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社交媒体反映的创新地理
研究人员已经开始利用 Twitter 提供的新的地理定位信息来源，提供关于各种空间视角的见解，包括本地化人格特质和心脏病的地理差异（Eichstaedt 等人，2015 年；Obschonka 等人，2019 年）。同样，语言学分析利用社交媒体的大数据来揭示区域语言差异（Grieve 等人，2018 年）。本研究应用大数据分析来探索创新地理中的无形要素。我们将从美国专利商标局收集的人均专利空间聚类（Pat_Cap）与反映社交媒体讨论和围绕技术创新相关主题的“热议”的新变量进行比较。这个变量被标记为 InnoTech_Tw，基于 2014 年美国各县 8.9 亿条地理编码推文中约 89 亿个单词的语料库（有关该数据集的更多信息，请参阅 Grieve 等人，2018 年）。它被定义为美国每个县所有单词的相对频率之和，按它们与创新和技术这两个术语的余弦相似度加权，通过将 word2vec 算法应用于 300 万个单词的 300 维向量数据集而获得，该数据集在约 100 个语料库上进行训练
2024 HHG 旺季消息 23 年 4 月 24 日.pdf
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人工智能、聊天GPT 和网络安全
我是由领先的人工智能研究机构 OpenAI 创建的。我是一个机器学习模型，经过大量文本数据的训练，可以对文本输入生成类似人类的响应。训练过程涉及使用高级深度学习算法（例如转换器网络）来分析文本数据中的模式和关系，并生成一个可以根据该分析生成新文本的模型。
2024 年影响报告
我们继续通过不同的渠道筹集资金，包括合作伙伴关系、工作场所捐赠和遗赠，同时我们推出了命名基金选项，个人、家庭或企业可以向我们的基金捐款，同时成为赠款轮的一部分，每年以他们的名义获得一笔赠款。到目前为止，我们有一个命名基金，即 Castello 基金，我们正在努力在未来 12 个月内建立它。
2023投资者更新 - CDI案例研究
锂是电动汽车和能源存储系统电池中使用的关键材料。有了丰富的化学生产过程经验，CDI目前正在支持德克萨斯州科珀克里斯蒂市附近的州立，基层汽车级炼油厂的设计和建设。该项目旨在确保北美供应链用于高纯度氢氧化锂和碳酸锂。CDI正在加速时间表上执行该项目，并结合了同时的基本工程，详细的设计和施工过程。
科学专业的微生物学生物学生物学3421（...
我是一支空军小子，当我父亲是军官和KC-135油轮飞行员时，在美国各地的空军基地长大。我的父母都来自东德克萨斯州（克罗基特和弗兰克斯顿），所以我们一直知道我们最终会回到该地区。在我父亲从空军退休后，我们最终进入了Nacogdoches，在那里我完成了高中的最后两年（GO，Dragons！）然后去了德克萨斯A＆M - 大学站。我在SFA-在这座建筑物的SFA-一些夏季课！我有来自德克萨斯州A＆M的生物学和历史上的BS-EDCI。生活中的后期和两个女儿后，我有机会回到研究生院，在那里获得了博士学位。路易斯安那大学拉斐特大学免疫学博士学位。我曾在德克萨斯州A＆M大学的Lafayette的路易斯安那大学的教师教授 - 德克萨斯州A＆M大学 - 科珀斯·克里斯蒂（Corpus Christi），圣哈辛托学院 - 休斯顿，德克萨斯州安德森大学癌症中心卫生学院卫生学院和SFA。我教授了生物学，病理生理学，解剖学和生理学，免疫学和微生物学课程。
生成人工智能在医学教育、研究和实践中的新兴作用
生成式人工智能 (GAI) 是指一类从大量数据中学习以创建各种形式的新内容的算法，包括文本、图像、视频、音频和代码 [1] 。GAI 模型因其处理复杂事实查询和执行一系列任务的能力而备受关注，例如撰写论文、创作诗歌、进行文献综述以及翻译、总结、释义或扩展和调整文本以适应不同的语境或观点 [2-5] 。这些模型的性能在很大程度上取决于问题的性质、查询类型以及算法训练数据的质量和相关性 [6] 。GAI 正在从监督学习过渡到自监督学习，后者完全依赖于原始文本数据而无需人工标记，从而使其能够利用大量公开可用的数据 [7] 。聊天生成预训练 Transformer (ChatGPT，OpenAI LLP，美国加利福尼亚州旧金山) 于 2022 年 11 月 30 日推出。它是一个高度通用的、基于 Transformer 的、非领域特定的大型语言模型 (LLM)，在大量文本数据上进行训练，这些数据量约为 45 TB 的数据或约一百万英尺的书架空间。ChatGPT 可以生成有意义、可信且新颖的词序列，这是模型从未遇到过的 [8]。
人类社会互动中笑的语言图案
笑声是一种传达各种情绪状态的社会行为，并且与语言交流杂乱无章。随着人们越来越多地参与语音激活的人工智能（语音-AI）系统，一个悬而未决的问题是，在语言与技术互动时，笑声模式如何。在实验1中，我们收集了用户（n = 76）和亚马逊Alexa Socialbots（旨在模拟人类对话互动的语音-AI界面）之间记录的简短对话（〜10分钟）的语料库，并分析了笑声的互动和务实的环境。笑声被编码为相对于各种语音行为以及语音模式（例如持续时间和发音）的互动中的位置。我们的分析表明，当Alexa的言语内容被认为是不合适的话语背景时，最常见的笑声是最常见的。语料库中的笑声在很大程度上也很短且未发声 - 这些特征通常与负面的社会价值有关。在实验2中，我们发现单独的听众没有区分数据集的正面和负面笑声，尽管我们发现笑声被评为更正面的笑声也被评为更加兴奋和真实。总的来说，我们讨论了人类计算机互动模型的发现以及在社交机器人对话中使用笑声的应用。
发展轨迹和关系 - MIP:Lab
先前的研究表明，胼胝体（即最大的白质连合通路）的结构改变发生在新生儿早产后，并持续整个发育过程。本研究旨在揭示极度早产（VPT）个体儿童期和青少年期胼胝体的结构特征，及其与一般智力、执行和社会情感功能的关系。对 79 名 VPT 和 46 名年龄在 6 - 14 岁之间的足月对照者进行了神经心理学评估、T1 加权和多壳扩散 MRI。使用 TractSeg 在 7 个胼胝体部分提取了体积、扩散张量和神经突方向弥散和密度成像 (NODDI) 测量值。使用多元数据驱动方法（偏最小二乘相关）和基于队列的年龄规范建模方法来探索胼胝体特征与神经心理学结果之间的关联。 VPT 组和足月对照组的白质成熟趋势相似，即所有胼胝体节段的 FA 增加和 ODI 减少，这与一般智力功能的提高有关。然而，使用基于队列的与年龄相关的规范模型，研究结果显示 VPT 组的胼胝体发育模式不典型，胼胝体成熟度随时间降低，这与一般智力和工作记忆功能较差以及孕龄较低有关。