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人工智能有何新进展 — — 大体上保持不变还是通用人工智能取得突破？
2023 年全年，人工智能领域继续引起公众的极大兴趣，谷歌在年底向开发者和企业客户推出了新的大型语言模型 (LLM) Gemini，并因其在处理图像、视频和音频方面令人印象深刻的多模态性能而成为头条新闻。尽管谷歌后来承认了广为流传的批评，即宣传视频是“捏造或修改的”，但发布会还是引起了不小的轰动 (Edwards 2023)。视频中的演示 (2024) 似乎展示了 Gemini 在视觉数据中识别对象和关系，挑战用户进行有趣的游戏，同时解决自我即兴的场景。与此同时，公共部门广受欢迎的图像生成模型在全年仍然享受着快速增长，新的令人印象深刻的版本，如 DALL·E 3 和 Midjourney v.6 向公众发布。这两种模型都比以前的版本好得多，并且都继续以新的功能和变化令人眼花缭乱和兴奋。与此同时，Open AI 发布了 Sora 的测试版，这是一款备受吹捧但效果相当平淡的视频生成器。据 Open AI 称，如今，Sora 已提供给红队成员，以评估关键区域的危害或风险，并授予一些视觉艺术家、设计师和电影制作人的访问权限，以获得有关如何改进模型以最有效地帮助创意专业人士的反馈。2023 年对于人工智能开发者来说是多产的一年，公众不仅非常乐意尝试这些系统，而且还积极将其功能融入到他们的工作和创意生活中。人工智能领域为用户提供了大量机会，让他们可以注册一系列诱人的平台——无论是付费还是免费。
多发性硬化症中的细菌 - 昆基相互作用
摘要：心肌重塑是由于急性或慢性病理学的应激增加而发展的。压力心形态（SHM）是一个新的描述，代表了由于高血压后负荷增加而导致的情绪压力和慢性压力引起的基础层肥大（BSH）。急性应激心肌病（ASC）和高血压可以在临床实践中一起进行。因此，关于该特定位置的几何和功能方面，急性和慢性应激刺激下的隔膜基础。我们和其他研究小组的发现支持高血压介导的心肌参与可以在ASC病例中预先存在。除了经常见到的主要基础之外，在高血压和ASC中都检测到了超动力组织反应。此外，高血压是复发性ASC的负责任因素。最具支持性的前瞻性发现是BSH，其中超收入基础比在生理锻炼和跨压力超负荷的小动物中使用微型成像在生理锻炼和压力超负荷下需要更长的时间来形态学。然而，用根尖气球进行的心脏代偿性可以掩盖可能的潜在高血压疾病。实际上，由于在急性发作中被接受为急性冠状动脉综合症，因此无法在急诊单元中评估以前的高血压病史或节段性分析的足够时间。运动高血压作为血压变异性的典型形式是生理运动和病理学的总和增加了血压，并导致死亡率增加。SHM的其他支持结果是高血压BSH中的应力评分增加，并且在过度交感神经过度驱动（如嗜铬细胞瘤）中存在相似的组织方面，这可能导致高血压疾病和ASC。高血压在高应力评分的患者中并不罕见，并且会导致ASC的重复攻击，从而支持情绪成分的重要作用以及同时多种压力源引起的潜在危险。在当前的审查中，讨论了多种压力源对分段或全球心肌重塑的影响以及同时讨论多个压力源的危险潜力。结果，可以在多种压力源的患者中召回偶然确定的节段重塑，并在预防全球重塑和心力衰竭的预防中对高血压和慢性压力的早期和综合治疗有助于。
不同的CO（II）配位配体配体配体配体：化学稳定性和结构转化的评估
摘要：CO（OAC）2·4H 2 O的反应，n' -bis（3-吡啶基甲基）草氨酰胺（L）和4,4'-Sulfon yldibenzoic acicion（H 2 SDA），提供了四个配合了四个协调式的聚合物，具有相同的混合凸液，{CO（co（co））（co（l）（co（l）） oh} n，1，{[co（l）0.5（sda）]晶体X射线晶体学。复合物1 - 4是2D层，揭示了SQL，2,6L1，（4,4）IA和6L12的拓扑结构，并证明金属与配体比率，溶剂系统和反应温度在确定结构多样性方面很重要。将这些复合物浸入各种溶剂中表明结构类型控制了1 - 4的化学稳定性。可逆的结构转化显示在溶剂去除和吸附后的复合物1和2，而3和4的结构转化是不可逆的。
4 月 6 日，星期六
在正式仪式前夕，在共和国总统的见证下，军队在 1944 年战斗遗址上继续训练，纪念解放 80 周年。2024 年 4 月 6 日星期六，在格利埃高原举行的历史战术演习中，安纳西第 27 高山猎人营 (27th BCA) 的士兵以及第 1 降落伞猎人团 (1st RCP) 的士兵将在 1944 年游击队最伟大的军事壮举之一的遗址上进行训练。
GalNAc3 结合反义药物与相同序列 2′-O-甲氧乙基修饰反义药物的安全性和耐受性比较：来自 1 期临床试验数据综合评估的结果
三天线 N-乙酰半乳糖胺 (GalNAc 3 ) 簇已证明受体介导的配体结合反义药物摄取的效用，这些药物靶向肝细胞表达的 RNA。GalNAc 3 结合的 2 ¢ - O - 甲氧乙基 (2 ¢ MOE) 修饰的反义寡核苷酸 (ASO) 已证明比未结合形式具有更高的效力，以支持较低剂量获得相同的药理作用。我们利用 Ionis 集成安全数据库比较了四种 GalNAc 3 结合和四种相同序列未结合的 2 ¢ MOE ASO。该评估评估了来自八项随机安慰剂对照剂量范围 1 期研究的数据，涉及 195 名健康志愿者（79 名 GalNAc 3 ASO，24 名安慰剂；71 名 ASO，21 名安慰剂）。两组 ASO 临床实验室测试中未发现异常阈值发生率的安全性信号。但是，与安慰剂相比，未结合 2 ¢ MOE ASO 组高剂量范围内的平均丙氨酸转氨酶水平显著升高。与未结合 ASO 组相比，GalNAc 3 -结合 ASO 组导致局部皮肤反应的皮下注射平均百分比低 30 倍（0.9% vs. 28.6%），未发生流感样反应（0.0% vs. 0.7%）。未结合 ASO 组中的三名受试者（4.2%）停止服药。在健康志愿者的短期临床数据比较中，GalNAc 3 -结合 2 ¢ MOE ASO 的整体安全性和耐受性特征明显改善。
使用VGG16深度学习算法和Python成像库SulejmanKaramehić1，SamedJukić2
抽象的早期诊断和治疗脑癌取决于脑肿瘤的检测和分类。深度学习算法在包括肿瘤鉴定在内的医学成像应用中产生了惊人的结果。该领域的大部分研究都集中在将CNN算法（如VGG16，DNN和ANN）应用于此问题上。这项工作描述了使用Python Imaging库（PIL）和VGG16深度学习算法对脑肿瘤的识别和分类。由肿瘤类型分类的7000张MRI图片的数据集成为研究的基础。这项研究的主要目的是开发高效的高临界模型。我们建议利用VGG16结构和使用PIL进行预处理图像，以确保在大脑磁共振成像（MRI）图像的大量数据集上进行训练的一致图像。我们在工作中使用的一种新技术是可以分析单个图像并从结果中预测肿瘤的存在的技术。该研究的方法以96％的精度在整个数据集上产生了稳健的肿瘤检测，这表明该方法在诊断出肿瘤的存在时做出明智的决定方面的价值。
相同的工作，相同的薪水
前瞻性陈述本演示文稿可能包含前瞻性陈述，其中可能包括（不限于）关于：管理的计划，策略和目标；可能未来事件对必和必拓财务状况的价值的潜在影响；熟练员工的运营成本和供应；我们的策略，价值观以及我们如何定义成功；我们对业务的竞争优势的期望；和监管发展。可以通过使用术语的使用来确定前瞻性陈述，包括但不限于“打算”，“目标”，“'，“项目”，“请参阅”，“预期”，“估计”，“估计”，“计划'，“目标”，“客观”，“相信”，“期望”，“期望，”，“ commits”，“ wired”，“ of”，“ op”，“ ways”，“应该”，“需要”，“ will”，“，”，“，”，“，”，“，” “指导”，“ Outlook”，“前景”，“目标”，“目标”，“野心”，“志向”，“趋势”或类似的词。这些陈述讨论了关于资产或财务状况结果的未来期望，或提供其他前瞻性信息。前瞻性陈述是基于管理层当前的期望，并反映了本演讲日期之日获得的判断，假设，估计和其他信息，并且不能保证或预测未来的绩效或结果，并且涉及已知和未知的风险，不确定性，不确定性和其他因素，其中许多因素无法控制，并且可能会导致实际上呈现出来的陈述，而这些陈述却在这一陈述中呈现出来的代表。bhp警告反对依赖任何前瞻性陈述或指导。过去的表现不能作为未来表现的指南。其中包括在2023年年度报告和必和必拓（BHP）向美国证券交易委员会（“ SEC”中）提交的经营和财务审查第8.1节中讨论的风险因素（包括在表格20-F上的年度报告中），可在SEC网站上找到，网址为www.sec.gov。除了适用的法规或法律要求外，必和必拓不会承诺公开更新或审查任何前瞻性陈述，无论是由于新信息还是未来事件。
对识别患者的前/后阶段与同一天手术后的射线照相和患者报告的批判性分析
4丹佛国际脊柱诊所脊柱外科，长老会圣卢克/落基山儿童医院，美国丹佛，美国科罗拉多州； 5美国罗德岛州沃伦·阿尔珀特医学院骨科系，美国6号普罗维登斯，6骨科外科系，华盛顿大学，华盛顿大学，圣路易斯，密苏里州7 7骨科外科系，圣地亚哥脊柱疾病中心，拉霍亚，拉乔拉，加利福尼亚州8月8日。路易斯安那州，什里夫波特，洛杉矶10号10号神经外科系，匹兹堡大学医学院，宾夕法尼亚州匹兹堡，匹兹堡，匹兹堡11号。北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学中心神经外科系15神经外科系，加利福尼亚大学旧金山分校，旧金山，加利福尼亚州
重复输入相同的短语是否可以很好地评估专家文本输入的性能？
要确定像 OPTI 这样的新颖/不熟悉的键盘布局是否能胜过 QWERTY，通常需要通过纵向研究进行长时间的训练。为了减少这种后勤瓶颈，文献中一种流行的方法要求参与者重复输入相同的短语。然而，这种方法是否能很好地估计专家的表现仍不得而知。为了验证这种方法，我们进行了一项研究，让参与者在 OPTI 和 QWERTY 上输入相同的短语 96 次。结果表明，与使用不同短语的传统方法相比，这种方法有可能更快地估计出专家对新颖/不熟悉的键盘的表现。然而，我们还发现准确的估计仍然需要几天的训练，因此，并不能消除纵向研究的需要。因此，我们的研究结果表明，需要研究更快、更简单、更可靠的实证方法来评估文本输入系统。
