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情感和情感对智力使用的影响
Marcelo Augusto Vieira Graglia Graglia Pontifical Catholic University ofSãoPauloIntelligence技术和数字设计博士学位摘要摘要的基于人工智能的技术（AI）的采用日益增长的社会和学术兴趣，尤其是在快速采用ChatGpt的通用AI系统（例如ChatGpt）的过程中。这些工具旨在模拟人类的交流，已成为无所不在的，转变的个人，组织和社会互动。本文探讨了人工智能与人类情感和情感经历之间的交集，重点是生成AI对心理健康，人际关系和社会行为的影响。基于最近的AI进展，该研究对与这些技术相关的收益和风险进行了批判性分析，包括其民主化和可及性潜力，以及由其算法中嵌入的界限所代表的道德挑战。分析还强调了生成AI影响情感健康的说明性案例，强调了这些技术作为连接促进者和潜在损害来源的双重作用。本文以人工智能发展和使用道德的讨论的重要性以及在各种环境中对AI技术的负责应用以及负责任的应用。关键字：人工智能。生成人工智能。心理健康。情感计算。AI中的道德。AI中的道德。
信息生态系统和陷入困境的民主
由55个国家认可的信息与民主伙伴关系已经建立了应管理民主信息和沟通空间的原则。关于信息和民主的观测站旨在为政府和更广泛的公众提供清楚地了解该空间的结构及其对民主的影响。通过收集学者，激进主义者，政策制定者，监管机构和技术代表，围绕着这个共同的野心，信息和民主论坛试图建立与信息和通信格局相当的IPCC。通过对信息与民主交集的问题进行定期全球评估，观察者致力于从一系列纪律和区域观点中认真评估证据，以建立科学知识的状态，并在学术和政策社区之间实现更有意义的合作。
全印度公开模拟测试
陈述1不正确：宪法中没有提及洛普的职务，而是在议会法案中，即1977年《议会法》中反对派领导人的薪水和津贴。陈述2是正确的：该法将LOP描述为“国家理事会或人民众议院的成员，案件可能是案件，是该党众议院的领导人，反对政府拥有最大的数字实力，并被国家理事会主席或国家人民的众议院议员所承认。”该定义表明，为了将一个人识别为LOP，需要满足两个条件。首先，该党应该是反对政府的最大党派。第二，该党应由议长认可为一方。因此，语句2本身是正确的。但是，只有一个拥有众议院实力10％的政党才能提出其对LOP职位的要求。之所以如此，是因为在1950年代发行的发言人的指导下，为了获得众议院的认可，该房屋中应至少有10％的成员（Direction 121）。陈述3是不正确的：LOP是任命CBI董事的委员会的一部分，但不是。ED中执法主任由由中央警惕
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陈述 1 不正确：宪法中并未提及 LoP 职位，而是在国会法案中提及，即《1977 年议会反对党领袖薪酬和津贴法案》。陈述 2 是正确的：该法案将 LoP 描述为“根据情况而定的上议院或人民院成员，是该院中人数最多的反对政府政党的领导人，并根据情况而定，由上议院主席或人民院议长承认其为反对党”。该定义表明，要承认一个人为 LoP，需要满足两个条件。首先，该政党应该是人数最多的反对政府政党。其次，该政党应该被议长承认为政党。所以，陈述 2 本身是正确的。但是，只有拥有下议院 10% 实力的政党才能竞选 LoP 职位。这是因为根据 1950 年代议长发布的指示，为了获得众议院的认可，该党派必须在众议院拥有至少 10% 的议员（指示 121）。陈述 3 不正确：LoP 是 CBI 局长任命委员会的一部分，但不是 ED 的一部分。ED 的执法主任由中央警戒委员会组成的选举委员会任命
使用基于机器学习的稀有事件算法估算AMOC过渡概率
摘要：大西洋子午翻转循环（AMOC）是全球气候的重要组成部分，已知是倾倒元素，因为它可能在全球变暖下崩溃。这项研究的主要目的是使用一种称为轨迹 - 自适应多级分裂（TAMS）的稀有事实算法来计算AMOC在指定时间窗口内崩溃的概率。但是，TAM的效率和准确性取决于分数函数的选择。尽管已知最佳得分函数的定义称为“委员会函数”，但总的来说，不可能先验地计算它。在这里，我们将TAM与下一代储层计算技术相结合，该计算技术从稀有事实算法产生的数据中估计委员会函数。我们在存在两种类型的过渡的AMOC的随机盒模型中测试了这一技术，所谓的快速（F）和慢速（S）过渡。f的结果与使用物理知情得分函数的文献中的结果相比有利。我们表明，使用机器学习的稀有事实算法可以正确估计过渡概率，过渡时间甚至过渡路径，以实现广泛的模型参数。然后，我们将这些结果扩展到同一模型中S转变的更为困难问题。在两种F转型和S转型的情况下，我们还展示了如何解释下一代储层计算技术以检索委员会功能的分析估计。
肺炎球菌疫苗接种：患者同意接种 20 价肺炎球菌结合疫苗 (PCV20)
肺炎球菌病是由一种名为“肺炎球菌”的细菌引起的感染。它可导致严重的、甚至致命的疾病，如肺炎、脑膜炎和败血症（一种血液感染）。任何人都可能患上这些疾病，但有些人的风险更高。风险最高的人群包括婴儿、65 岁及以上的老年人以及患有某些健康问题（如肾病）的任何年龄段的成年人。如果您正在接受透析或肾移植，您的风险也会更高。
内分泌学，糖尿病和代谢蓝图，用于传统的10年认证（MOC）考试和纵向知识评估评估
下面列出的是主要的医学内容类别，它们定义了内分泌，糖尿病和代谢传统的10年MOC考试和LKA的领域。内容的相对分布表示为总评估的百分比。为了确定内容分布，ABIM考虑了主题频率和重要性的平均受访者评分。为了交叉验证这些自我报告的评级，Abim还考虑了由认证的内分泌学家队列中医疗保险患者看到的相对频率。通过这些数据告知，内分泌学，糖尿病和代谢委员会批准委员会和董事会确定了以下所示的内容类别目标。
