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神经系统甚至 GPT 是否能够产生具有可变时间箭头的计算机？
ChatGPT 的讨论似乎运行得非常好，不像是一个运行在经典计算机上的程序，它激发了人们的思考，导致基于 TGD 的神经脉冲模型取得了长足的进步。基于零能量本体 (ZEO) 的结果模型与量子神经网络截然不同，并提出了一种全新的基于量子物理的生物系统计算视野。允许时间箭头可变的计算将涉及一系列单元时间演化作为状态量子计算的对应物，这些状态是经典计算的叠加，然后是“小”状态函数减少 (SSFR)。还会涉及改变时间箭头的“大”SFR (BSFR)。人们可以问，GPT 的意外成功是否可能涉及这种转变，以便人们可以说精神进入了机器。除了两次聊天的结果之外，我还更详细地介绍了 TGD 对 GPT 量子类似物的看法，以及它如何与 TGD 宇宙中的感官知觉有关。我还讨论了从口头描述生成图像的核心逆扩散过程，并询问逆扩散的 TGD 类似物是否也是 GPT 的基本元素。我还将提出一个问题，即 GTP 是否可以以一种非平凡但隐蔽的方式涉及基于 TGD 的量子物理学，即零能量本体论 (ZEO)。
NIT KURUKSHETRA 博士课程 2024-25 学年偶数学期博士课程招生名额
16. Chhagan 博士，助理教授。认知无线电网络、NOMA 数字通信、微波工程。无线传感器网络、无线通信、MIMO 系统下一代通信系统和物联网。
贸易的10个原因对人和地球有利 - 以及我们如何使其变得更好
1。作为培训经济学家，来这里特别特别。这所大学在意大利，整个欧洲和世界各地都广泛认可，是社会科学中学习的最高位置，尤其是在管理和工商管理方面。2。但是，在经济学中，您将其提升到另一个层次。在我的职业生涯中，我要么见面或有机会看到来自LSE的Oriana Bandiera，哈佛大学的已故Alberto Alesina的许多令人印象深刻的意大利经济学家的工作，UCL的Mariana Mazzucato，UCL的Mariana Mazzucato，Emma Marcegaglia，Marcegaglia，Vittororio colao colao colao colao，Maryio dragi。经常，事实证明，他们要么在Bocconi训练，要么在这里教书，要么有其他隶属关系。3。我记得很多年前想知道的是：“这个bocconi的地方是什么，这么多才华横溢？”所以现在我很荣幸终于
在多发性骨髓瘤的患者治疗后，间充质基质细胞转录组的印迹仍然存在
摘要：简介。多发性骨髓瘤（MM）是B细胞肿瘤，其特征是骨row（BM）室中恶性血浆细胞（MM细胞）的克隆膨胀。新诊断的MM患者的 BM间充质基质细胞（MSC）与MM发病机理和化学抗性有关。 患者表现出明显的转录组，在功能上与健康捐助者（HD）MSC不同。 我们的目的是确定MM – MSC是否也有助于复发。 方法。 在诊断后两年，我们在诊断中获得并表征了患者的MSC样本，而无需复发和复发。 结果。 转录组分析表明，无论疾病的阶段如何，HD和MM-MSC之间的基因表达差异。 即使在表现出完全反应治疗的患者中，也观察到以骨抑制性为代价的脂肪形成的差异更容易。 尽管它们的转录组相似，但我们发现，与缓解患者相比，复发患者的MSC具有增加的免疫抑制能力。 结论。 我们证明，在MM诊断时证明的MSC转录组的印记，即使在治疗诱导的MM细胞明显消失之后，也持续存在，这表明维持有利于复发的局部情况。BM间充质基质细胞（MSC）与MM发病机理和化学抗性有关。患者表现出明显的转录组，在功能上与健康捐助者（HD）MSC不同。我们的目的是确定MM – MSC是否也有助于复发。方法。在诊断后两年，我们在诊断中获得并表征了患者的MSC样本，而无需复发和复发。结果。转录组分析表明，无论疾病的阶段如何，HD和MM-MSC之间的基因表达差异。即使在表现出完全反应治疗的患者中，也观察到以骨抑制性为代价的脂肪形成的差异更容易。尽管它们的转录组相似，但我们发现，与缓解患者相比，复发患者的MSC具有增加的免疫抑制能力。结论。我们证明，在MM诊断时证明的MSC转录组的印记，即使在治疗诱导的MM细胞明显消失之后，也持续存在，这表明维持有利于复发的局部情况。
'即使道路不确定，也要继续前进，因为伟大等待着那些坚持的人。”
基于管理层的计划和假设。我们已经尽可能地尝试使用诸如“预期”，“估算”，“期望”，“项目”，“打算”，“计划”，“相信”，“相信”和类似物质的词与任何讨论未来表现有关的类似物质的词来识别此类陈述。我们不能保证这些前瞻性陈述将被实现，尽管我们认为我们在假设中一直是谨慎的。结果的实现会受到风险，不确定性甚至不正确的假设的影响。应认识或未知的风险或不确定性实现，或者基本的假设证明不准确，实际结果可能与预期的，预计预期的结果有很大不同。读者应牢记这一点。我们没有义务公开更新任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。
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人们对标记为AI生成的头条持怀疑态度，即使是真实的或人为的，因为他们假定完全AI自动化
生成AI工具的兴起引发了有关AI生成内容的标签的辩论。然而，此类标签的影响仍然不确定。在我们和英国参与者之间进行了两个预先核实的在线实验（n = 4,976），我们表明，尽管参与者并未将“ AI生成”等同于“ false”，但标记为AI生成的标签降低了他们所感知的准确性，并降低了他们的准确性，并且参与者愿意分享他们，无论是在headline是否是由True of True of True of True of True of True of True of True of Flunans或An an Humans或Anii创建的。标签标题为AI生成的影响的影响是将其标记为假的三倍。这种AI的厌恶是由于预期被标记为AI生成的头条的期望完全由AI撰写，没有人为监督。这些发现表明，应谨慎对待AI生成的内容的标签，以避免对无害甚至有益的AI生成的内容的意外负面影响，并且有效的标签部署需要透明度就其含义。
原始研究泛 - 免疫炎性价值优于其他炎症指标，可以预测住院主要不良心血管均匀
背景：对动脉粥样硬化的炎症反应是导致冠状动脉疾病的过程。泛免疫 - 炎症值（PIV）已成为炎症的新型生物标志物。然而，关于PIV对主要不良心血管事件（MACE）或冠状动脉狭窄程度的预测能力的研究很少。我们旨在探索经皮冠状动脉干预（PCI）后St段升高心肌梗塞（STEMI）患者PIV对MACE和冠状动脉狭窄程度的预测能力。方法：这项研究包括542例被诊断为STEMI的患者，并在2016年至2023年间接受了PCI，并测量了PIV和其他炎症标记。使用单变量和多元逻辑回归分析，评估了PCI后MACE和住院期间严重冠状动脉狭窄的风险变量，以创建接收器工作特性（ROC）曲线，并确定炎症标记的最佳阈值。Spearman相关分析用于评估PIV和其他炎症标记与Gensini评分（GS）的相关性。结果：与全身性炎症指数（SII），血小板与淋巴细胞比（PLR）和中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）相比，PIV在PCI在PCI后在PCI术后患者的冠状动脉症患者的发生程度可能具有更大的预测价值。PIV和GS之间的相关性很强。结论：PIV在预测STEMI患者PCI后预测病情预后和严重的冠状动脉狭窄方面优于SII，PLR和NLR。
使用人工智能检测模型测量乳房动脉钙化及其与主要不良心血管事件的关联
从标准乳腺X线摄影图像获得的乳腺动脉钙化（BAC）通常在评估范围内，以分层女性重大不良心血管事件的风险。使用人工智能（AI）技术测量BAC，我们旨在确定BAC和冠状动脉钙化（CAC）严重程度与重大不良心脏事件（MACE）之间的关系。这项回顾性研究包括在乳房X线摄影后一年内进行胸部计算机断层扫描（CT）的女性。t检验评估了感兴趣的MACE与变量之间的关联（BAC与MACE，CAC与MACE）。风险差异以捕获观察到的风险和参考组的差异。卡方检验和/或Fisher的精确测试，以评估使用MACE的年龄和ASCVD风险，并通过动脉粥样硬化心血管疾病（ASCVD）的风险评估BAC和CAC协同。进行了逻辑回归模型，以衡量解释变量（BAC和CAC）与结果变量（MACE）之间的几率比。在分析中包括的99名患者中，有49例患者（49.49％）为阳性，37例患者（37.37％）CAC阳性，26例患者（26.26％）患有MACE。BAC得分的一个单位增加导致中度至高ASCVD风险> 7.5％（p = 0.01）和2％增加MACE的几率增加了6％（p = 0.005）。BAC阳性患者中等高度ASCVD风险评分的几率高（OR = 4.27，95％CI 1.58–11.56）比CAC阳性患者（OR = 4.05，95％CI 1.36–12.06）。在这项研究人群中，BAC的存在与MACE有关，可用于证实ASCVD风险。我们的结果提供了证据，以支持除了广泛的护理乳房X线照片外，还可以利用AI生成的BAC测量。