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磷酸二酯酶-5 抑制对系统性右心室大小和功能的影响 - 一项多中心、双盲、随机、安慰剂对照研究
11 瑞士伯尔尼大学医院 Inselspital 心脏病学、预防心脏病学和运动医学大学诊所 12 瑞士苏黎世大学儿童医院心脏病学系 13 奥地利维也纳医科大学维也纳综合医院生物医学成像和图像引导治疗系 14 瑞士洛桑大学 (UniL) 生物与医学学院 15 瑞士日内瓦日内瓦大学医院 (HUG) 心脏病学分部 16 参与中心和研究人员的完整列表见附录。 * 这些作者对研究设计、数据解释和手稿准备做出了同等贡献。 通讯地址 Matthias Greutmann，医学博士，先天性心脏病负责人，苏黎世大学医院心脏中心，Raemistrasse 100，8091 苏黎世，瑞士。电子邮件：Matthias.greutmann@usz.ch；电话：++41 44 255 3883 字数：3510字
检查用户界面对信任和与生成ai
本文研究了不同的用户界面（UI）设计如何影响用户对生成人工智能（AI）工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明，参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响，尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性，参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响，并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
自然空间环境：对航天器的影响
地球大气中包含中性大气成分，位于约90至600 km之间，称为中性热层，而该区域高于600 km左右的区域被称为Exosphere（图。4）。热层主要由中性气体颗粒组成，这些气体颗粒倾向于根据其分子量进行分层。AO是下层热层中的主要成分，氦气和氢主导了较高的区域。如图4所示，较低热层中的温度随着高度从90 km的最低增加而迅速增加。最终，它变得独立于高度，并接近称为外层温度的渐近温度。热层温度以及密度和组合，由于太阳极端紫外线（EUV）辐射的吸收加热，对太阳周期非常敏感。此过程已通过代理参数，即10.7 cm太阳能无线电通量（Flo.7）有效地建模。
宽带隙技术：效率潜力和... - IEA 4E
关于国际能源署《节能终端使用设备实施协议》（4E）：节能终端使用设备技术合作计划（4E TCP）自 2008 年以来一直致力于支持各国政府协调有效的能源效率政策。14 个国家和一个地区已联合起来建立 4E TCP 平台，以交流技术和政策信息，重点是增加高效终端使用设备的生产和贸易。然而，4E TCP 不仅仅是一个信息共享论坛：它汇集了各种项目的资源和专业知识，旨在满足参与国政府的政策需求。4E 的成员发现这是对稀缺资金的有效利用，其成果比单个司法管辖区所能实现的更为全面和权威。4E TCP 是在国际能源署（IEA）的支持下成立的，是一个功能和法律上独立的机构。 4E TCP 的现有成员为：澳大利亚、奥地利、加拿大、中国、丹麦、欧盟委员会、法国、日本、韩国、荷兰、新西兰、瑞士、瑞典、英国和美国。
建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
从聚类效应角度解释神经网络的对抗鲁棒性
对抗训练（AT）是提高深度神经网络鲁棒性的最常用机制。最近，一种针对中间层的新型对抗攻击利用了对抗训练网络的额外脆弱性，输出错误的预测。这一结果说明对抗训练中对抗扰动的搜索空间不足。为了阐明中间层攻击有效的原因，我们将前向传播解释为聚类效应，表征神经网络对于与训练集具有相同标签的样本的中间层表示相似，并通过相应的信息瓶颈理论从理论上证明了聚类效应的存在。随后我们观察到中间层攻击违反了 AT 训练模型的聚类效应。受这些重要观察的启发，我们提出了一种正则化方法来扩展训练过程中的扰动搜索空间，称为充分对抗训练（SAT）。我们通过严格的数学证明给出了经过验证的神经网络鲁棒性界限。实验评估表明，SAT 在防御针对输出层和中间层的对抗性攻击方面优于其他最先进的 AT 机制。我们的代码和附录可以在 https://github.com/clustering-effect/SAT 找到。
系统性炎症反应对SARS-COV-2对Lopinavir 1
AAC接受的手稿在线发布于2020年7月8日。代理化学家。doi：10.1128/aac.01177-20版权所有©2020美国微生物学会。保留所有权利。