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2040 年公共卫生：科技和人工智能如何重塑更广泛的公共卫生队伍
技术进步有可能提高公共卫生促进所有社区所有人健康的能力。来自社交媒体、网络搜索引擎和新闻媒体的广泛数据提供了有关健康社会决定因素的信息，比来自传统来源的数据更加细致入微，因此这些数据有助于确定与健康相关的结果的趋势和模式。（1）人工智能还可用于分析大量数据，如电子健康记录，以发现模式并预测疾病的可能性，从而提高健康干预的有效性和准确性，从而为公共卫生带来更好的结果。（2）这也可能意味着主要利益相关者和政策制定者将更加开放地接受人工智能在识别导致疾病的模式以及相应地采取适当干预措施方面所发挥的作用。（3）
HOW CAN NEW TECHNOLOGIES MAKE JOBS BETTER?
关于自动化的共同叙述通常会使对工人的新技术攻击新技术。引入先进的机器，工业机器人和AI的引入都对技术进步意味着更少的工作感到担忧。但是，工人自己提供了更加乐观，细微的观点。借鉴了2024年对九个国家 /地区的9,000多名工人进行深远的调查，本文发现，更多的工人报告了从机器人和AI等新技术中的潜在收益，以确保他们在工作，薪水，薪水以及对工作的自主权，而不是报告潜在的成本。工作人员要求他们解决复杂的问题，感到被雇主珍视的工人以及有动力从事职业发展的工人更有可能将新技术视为有益的工人。与先前研究中的假设相反，在某些情况下，更多的正规教育与对自动化的负面态度及其对工作的影响有关。在实验环境中，对工人的经济激励措施的前景提高了他们对自动化技术的看法，而对新技术如何使用新技术的投入的前景并没有对工人对自动化的态度产生重大影响。1
忘记 CHATGPT：如何在本地运行 AI ...
histo.fyi 网站是一个免疫系统蛋白质结构数据库，称为主要组织相容性复合体 (MHC) 分子。它包括图像、数据表和氨基酸序列，由生物信息学家 Chris Thorpe 运营，他使用称为大型语言模型 (LLM) 的人工智能 (AI) 工具将这些资产转换为可读摘要。但他不使用 ChatGPT 或任何其他基于网络的 LLM。相反，Thorpe 在他的笔记本电脑上运行人工智能。在过去几年中，基于 LLM 的聊天机器人因其写诗或参与对话的能力而赢得了赞誉。一些 LLM 有数千亿个参数——参数越多，复杂性越大——并且只能在线访问。但最近出现了两种趋势。首先，组织正在做出
AI在Ediscovery中的兴起：机器学习如何革新法律数据处理
本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）对法律行业中的杂质的变革性影响。它研究了数字数据的指数增长以及AI技术如何解决这些问题所带来的挑战。本文讨论了文档审查中的关键AI应用程序，包括预测性编码，自然语言处理以及无监督的学习模式识别。它提出了一个地标性Da Silva Moore诉Publyis Groupe案的案例研究，该案件为法律程序设定了AI的先例。本文还深入研究了法律数据处理中AI的道德考虑因素，并提供了对该领域未来发展的见解，例如更复杂的语言模型，区块链集成和特定于行业的AI模型。在整个过程中，本文强调了AI不仅如何提高eDiscovery的效率和准确性，而且从根本上改变了法律专业人员在数字时代的数据分析和案例准备方式。
多协议无线平台如何使下一波无线创新1 www.abiresearch.com
在过去的几十年中，连接市场改变了我们的生活方式。没有一天的时间与我们大多数人没有使用数小时的时间使用，或者至少与各种连接的设备相互作用。到2024年底，ABI研究预测，已连接的设备的安装基础将达到超过550亿个单位，涵盖了各种各样的终端市场，包括移动设备，个人计算机（PC），可穿戴设备，可穿戴设备，家庭娱乐，智能家庭，智能家庭，自动化，自动化，商业建筑，工业和其他消费者以及其他物品（IOT）应用程序（IOT）应用程序。这一增长的基础是短范围无线连接技术（例如Wi-Fi，Bluetooth®和802.15.4）的快速扩展（最著名的是Zigbee和Thread）。与此同时，配备了自己独特功能集的相对新生的超宽带（UWB）技术在未来几年中也有望大大增长，因为它可以实现几种新的用例和创新的用户体验。
塑料警告我们孩子生活中的五种毒素以及如何避免它们。
多氯联苯是一类化学物质，曾被广泛用作某些塑料和电气设备的阻燃剂。它们被归类为持久性有机污染物 (POP)，这意味着它们可以在环境中长期保持稳定，广泛传播，积聚在生物体的脂肪组织中，对人类和野生动物都有毒。尽管大多数国家都禁止使用多氯联苯，但 2016 年的一项研究在各种玩具使用的彩色颜料中检测到了它们。
