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动画与人工智能
“这是他使用过的最奇怪的技术”，并表示“一种奇怪的新情感——一种不祥的预感，感觉人工智能已经跨越了门槛，世界将不再一样。” Sydney 的对话多功能性得益于生成式预训练 Transformer 3.5 (GPT-3.5)，这是由 OpenAI 公司开发的大型语言模型 (LLM)；Sydney 的功能类似于 OpenAI 更著名的聊天机器人 Chat-GPT，后者于 2022 年 11 月向公众推出 [55]。Roose 的怀疑、钦佩、焦虑和困惑交织在一起，过去是、现在仍然是人们对 ChatGPT 以及基于 LLM 的类似聊天机器人的大部分反应的典型。这种“生成式人工智能”系统的发展让商业世界着迷，企业管理者似乎渴望将这些技术融入到他们的产品和流程中，以降低劳动力成本并提高产量。法学硕士 (LLM) 也催生了越来越多夸张的说法 [37,49,50]，即所谓的“通用人工智能”(AGI) 即将到来：“具有与人类相当甚至更高智能的思考机器” [34]。许多知名评论员，其中包括著名的深度学习研究员杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton)，都表达了他们对于法学硕士 (LLM) 很快就会变得“比人更聪明”的担忧 [19]。在本文中，我提出了一个替代范式来理解基于法学硕士的聊天机器人（如 ChatGPT）的能力和影响。基于文化人类学、批判性人机交互 (HCI) 和社会计算以及数字技术史的学术研究，我认为 ChatGPT——事实上，所有为与人类互动而开发的当代人工智能技术——都是动画作为人类文化生产和表达类型的典型例子 [94]。通过动画的视角理解交互式人工智能系统，既可以完全阐明 ChatGPT 和类似聊天机器人的能力和吸引力，也可以揭示此类系统的概念、开发和部署中固有的许多紧迫的概念、社会和道德挑战。将 ChatGPT 理解为一个动画实体，就完全排除了对其感知或拥有与人类类似权利的主张的需要 [9,85]；强调了 LLM 和其他交互式人工智能系统吸引和保持人类注意力的具体机制；阐明了 ChatGPT 与人类劳动和版权法的关系；并为更广泛地概念化交互式人工智能系统的设计和监管的新框架奠定了基础。将人工智能技术识别为动画实体甚至为人工智能领域最古老的理论——图灵测试提供了新的启示。鉴于交互式人工智能系统如何很好地符合动画作为一种富有创造性和表现力的类型的特征，我在这项工作中的目标是向人工智能从业者、政策制定者和普通公民展示这种框架的实用性，他们渴望更多地了解这些机器的能力和局限性。
创伤指南
Ferco Berger 博士（专家组联合主席），副主任（运营）兼急诊和创伤放射科主任，Sunnybrook 健康科学中心，安大略省 Nicolas Murray 博士（专家组联合主席），急诊和创伤放射科医生，温哥华总医院，不列颠哥伦比亚省 Nishard Abdeen 博士，放射科医生，魁北克省 Outaouais 河谷医院和安大略省东安大略省儿童医院，安大略省 Sam Campbell 博士，新斯科舍省卫生局，Charles V. Keating 急诊和创伤中心，伊丽莎白二世女王健康科学中心，新斯科舍省 Noel Corser 博士，家庭医生，Hinton 医疗诊所，阿尔伯塔省 Noah Ditkofsky 博士，放射科医生，急诊、创伤和急症护理科主任，圣迈克尔医院，安大略省 Barb Avard，患者和家庭顾问，北约克总医院，安大略省 证据审查员和指南方法学家：Candyce Hamel 博士，加拿大放射科医生，渥太华，安大略省 致谢：我们要感谢：Becky Skidmore 制定搜索策略；Micere Thuku 进行标题验证和摘要筛选；Leila Esmaeilisaraji 对所纳入的指南进行 AGREE-II 评估并提供反馈意见；以及 Harry Ingleby 和 Thor Bjarnason 为电离辐射暴露部分做出的贡献。
贝克曼访问的实施2种仪器 - 具有2小时胸痛途径，定量血清beta hcg和BNP
网站测试菜单实施日期Athabasca Hstni，BNP，20023年12月11日，Barrhead Hstni，BHCG，BNP **（est。2024年初）BEAVERLODGE HSTNI，BHCG，2023年12月11日，Bonnyville Hstni，BHCG，BHCG，BNP，BNP，20023年12月11日，Cold Lake Hstni，BHCG，BHCG，BNP **2024年初）Edson Hstni，BHCG，BNP **被确定（est。春季2024）Fairview Hstni，BHCG **待定（EST。春季2024年）vort vermilion*hstni，bhcg，bnp **待定（est。春季2024）高水平*Hstni，BHCG，BNP **。2024年初）高草原Hstni，BHCG，BNP **。2024年初）Hinton Hstni，BHCG，2023年12月11日，LAC LA BICHE HSTNI，BHCG，BNP **2024年春季）Mayerthorpe Hstni，国民银行，2023年12月11日，Peace River Hstni，BHCG **。春季2024）奴隶湖Hstni，BHCG，BNP **。2024年初）BNP **的圣保罗HSTNI，BHCG **（EST。2024年初）要确定Valleyview Hstni（est。2024年春季）Westlock Hstni，BHCG，BNP，20023年12月11日，Whitecourt Hstni，BHCG，BNP **，要确定（Est。2024年初）
在快速进步的情况下管理极端的AI风险
Yoshua Bengio Mila -Quebec AI研究所，蒙特罗张教大学AI国际治理研究所，张教大学shai Shaiv-Shalev-Shwartz，耶路撒冷吉利安·吉利安·哈德菲尔德大学多伦多，施瓦茨·雷斯曼学院。技术与社会，矢量研究所。不列颠哥伦比亚省杰夫·克莱恩大学，载体学院Tegan Maharaj大学多伦多大学，Schwartz Reisman Inst。技术与社会，矢量研究所。Frank Hutter Ellis Institute t ubingen，弗里伯格·阿利姆·吉纳斯大学卖出牛津·希拉·希拉·希拉·麦克拉斯大学多伦多，施瓦茨·雷斯曼学院。技术与社会，矢量研究所。Qiqi Gao东部中国政治学与法律大学Ashwin Acharya Rand公司David Krueger剑桥大学ANCA DRAGAN DRAGAN UC BERKELEY UC BERKELEY PHILIP UNIOPYS OXFORD FORDER OXFORD StUART Stuart Russell UC Berkeley Daniel Daniel Daniel Kahneman公立与国际事务学院学院，大学Qiqi Gao东部中国政治学与法律大学Ashwin Acharya Rand公司David Krueger剑桥大学ANCA DRAGAN DRAGAN UC BERKELEY UC BERKELEY PHILIP UNIOPYS OXFORD FORDER OXFORD StUART Stuart Russell UC Berkeley Daniel Daniel Daniel Kahneman公立与国际事务学院学院，大学
人工智能驱动的诺贝尔飞跃
在研究世界中，2024年将被记住为诺贝尔人人工智能奖（AI）。物理学的一种，授予约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）的基本发现和发明，使机器学习能够使用人工神经网络，已密封物理学与信息科学之间的联系，现在在经过50多年的富有成果的互动之后，现已正式在强烈的跨学科边界领域上进行正式交配（人工互动，2024年，2024年）。更具体地说，将AI连接到生物分子建模涉及授予David Baker的诺贝尔化学奖，用于计算蛋白质设计，Demis Hassabis和John Jumper用于蛋白质结构预测。许多统计数据说明了人工智能在生物模型领域的影响。在科学文献数据库中进行了与AI相关的关键字相关的与计算机建模相关的询问可得出约120,000个结果（如果搜索仅限于摘要，则结果约为6,000个结果，如图1所示）。从2018 - 19年开始观察到的指数上升是诺贝尔的序幕，大约与两个软件套件的外观Alphafold（Senifor et al。，2019）和Rosettafold（Humphreys等，2021）相吻合，该方法实现了蛋白质折叠和蛋白质折叠和蛋白质设计方法的方法。在奖励研究仅几年后获得诺贝尔奖非常罕见，但肯定不是偶然的。基于同源性建模的蛋白质结构预测的方法是从1990年代开始的，并在流行中实施
人类语言：Chap21-语言获取和处理的神经网络模型
到（各个方面）输入检查的统计结构，而无需映射到目标输出（例如，发现LAN Guage的语音结构中的规律性）。这些网络非常适合发现环境中存在的统计结构，而无需建模者知道结构是什么。无监督的培训方法的一个众所周知的例子是Hebb（1949）提出的学习规则：加强同时活动的单元之间的连接，如果只有一个单位活跃，则可以削弱两个单元之间的连接。尽管人工神经网络和生物神经网络之间存在表面的相似性（即，在神经元之间传递的互连性和刺激以确定它们的激活，并通过适应连接强度来学习），但这些认知模型通常并非声称在生物神经元的水平上模拟处理。相反，神经网络模型在Marr（1982）的算法级别上形成了描述，也就是说，它们指定了认知表示和操作，同时忽略了生物学实现。神经网络在1990年代经历了流行的激增，但是从21世纪初开始，它们被象征性的概率mod Els所掩盖。然而，神经网络享受了最近的复兴部分，部分原因是深度学习模型的成功，这些模型在各种人工智能任务上表现出最先进的表现（Lecun，Bengio，＆Hinton，2015年）。在大多数情况下，认知建模领域仍然赶上这些新颖的发展。我们在第5节中返回此问题。因此，目前最具影响力的连接主义认知模型是更传统的变化。
从菠萝和西瓜分离的乳酸细菌的分离和抗菌活性
益生菌是活的微生物，如果以足够的量为宿主提供健康益处，例如乳酸细菌是革兰氏阳性生物，它们在生产和储存包含它们的产品的过程中可以承受不同的环境压力。本研究旨在评估从菠萝和水瓜中分离出的乳酸细菌（LAB）菌株的益生菌潜力。对评估中使用的材料进行了适当的灭菌，包括De-Man Rogosa＆Sharpe Agar（MRS），兄弟夫人，通过条纹方法，营养琼脂和Mueller Hinton琼脂隔离实验室，使用Disc扩散方法进行抗生素敏感性测试。在168种细菌上对板数琼脂进行计数，根据其文化和生化特征，总共筛选了6种菌株。筛选果实的抗菌活性及其抗生素敏感性；这六个分离株表现出对革兰氏阳性和革兰氏阴性人病原体的抗菌行为（Proteus mirabilis，Escherichia Coli，Pseudomonas铜绿假单胞菌，枯草芽孢杆菌，枯草芽孢杆菌，金黄色葡萄球菌和金黄色葡萄球菌和Corynenebacteria spp。抗生素敏感性测试也有望，P1显示针对阿莫西克的31毫米。分子鉴定分析（16sRNA测序）表明，分离株是属于同一基团的不同物种，乳酸乳杆菌发酵乳杆菌，lactobacillus plantarum和weissella cibaria。最终的结果表明，从果实样品中分离出的细菌具有有趣的特性，并且有可能用作益生菌并制备功能性水果产物。
符号人工智能与联结人工智能
与人工智能社区的许多成员一样，我着迷地关注着符号人工智能和联结人工智能之间正在进行的讨论。符号人工智能认为，在推理和学习中使用知识对于产生智能行为至关重要，而联结人工智能则假定，从数据中学习关联（几乎不需要或完全不需要先验知识）对于理解行为至关重要。最近这两种人工智能范式之间的争论是由本世纪初联结人工智能的进步引发的，这些进步具有重要的应用价值。联结主义在面对大规模数据时所取得的技术成功，使其成为人工智能的主导范式。过去十年，这两种学派之间的对话通过学术文章（例如，LeCun、Bengio 和 Hinton，2015 年）、辩论（人工智能辩论，2017 年；人工智能辩论，2019 年）和社交媒体展开——其中社交媒体有时会引发尖锐的评论。我之所以对这场辩论如此着迷，是因为人工智能的主要问题非常重要：智能本身的性质。然而，我也发现这场辩论有点令人沮丧。原因如下。首先，我发现“符号人工智能”和“联结主义人工智能”这两个词组具有误导性。符号学派致力于知识及其在推理和学习中的应用（仅使用适度的输入数据），而不是符号本身：符号通常只代表知识抽象。同样，联结主义阵营的忠诚实际上是在几乎没有或完全没有先验知识的情况下从数据中学习关联，通常需要大规模数据。从认知科学的角度来看，符号人工智能与理性主义心智学派非常一致，后者强调
乳木果树提取物的抗菌活性（Vitellaria ...
自从时间黎明以来，使用植物和植物产品在各种疾病中的治疗一直存在于人类中，这些植物的潜力是如此巨大，以至于由于抗生素耐药性的增加，不断寻找其隐藏的宝藏更为重要。这项研究旨在确定针对某些选定的临床病原体的乳木果树（叶片帕拉多氏菌）提取物的抗菌活性。使用五种致病性微生物，即蜡状芽孢杆菌，铜绿假单胞菌，白色念珠菌，大肠杆菌和沙门氏菌Typhi用于评估提取物的功效。使用Mueller Hinton琼脂，通过琼脂井扩散法对提取物的抗菌作用进行了检查。所使用的对照是阿莫西林抗生素。结果表明，树皮和粗叶提取物对每个临床分离株都有抗菌作用。粗叶提取物对所有测试的微生物的活性最低，而树皮提取物的活性最高。树皮提取物记录了15.5 mm的最高抑制区。该研究建议将乳木果树提取物作为对测试微生物引起的感染的抗生素物质的潜在来源。关键词：乳木果树，叶提取物，树皮提取物，原油提取物，病原体。引言越来越多的耐药病原体需要开发新的制剂来应对这种威胁。植物是合成用于防御微生物和食草动物的生物活性化合物的储层。由于它们的相对成本效益和环保性，因此可以利用这些化合物在植物中的潜力。植物传统上是
终生并通过细胞改善欧洲医疗保健 -
深度学习（DL）通过启用由多个处理层组成的计算模型来学习数据的抽象表示，从而彻底改变了人工智能的领域（Hinton等，2006； Bengio等，2006）。传统的机器学习方法数十年来一直限制，因为需要专家知识来设计复杂的特征提取算法，这在将原始数据转换为合适的分类形式的过程中。相比之下，深层倾斜的方法作为表示学习技术，使学习模型能够直接用原始数据馈送，以发现分类所需的表示形式（Krizhevsky等，2017； Lecun等，2015）。Currently, an intensive research effort is being devoted to the development of novel neuroimaging techniques to better understand the mechanisms of the central nervous system (CNS) and to early recognize age-related neural diseases ( Payan and Montana, 2015; Sarraf and Tofighi, 2016; Martinez-Murcia et al., 2020; Martinez-Murcia et al., 2018, 2016 ) Ortiz等。。大量多中心研究提供的大量数据调查了与年龄相关的神经疾病的新生物标志物，这为开发更准确的深度学习模型提供了一个机会，以早期认识神经退行性变化以及神经疾病的渐进过程（Cole and Franke，2017; Marzban et et and e an e an Al an Al a al niz and an an an an e an e e e an and and and and and and and and and an e e e e e e e e e e e e e e e e eT an and and and and and and and and and and and and and and and and。等，2018）。