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新型超有效的抗病毒呼吸器（UARS）用于医疗保健从业者|知识转移办公室
抗病毒材料：石墨烯滤清器，BIVO4过滤器和UVA + TiO2 + HEPA滤波器。2）面包是由硅质材料制成的，该材料是气密的，适合脸部。
统计标准系列 - FAO知识存储库
正如官方统计数据1的基本原理以及FAO统计和数据质量保证框架（SDQAF）所述，2的传播元数据是可访问性和清晰度的组成部分（SDQAF的原理16），需要质量维度，需要沿所有统计生产周期的所有阶段进行预先文档。本文档定义了在统计数据库中准备和传播数据集的参考元数据时要遵循的标准，并建议对跨粮农组织统计单元进行统计过程的报告框架。该标准包含了涵盖粮农组织SDQAF中所有质量维度的一般指南和建议。当前版本已进行了审查，以包括使用非统计数据源（包括大数据）3在粮农组织统计中使用非统计数据源（包括大数据）3的质量保证规定，并包括与用户就此事进行交流的要求。
生物医学知识图：域的调查，任务...
生物医学知识图（BKG）已成为组织和利用整个生物医学领域发现的庞大而复杂的数据的强大工具。然而，当前对BKG的评论通常将其范围限制在特定的领域或方法上，从而忽略了更广泛的景观和快速的技术进步来重塑它。在本调查中，我们通过从三个核心角度提供对BKG的系统审查来解决这一差距：域，任务和应用程序。我们首先研究了如何从不同的数据源构建的BKG，包括分子相互作用，药理数据集和临床记录。接下来，我们讨论BKGS启用的基本任务，重点是知识管理，检索，推理和解释。最后，我们重点介绍了精确医学，药物发现和科学研究中的现实世界应用，这说明了BKG在多个领域的翻译影响。通过将这些观点综合为一个统一的框架，这项调查不仅阐明了BKG研究的当前状态，而且为将来的探索建立了基础，从而实现了创新的方法论进步和实践实现。
学术技术知识的生产。研究小组层面的探索
公共研究机构在知识型社会中发挥着关键作用，因为它们引领科学研究，并产生可直接应用于工业生产过程的可专利技术。在本文中，我们讨论后者的作用。几篇著名的论文讨论了大学和实验室层面的大学专利的产生；然而，尽管研究小组在国家研究系统中具有重要意义，但它们作为专利生产者的能力却被忽视了。在本文中，我们通过测试以前的合作和小组的科学背景对知识生产的影响（以专利数量衡量）来填补这一空白。在知识生产函数的框架内，我们估计了几个实证计数模型，样本为西班牙三大公共研究机构下属的 1,120 个研究小组。我们的研究结果表明，研究小组层面的专利生产与捕捉私人合作和科学背景的变量呈正相关。结果还指出，不同机构和研究领域的技术知识生产存在显著差异。关键词：合作、知识生产函数、专利、研究小组。 JEL 分类：O31、O38、C21。
指南 - Knowledge NoW
• 感染风险增加：PPI 可降低胃酸度，从而增加某些感染的风险，如肺炎、胃肠炎和艰难梭菌感染。• 骨折风险增加：研究表明，长期使用 PPI 可能会增加骨折风险，尤其是在老年人中。虽然在儿童中的证据不太明确，但一些研究表明，长期使用 PPI 也可能与该人群的骨折风险略有增加有关。• 维生素和矿物质缺乏：PPI 可减少某些维生素和矿物质的吸收，如钙、镁和维生素 B12。久而久之，这会导致缺乏，并可能对健康产生长期影响。• 肠道微生物群的变化：PPI 可能会改变肠道细菌的平衡，这可能会对消化健康和免疫功能产生长期影响。
知识前沿奖授予 Anil Jain 和 Michael I. Jordan，以表彰他们在机器学习领域做出的核心贡献，推动了
这位获奖者最近的兴趣之一是将机器学习应用于经济学。在多个参与者将决策委托给同一系统的情况下，推荐系统必须能够适应以避免拥堵。例如，一个拥有数十万居民的城镇中使用的 GPS 应用程序可能会同时向一千名用户推荐同一条去机场的路线，从而导致交通拥堵。乔丹正在努力开发机器学习系统来克服这个问题，反映人们的偏好，同时允许他们在同一系统内协作（例如，选择替代路线以减少每条路线上的交通拥堵）。“我们的目标是让人们和决策系统一起工作，找到对每个人都有价值或合适的解决方案。这是经济学家会考虑的事情，”他在一次采访中解释道。“这并不是要收集大量的知识，了解世界的一切并告诉我们答案。更多的是让我们更好地联系，这样我们就可以彼此获得更多，更有效地合作。我想赋予人类权力，而不是让人工智能告诉人类该做什么。”
Kodama：通过准确性最大化的知识发现
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视觉谜语：大型视力和语言模型的常识性和世界知识挑战
想象一下，观察某人挠自己的手臂；要了解为什么，需要其他上下文。但是，在附近发现蚊子会立即为该人的不适感提供一个可能的解释，从而减轻了需要进一步信息的需求。此示例说明了微妙的视觉提示如何挑战我们的认知能力，并证明了解释视觉场景的复杂性。为了研究这些技能，我们提供了视觉谜语，这是一种基准测试，旨在测试需要常识和世界知识的视觉谜语的视觉和语言模型。基准包括400个视觉谜语，每个谜语都具有由各种文本到图像模型，问题，地面真相答案，文本提示和归因创建的独特图像。人类评估表明，现有模型显着落后于人类绩效，即精度为82％，Gemini-Pro-1.5以40％的精度领先。我们的基准包括自动评估任务，以使评估可扩展。这些发现强调了视觉谜语作为增强视觉和语言模型解释复杂视觉场景功能的宝贵资源的潜力。
使用主动推理的一种新的知识生成方法
有各种模型，涉及人类大脑中知识的生成，包括语义网络模型。尽管已广泛研究了该模型，甚至提出了计算模型，但是由于不同类型的知识的产生各种限制和不官方，它的应用仅限于语义知识，因为它是根据语义记忆和声明性知识形成的，并且在解释各种程序和条件知识方面具有许多限制。鉴于为知识产生提供合适的模型的重要性，尤其是在改善人类认知功能或构建智能机器的领域，改善知识生成中的现有模型或提供更全面的模型具有很大的重要性。在当前的研究中，基于大脑的自由能原理，研究人员提出了一个模型，用于产生三种类型的声明性，程序性和条件知识。在解释不同类型的知识的同时，该模型能够根据概率数学和动作感知过程（主动推论）计算并从刺激中生成概念。所提出的模型是无监督的学习，可以使用不同的刺激作为生成模型来更新自身，可以生成无监督接收的刺激的新概念。在此模型中，主动推理过程用于程序和条件知识的发生，并且感知过程用于生成声明性知识。