XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGPT
抑制剂Angptl3及其对高脂血症和动脉粥样硬化的影响
和HTG导致急性胰腺炎（2）和心血管疾病（CVD）。（3，4）因此，寻求降低异常高的LDL和TG水平的靶标更有效地预防心脏病，中风和胰腺炎血管生成素样蛋白样蛋白3（ANGPTL3）是460氨基酸（AA）糖蛋白，主要由Liver分泌。angptl3包含一个N末端区域，预计本质上是无序的，一个卷曲的螺旋区域和C末端纤维蛋白原样域。（5）ANGPTL3基因的结构如图1所示。在蛋白质被裂解和糖基化后，产生了与结合和抑制脂蛋白脂肪酶（LPL）和肝脂肪酶（HL）的结合和抑制脂蛋白脂肪酶（LPL）和肝脂肪酶（HL）的N末端片段，该片段与结合和抑制脂蛋白脂肪酶（LPL）涉及。同时，分泌需要16-AA信号肽的C-末端纤维蛋白原样域（6），并参与血管生成。此功能类似于血管生蛋白的功能（7，8）
检查学校校长和教师对在教育中使用chatgpt的看法
背景/目的。Chatgpt已成为基于人工智能的聊天机器人的开创性例子之一，其能力产生文本并进行类似人类的对话。因此，它引起了不同背景（包括教育专业人士）的人们的注意。当前的研究旨在调查学校的校长和教师如何看待在教育中使用Chatgpt，并揭示他们对使用基于AI的工具来促进教学经验的态度。材料/方法。该研究是使用定性案例研究方法设计的，因为它旨在收集有关学校校长和教师对Chatgpt的看法的详细信息。数据是从80名教师和学校校长中收集的，有目的地从公立小学，中学和高中选出的数据。使用内容分析技术通过将代码合成为类别和主题来分析数据。
使用生成AI和Chatgpt的认知数字双胞胎设计和实施
数字双胞胎（DT）是工业4.x的基本技术之一，而5个工业自动化的现代解决方案和物联网的大多数现代解决方案都包括数字双胞胎概念的不同实现。在过去的几年中，来自不同行业的研究人员和工程师对这种情况进行了处理，如何使用原始系统收集的信息使数字双胞胎有可能改善自身。数字双胞胎自己学习，可以预测未来并按照做出的预测行事，也称为认知数字双胞胎（CDT）。人工智能，尤其是生成的AI和Chatgpt，为创建认知数字双胞胎带来了新的机会。本研究的重点是基于CHATGPT，云计算（Microsoft Azure），Power Virtual Agents和Azure Digital Twins服务来创建CDT概念和参考体系结构。本研究还提出了认知数字双胞胎框架中使用的本体论/数据模型。本文包括有关节省成本和减少时间在不同行业实施CDT时的指标，重点是建筑行业。关键字：构建，Chatgpt，AI，生成AI，自动化，业务流程，电源平台，虚拟代理，副代理，副代理，物联网，数字双胞胎，Microsoft Azure，Microsoft Azure，云计算，开放式AI，认知数字双胞胎认可：对我的家人提供的支持和Microsoft的特殊感谢和Microsoft，这使这项研究成为可能。
MSAGPT：神经提示通过MSA生成预培训预测蛋白质结构
多个序列比对（MSA）在揭示蛋白质家族的进化轨迹方面起着关键作用。对于缺乏足够同源信息来构建高质量MSA的蛋白质序列通常会损害蛋白质结构预测的准确性。尽管已经提出了在这些条件下生成虚拟MSA的各种方法，但它们在全面捕获MSA中的复杂共同进化模式或需要外部Oracle模型的指导方面缺乏。在这里，我们介绍了MSAGPT，这是一种通过低MSA制度中MSA生成预训练提示蛋白质结构预测的新型方法。MSAGPT采用一种简单而有效的2D进化位置编码方案来对复杂的进化模式进行建模。在此赋予其灵活的1D MSA解码框架中，有助于零或几次学习。更重要的是，我们证明了利用AlphaFold2的反馈可以通过拒绝微调（RFT）和AF2反馈（RLAF）的增强学习来进一步增强模型的能力。广泛的实验证实了MSAGPT在生成忠实的虚拟MSA增强结构预测准确性方面的功效（在几乎没有射击的情况下高达 +8.5％TM得分）。转移学习能力还突出了其促进其他蛋白质任务的巨大潜力。
CpGPT：DNA甲基化的基础模型
DNA 甲基化是一种关键的表观遗传修饰，可调节基因表达并在发育和疾病过程中发挥重要作用。在这里，我们介绍了胞嘧啶-磷酸-鸟嘌呤预训练转换器 (CpGPT)，这是一种新颖的基础模型，在 1,500 多个 DNA 甲基化数据集上进行了预训练，涵盖来自不同组织和条件的 100,000 多个样本。CpGPT 利用改进的转换器架构来学习甲基化模式的综合表示，使其能够从有限的输入数据中推断和重建全基因组甲基化谱。通过捕获序列、位置和表观遗传背景，CpGPT 在针对与衰老相关的任务进行微调时优于专门的模型，包括按时间顺序的年龄预测、死亡风险和发病率评估。该模型在不同的甲基化平台和组织类型中具有很强的适应性。此外，对样本特定注意力权重的分析可以识别出对个体预测最有影响力的 CpG 位点。 CpGPT 作为基础模型，为 DNA 甲基化分析树立了新的标杆，在
通过破坏性事件评估 ChatGPT 的影响
摘要 大型语言模型 (LLM) 和对话代理代表了人工智能 (AI) 研究的重大转变，尤其是最近发布的 GPT 模型系列。ChatGPT 的生成能力和跨技术和创意领域的多功能性导致其被广泛采用，标志着与以前 AI 系统的有限部署不同的，当社会努力应对这种新兴社会规模技术带来的文化影响时，对 ChatGPT 在机器学习研究界的影响的批评集中在其性能或与偏见、毒性和“幻觉”有关的其他传统安全评估上。我们认为，这些批评在很大程度上借鉴了“以人为本”框架的特定概念化，该框架倾向于将原子化的个体视为技术好处和坏处的主要接受者。在本文中，我们将注意力转向法学硕士和对话代理影响的另一个维度：它们对社会群体、机构以及伴随的规范和实践的影响。通过以社会为中心的框架分析 ChatGPT 的社会影响，我们挑战了人工智能开发中的个人主义方法，并为围绕人工智能系统的道德和负责任部署的持续辩论做出了贡献。我们希望这一努力能够引起人们对更全面和纵向的评估工具的关注（例如，包括更多的民族志分析和参与式方法），并迫使技术人员用以社会为中心的方法来补充以人为本的思维。
推荐引用 推荐引用 Lorek, Laura A. (2024) “AI 法律创新：聊天-GPT 和生成式 AI 在法律行业的优势和缺点”，俄亥俄北方大学法律评论：第 50 卷：第 3 期，第 4 篇文章。可访问以下网址：https://digitalcommons.onu.edu/onu_law_review/vol50/iss3/4
“法律和技术共同产生了一种我们从未见过的创造力监管，”——劳伦斯·莱西格。1 这无疑是关于席卷法律行业的最新技术浪潮的真实陈述。过去几年来，一场海啸袭来：这场颠覆性的风暴被称为生成式或对话式人工智能（“AI”），ChatGPT 应用程序于 2022 年 11 月 30 日推出。ChatGPT 和其他大型语言模型正在颠覆全球的律师事务所和工作场所。2 Damien A. Riehl 说，这项技术正在导致律师执业方式的根本变化。Riehl 是一名律师，也是 vLex 的副总裁，该公司为法律行业创建了大型语言模型（“LLM”）Vincent。3 “有了 Vincent，如果有人问一个法律问题，应用程序可以在几分钟内起草一份备忘录来回答这个法律问题，”Riehl 说。4 vLex 组织总部位于西班牙巴塞罗那，因此该技术适用于多个不同的司法管辖区。5 在讨论法学硕士时，Vincent Riehl 表示，“人类可能需要十多个小时才能完成的事情，我们可以在两分钟内完成。” 6 它使律师更有效率：
CRISPR-GPT：用于自动设计基因编辑实验的 LLM 代理
基因组工程技术的引入改变了生物医学研究，使得精确改变遗传信息成为可能。然而，创建一个有效的基因编辑系统需要对 CRISPR 技术和正在研究的复杂实验系统有深入的了解。虽然大型语言模型 (LLM) 在各种任务中都表现出了良好的前景，但它们往往缺乏特定的知识，难以准确解决生物设计问题。在这项工作中，我们引入了 CRISPR-GPT，这是一个增强了领域知识和外部工具的 LLM 代理，用于自动化和增强基于 CRISPR 的基因编辑实验的设计过程。CRISPR-GPT 利用 LLM 的推理能力来促进选择 CRISPR 系统、设计向导 RNA、推荐细胞递送方法、起草方案和设计验证实验以确认编辑结果的过程。我们展示了 CRISPR-GPT 帮助非专家研究人员从头开始进行基因编辑实验的潜力，并在现实世界的用例中验证了该代理的有效性。此外，我们探讨了与自动化基因编辑设计相关的伦理和监管考虑因素，强调了负责任和透明地使用这些工具的必要性。我们的工作旨在弥合
GPT-4o 系统卡
根据我们致力于安全构建人工智能的承诺以及我们对白宫的自愿承诺[ 3 ]，我们正在分享 GPT-4o 系统卡，其中包括我们的准备框架[ 4 ]评估。在此系统卡中，我们详细介绍了 GPT-4o 的功能、局限性和跨多个类别的安全性评估，重点关注语音到语音（语音）1，同时还评估文本和图像功能，以及我们为确保模型安全且一致而实施的措施。我们还包括对危险功能的第三方评估，以及对 GPT-4o 文本和视觉功能的潜在社会影响的讨论。
迷你临床评估练习（MINI-CEX）：AGPT主管指南
要克服这一点，请从注册商的自我评估开始，并了解他们想要的反馈。在进行反馈议程上的问题之前，请确保解决这些问题。对话应包括为加强这些行为而做得很好的领域。使用您的笔记来描述您的观察到的内容，并用作提示本来可以做的事情的跳板。不要有义务纠正所有观察到的错误！建立一个关系花费的时间，在这种关系中，注册服务商认为您对他们的改进进行了投资将使您能够在随后的互动中进行有效的反馈对话。