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CCC 报告：生成式人工智能时代信息检索研究的未来
研究方向：本报告概述了具有高智力价值和更广泛影响的 IR-GenAI 系统的八个研究方向：（1）IR-GenAI 中的评估挑战和需求；（2）从隐性和显性的人为反馈中学习，以解决可能需要推理的复杂问题；（3）理解和建模不断发展的生成式 AI 信息访问系统的用户；（4）解决或缓解 IR-GenAI 新技术带来的社会技术问题的挑战和潜在解决方案；（5）开发个性化 IR-GenAI 系统的方法；（6）在开发 IR-GenAI 方法时扩展计算、数据和人力时的效率考虑；（7）信息检索在增强 AI 代理中的作用；（8）专门用于信息访问和发现的基础模型。
对话式人工智能——基于检索的聊天机器人
摘要 — 对话式人工智能可以简单地定义为通过自然对话进行的人机交互。这可以通过网站或任何社交消息应用程序上的聊天机器人、语音助手或任何其他支持交互式消息传递的界面来实现。该系统将允许人们提出疑问、获得意见或建议、执行所需的交易、寻求支持或通过对话以其他方式实现目标。聊天机器人基本上是使用自然语言的在线人机对话系统。目前，自然语言处理和机器学习机制的进步改进了聊天机器人技术。现在，越来越多的商业和社交媒体平台在其服务中使用这项技术。组织要求在聊天机器人的采用方面基于人工智能进行改进，因此它成为热门研究之一。在这项工作中，提出了一种基于任务的检索式聊天机器人，该机器人在公交车票预订领域使用深度神经网络构建。具有不同角色的多个用户提出的问题序列被作为系统的输入。因此，基于检索的系统会产生有意义的响应。生成的响应是手动评估的。结果表明，在大多数情况下，生成的答案都是有意义的。索引词——聊天机器人、基于检索的模型、神经网络、深度学习
2023 年会员回报：股息和股票回购
“回购股份”是什么意思？“回购股份”是《合作社法》中相当于公司股份回购的行为。“回购股份”将股东购买股份所支付的部分或全部金额返还给他们，有时也称为“资本回报 (ROC)”、“股份回购”或“资本回报”。回购股份不同于股息，股息是将组织赚取的利润支付给股东。从根本上讲，回购股份是返还部分初始投资，从而减少股份数量和投资金额。回购股份实际上会像所有分配一样减少权益。这是价值从合作社转移到所有者（股东）的过程。
战略规划议程 确定方向 务虚会
活动四 第一部分：反思 SWOT 分析和首选未来陈述，以确定最紧迫的行动策略。确定 6-12 项最紧迫的策略，如果得到解决，将推动学区进一步实现其首选的未来使命、愿景、价值观/承诺和目标。
在高等教育中重新思考AI：教授如何利用AI来培养人文学科的批判性思维
“ AI可以模拟流利度，但它本质上并不是。由教育工作者确保学生了解其局限性并学会提出更好的问题。”“而不是将AI视为答案机，我们可以使用它来加深询问并重新定义人文学科的批判性思维。”
中性粒细胞水平与麻疹的回顾性废水跟踪
此预印本版的版权持有人于2025年3月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.11.25322836 doi：medrxiv preprint
人工智能工具对股票投资决策中最大收益的影响
1。股票投资介绍和人工智能的作用较长的股票可能会导致对这些股票的获利损失的损失，从而导致幼稚投资者故事的悲剧更大。多亏了技术的进步，我们拥有深刻的知识，精致的工具，甚至是我们称为人工智能（AI）的超级智能机器。股票市场领域中的集成AI工具生成了投资者特定的工具，该工具被认为对生成利润很有价值。技术的影响已渗透到许多地区。在漫长的十年中，算法拥有证券的拥有，自动机器人主要取决于数据分析，预测性建模和投资领域的优化，这称为AI。另一方面，这些机制已通过各种方式以一种无知的方式重新过滤了他们的早期结果（Sutiene等，2024）。，虽然专有最新技术以及机器人和共享的使用可能会促进货运投资者，但知识渊博的投资者在金融市场中的风险较大。在这项研究中，AI工具的影响（表明在股票投资领域更为强烈的场合）对投资决策回报的最大化的影响集中在传统投资者的行动上。此外，从更广泛的角度研究了这些机制在广泛的金融市场中渗透的影响。
BSF贝莱德系统美国权益绝对退货基金
**晨星奖章获得者评分是使用黄金，银，青铜，中性和负面的评级量表对晨星对投资策略的前瞻性分析的摘要表达。评级表明，随着时间的推移，Morningstar认为Morningstar认为哪些投资可能会以风险调整的基础优于相关指数或同伴组的平均值。分析师根据其定性评估（受分析师评级委员会的监督，并根据其定性评估）分配了三个支柱评级（人，父母和过程），并至少每14个月一次监视和重新评估它们。有关这些评分和方法的更多详细信息，请访问global.morningstar.com/managerdisclosures。评级不是事实陈述，也不是信用或风险评级。The rating (i) should not be used as the sole basis in evaluating an investment product, (ii) involves unknown risks which may cause expectations not to occur or to differ from what was expected, (iii) are not guaranteed to be based on complete or accurate assumptions, (iv) involve the risk that the return target will not be met due to unforeseen changes in management, technology, economic development, interest rate development, operating and/or material costs, competitive pressure,监督法，交易和税率和/或政治和社会条件的变化，（v）不应被视为买卖投资产品的要约或招标。
基于机器学习的预测肠道梗阻手术后早期并发症：多中心回顾性研究
背景：早期并发症会增加肠道梗阻手术后的院内住院和死亡率。重要的是要确定足够早期肠梗阻患者的术后早期并发症的风险，这将允许进行先发制化的个性化增强治疗，以改善肠梗阻患者的预后。基于机器学习的风险预测模型有助于早期诊断和及时干预。目的：本研究旨在根据机器学习算法在肠道梗阻手术后的患者早期并发症构建在线风险计算器。方法：从2013年4月至2021年4月，共有396例接受肠梗阻手术的患者在一个独立的医疗中心被录取为培训队列。总体而言，使用了7种机器学习方法来建立预测模型，其性能通过接收器操作特征曲线（AUROC），准确性，灵敏度，特异性和F 1 -SCORE评估。最佳模型通过2个独立的医疗中心进行了验证，这是一个公开可用的围手术期数据集，该数据集信息丰富的外科手术患者数据集（INSPIRE）以及由上述3个数据集组成的混合队列，分别涉及50、66、48和164例。Shapley添加性解释是测量的，以识别危险因素。我们可视化随机森林模型，并创建了一个基于Web的在线风险计算器。结果：训练队列中术后并发症的发生率为47.44％（176/371），而4个外部验证队列中的发病率为34％（17/50），56.06％（37/66）（37/66），52.08％（25/48）和48.17％（48.17％（79/164），术后并发症与8个项目特征有关：死亡率和发病率枚举的生理严重程度评分（螺母生理评分），胶体输注的量，诱导麻醉前的休克索引，ASA（美国麻醉学会）分类，分类，中性粒细胞的毛茸茸的百分比，在毛茸茸的情况下，育龄和年龄，以及年龄，年龄，以及年龄，均为年龄。随机森林模型的总体表现最佳，AUROC为0.788（95％CI 0.709-0.869），准确性为0.756，灵敏度为0.695，特异性为0.810，F 1秒速度为0.727，为0.727。随机森林模型还达到了验证1中的0.755（95％CI 0.652-0.839），在验证1.817（95％CI 0.695-0.913）中，较高的AUROC在验证队列中，验证队列2，类似的AUROC，类似的AUROC（95％COH）（95％COH）（95％COH）。验证队列4。