XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFlesch
课程Vitae Andrew M. Saxe
Flesch，Timo，David G. Nagy，Andrew Saxe和Christopher Summerfield（2023）。“与Hebbian上下文门控和成倍衰减的任务信号建模人类的连续学习”。in：PLOS计算生物学19.1。出版商：公共科学图书馆。Flesch，Timo，Andrew Saxe和Christopher Summerfield（3月2023）。“自然和人造代理中的持续任务学习”。in：神经科学的趋势46.3。发布者：Elsevier，pp。199–210。Jarvis，D.，R。Klein，B。Rosman和A.M.萨克斯（2023）。 “关于神经模块的专业化”。 in：第十一国际学习表现会议。 Masís，Javier，Travis Chapman，Juliana Y Rhee，David D Cox和Andrew M Saxe（2023）。 “在感知决策过程中进行策略管理学习”。 in：Elife 12。 Nelli，Stephanie，Lukas Braun，Tsvetomira Dumbalska，Andrew Saxe和Christopher Summerfield（2023）。 “人类和神经网络中的神经知识组装”。 in：Neuron 111.9，pp。 1504–1516。 Patel，Nishil，Sebastian Lee，Stefano Sarao Mannelli，Sebastian Goldt和Andrew M. Saxe（2023）。 “ RL感知器：高维度中政策学习的动态”。 in：ICLR 2023机器学习物理研讨会。 Shamash，Philip，Sebastian Lee，Andrew M. Saxe和Tiago Branco（2023）。 “小鼠通过动作驱动的映射过程识别亚目标”。 in：Neuron 111.12，pp。 1966– 1978年。Jarvis，D.，R。Klein，B。Rosman和A.M.萨克斯（2023）。“关于神经模块的专业化”。in：第十一国际学习表现会议。Masís，Javier，Travis Chapman，Juliana Y Rhee，David D Cox和Andrew M Saxe（2023）。 “在感知决策过程中进行策略管理学习”。 in：Elife 12。 Nelli，Stephanie，Lukas Braun，Tsvetomira Dumbalska，Andrew Saxe和Christopher Summerfield（2023）。 “人类和神经网络中的神经知识组装”。 in：Neuron 111.9，pp。 1504–1516。 Patel，Nishil，Sebastian Lee，Stefano Sarao Mannelli，Sebastian Goldt和Andrew M. Saxe（2023）。 “ RL感知器：高维度中政策学习的动态”。 in：ICLR 2023机器学习物理研讨会。 Shamash，Philip，Sebastian Lee，Andrew M. Saxe和Tiago Branco（2023）。 “小鼠通过动作驱动的映射过程识别亚目标”。 in：Neuron 111.12，pp。 1966– 1978年。Masís，Javier，Travis Chapman，Juliana Y Rhee，David D Cox和Andrew M Saxe（2023）。“在感知决策过程中进行策略管理学习”。in：Elife 12。Nelli，Stephanie，Lukas Braun，Tsvetomira Dumbalska，Andrew Saxe和Christopher Summerfield（2023）。 “人类和神经网络中的神经知识组装”。 in：Neuron 111.9，pp。 1504–1516。 Patel，Nishil，Sebastian Lee，Stefano Sarao Mannelli，Sebastian Goldt和Andrew M. Saxe（2023）。 “ RL感知器：高维度中政策学习的动态”。 in：ICLR 2023机器学习物理研讨会。 Shamash，Philip，Sebastian Lee，Andrew M. Saxe和Tiago Branco（2023）。 “小鼠通过动作驱动的映射过程识别亚目标”。 in：Neuron 111.12，pp。 1966– 1978年。Nelli，Stephanie，Lukas Braun，Tsvetomira Dumbalska，Andrew Saxe和Christopher Summerfield（2023）。“人类和神经网络中的神经知识组装”。in：Neuron 111.9，pp。1504–1516。Patel，Nishil，Sebastian Lee，Stefano Sarao Mannelli，Sebastian Goldt和Andrew M. Saxe（2023）。“ RL感知器：高维度中政策学习的动态”。in：ICLR 2023机器学习物理研讨会。Shamash，Philip，Sebastian Lee，Andrew M. Saxe和Tiago Branco（2023）。“小鼠通过动作驱动的映射过程识别亚目标”。in：Neuron 111.12，pp。1966– 1978年。
评估人工智能
背景：人工智能 (AI) 有可能通过自动解释和穿支识别提高放射学报告的效率、准确性和可靠性，从而改变乳房重建的术前计划。大型语言模型 (LLM) 最近在医学领域取得了重大进展。本研究旨在评估当代 LLM 在解释计算机断层血管造影 (CTA) 扫描以进行深下腹壁穿支 (DIEP) 皮瓣术前计划方面的能力。方法：四个著名的 LLM，ChatGPT-4、BARD、Perplexity 和 BingAI，回答了六个关于 CTA 扫描报告的问题。一组在乳房重建方面拥有丰富经验的整形外科专家使用李克特量表评估了答案。相反，答案的可读性则使用 Flesch 阅读难度分数、Flesch-Kincaid 等级和 Coleman-Liau 指数来评估。 DISCERN 评分用于确定反应的
搜索引擎中的人工智能聊天机器人
摘要 背景 搜索引擎通常是患者获取药物信息的主要资源。然而，由于人工智能 (AI) 聊天机器人的引入，搜索引擎市场正在迅速变化。患者与聊天机器人互动对用药安全的影响在很大程度上仍未得到探索。 目的 探讨搜索引擎中集成的人工智能聊天机器人提供的答案的质量和潜在的安全问题。 方法 向 Bing copilot 询问了 10 个患者常见问题，这些问题涉及美国门诊市场上 50 种最常用的处方药。患者的问题涵盖了药物适应症、作用机制、使用说明、药物不良反应和禁忌症。使用 Flesch 阅读难易度评分评估聊天机器人答案的可读性。根据药学百科全书 drugs.com 中相应的患者药物信息评估完整性和准确性。在预先选择的一组不准确的聊天机器人答案上，医疗保健专业人员评估了如果患者遵循聊天机器人给出的建议，可能造成伤害的可能性和程度。结果在生成的 500 个聊天机器人答案中，根据 Flesch 阅读难易度评分，整体可读性表明答案难以阅读。聊天机器人答案的总体中位完整性和准确性分别为 100.0%（IQR 50.0–100.0%）和 100.0%（IQR 88.1–100.0%）。在 20 个聊天机器人答案中，专家发现 66%（95% CI 50% 至 85%）具有潜在危害。如果患者听从聊天机器人的建议，这 20 个聊天机器人答案中有 42%（95% CI 25% 至 60%）可能造成中度至轻度伤害，22%（95% CI 10% 至 40%）可能造成严重伤害甚至死亡。结论人工智能聊天机器人能够提供整体完整和准确的患者药物信息。然而，专家认为相当多的答案是不正确的或具有潜在危害的。此外，聊天机器人答案的复杂性可能会限制患者的理解。因此，医疗专业人士在推荐人工智能搜索引擎时应谨慎，直到出现更精确、更可靠的替代方案。
房屋法案2387
Digest：该法案说，一些医疗保健提供者可以谈论psilocybin并提供psilocybin服务。该法案还说，某些国家董事会可以共享信息。该法案更改了obab上的成员，并说产品标签必须列出产品的psilocin效力。（验收的可读性得分：61.3）。禁止某些卫生专业监管委员会对被许可的psilocybin服务作为许可的psilocybin服务促进者或与客户或患者讨论psilocybin服务。允许俄勒冈州卫生管理局和某些卫生专业人员董事会与投诉和纪律有关的彼此分享信息，但其他方面则需要机密性。更改俄勒冈州psilocybin顾问委员会的成员资格。要求psilocybin产品标签将psilocin效力包括在产品中。宣布紧急情况，有效通过。
爱荷华州滑铁卢，2023 年 10 月 24 日
31459 IA DEPT OF REV st 工资 25,755.98 31461 AFLAC 其他工资 952.08 31462 COLLECTION SVC CTR 其他工资 1,536.01 31463 IRS 联邦工资 65,619.65 31464 NATIONWIDE RET 保底工资 3,555.75 31465 NATIONWIDE RET SOLS 保底工资 3,470.00 31466 SSI fica 111,488.66 31467 CEDAR VALLEY UNITED WAY 其他工资 7.00 31468 EBC 弹性支出 1,837.04 31470 PECU 其他工资 20,415.64 31473 BDI unif 360.00 31474 BICKLEY, MARK 服务 249.90 31476 BOB BARKER CO INC 补充 1,441.68 31477 C&S REAL ESTATE 租金 325.00 31479 CFU 效用 81.44 31484 CFU 效用 2,355.05 31485 CFU 效用 319.66 31486 CFU 效用 49.98 31489 E CENTRAL IA RURAL ELEC 效用 2,893.13 31490 ECONOLODGE INN & SUITES 租金 275.00 31491 EPM IA 租金 225.00 31492 FULLER, ANGELA 服务 650.00 31493 GALLS LLC util 176.29 31494 GORDON FLESCH CO INC supl 1,263.78 31495 GORDON FLESCH CO INC eqp 10,425.95 31496 HERNANDEZ, JASON svc 500.00 31497 KARENS PRINT RITE supl 169.10 31498 MARCO INC svc 90.00 31499 MARTIN REALTORS INC rent 325.00 31500 MCKESSON MEDICAL SURGICAL supl 424.97 31501 MENARDS CF supl 14.90 31503 MENARDS WLOO supl 89.42 31504 MENARDS WLOO 增值 78.84 31505 PATTERSON DENTAL SUPL INC 增值 412.51 31506 PER MAR SECURITY SVCS svc 2,412.09 31507 SANDEE'S 增值 71.40 31508 SCOTS SUPL CO INC 增值 627.49 31511 BECK, STEPHANIE L 培训 55.00 31512 BUNGER DEBRA 培训 151.20 31514 KLUS, KATHERINE 培训 36.98 31516 TEISINGER LANCE 培训 55.00 31517 WERSINGER, KAREN 培训 55.00 340619 POLK CO SHERIFF 培训 430.68 340620 A TO Z RENTALS LLC 租金 500.00 340621 ABD PROP MGMT 租金 300.00 340622 AG EVOLUTIONS LLC 租金 250.00 340624 ALLIED SYSTEMS INC 当量 2,741.49 340625 AMAZON CAPITAL SVCS INC 增资 5,108.18 340627 ARNOLD MOTOR SUPL 增资 20.74 340628 BABIC PROPS LLC 租金 200.00
deliberations_of_the_council_of_26... - 塞纳河谷默伦
P RESENTS Fatima ABERKANE-JOUDANI、Julien AGUIN、Hicham AICHI、Patrick ANNE、Josée ARGENTIN、Gilles BATTAIL、Nathalie BEAULNES-SERENI、Vincent BENOIST、Ouda BERRADIA、Laura CAETANO、Véronique CHAGNAT、Patricia CHARRETIER、Nathalie DAUVERGNE-JOVIN、伯纳德·德·圣米歇尔，奥利维尔·德尔默、威利·德尔波特、纪尧姆·德泽特、丹尼斯·迪迪埃劳伦特、纳迪亚·迪奥普、塞戈莱娜·杜兰德、塞尔日·杜兰德、哈姆扎·埃尔希亚尼、米歇尔·尤勒、塞维琳·费利克斯-博朗、蒂埃里·弗莱斯、克里斯蒂安·吉内特、帕斯卡尔·戈麦斯、玛丽·海莱娜·格兰奇、朱利安·盖林、克里斯蒂安胡斯，西尔万JONNET、Jean-Claude LECINSE、Kadir MEBAREK、Henri MELLIER、Zine-Eddine M'JATI、Bénédicte MONVILLE、Sylvie PAGES、Paulo PAIXAO、Marylin RAYBAUD、Odile RAZÉ、Michel ROBERT、Patricia ROUCHON、Aude ROUFFET、Arnaud SAINT-MARTIN、Robert萨米恩，蒂埃里·塞古拉，杰基·塞尼南特、凯瑟琳·斯坦特莱尔、布丽吉特·蒂西尔、路易斯·沃格尔、莱昂内尔·沃克、皮埃尔·伊弗鲁德。
房屋法案4121
Digest：该法案制定了有关大麻和大麻的新法律，并改变了有关大麻和大麻的一些法律。（验收的可读性得分：60.1）。指示俄勒冈州的酒类和大麻委员会与州农业部协商，以创建许可生产大麻或工业大麻的房屋地点的地图。允许执法机构出于指定目的，陪同部门在整个州进行工业大麻行动。指示委员会建立一个用于包含大麻素的工业大麻产品的注册系统，旨在用于人类或动物的消费或使用。确定每种违规行为不超过10,000美元的民事罚款。成为2026年1月1日的手术。确定了签发大麻许可证的人均要求。成为2025年1月1日的手术。指示委员会建立统一的小诱饵操作标准，以调查成人使用大麻物品向未成年人的销售。成为2025年1月1日的手术。指示委员会采用规则，向合格的个人颁发临时许可，代表大麻被许可人或实验室执行工作或代表大麻。宣布紧急情况，有效通过。
使用语言特征检测具有预训练模型的AI生成的文本
复杂的大语言模型的出现，例如Chatgpt和其他AI驱动的平台，导致了近距离模仿人类写作的文本的产生，这使得识别它是人类生成还是AI生成的内容非常具有挑战性。这对内容验证，学术完整性和检测误导性信息构成了重大挑战。为了解决这些问题，我们开发了一个分类系统，以使用多样化的HC3英语数据集区分人体编写的文本和a-ager of a-aged文本。此数据集利用语言肛门和结构特征，包括一部分语音标签，词汇大小，单词密度，词密度，具有被动的语音用法以及可读性指标，例如验收的读数，验阅读便捷，引起式和爆发性。我们采用了基于变压器和深入学习的模型来完成策略任务，例如CNN_BILSTM，RNN，BERT，GPT-2和ROBERTA。其中，罗伯塔模型表现出了优越的表现，其出色的精度为99.73。这些结果表明了尖端深度学习方法如何在数字领域中提出信息完整性。