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英雄或反派：功利主义与道义学伦理学中AI算法披露的悖论
人工智能（AI）已经渗透到我们日常生活的各个方面，应用程序从推荐系统和自动驾驶汽车到个人家庭助理和教育支持系统（Kaur等，2020）不等。这些AI系统满足了我们许多个人需求，同时也影响了我们社交互动的不同领域。此外，AI技术在几个关键领域都非常有效，从而使它们能够促进亲社会行为并增强社会福利（Efthymiou＆Hildebrand 2023）。首先，可以对AI进行编程，以摆脱通常影响人类判断的偏见，促进更公平，更公平的结果（Lin等，2021）。因此，AI可以有效地分配资源，最大程度地影响影响，而不会影响人类捐助者或组织的个人偏见（Landers＆Behrend，2023年）。此外，AI的持续可用性和可扩展性使其非常适合解决大规模的社会挑战，例如管理灾难反应或在危机期间优化资源分配（Sun等，2020）。通过整合这些功能，不仅是AI
1997 年度热带气旋报告
LCOL MARK ANDREWS 美国空军局长 * LCDR ERIC J. TREHUBENKO 美国海军 TDO，副局长 LCDR KENNETH A. MALMQUIST 美国海军 TDO，副局长 MR FRANK H. WELLS 民事技术顾问 **LCDR STACY R. STEWART 美国海军 TDO LCDR MARGARET A. SMITH 美国海军 TDO *LT MICHAEL S. KALAFSKY 美国海军 TDO *CAPT CARL A. MCELROY 美国空军 TDO ***CAPT CHRISTOPHER T. NICKLAS 美国空军 TDO LT KIM F. BOYER 美国海军 TDO CAPT STEPHEN B. COCKS 美国空军 TDO *CAPT GARY B. KUBAT 美国空军 TDO *CAPT WILLIAM J. CARLE 美国空军 TDO，统计官 LT PAULA E. HILDEBRAND 美国海军 TDO CAPT TOM D. LUNSFORD 美国空军 TDO CAPT CHRISTOPHER FINTA 美国空军 TDO MSGT BRENT T. SULLINS 美国空军 TDO AG1 PAUL G. SANCHEZ 美国海军 LPO，SAT 预报员，TDA A1C JASON R. DOBBINS 美国空军 TDA AG2 KEYIA HALL 美国海军 TDA AG2 BRYAN Y. HONG 美国海军 TDA AG3 JOHN E. UROGI 美国海军 TDA AG3 CAROL A. GILL 美国海军 TDA SRA SAMUEL R. PUGH 美国空军 TDA SRA DIONNE M. TIRSCHEL 美国空军 TDA SRA MATHEW A. BOYD 美国空军 TDA SRA RYAN M. EIBLING 美国空军 SAT 预报员，程序员 SRA CHRISTOPHER L. JONES 美国空军 TDA AGAR STEPHEN R. BACON 美国海军 TDA
综合多组学分析以确定卵巢癌风险区域的遗传和功能机制
Eileen O. Dareng，2，141 Simon G. Coetzee，1，141 Jonathan P. Tyrer，4，141 Pei-Chen Peng，1，141 Will Will Will，3，141 Stephanie Chen，1，5 Brian D. Davis，1 5 Ver，12 Natalia N. Antonenkova，13 Gerasimos Aravantinos，14 Elisa V. Bandera，15 Laura E. Beane Freeman，16 Matthias W. Beeghly，17 Ali Beeghly，19岁，19岁，20 Marcus Q. Bernardini，Bernardini，21 Line line Bog bjorge，23 Amanda Blally，23 Amanda lata，23 Amanda，23 Amanda lat。 Ton，27 James D. Brenton，28 Agnieszka Budzilowska，29，Ralf I. Campbell，33 1，32 Rikki Cannioto，33 Jenny Chang-Claude，34，35 Stephen J. Chanock，16 Kexin Chen，16 Kexin Chen，36 Georgia Chenevia Anna F. 39，42 Joe Dennis，2 Jennifer A. Doherty，43 Thilo Dork，26 Andreas du Bois，44，45 Matthias Durst，46 Diana M. Eccles，47 Gabrielle Ene，Gabrielle Ene，21 Peter A. Giles，51，52，53 Marc T. Goodman，54 Jacek Gronwald，55 Christopher A. Haiman，56 Niclas HaLich Kansson，57 Florian Heitz，44，45，55 Hildebrand Kang，65，66 Beth Y. Karlan，67 Anthony N. Karnezis，68 Linda E. Kelemen，69
好地：大平原上的冥想与历史
我要感谢国际学者交流委员会在 2001-2 学年为阿尔伯塔省卡尔加里大学提供的富布赖特奖学金，以及同年为英语系和内布拉斯加大学林肯分校提供的教师发展奖学金。这些奖学金使得本书的研究成为可能。卡尔加里大学和内布拉斯加大学林肯分校的图书馆和工作人员，以及卡尔加里公共图书馆地方历史收藏的工作人员都提供了宝贵的帮助。我非常感谢卡尔加里大学历史系的同事，特别是 Sarah Carter、Don Smith 和 Gretchen Albers（他们阅读了几个草稿），以及考古系的 Jane Kelley。在内布拉斯加大学林肯分校，我感谢英语系，特别是 Joy Ritchie 和 Sindu Sathiyaseelan，我非常友善的研究助理和计算机奇才，大平原研究中心，特别是 John Wunder、George Wolf 和 Rick Edwards，以及民族研究所。我非常感谢两位匿名评论者的评论，他们极大地帮助改进了手稿，也感谢我的编辑 Walter Hildebrandt、Pamela MacFarland Holway 和 Joyce Hildebrand 的辛勤工作。我还要感谢我的朋友 Chris Garza 的鼓励，我的兄弟 Robert Grey Owl 的现实检查，我的儿子 Joel Kaye 的干扰，陪伴我的狗，特别是 Fireball 和 Autumn，最重要的是，我的丈夫 Howard Kaye。
从粪便样品中分离出的甲烷素史密斯菌株B181的基因组序列
3。课程C，Hammer HF，Hammer，Hammer， 人类胃鼻虫中的甲烷发育。 Hepol Gastroenterol Nat 19：805–813。 ：//doi.org/10.1038/s41575-022- 00673-z 4。 Catelier E，完成T，Qin J，Prince E，Hildebrand F，False G，Aluminum M，Aluminant M，Batto J-M，Kennedy S等。 2013。 人类具有代谢标记的丰富性。 自然500：541–546。 https://doi.org/10.1038/natur12506 5。 用户U，Shukla R，Wrimp D，UC Hashal。 2016。 非常综合征肠。 Word 10：932–938。 https://doi.org/10.5009/ GNL15588 6。 AJM海峡，Van Dijk JB，CM Pluge，CM。 1993。 IMPL返回微生物59：1114–1119。 59.4.4 fastQC：数据集的质量控制。 编织：http：//www.braham。 B. 2014。 BBTools软件包装。 编织： 练习A，Antipov D，Meleshko D，Lapidus A，Chorobell A. 2020。 使用组件的水疗中心。 原始的Currish Bioinform 70：E102。课程C，Hammer HF，Hammer，Hammer，人类胃鼻虫中的甲烷发育。Hepol Gastroenterol Nat 19：805–813。Catelier E，完成T，Qin J，Prince E，Hildebrand F，False G，Aluminum M，Aluminant M，Batto J-M，Kennedy S等。2013。人类具有代谢标记的丰富性。自然500：541–546。https://doi.org/10.1038/natur12506 5。 用户U，Shukla R，Wrimp D，UC Hashal。 2016。 非常综合征肠。 Word 10：932–938。 https://doi.org/10.5009/ GNL15588 6。 AJM海峡，Van Dijk JB，CM Pluge，CM。 1993。 IMPL返回微生物59：1114–1119。 59.4.4 fastQC：数据集的质量控制。 编织：http：//www.braham。 B. 2014。 BBTools软件包装。 编织： 练习A，Antipov D，Meleshko D，Lapidus A，Chorobell A. 2020。 使用组件的水疗中心。 原始的Currish Bioinform 70：E102。https://doi.org/10.1038/natur12506 5。用户U，Shukla R，Wrimp D，UC Hashal。2016。非常综合征肠。Word 10：932–938。 https://doi.org/10.5009/ GNL15588 6。 AJM海峡，Van Dijk JB，CM Pluge，CM。 1993。 IMPL返回微生物59：1114–1119。 59.4.4 fastQC：数据集的质量控制。 编织：http：//www.braham。 B. 2014。 BBTools软件包装。 编织： 练习A，Antipov D，Meleshko D，Lapidus A，Chorobell A. 2020。 使用组件的水疗中心。 原始的Currish Bioinform 70：E102。Word 10：932–938。https://doi.org/10.5009/ GNL15588 6。 AJM海峡，Van Dijk JB，CM Pluge，CM。 1993。 IMPL返回微生物59：1114–1119。 59.4.4 fastQC：数据集的质量控制。 编织：http：//www.braham。 B. 2014。 BBTools软件包装。 编织： 练习A，Antipov D，Meleshko D，Lapidus A，Chorobell A. 2020。 使用组件的水疗中心。 原始的Currish Bioinform 70：E102。https://doi.org/10.5009/ GNL15588 6。AJM海峡，Van Dijk JB，CM Pluge，CM。1993。IMPL返回微生物59：1114–1119。59.4.4fastQC：数据集的质量控制。编织：http：//www.braham。B.2014。BBTools软件包装。编织：练习A，Antipov D，Meleshko D，Lapidus A，Chorobell A.2020。使用组件的水疗中心。原始的Currish Bioinform 70：E102。https：//doi.org/10.1002/cpbi.102
核苷酶通过一个...
摘要：直接芳基聚合（DARP）已成为一种环保，原子有效的方法，用于合成各种共轭聚合物。在这里，我们报告了一种由DARP组成的单锅方法，然后进行BOC脱身以合成功能性的，表面活性的含腺嘌呤的聚（烷基噻吩）。对聚合温度的仔细控制可以实现合成的一盘聚合和脱保护策略，并在24小时内实现了定量（> 99％）BOC脱落。这种温度控制的合成方法减少了额外的纯化和隔离步骤，从而使总合成更有效和实用，并允许制造更高的分子量聚合物。我们通过1 H NMR宿主 - 基因滴定研究进行了量化含有聚噻吩的腺嘌呤，T AD -T T 4H的氢键能力，并使用Benesie -hildebrand模型分析结果，产生的结果在18.7 m -1的缔合常数为18.7 m -1之间，烷基化胸腺胺和T AD -t -t -t -t -t -t t t t 4H。我们证明，T AD -T 4H可鲁棒地修饰纤维素过滤纸的表面，而修改后的纤维素滤纸CFP -T AD -T T 4H是具有超疏水性能（水Ca〜151°）的有效油水分离过滤器。腺嘌呤和纤维素之间氢键相互作用的效用突出了侧链工程对创建功能材料的重要性。
Anuschka Schmitt
期刊出版物Wambsganss T，Schmitt，A（2024）通过过程挖掘增强个性化学习。业务信息系统工程。https://doi.org/10.1007/s12599-024-00901-7 Schmitt A，Zierau N，Janson A，Janson A，Leimeister JM（2023）JM（2023）基于AI基于AI的工件的作用。信息系统协会杂志24（4）：980-1004。10.17705/1jais.00827SchöbelS，Schmitt A，Benner D，Saqr M，Janson A，Janson A，Leimeister JM（2023）绘制了对话代理的演变和未来：沿五个历史浪潮的研究议程。信息系统边界：1-26。 https://doi.org/10.1007/s10796-023-10375-9 Zierau N，Hildebrand C，Bergner A，Busquet F，Schmitt A，Leimeister JM（2022）Frontline：基于语音的互动式的互动式互动可增强流动性消费者的经验，并增强类似流动的消费者的经验和Boost Opteres Outseces。营销科学学院杂志51（4）：823-842。 https://doi.org/10.1007/s11747-022-00868-5会议会议记录和工作文件Schmitt A（2024）（2024）确保人类代理：AI增强的交互设计途径。国际信息系统会议论文集（ICIS），曼谷，THA。[link] Schmitt A，Gajos KZ，Mokryn O（2024）软件工程领域中的生成AI：职业身份的紧张和身份保护的模式。ARXIV预印型ARXIV：2410.03571。Fahse T，Schmitt A（2023）探索人类混合动力的协同作用：销售预测的纵向分析。 巴拿马巴拿马城美国信息系统会议（AMCIS）会议论文集。 ICIS的会议记录，哥本哈根，DK。 [link]Fahse T，Schmitt A（2023）探索人类混合动力的协同作用：销售预测的纵向分析。巴拿马巴拿马城美国信息系统会议（AMCIS）会议论文集。ICIS的会议记录，哥本哈根，DK。[link][链接] Schmitt A，Walser M，Fahse T（2022）基于机器学习的软件的概念基础。
第 22 届 USENIX 文件和存储技术会议 (FAST '24)
程序委员会 George Amvrosiadis，卡内基梅隆大学 Ali Anwar，明尼苏达大学 Oana Balmau，麦吉尔大学 John Bent，希捷 Janki Bhimani，佛罗里达国际大学 Angelos Bilas，克里特岛大学和 FORTH Ali R. Butt，弗吉尼亚理工大学 Andromachi Chatzieleftheriou，微软研究院 Young-ri Choi，蔚山国立科学技术研究所 Angela Demke Brown，多伦多大学 Peter Desnoyers，东北大学 Aishwarya Ganesan，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和 VMware Research Ashvin Goel，多伦多大学 Haryadi Gunawi，芝加哥大学 Dean Hildebrand，谷歌 Yu Hua，华中科技大学 Jian Huang，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 Jooyoung Hwang，三星电子 Jinkyu Jeong，延世大学 Sudarsun Kannan，罗格斯大学 Sanidhya Kashyap，洛桑联邦理工学院 Youngjin Kwon，韩国科学技术研究院技术（KAIST） Patrick PC Lee，香港中文大学（CUHK） Sungjin Lee，大邱庆北科学技术大学（DGIST） Cheng Li，中国科学技术大学 Youyou Lu，清华大学 Peter Macko，MongoDB Changwoo Min，Igalia Beomseok Nam，成均馆大学 Sam H. Noh，弗吉尼亚理工大学 Raju Rangaswami，佛罗里达国际大学 Jiri Schindler，IonQ Phil Shilane，戴尔科技集团 Keith A. Smith，MongoDB Vasily Tarasov，IBM 研究部 Eno Thereska，Alcion, Inc. Carl Waldspurger，Carl Waldspurger 咨询公司 Wen Xia，哈尔滨工业大学 Gala Yadgar，以色列理工学院 Ming-Chang Yang，香港中文大学（CUHK）
ThPOK 的多态性变异导致了一种新的人类疾病，其特征是 T 细胞异常、免疫失调、过敏和纤维化
由 T 细胞异常、免疫失调、过敏和纤维化 Maryam Vaseghi-Shanjani 1,2* 、Mehul Sharma 2* 、Pariya Yousefi 2 、Simran Samra 1 、2 Kaitlin U. Laverty 3 、Arttu Jolma 3 、Rozita Razavi 3 、Ally HW Yang 3 、Mihai Albu 3 、Liam Golding 2 , Anna F. Lee 4 , Ryan Tan 2 , Phillip A. Richmond 5 , Marita Bosticardo 6 , Jonathan H. Rayment 2 , Connie L. Yang 2 , Kyla J. Hildebrand 2 , Rae Brager 7 , Michelle K. Demos 2 , Yu Lung Lau 8 , Luigi D. Notarangelo 6 , Timothy R. Hughes 9、凯瑟琳·M. Biggs 2† , Stuart E. Turvey 2† 1 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学医学院实验医学项目。2 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学不列颠哥伦比亚儿童医院儿科系。3 加拿大安大略省多伦多大学唐纳利中心。4 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学不列颠哥伦比亚儿童医院病理学和实验室医学系。5 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学不列颠哥伦比亚儿童医院研究所罕见疾病发现中心。6 美国国立卫生研究院国家过敏和传染病研究所临床免疫学和微生物学实验室。7 加拿大安大略省汉密尔顿麦克马斯特大学麦克马斯特儿童医院儿科风湿病、免疫学和过敏科。 8 香港大学李嘉诚医学院临床医学院玛丽医院儿科及青少年医学系，香港，中国。 9 加拿大安大略省多伦多大学分子遗传学系。 * 表示与共同第一作者贡献相同 † 表示与共同资深作者贡献相同 通讯作者：Stuart E. Turvey，MBBS，DPhil，FRCPC BC 儿童医院 950 West 28 th Avenue Vancouver，BC，V5Z 4H4，加拿大 电子邮件：sturvey@bcchr.ca
普通人对人工智能的看法对算法建议采纳的影响
先前对算法建议的研究得出了相互矛盾的结果。多项研究表明，消费者反对算法建议，这种现象被称为算法厌恶。例如，Dietvorst 等人（2015）发现，在看到算法错误后，人们不太可能选择算法建议来预测学生表现，而不是较差的人类建议。在医学领域，学者们表明患者不信任算法建议（Promberger & Baron，2006），他们认为患者担心算法建议忽视了人类的独特性（Longoni 等人，2019）。类似地，Castelo 等人（2019）发现，直观、主观任务的算法厌恶程度高于可量化的客观任务。然而，Logg 等人（2019）的一项研究对算法厌恶提出了质疑。通过关注商业预测或浪漫吸引力预测等不同领域，他们发现人们通常更喜欢算法的建议，而不是人类的建议。Hildebrand 和 Bergner ( 2021 ) 表明，如果算法财务建议使用类似人类的对话风格，人们会更加欣赏它。总之，这些相互矛盾的结果表明存在其他可能影响算法建议采用的因素。其中一个因素可能是消费者对人工智能的非专业信念。尽管随着人们越来越频繁地使用人工智能服务，对人工智能的非专业信念在市场上似乎非常突出（ Huang & Rust ， 2018 ），但关于这种信念的研究却很少。也就是说，先前的研究为参与者提供了有关算法建议质量的具体信息，例如有关其错误的信息（例如， Dietvorst 等人， 2015 ； Longoni 等人， 2019 ）。然而，在现实生活中，人们通常不会收到这种信息，也缺乏评估算法建议准确性的领域专业知识。因此，在决定是否使用算法建议时，他们可能会依赖更普遍的线索，例如他们对人工智能的非专业信念。在我们的研究中，我们希望解决这一差距，并指出消费者对人工智能与人类智能的智能程度有不同的看法。具体而言，我们认为对人工智能的非专业信念会影响算法建议的采用，因为它们可以作为推断建议准确性的线索，尤其是当感知到的任务复杂性很高时。在三项研究中，我们为这一预测提供了趋同的证据。通过这样做，我们为算法建议的研究做出了贡献，并指出在自动化建议服务时考虑消费者对人工智能的非专业信念的重要性。