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人工智能可以说服人类
摘要 利用深度学习和网络规模语料库的 Transformer 模型的出现使人工智能 (AI) 能够解决许多高阶认知任务，这对美国乃至全球的工业、政府和劳动力市场具有重要意义。在这里，我们研究了目前最强大、公开可用的 AI 模型 GPT-3 是否能够影响人类的信念，而信念是一种最近被视为其他人类独有的社会行为。在三项预先注册的实验中，实验对象来自不同的美国人样本（总计 N = 4,836），我们发现一致的证据表明，人工智能生成的信息在许多政策问题上具有说服力，包括攻击性武器禁令、碳税和带薪育儿假计划。此外，人工智能生成的信息与普通人类编写的信息一样具有说服力。与人类作者相比，参与者认为人工智能信息的作者更注重事实和逻辑，但不那么愤怒、独特，也不太可能使用讲故事的方式。我们的结果表明，当前一代大型语言模型可以说服人类，即使在两极分化的政策问题上也是如此。这项研究对于在政治背景下规范人工智能应用具有重要意义，可以抵消其在虚假宣传活动和其他欺骗性政治活动中的潜在用途。
19疫苗Ad26.cov2.s在人类中使用
理解疫苗接种对冠状病毒疾病2019（COVID-19）引起的体液免疫反应的持久性对于告知保护持续时间和适当的增强时机至关重要。我们开发了一种机械模型，以表征严重急性呼吸综合征冠状病毒-2（SARS-COV-2） - 用詹森·库维德-19疫苗量初级疫苗接种后的脱发成年人的体液疗法的时间过程。COV2。 通过基于机械建模的模拟来量化抗体反应的持久性。 检查了两种体液免疫反应的生物标志物：由野生型病毒中和测定（WTVNA）确定的SARS-COV-2中和抗体和由Indirect Spike Spike酶酶酶 - 连接的免疫吸收测定（S-Elisa）确定的峰值蛋白质结合抗体。 抗体反应的持久性定义为WTVNA和S-Elisa滴度保持在定量下限之上的时间段。 分别分别分析了来自82名和220名参与者的442个WTVNA和1,185个S-Elisa滴度，在给药后，分析了单剂量的AD26.COV2.S（5×10 10 10个病毒颗粒）。 机械模型充分描述了观察到的WTVNA和S-ELISA血清滴度的时间过程及其相关的可变性，可在疫苗接种后长达8个月。 基于机械模型的模拟表明，单剂量AD26.COV2.s在免疫后长达24个月会引起耐用但衰弱的抗体反应。 在男性和老年人中预测抗体反应的陡峭减弱。COV2。通过基于机械建模的模拟来量化抗体反应的持久性。检查了两种体液免疫反应的生物标志物：由野生型病毒中和测定（WTVNA）确定的SARS-COV-2中和抗体和由Indirect Spike Spike酶酶酶 - 连接的免疫吸收测定（S-Elisa）确定的峰值蛋白质结合抗体。抗体反应的持久性定义为WTVNA和S-Elisa滴度保持在定量下限之上的时间段。分别分别分析了来自82名和220名参与者的442个WTVNA和1,185个S-Elisa滴度，在给药后，分析了单剂量的AD26.COV2.S（5×10 10 10个病毒颗粒）。机械模型充分描述了观察到的WTVNA和S-ELISA血清滴度的时间过程及其相关的可变性，可在疫苗接种后长达8个月。基于机械模型的模拟表明，单剂量AD26.COV2.s在免疫后长达24个月会引起耐用但衰弱的抗体反应。在男性和老年人中预测抗体反应的陡峭减弱。相对于年轻人，老年人的记忆B细胞的产生速率降低，而女性相对于男性，女性介导的抗体生产率增加了。
行业指导：外国供应商验证计划的食品进口商和动物的食物
行业指南您可以随时提交有关此指南的电子或书面评论。将电子评论提交https://www.regulations.gov。向Dockets管理人员（HFA-305）提交书面评论，食品和药物管理局，RM 5630 Fishers Lane。1061，Rockville，MD 20852。应通过在联邦公报上发表的可用性通知书中列出的案卷号FDA-2017-D-5225标识所有评论。有关此文档的问题，您可以通过食品和药物管理局的邮件通过邮件通过邮件https://www.fda.gov/food/food/food-safety-modernization-modernization-modernization-modernization-modernization-modernization-modernization-modernizatian-modernizatian-modernizatian-modernizatian-modernizatian-modernizatian-modernizatian-modernizatian-modernizatian-modernizatian-modernizati一下一下； 5001校园大道； Wiley Building，HFS-009； ATTN：FSMA宣传；马里兰州大学公园，20740年，或通过电话1-888- SACEFOOD（1-888-723-3366）。
身份芯片：它们对人类有何用处......
在当前情况下，由于技术的需求和供应不断增长，各行各业已经针对那些因年老问题或某种疾病而面临记忆丧失的人制定了许多严格的实施方案。随着世界越来越倾向于在各种高端手术中使用机器人治疗。芯片植入物的引入也已不远。射频识别 (RFID) 是一种集成电路上的微芯片植入物，已被引入人类和动物。它被用来追踪那些在走动时容易迷路的人，这样他们的同伴就可以知道特定个体目前在哪里，也可以识别个体的各种特征。它可以用于任何不同领域的不同目的。
人类需要什么个性化医疗以及实现个性化医疗的途径
摘要：精准医学的兴起为现代医学的发展开辟了广阔的空间，也赋予了个体化医疗理念以现实意义。精准医学正在建立一套有别于传统体系的个性化疾病分类体系。但近年来精准医学的研究进展并不尽如人意：能够归因于单一靶点异常的疾病类型很少；目前的“精准”用药效果并不理想，各种副作用难以避免；精准医学的方法论仍是还原论的，并不能解决临床治疗的整合问题，反而会增加整合的难度，因此精准医学方法并不是构建个体化医疗体系的可行途径。本文在分析论证精准医学的科学局限性以及中医药与复杂性科学方法的一致性的基础上，借鉴控制论和复杂性科学的概念和方法，为个体化医疗的发展提出了一套全新的思路和方法。结论是：沿着精准医学的道路走下去，理想的个体化医疗是无法实现的；人们最终需要的是能够实现整体整合的个性化医疗，在具有整体整合和个性化特点的中医药基础上，依据科学规范和证据原则，构建以实证证据为基础的理论模型和状态描述体系，是建立个性化医疗体系的最佳途径。关键词：个性化医疗，精准医学，疾病分类，状态医学，整体医学
人与技术的不对称关系
我分析的核心问题是：“与特定技术互动的体验如何影响我们对世界的体验？”人与技术互动的研究传统上将人与技术视为对立面，或者至少在本体论上是不同的。技术有时被解释为与人类实现的对立，而不是使人们实现自己的意图。在这种恐技术观点中，技术的发展是造成我们社会非人压迫的主要原因。安德鲁·芬伯格阐述了这种方法的一个版本。安德鲁·芬伯格是一位政治哲学家，他研究新马克思主义传统与技术现象学方法之间的关系。他对权力的思考受到已故福柯思想的启发。他断言政治权力与技术的文化挪用密切相关。芬伯格认为，我们社会当前的技术环境存在着严重问题。他指出，工业社会“将技术发展导向剥夺工人的权力和大众的大众化”（Feenberg 2005，第 53 页）。由于这些情况，所有者或其代表的自主权“在他们所掌握的技术的每次迭代中都重现了他们自己的至高无上的条件”（同上）。这种情况最终导致技术统治，即“技术和管理传播到社会生活的每个领域”（Feenberg 2005，第 55 页）。这种技术恐惧症的另一个版本是尼尔·波兹曼（Neil Postman）所坚持的。波兹曼在他的著作《技术垄断：文化向技术的屈服》（Postman 1993）中认为，人类文化可以根据技术分为三个时期：工具使用、技术统治和技术统治。在最后一个时期，即技术垄断时期，工业生产的逻辑不仅将控制经济思想，就像在技术统治时期一样，还将控制文化和哲学思想。然而，这些观点是有问题的，因为人类不能脱离技术而独立地被理解，就像技术不能脱离人类而独立地被理解一样。技术有助于塑造人的意义，它们以一种不参考另一个就无法理解的方式融合在一起。当然，这并不意味着技术在人类生活中的所有参与都同样令人愉快。相反，这确实意味着，如果我们想研究人与技术的关系，压迫与反抗的范式可能不是最合适的范式。新兴技术重塑了人类与世界的关系（De Preester 2010）。Don Ihde 将我们的技术环境称为“技术圈”，在这个技术圈中，
IDS 2935：人类-石油-植物-能源？对抗...
论文陈述解释了你的观点是什么以及如何提出。你在争论什么？你将如何论证？我们正在寻找一个句子陈述，它总结了你论文的主要思想，并解释了你的研究（通常是你阅读的图书馆文本）如何支持这个想法。有时论文陈述需要两句话。在一篇紧凑的文章的最后草稿中，你可能会觉得你在很多页中的每个句子中都重写了同一个想法。这是一个好迹象。记住：这个想法对你来说很清楚，但对你的读者来说却完全令人困惑。放慢速度并解释，并举例说明。另外，请记住，创造力发生在小盒子里。选择一些限制，从有限的研究范围开始。一个狭窄、具体的论文陈述可以写出一篇精彩的文章。
人类在地球上造成的故障
siliconpr0n.org/archive/doku.php?id=mcmaster:spacex:gllbsuabbba-shiraz id=mcmaster:spacex:gea-aa12-109d-tg02-pulsarad
迈向工业 5.0 – 人类掌控的数字化制造可信 AI 框架 Usman Wajid 1 、Alexandros Nizamis 2 和 Victor Anaya 1
摘要 尽管工业 4.0 的概念和技术仍在开发和采用中，但过去十年的经验教训有助于形成工业 5.0 的概念——即工业领域的下一次“革命”。尽管工业 5.0 与工业 4.0 有许多共同的概念，但它具有三个主要要素，即以人为本、可持续性和弹性。在本文中，我们介绍了一种数字化制造平台架构，该架构扩展了工业 4.0 范式，以实现基于人工智能的决策支持，并为工业 5.0 提供必要的可信度和以人为本的元素。所提出的架构有助于实现平衡，即从以人工智能为中心的数字化中获得可感知的收益，同时在关键决策活动中保留人类的作用。关键词 1 工业 5.0，值得信赖的人工智能，以人为本。
仿生可拉伸传感器，用于可穿戴设备连续监测人类和动物的呼吸模式
等人报告称，呼吸频率是响应身体内部问题而首先发生变化的生命体征之一。[6] 尽管呼吸频率具有临床重要性，但呼吸频率仍然是监测最少的生命体征之一，通常依赖于医疗专业人员不频繁的视觉评估（即定期观察患者胸部的运动）。[7] 视觉测量容易出错，特别是当患者意识到他们的呼吸正在受到监测时，不频繁的测量可能会错过与呼吸模式有关的重要事件。[8,9] 监测呼吸活动（例如呼吸频率）对动物和人类同样重要，甚至更重要；因为动物无法传达疼痛或不适。[10] 研究表明，呼吸（即模式、速率和深度）的变化可能表明狗的身体或情绪压力、心脏、呼吸和其他健康相关问题（包括中暑）。 [11] 对于某些动物，例如狗，由人类手动测量或在陌生环境中测量呼吸活动也可能因情绪因素而导致测量不可靠，从而导致不良的临床决策和结果。 [12] 在包括麻醉在内的各种程序中，监测实验动物（如大鼠）的呼吸也同样重要，但现有的仪器价格昂贵且不精确。 [13]