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QI 方法与 QI 计划 2024 之间的差异
QI：持续和迭代，涉及计划、行动和审查的循环。QIP：结构化且有时限，有明确的开始和结束点。负责人：指定负责每项任务的团队成员。QI：可能并不总是正式记录为单个实体。您心中有一个目标，但并不完全清楚如何实现目标 - 迭代测试变化可以推动改进和学习。QIP：详细文件概述改进工作的各个方面。您心中有一个目标，并且您知道希望如何实现目标的具体步骤。评估方法：评估计划有效性的措施。这些通常包括基于反馈和数据分析的定期审查和调整。
AI 驱动的 ESG：我们有机会真正有所作为吗？
或许可以理解为什么有些人对人工智能 (AI) 持怀疑态度。首先，媒体和研究报告经常说明机器将如何接管我们的工作，从而导致许多人目前担任的工作岗位被取代。其次，在许多情况下，AI 仍然是一个“黑匣子”。通常，在机器学习中，我们只能看到输入和输出，但不知道这些输入如何组合以达到结果。换句话说，机器以我们完全无法观察到的方式将输入转化为输出。将黑匣子算法应用于司法等公共生活的各个方面将产生深远的社会和道德影响。机器学习技术的发展正在全速前进。然而，监控和故障排除的方法却落后了。
矿物皮质受体的进化和心血管病理学中性别差异
回顾矿物皮质激素受体的演变（MR）有义务使我们有一个启发性和引人入胜的飞跃。这一旅程告诉我们，MRS与我们认为其自然配体醛固酮之间的关系并不总是独家的。MRS在海洋中工作了很长时间，无论如何，在水生环境中，由醛固酮以外的其他配体刺激，并且锻炼我们仍然不太了解的功能，但它们肯定与目前在陆生脊椎动物中进行的那些肯定有所不同。最初，MRS的历史与女性性激素的历史交织在一起，尤其是孕酮，孕激素是MRS的第一个激动剂之一，然后成为重要的对抗者陆地环境的过渡。这种最初的交织可能是造成性二态性的原因，当这些受体被过度刺激时，可以瞥见，因为从许多实验研究和某些临床数据中出现和/或研究这些受体的拮抗剂药物时。必须考虑到临床研究的规划，尤其是随机对照试验，其中两个性别的存在必须始终保持良好的平衡，并且在解释结果必须始终进行的解释中，必须充分意识到参与者的性别。这并不总是发生。
HMO，HMO-POS和PPO计划有什么区别？
计划功能和可用性可能因服务区域而异。提供商网络可能随时更改。您将在必要时收到通知。参与的医师，医院和其他医疗保健提供者是独立承包商，既不是Aetna的代理商也不是雇员。无法保证任何特定提供商的可用性，提供商网络组成可能会发生变化。
战略与战术之间的差异 UPSC 笔记 PDF
战略起主导作用，战术与战略协同并提供支持。一个战略可能包含无数个战术。部门主管或部门经理是中层管理人员，他们负责制定战术，同时牢记公司的总体战略。
人工智能与自然情报之间的区别PDF
AI和自然智力表现出认知能力和处理能力之间的有趣对比。本章深入研究了人工智能和自然智能之间的基本区别和相似之处，重点是信息处理，解决问题和决策。通过研究与自然智能有关的AI的基本机制，就可以获得每个人的局限性和可能性，尤其是在自由意志和决策过程的背景下。认知企业是将AI和自然智能纳入其应用和建筑中的最前沿。为了解决这个问题，我们为更广泛的受众提供了对概念的简化理解。本文认为，弥合自然和人工实体之间的本体论鸿沟是不可行的。自然的降低也不能等同于或反之亦然。通过将语义内容从“自然”和“人造”等术语中剥离，我们可以更好地理解它们的含义。关于AI的大多数哲学讨论都围绕着人类的智慧，意识和思想。本文旨在通过探索与自然和人为概念有关的AI来扩展这种对话。为了实现这一目标，亚里士多德的自然哲学被用作认识论工具来研究人工智能固有的人工性。###这是提供文本的释义：E. Severino在他的书《 Legge E Caso》（1979）中探索了Legge E Caso的概念。后来，Severino在“ La Struttura Originaria”（1981）中扩展了这个想法。L. Russo在他的书《被遗忘的革命》（2004年）中审查了被遗忘的革命的重要性。在物理领域，J。Conway和S. Kochen在其文章“自由意志定理”（2006年）中提出了自由意志定理。在“确定论和自由意志”（2019）中探讨了确定论与自由意志之间的关系，由F. scardigli，G。'T Hooft，E。Severino和P. Coda。在意识研究领域，D。Hofstadter和D. D. D. D. D. D.在他们的书《思想I》（1982）中检查了思想的I。G. Vitiello在他的书《我的双重揭幕：大脑的耗散量子模型》（2001）中探索了大脑的耗散量子模型。最近的作品包括F. scardigli关于行星系统的量子式描述的文章（2017年），以及G. M. D'Ariano，G。Chiribella和P. Perinotti的“ First Prinactles中的量子理论”（2017年）（2017）和H. Putnam的“哲学论文2：MISSOLLICAL POPELS 2：MIDE，MIND，语言和现实”（1975年（1975年））。此外，D。J。Chalmers在其文章“认知研究计算基础”（2011年）中讨论了认知研究的计算基础。S. Hameroff和R. Penrose在其文章“宇宙中的意识：'Ort or otd or'理论”（2014）中探讨了意识的管弦乐或意识理论。
小开关大差异碳比较计算
根据政府数字，国家铁路旅行每公里每公里生产0.035 kg CO2E。平均汽车（平均大小和未知/平均燃料类型）每公里产生0.167 kg CO2E。3这代表每公里每位乘客排放量的5倍。将汽车排放量除以1.5人的平均汽车占用率，4意味着平均汽车旅程（平均入住率）每公里产生0.111 kg CO2E。这是每公里每公里乘客的排放量的三倍。，如果英国的4230万驾驶执照持有人中的每一个都将一辆返回汽车旅程与平均返回铁路旅程交换，这将节省239,064吨的二氧化碳。这相当于将英国街头照明的一半放置一年/关闭英国的街头照明效果半年。
发现差异：ChatGPT4-Vision 可以改变放射学人工智能吗？
标题：找不同：ChatGPT4-Vision 能否改变放射学人工智能？Brendan S Kelly1-4（通讯作者）、Sophie Duignan2、Prateek Mathur2、Henry Dillon1、Edward H Lee5、Kristen W Yeom5、Pearse Keane6、Aonghus Lawlor2、Ronan P Killeen 1. 附属机构 1. 爱尔兰都柏林圣文森特大学医院 2. 爱尔兰都柏林 UCD 数据分析洞察中心 3. 爱尔兰都柏林威康信托基金 - HRB，爱尔兰临床学术培训 4. 爱尔兰都柏林大学学院医学院 5. 斯坦福大学露西尔帕卡德儿童医院，美国加利福尼亚州斯坦福 6. 伦敦大学学院人工智能教授 摘要：OpenAI 的旗舰大型语言模型 ChatGPT 现在可以接受图像输入（GPT4V）。“找不同”和“医疗”被认为是新兴应用。医学图像的解释是一个动态过程，而不是静态任务。多发性硬化症的诊断和治疗取决于对放射学变化的识别。我们旨在比较 GPT4V 与训练有素的 U-Net 和 Vision Transformer (ViT) 的零样本性能，以识别 MRI 上的 MS 进展。纳入 170 名患者。随机使用 100 张未见过的配对图像进行测试。U-Net 和 ViT 的准确率均为 94%，而 GPT4V 的准确率仅为 85%。GPT4V 在 6 种情况下给出了过于谨慎的非答案。GPT4V 的准确率、召回率和 F1 分数分别为 0.896、0.915、0.905，而 U-Net 分别为 1.0、0.88 和 0.936，ViT 分别为 0.94、0.94、0.94。与经过训练的模型相比，GPT4V 的出色性能和无代码拖放界面表明，GPT4V 有可能颠覆 AI 放射学研究。然而，错误分类的病例、幻觉和过于谨慎的不回答证实，它尚未准备好用于临床。GPT4V 的广泛可用性和相对较高的错误率凸显了对非专业用户的谨慎和教育的必要性，尤其是那些无法获得专家医疗保健的用户。关键词：计算机视觉、变化检测、ChatGPT、大型语言模型、MRI、多发性硬化症。要点：
射影环面设计、差集和量子态设计
𝑡 次三角立方规则是环面上的点集，在这些点集上，总和可重现整个环面上 𝑡 次单项式的积分。它们可以被认为是环面上的 𝑡 -设计。受量子力学的射影结构的启发，我们发展了射影环面上的 𝑡 -设计的概念，令人惊讶的是，它们的结构比整个环面上的对应设计要严格得多。我们提供了这些射影环面设计的各种构造，并证明了它们的大小和结构特征的一些界限。我们将射影环面设计与一系列不同的数学对象联系起来，包括来自加法组合学领域的差集和 Sidon 集、来自量子信息论的对称、信息完备的正算子值测度 (SIC-POVM) 和相互无偏基 (MUB) 的完备集（据推测与有限射影几何有关）以及某些根格的水晶球序列。利用这些联系，我们证明了密集 𝐵 𝑡 mod 𝑚 集的最大大小的界限。我们还使用射影环面设计来构建量子态设计系列。最后，我们讨论了许多关于这些射影环面设计的性质的未解决的问题，以及它们与数论、几何和量子信息中的其他问题的关系。
利用神经特征增强任务 fMRI 个体差异研究
本研究由 K99AA030808 (DAAB) 和 R01DA54750 (RB) 资助。其他资助包括：AJG (DGE-213989)、SEP (F31AA029934)、ASH (K01AA030083)、RB (R21AA027827、U01DA055367)。本研究的数据由青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究提供，该研究由美国国立卫生研究院和其他联邦合作伙伴颁发的 U01DA041022、U01DA041025、U01DA041028、U01DA041048、U01DA041089、U01DA041093、U01DA041106、U01DA041117、U01DA041120、U01DA041134、U01DA041148、U01DA041156、U01DA041174、U24DA041123 和 U24DA041147 奖项资助 (https://abcdstudy.org/federal-partners.html)。参与站点列表和研究调查员的完整列表可在 https://abcdstudy.org/consortium_members/ 上找到。ABCD 联盟调查员设计并实施了这项研究和/或提供了数据，但不一定参与了本报告的分析或撰写。本稿件反映的是作者的观点，可能不反映 NIH 或 ABCD 联盟调查员的意见或观点。