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电子健康记录数据的道德使用 - Thieme Connect
进入 HIS 后，这些数据模糊了不同类别的受保护健康数据之间的区别，以及受保护数据与通过商业应用程序和服务收集的数据之间的区别。这种动态格局给全球健康信息生态系统带来了重大的道德、技术和信息/数据治理挑战。明显的挑战是对个人隐私的损害，包括身份盗窃和数据分析的不透明性。数据存储库难以访问，无法验证和确认所使用的数据和算法的质量 [4, 5]。缺乏社区参与、信任和对人工智能的道德理解可能会扭曲立法和政策，并被社区拒绝，这可能会阻碍数据科学和信息学的接受和发展 [6]。此外，尽管美国有《有意义的使用/促进互操作性》等严格规定，但大多数医疗软件行业仍难以遵守严格的网络安全标准以及信息安全管理和个人健康信息保护的强制性认证 [7]。我们的目标是为管理日常收集的初级保健健康数据和人工智能提出切实可行的建议，重点是确保它们在当代医疗实践中的合乎道德的使用。这对于综合医疗实践非常重要，因为在综合医疗实践中，数据的共享和分析远离数据创建和记录的点。我们将数据管理定义为整个生命周期内的数据管理，从最初的收集和存储开始，供数据保管人使用，以支持护理服务，以及用于二次使用的分析和编目 [8]。
智能数据管家工具箱
摘要负责监督数据管理的数据管家通过确保数据整个生命周期的质量，完整性和可访问性，在循证医学中起关键作用。但是，管理医疗数据带来了挑战，包括以不同格式从各种来源处理各种结构化和非结构化数据。此数据策展过程需要大量的时间和资源。为了减轻这些挑战并提高数据管理的效率，我们使用大型语言模型（LLMS）介绍了一种新颖的数据管理工具和策展工作流。我们通过使用6种不同的帕金森氏病（PD）研究的数据字典进行自动成对队列进行协调来评估我们的方法，并在阿尔茨海默氏病（AD）的背景下进行了13项不同的研究，以及使用从ukbiobank获得的代码描述的超过38,000个ICD10代码的映射任务。与未捕获可变描述上下文的基于字符串匹配的基线方法相比，我们发现生成性预训练的变压器（GPT）基于嵌入的映射的执行效果明显好得多，可以达到PD COHORT协调的最佳平均准确性，以实现自动化的初始最接近82％的初始匹配。我们发现，由于各种不同的配方和措辞问题，在所有情况下都不能自动匹配描述，但我们相信我们的数据管家工具可以显着促进以半自动方式促进数据管家的工作。
算法信息和公共政策： - e -contents
公共政策的制定目前暴露于低征用性信息的漩涡，并在社交媒体上流传的证据不一致，从而导致了保证和扩大公民权利的创新和基本倡议的破坏和不连续性。生成的人工智能（GAI）助手（例如Chatpp）通过创建一个能够在处理算法动员的信息中恢复公众和一致的精神的环境来应对这一趋势。供养这些工具的参考数据库必须经过共和党价值观和对民主反思性开放的策划，以便盖伊成为捍卫社会政策的文明和理性复苏的盟友。关键字：生成人工智能；公共政策；社会政策。
标题：马尼拉萨沃伊酒店，韦斯夫 - 授权可持续性和转型
- 马尼拉酒店自豪地拥有著名的“ Grub Badge的监护人”，这是由尊敬的废物和资源行动计划（WARAP）提出的杰出荣誉，这是一家总部位于英国的慈善机构，致力于解决全球食品废物。酒店对此原因的承诺是由其确切的食品废物废料管理系统所阐明的。严格的测量结果为变质模式提供了宝贵的见解，从而使未来菜单的精确策划旨在最大程度地减少废物。每个部分都经过周到的审查，以与实际的消费保持一致，强调这种做法超出了仅仅效率。它表示对支持可持续性和负责任的用餐的深刻承诺。
使用人工智能（AI）进行素描...
摘要。本研究的目的是研究一种人工智能方法，以协助建筑师进行概念设计，提供多模式输入（草图和文本信息）。通过不同的文本输入，人工智能方法会生成用户初始草图输入的建筑风格变化作为设计灵感。介绍了一种用于多模式输入系统的新型机器学习方法，并将其与其他方法进行了比较。机器学习方法是通过程序训练和训练数据的内容管理来执行的，以控制从输入生成的设计的保真度并管理其多样性。本文解释了所提出的人工智能方法的框架。此外，还通过各种示例展示了其原型的实现。
Pombase -UCL发现 - 伦敦大学学院
了解控制真核细胞行为的复杂机制和过程是现代生物学的基本目标。schizosaccharomyces pombe（S。pombe）是对这种追求至关重要的模型生物之一。利用S. pombe的研究在阐明细胞周期控制的基本原理（Nurse 2020），细胞分裂（Mangione and Gould 2019），染色体生物学（Sato等人（Sato等）中起着关键作用（Sato等人。2021），表观遗传遗传（Grewal 2023），端粒生物学（Kanoh 2023）和许多其他核心保存的细胞过程。最近，衰老（Ohtsuka等人2023），自噬（Alao等人2023），RNA ProseSing（Larochelle等人 2017），转录后调节（Hernández-Elvira和Sunnerhagen 2022），自噬（XU和DU 2022）和线粒体过程（Dinh and Bonnefoy 2023）已成为更多焦点的领域。 Pombase（https://www.pombase.org）是S. Pombe的权威模型有机体数据库（MOD），是一个支持裂变酵母研究人员和更广泛的科学界的全面知识基础（Lock等人（Lock等） 2020; Harris等。 2022; Toda等。 2023）。 通过详细的策展，标准化和从数千个聚焦典范中得出的信息的整合，它为基因和蛋白质水平的分子数据提供了一个存储库。 Pombase的目标是成为一个完全可访问的，可访问的，可互操作的和可重复使用的（公平） - 集合资源（Wilkinson等人。 2016）。2023），RNA ProseSing（Larochelle等人2017），转录后调节（Hernández-Elvira和Sunnerhagen 2022），自噬（XU和DU 2022）和线粒体过程（Dinh and Bonnefoy 2023）已成为更多焦点的领域。Pombase（https://www.pombase.org）是S. Pombe的权威模型有机体数据库（MOD），是一个支持裂变酵母研究人员和更广泛的科学界的全面知识基础（Lock等人（Lock等）2020; Harris等。2022; Toda等。2023）。通过详细的策展，标准化和从数千个聚焦典范中得出的信息的整合，它为基因和蛋白质水平的分子数据提供了一个存储库。Pombase的目标是成为一个完全可访问的，可访问的，可互操作的和可重复使用的（公平） - 集合资源（Wilkinson等人。2016）。除了复杂的查询工具外，Pombase还提供了跨多个分类轴的生物和域级概述，包括功能，过程，位置，表型，人类疾病基因直系同源物，策展和特征性进展。
大米注释项目数据库（RAP-DB）更新2025我们如何维护稻米基因的最新功能信息
大米注释项目数据库（RAP-DB）已为水稻基因提供了20多年的功能注释。在过去的一年中，我们通过彻底审查相关文献手动策划和更新了有关大约700个基因座外显子内结构和功能的信息。迄今为止，我们已经为大约6,000个基因座策划了大米基因信息。值得注意的是，为了响应用户反馈，我们最近修改了1,000多个核苷酸结合亮氨酸重复的基因注释，其中包含Gottin等人报道的含有受体基因。（2021）。此外，为了提高文献策划的效率，我们将自然语言处理技术集成到了工作流程中。一个新开发的系统利用AI模型来识别包含水稻基因相关信息的出版物，从而大大加快了策展过程。以下数据和功能将在不久的将来提供。1）基于氨基酸序列的相似性和同步的模型作物（例如小麦，玉米和大豆）的直系同源基因候选基因。这些信息将可以通过每个基因页面访问，从而可以在物种之间使用农艺上重要的基因信息。2）用户反馈系统：将启动一个反馈系统，以允许用户贡献其他文献参考，功能注释或对基因结构提出的更正。这将促进社区驱动的更新，并确保RAP-DB仍然是大米基因的全面资源。我们希望这些更新将使RAP-DB成为水稻基因组学研究的用户友好和可靠的资源。请遵循我们的X帐户（@rapdbjp），我们在其中发布有关水稻相关研究的信息，RAP-DB上的更新等。
较低的数量，较高质量：Twitter/X算法与时间顺序的审计新闻内容和用户感知
社交媒体个性化算法越来越多地影响了通过社会通过社会来的公民信息流，从而引起了人们对“过滤气泡”，“回声室”的担忧，以及其他方式可能加剧意识形态隔离并喜欢偏振内容的传播。为了解决这些问题，我们设计并进行了社会技术审核（STA），以调查Twitter/X的时间轴算法如何影响新闻策划，同时还跟踪用户的看法在响应中的变化。我们部署了一个自定义的系统，在三周的时间里，该系统被动地跟踪了第一个星期在用户浏览器中加载的所有推文，然后在第二周就对用户的Twitter/X主页进行了干预，以将其视图限制为仅算法或时间表的时间表（随机）。我们在第三周为每个用户翻转了这种情况。我们在2023年底进行了审核，收集以用户为中心的指标（自我报告的调查措施）和以平台为中心的指标（视图，点击，喜欢），以及超过800,000个推文。使用STA框架，我们的结果是两个方面：（1）我们的算法审核发现Twitter/X的算法时间表的数量较低，但新闻的质量较高 - 与时间表相比，意识形态上的一致性较小，极端较差，更少，稍微降低了，稍微降低了。（2）我们的用户审核表明，尽管我们的时间表干预对用户的行为产生了重大影响，但对他们对平台的整体看法的影响很小。我们的论文讨论了这些发现及其在算法新闻策划，以用户为中心的审计以及独立社会科学研究途径的背景下的更广泛含义。
2025 IEEE网络人文国际会议
IEEE国际网络人文科学会议（IEEE CH）是由IEEE Systems，Man和Cybernetics（SMC）协会共同赞助的年度活动。它专注于应用于社会科学和人文科学技术的理论和实际方面，包括艺术，遗产，历史，考古学，语言学，图书馆，档案等。ssh现在被认为是一个至关重要的人类周期生态系统，需要保护，价值和韧性。该会议探讨了沿数字连续性的新颖概念，技术，解决方案和应用，包括数字化，策展，保护，再利用和传播数字文化资产。IEEE CH 2025会议将在2025年9月8日至10日在意大利佛罗伦萨举行。