XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBriggs
AI医疗保健中的AI质量标准：快速伞评论
背景：近年来，人工智能（AI）在医疗保健文献中一直存在上升。在此期间，越来越多的拟议标准来评估卫生保健AI研究的质量。目的：这项快速的雨伞审查研究了在36个月内发表的医疗保健AI系统评论文章样本中使用AI质量标准的。方法：我们使用了Joanna Briggs Institute伞审查方法的修改版本。Tricco及其同事的实践指南为我们的快速审查提供了我们的快速指南。我们的搜索专注于补充Google Scholar的MEDLINE数据库。纳入标准是英语系统的系统评论，无论审查类型如何，在一个36个月内发表的摘要中提到了AI和Health。为了综合，我们总结了这些评论中使用的AI质量标准以及根据一组已发表的医疗保健AI标准，协调所使用的术语，并提供了指导以提高未来医疗保健AI研究的质量。
工匠EDGER 3.5 hp出售
用工匠草坪埃格（Edger）改造草坪的外观，这是一种专业级的工具，可确保沿着人行道，车道，花园等沿着人行道，车道，花园等方向脆弱。这款强大的EDGER非常适合想要维护良好的院子的房主。使用 - 条件良好：型号536.797571功能： *功能强大的Briggs＆Stratton引擎，带有底漆，可轻松启动 *自我塑造的三边刀片，可沿着车道，人行道和景观床和景观床和可调节的车轮设计，可轻松搭配折叠式折叠式 *，沿着车道，侧面和景观床 *可调节的车轮设计 *使用Paracord *清洁的化油器，线圈和飞轮以去除生锈并施加腐蚀抑制剂 *用汽车级替换皮带的其他详细信息：如果要满足要价，可以免费提供本地送货。价格合理地用于快速销售。规格： *电机类型：气体驱动 *电源来源：汽油 *产品身高/长度/宽度/重量：未指定
特拉华州衡平法院
William M. Lafferty、Thomas W. Briggs, Jr.、John P. DiTomo、Richard Li、MORRIS, NICHOLS, ARSHT & TUNNELL LLP、特拉华州威尔明顿；Robert H. Baron、Daniel Slifkin、Michael A. Paskin、Justin C. Clarke、CRAVATH, SWAINE & MOORE LLP、纽约州纽约市；原告和反诉被告的律师。Donald J. Wolfe, Jr.、Michael A. Pittenger、T. Brad Davey、Matthew F. Davis、Jacob R. Kirkham、POTTER ANDERSON & CORROON LLP、特拉华州威尔明顿；Stephen P. Lamb、Daniel A. Mason、Brendan W. Sullivan、PAUL, WEISS, RIFKIND, WHARTON & GARRISON LLP、特拉华州威尔明顿； Lewis R. Clayton、Andrew G. Gordon、Susanna M. Buergel、Jonathan H. Hurwitz、Daniel H. Levi、Paul A. Paterson、PAUL、WEISS、RIFKIND、WHARTON & GARRISON LLP，纽约州纽约市；被告和反诉原告的律师。LASTER，V.C.
光学遥感图像中的物体检测调查
变化检测 (Bontemps et al., 2008; Chen and Hay, 2012; Contreras et al., 2016; Dissanska et al., 2009; Doxani et al., 2012; Doxani et al., 2008; Hussain et al. .，2013；Im 等，2008；等，2014；沃尔特，2004）；土地覆盖和土地利用制图，包括植被、树木、水、住宅等。(Baker et al., 2013; Benz et al., 2004; Blaschke, 2003; Blaschke et al., 2011; Blaschke et al., 2008; Contreras et al., 2015; D'Oleire-Oltmanns et al. .，2014；德皮尼奥等人，2012； Doleire-Oltmanns 等人，2013 年；Drăguţ 和 Eisank 等人，2011 年； 2011；Lisita 等，2011； 2011；Tzotsos 等，2011；Walker 和 Briggs，2007；Zhou 等，2009；周和特洛伊，2008）；滑坡测绘（Feizizadeh 等，2014；Li 等，2015b；Martha 等，2010；Martha 等，2011；Martha 等，2012；Stumpf 和 Kerle，2011）。
中国的政策刺激足够吗？
本周，中国决策者加倍暗示将对中国面临的内部和外部经济挑战采取强有力的政策应对措施。但在经历了数月的政策失望之后，刺激措施究竟能有多大效果？中国观察家迈克尔·佩蒂斯、大卫·李和高盛的惠山一致认为，国内挑战对中国经济构成的问题比最受关注的风险——潜在的特朗普关税——更大，但他们对最新刺激措施在解决两大关键国内挑战方面的有效性存在分歧：高负债和国内需求疲软。我们探讨了这些措施对中国经济增长的影响——佩蒂斯、大卫·李和惠山对长期增长表达了不同程度的乐观和悲观态度——以及其他影响，高盛的约瑟夫·布里格斯认为，明年中国经济和政策发展的海外溢出效应可能与过去的周期不同。我们评估了目前市场对中国增长预期的定价，这意味着与中国相关的资产还有进一步小幅上涨的潜在空间。“
支持《联合国气候变化框架公约》的空间地球观测...
Michaela I. Hegglin 1 , 2 , 3 *, Ana Bastos 4 , Heinrich Bovensmann 5 , Michael Buchwitz 5 , Dominic Fawcett 6 , Darren Ghent 7 , Gemma Kulk 8 , Shubha Sathyendranath 8 , Theodore G. Shepherd 1 , 9 9肖恩·奎根 10雷吉娜·罗斯利斯伯格 11 , 斯蒂芬·布里格斯 1 , 12 , 卡洛·布翁坦波 13 , 安妮·卡泽纳夫 14 , 埃米利奥·楚维科 15 , 菲利普·西亚斯 16 , 大卫·克里斯普 17 , 理查德·恩格伦 18 , 苏瓦纳·法德纳维斯 19 , 马丁·霍瓦斯 19 , 霍瓦斯 12 , 20奥斯卡·琼森 22、加布里埃尔·卡帕卡 23、克里斯托弗·J.Merchant 1 , 24 , Christian Mielke 25 , Thomas Nagler 26 , Frank Paul 27 , Thomas Popp 28 , Tristan Quaife 1 , 24 , Nick A. Rayner 29 , Colas Robert 30 , Marc Schröder 31 , Stephen Sitch 6 , Sara Venturini 32、罗宾·范德沙利33、Mendy van der Vliet 33、Jean-Pierre Wigneron 34 和 R. Iestyn Woolway 35
大语言模型中的知识机制
知识是智力的基石和文明的延续，为我们提供了基本的原则和引入复杂问题和新兴挑战的指导（Davis等人。，1993;崔，2022）。在整个进化的广泛历史中，我们通过利用获得的知识和探索未知知识的边界来奉献更高级的智力（McGraw and Harbison-Briggs，1990； Han等；，2021）。我们知道，大型语言模型（LLM）以封装广泛的参数而闻名（Roberts等人，2020年； Sung等。，2021; Cao等。，2021a; Zhong等。，2021; Kandal等。，2023; Heinzerling和Inui，2020年； Petroni等。，2019年； Qiao等。，2023; Kritharoula等。，2023;他等人。，2024a），在应用中取得了前所未有的进展。但是，LLM中的知识机制用于学习，存储，利用和进化仍然是神秘的（Phillips
人工智能：花费太多，收益太少？
科技巨头及其他公司将在未来几年投入超过 1 万亿美元的 AI 资本支出，但目前收效甚微。那么，这笔巨额支出会带来回报吗？麻省理工学院的 Daron Acemoglu 和 GS 的 Jim Covello 对此持怀疑态度，Acemoglu 认为未来十年 AI 给美国经济带来的上行空间有限，而 Covello 则认为该技术并非为解决复杂问题而设计的，无法证明其成本合理，而且成本可能不会像许多人预期的那样下降。但 GS 的 Joseph Briggs、Kash Rangan 和 Eric Sheridan 对 AI 的经济潜力及其最终在当前“一锤定音”阶段之后产生回报的能力仍持更为乐观的态度，即使 AI 的“杀手级应用”尚未出现。即使出现了，我们也会探讨当前的芯片短缺（与 GS 的 Toshiya Hari 一起）和迫在眉睫的电力短缺（与 Cloverleaf Infrastructure 的 Brian Janous 一起）是否会限制 AI 的增长。但尽管存在这些担忧和限制，我们仍然看到人工智能主题的运行空间，要么是因为人工智能开始兑现其承诺，要么是因为泡沫需要很长时间才能破灭。”
丹麦人工智能的经济机遇
注：该估计假设生成式人工智能在十年内得到广泛采用。生成式人工智能的能力和采用时间表存在很大的不确定性。生产力提升的规模取决于生成式人工智能能够完成的任务的难度以及它可以自动化的工作数量。GDP 处于 2022 年的水平。对于补充和高度暴露的工人，生成式人工智能在所有类型的任务中可能执行的平均工作活动数量相当于 20-25%。我们的估计是，生成式人工智能的孤立潜力在大约十年后，当其影响在广泛采用情景中达到峰值时（见下页）。生成式人工智能的估计提升可能不会完全增加 GDP 趋势，因为 GDP 预测已经假设新技术对增长的贡献，而生成式人工智能可能会替代其中的一部分。此外，生成式人工智能的推动力可能会被潜在的增长放缓部分抵消。来源：根据 Eurostat 和 O*Net、Briggs 和 Kodnani (2023a)、法国巴黎银行 (2023) 以及 Dell'Acqua 等人 (2023) 的数据实施经济学。
高等教育学习者之间的数字福祉
数字化的时代彻底改变了知识的获取和传播方式。这种快速传播和数字技术的使用改变了人们与自己，他人和周围环境的互动方式。随后会影响人类的福祉，促使需要进一步探索和检查。本文概述了范围审核协议，以系统地绘制过去五年中高等教育学习者中数字福祉的功能元素。此范围审查将使用Joanna Briggs Institute（JBI）范围审查指南进行。将使用JBI引入的三步搜索策略执行资源搜索。将搜索来自2018年至2023年相关研究的主要数据。范围审查将报告影响数字福祉的功能元素及其与一般福祉问题的关联。审核搜索，研究选择和证据图表将涉及四个独立的审阅者。作为二级研究，本综述研究了有关高等教育学习者之间数字福祉的文献的广度，因此不需要道德批准。本评论将概述在高等教育学习者的背景下影响数字福祉的要素。这些发现将通过针对全球教育工作者的期刊出版物和会议演讲来传播。