率通过DM的存在引起的肾病，神经病和视网膜病变而增加。 游离氧自由基的前提，血清蛋白的变化，内皮功能障碍以及肝脏产生的急性相蛋白的变化在这些并发症的形成中起作用。 4可以控制DM及其并发症，患者在适当营养，定期运动，血糖控制，使用适当的药理学治疗以及对所使用治疗的影响和副作用的认识的成分方面的意识对患者的欢迎很重要。2,3心血管死亡率和发病率通过DM的存在引起的肾病，神经病和视网膜病变而增加。游离氧自由基的前提，血清蛋白的变化，内皮功能障碍以及肝脏产生的急性相蛋白的变化在这些并发症的形成中起作用。4可以控制DM及其并发症，患者在适当营养，定期运动，血糖控制，使用适当的药理学治疗以及对所使用治疗的影响和副作用的认识的成分方面的意识对患者的欢迎很重要。尤其是，就患者遵守治疗而言，终身用药是最重要的组成部分之一。5关于DM治疗和护理及其并发症的支出正在迅速增加，并严重降低了个人的生活质量。对患者的血糖控制对于预防长期微血管并发症至关重要。 6当前，已经开发出各种药理剂来提供血糖控制。 这些药物通过抑制各种葡萄糖转运蛋白和碳水化合物消化酶，并通过过氧化物酶体增殖物激活受体激活来降低血糖水平。 葡萄糖转运蛋白（GLUT）和钠 - 葡萄糖辅助转运蛋白家族作为当前方法脱颖而出，因为它们是参与葡萄糖转运的蛋白质。 7-9在这种情况下，科学家继续进行研究，以进一步研究现有药物的机制并开发新的治疗方法。 关于DM及其并发症的研究的普及也使DM实验方法流行。 这些实验方法可以在体内或体外设计，可以专门用于DM亚型。 每个对患者的血糖控制对于预防长期微血管并发症至关重要。6当前，已经开发出各种药理剂来提供血糖控制。这些药物通过抑制各种葡萄糖转运蛋白和碳水化合物消化酶，并通过过氧化物酶体增殖物激活受体激活来降低血糖水平。葡萄糖转运蛋白（GLUT）和钠 - 葡萄糖辅助转运蛋白家族作为当前方法脱颖而出，因为它们是参与葡萄糖转运的蛋白质。7-9在这种情况下，科学家继续进行研究，以进一步研究现有药物的机制并开发新的治疗方法。关于DM及其并发症的研究的普及也使DM实验方法流行。这些实验方法可以在体内或体外设计，可以专门用于DM亚型。每个
使用环境和地球观察，改善了更好整合气候和生物多样性方法的监控
Call: HORIZON-CL6-2024-CLIMATE-01 Topic: EU-China international cooperation on improving monitoring for better integrated climate and biodiversity approaches, using environmental and Earth observation Type of Action: HORIZON-RIA Acronym: BioClima GA Number: 101181408 Duration: 48 months Start Date: 01 Jan 2025 Project Cost: €4,999,437.50
使用交叉注意信号对大型语言模型进行微调模型的一种自我监督的强化学习方法
我们为不依赖于人类反馈的大型语言模型（LLMS）提出了一种新颖的增强学习（RL）框架。相反，我们的方法使用模型本身中的交叉注意信号来获得自我监督的奖励，从而指导对模型策略的迭代微调。通过分析模型在生成过程中如何“参加”输入提示，我们构建了及时的覆盖，重点和连贯性的度量。然后，我们使用这些措施来对候选响应进行排名或评分，提供了奖励信号，鼓励模型产生良好的一致，主题文本。在与标准策略梯度方法的经验比较和合成偏好模型的RL微调中，我们的方法在非RL基线的迅速相关性和一致性方面显示出显着的提高。虽然它尚未与完全监督的RLHF系统的性能相匹配，但它突出了使用最小的人类标记来扩展对齐的重要方向。我们提供了详细的分析，讨论潜在的局限性，并概述了将基于跨注意的信号与较少人类反馈相结合的未来工作。
跨学科方法来理解人工智能......
计算是技术专家的领域的日子早已一去不复返了。我们生活在一个计算技术（尤其是人工智能）渗透到我们日常生活的方方面面的世界，在各种情况下发挥着增强甚至取代人类决策的重要作用。人工智能技术可以通过处理错误模式来适应您孩子的理解水平；人工智能系统可以利用传感器输入的组合来选择和执行汽车的制动动作；具有人工智能功能的网络浏览器可以根据您过去对搜索的观察进行推理，以推荐新地点的新美食。人工智能的创新主要集中在“什么”和“如何”的问题上——例如，用于在网络搜索中查找模式的算法——没有充分关注可能的危害（例如隐私、偏见或操纵），也没有充分考虑这些系统运行的社会背景。在一定程度上，这是由科技行业的激励和力量推动的，在该行业中，更注重产品的重点往往会淹没对潜在危害和错误框架的更广泛的反思性担忧。 1 。但这种对“是什么”和“如何”的关注在很大程度上反映了计算机科学以工程和数学为重点的训练，这种训练强调工具的构建和计算概念的开发。由于这种严格的技术重点以及其在全球范围内的迅速应用，人工智能带来了一系列意想不到的社会技术问题，包括以种族或性别偏见的方式行事的算法、陷入延续不平等的反馈循环，或实现前所未有的行为监控，挑战自由民主社会的基本价值观。
一种降低秘密风险的加密方法
现代软件依赖于操作的秘密 - API键，代币和凭证对于与Stripe，Twilio和AWS等服务互动的应用程序至关重要。这些秘密中的大多数存储在平台本地的秘密经理中，例如AWS Secrets Manager，Vercel环境变量和Heroku Config vars。这些系统通过集中秘密并无缝将其注入运行时环境来提供便利。但是，此集中化引入了重大风险。如果被违反，它们会暴露在其中存储的所有秘密，从而导致爆炸半径，可能会泄漏数千甚至数百万个秘密。同时，诸如.ENV文件之类的替代方案最小化爆炸半径，但缺乏防止未经授权访问所需的保障措施。开发人员在具有较大风险或复杂性较大的爆炸半径的较高风险或复杂性之间进行选择。需要的是基于混合密码学而不是信任的秘密系统，允许开发人员在而无需任何第三方保持安全的情况下对秘密进行加密。在本文中，我们使用库在运行时解密加密秘密文件的库为这些风险提出了解决方案，并用平台的Secrets Manager中分别存储了一个私钥。此方法包含漏洞的爆炸半径，同时保持.ENV文件的简单性。即使一个组件（无论是加密的文件或秘密经理）还是受到妥协的，秘密仍然安全。只有同时访问两者都可以暴露它们。
人工智能和机器学习方法
参考文献 1] Klaus Greff 等人。“LSTM：搜索空间漫游。”IEEE 神经网络和学习系统学报，28 (2015): 2222-2232。 https://doi.org/10.1109/tnnls.2016.2582924。[2] Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., Erhan, D., Vanhoucke, V., & Rabinovich, A.(2014)。更深入地了解卷积。2015 IEEE 计算机视觉和模式识别会议 (CVPR)，1-9。 https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298594。[3] Lee, J., Jun, S., Cho, Y., Lee, H., Kim, G., Seo, J., & Kim, N. (2017)。医学成像中的深度学习：概述。韩国放射学杂志，18，570 - 584。 https://doi.org/10.3348/kjr.2017.18.4.570。[4] Klyuchnikov, N., Trofimov, I., Artemova, E., Salnikov, M., Fedorov, M., & Burnaev, E. (2020)。NAS-Bench-NLP：自然语言处理的神经架构搜索基准。IEEE Access，PP，1-1。https://doi.org/10.1109/access.2022.3169897。[5] Lu, Z., Whalen, I., Dhebar, Y., Deb, K., Goodman, E., Banzhaf, W., & Boddeti, V. (2019)。用于图像分类的深度卷积神经网络的多目标进化设计。IEEE Transactions on Evolutionary Computation，25，277-291。https://doi.org/10.1109/TEVC.2020.3024708。[6] Zhang, T., Lei, C., Zhang, Z., Meng, X., & Chen, C. (2021)。AS-NAS：用于深度学习的具有强化进化算法的自适应可扩展神经架构搜索。IEEE 进化计算学报，25，830-841。 https://doi.org/10.1109/TEVC.2021.3061466。[7] Sun, Y., Sun, X., Fang, Y., Yen, G., & Liu, Y.(2020)。一种用于进化神经架构搜索算法性能预测器的新型训练协议。IEEE 进化计算学报，25，524-536。https://doi.org/10.1109/TEVC.2021.3055076。[8] Verma, M., Sinha, P., Goyal, K., Verma, A., & Susan, S. (2019)。一种用于爬山领域的神经架构搜索的新框架。2019 IEEE 第二届人工智能与知识工程国际会议 (AIKE)，1-8。https://doi.org/10.1109/AIKE.2019.00009。[9] Zhang, H., Jin, Y., Cheng, R., & Hao, K. (2020)。通过采样训练和节点继承实现注意力卷积网络的有效进化搜索。IEEE
基于语料库的语言教学方法
摘要 本文综合了教师的观点、学习者产出和学习者印象的分析、材料开发的想法以及总结性研究者的观察结果，这些观察源于在美国两个大学和成人留学环境中实施为期一学期（约 8 周的教学）的基于语料库和数据驱动的英语作为第二语言 (ESL) 教学。案例研究 1 调查了学习者和教师对语料库教学在培养专门为中国访问学者群体设计的学术写作技能方面的有效性的态度。案例研究 2 采用混合方法、探索性调查，研究使用支架式学生工作表指导不同熟练程度的学习者在一所位于美国的非营利性私人机构为期一学期的留学项目中使用语料库和语料库工具的情况。该工作表旨在定期将基于语料库的课程和数据纳入课堂教学或家庭作业活动。结果表明，教师们对将语料库工具纳入自己的语言课堂教学中可能带来的巨大而有希望的好处充满热情。通过具体明确的学习目标和使用指导，语料库工具可以成为课程期间和课程结束后适合学生的宝贵资源。