XiaoMi-AI文件搜索系统
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1补充附录。建议的评分...
1。Lidegaardø，LøkkegaardE，Svendsen AL，Agger C.激素避孕和静脉血栓栓塞的风险：国家后续研究。BMJ 2009; 339：B2890。https://doi.org/10.1136/bmj.b2890 2。 Lidegaardø，Nielsen LH，Skovlund CW，Skjeldestad Fe，LøkkegaardE。使用含有不同牧师和雌激素剂量的口服避孕药的静脉血栓栓塞的风险：丹麦同伴研究，2001-9。 BMJ 2011; 343：D6423。 https://doi.org/10.1136/bmj.d6423 3。 Lidegaard O，Nielsen LH，Skovlund CW，LøkkegaardE。 BMJ 2012; 344：e2990。 https://doi.org/10.1136/bmj.e2990 4. Van Hylckama Vlieg A，Helmerhorst FM，Rosendaal fr。 与可注射仓库 - 甲状腺酸酯抗蛋白酶避孕药或左旋肺炎丝肠内装置相关的深静脉血栓形成的风险。 Arterioscler Thromb Vasc Biol 2010; 30：2297-300。 https://doi.org/10.1161/atvbaha.110.211482 5。 Bergendal A，Persson I，Odeberg J，SundströmA，HolmströmM，Schulman S等。 静脉血栓栓塞与荷尔蒙避孕和血栓形成基因型的关联。 Obstet Gynecol 2014; https://doi.org/10.1097/aog.0000000000000411 6。 Cockrum RH，Soo J，HIM SA，Cohen KS，Snow SG。 生殖年龄妇女中的pogestogens和静脉血栓栓塞的关联。 妇科妇科2022； 140：477-87。 https://doi.org/10.1097/aog.000000000000004896 7。 n Engl J与366：2257-66。 https://doi.org/10.1056/neejmoa1111840https://doi.org/10.1136/bmj.b2890 2。Lidegaardø，Nielsen LH，Skovlund CW，Skjeldestad Fe，LøkkegaardE。使用含有不同牧师和雌激素剂量的口服避孕药的静脉血栓栓塞的风险：丹麦同伴研究，2001-9。BMJ 2011; 343：D6423。https://doi.org/10.1136/bmj.d6423 3。Lidegaard O，Nielsen LH，Skovlund CW，LøkkegaardE。BMJ 2012; 344：e2990。https://doi.org/10.1136/bmj.e2990 4. Van Hylckama Vlieg A，Helmerhorst FM，Rosendaal fr。与可注射仓库 - 甲状腺酸酯抗蛋白酶避孕药或左旋肺炎丝肠内装置相关的深静脉血栓形成的风险。Arterioscler Thromb Vasc Biol 2010; 30：2297-300。 https://doi.org/10.1161/atvbaha.110.211482 5。Bergendal A，Persson I，Odeberg J，SundströmA，HolmströmM，Schulman S等。静脉血栓栓塞与荷尔蒙避孕和血栓形成基因型的关联。Obstet Gynecol 2014; https://doi.org/10.1097/aog.0000000000000411 6。Cockrum RH，Soo J，HIM SA，Cohen KS，Snow SG。生殖年龄妇女中的pogestogens和静脉血栓栓塞的关联。妇科妇科2022； 140：477-87。 https://doi.org/10.1097/aog.000000000000004896 7。n Engl J与366：2257-66。 https://doi.org/10.1056/neejmoa1111840lidegaardø，LøkkegaardE，Jensen A，Skovlund CW，Keiding N.血栓性中风和心肌梗死，并具有荷尔蒙避孕。
LA100 股票策略：执行摘要
Suggested Citation—Entire Report Anderson, Kate, Megan Day, Patricia Romero-Lankao, Sonja Berdahl, Cassandra Rauser, Thomas Bowen, Eric Daniel Fournier, Garvin Heath, Raul Hinojosa, Paul Ong, Bryan Palmintier, Gregory Pierce, Stephanie Pincetl, Ashreeta Prasanna, Vikram Ravi, Janet Reyna, Dong-Yeon Lee, Nicole Rosner, Noah Sandoval, Ashok Sekar, Rachel Sheinberg, Christina Simeone, Katelyn Stenger, Bingrong Sun, Abel Valenzuela, Alana Wilson, Yifang Zhu, Sherin Ann Abraham, Lis Blanco, Greg Bolla, Leticia Bustamante, Daniel Coffee, Jennifer Craer, Paritosh Das, Kapil Duwadi, Anthony Fontanini, Silvia González, Yu Gu, Yueshuai He, Ariana Hernandez, Ry Horsey, Gayathri Krishnamurthy, Sophie Katz, Yun Li、Yun Lin、Lixi Liu、Jane Lockshin、Jiaqi Ma、Jeff Maguire、Isaias Marroquin、Kinshuk Panda、Marcelo Pleitez、Joe Robertson、Ruth Rodriguez、Saul Ruddick-Schulman、Magali Sanchez-Hall、Kwami Senam Sedzro、Leslie Velasquez、Julien Walzberg、Philip White、Qiao Yu 和 Daniel Zimny-Schmitt。 2023. LA100 股票策略。科罗拉多州戈尔登：国家可再生能源实验室。 NREL/TP-5C00-85960。 https://www.nrel.gov/docs/fy24osti/85960.pdf。
自动交易策略的强化学习框架
在自动股票交易中使用增强学习（RL）由于其潜力通过直接从市场数据中学习来优化交易策略而引起了重大兴趣。该领域的早期工作以传统机器学习技术的基础为基础，朝着能够与财务环境互动的更具动态的模型迈进。Mnih等人做出了开创性的贡献。（2015）带有深Q-Networks（DQN），它为RL代理打开了在具有较大州空间（例如金融市场）环境中处理复杂决策的大门。这一进步激发了研究人员将DQN和其他RL算法应用于股票市场，在该股市中，代理商必须学会在不确定的不确定条件下做出买卖，出售或执行决定。Moody和Saffell（2001）的研究首先证明了将RL应用于直接股票交易的可行性。他们的工作将交易任务视为一个顺序决策过程，为将来的基于RL的系统奠定了基础，以优化累积回报。后来，诸如近端政策优化（PPO）和深层确定性政策梯度（DDPG）等算法已越来越多地应用于金融市场。这些算法，由Schulman等人介绍。（2017）和Lillicrap等。（2016）分别提供了在具有连续行动空间的环境中提高稳定性和性能，这对于必须精确做出交易决策的金融市场至关重要。总而言之，关于使用加强学习的自动股票交易的文献已取得了长足的进步，尤其是随着深度学习和高级RL算法的出现。虽然基于RL的代理商展示了超过传统方法的潜力，与数据质量，风险管理，计算复杂性以及对实时市场状况的适应性相关的挑战仍然是积极研究的领域。
![arXiv:2001.10517v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 28 日](/simg/5\56ee5eed79ae946cc07c4009d723c7049b075cad.webp)
arXiv:2001.10517v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 28 日
物理学在时间箭头方面面临尚未解决的难题。至少从 19 世纪末讨论玻尔兹曼 H 定理和洛施密特悖论以来，这一点就显而易见。尽管在将不同的时间箭头与宇宙的低熵大爆炸起源联系起来方面取得了进展，但由此产生的理解仍然不完整 [参见，例如，舒尔曼 (1997)]。尽管如此，“时间”箭头往往被视为理所当然，并且与运动学加动力学的“牛顿模式”相似 (Wharton, 2015)：人们通常认为物理系统总是可以描述为具有从过去到未来的“状态”(运动学)。也有一些众所周知的例外——并非所有物理模型都符合该模式的规则。例如，为了根据驻留作用原理找到系统在某一时刻的“状态”，我们必须指定其过去和未来边界的输入——位置坐标的值。这体现了“拉格朗日模式”，它需要一种一次性或块宇宙的方法。通过超越标准模式，我们可以摆脱传统思维的限制，对新的可能性持开放态度。在遇到僵局时，寻求这种自由尤其重要；本文提出了这样一种主张，即量子计算的惊人力量[即它与强形式的丘奇—图灵论题（Arora and Barak，2009）之间的紧张关系]正是那种要求放弃标准时间箭头的“悖论”。已经存在多条证据表明量子物理学与标准时间箭头存在争议[参见狄拉克（1938）； Wheeler 和 Feynman (1945, 1949) 在古典语境中的表现。早期的例子有：
Farah Sheikh教授，医学博士...Farah Sheikh教授，医学博士...
Farah Sheikh博士是圣地亚哥分校医学系的教授。 她获得了曼尼托巴大学的生理学博士学位（心血管），并获得了2001年E.L.德鲁里奖（医学院）和杰出的博士学位论文奖因其论文工作。 她被招募到圣地亚哥加州大学，她的博士后研究的重点是利用遗传小鼠模型，以发现心肌病和心力衰竭的机理基础，从而从加拿大卫生研究所/心脏研究/心脏和中风基金会和美国心脏协会（AHA）获得奖学金。 其他荣誉包括Aha Laverna Titus Young研究者奖，UCSD Schulman杰出的心血管研究奖，1000位教职员工的认可徽章以及AHA Louis N.和Arnold M. Katz基础研究奖的决赛入围者。 于2009年在加州大学圣地亚哥分校担任教职员工，她的工作集中在理解遗传心脏病的分子基础上，心律失常心肌病。 她的实验室开创了人类相关的小鼠模型，发现了新的分子靶标，并为心律失常性心肌病设计了基因治疗治疗，目前正在进行的1/2期临床试验中，该试验与行业合作伙伴关系。 Sheikh博士已经开设了成功的基因疗法初创企业，包括ARVC Therapeutics Inc和Stelios Therapeutics Inc.她在专业组织中担任领导职务，担任美国生理学会主席，并担任AHA Basic Cardiencular Science Summer Science Summer Specialty Comminde委员会的副主席，并在A HAH BAVER COMPRIANDE ASHA BCVS ADHA BCVS ADHA BCVS ADHA HAHA ADHAH BCVS ADHA HAHA ADHA HAHA ADS ADHAH BCV服务。Farah Sheikh博士是圣地亚哥分校医学系的教授。她获得了曼尼托巴大学的生理学博士学位（心血管），并获得了2001年E.L.德鲁里奖（医学院）和杰出的博士学位论文奖因其论文工作。她被招募到圣地亚哥加州大学，她的博士后研究的重点是利用遗传小鼠模型，以发现心肌病和心力衰竭的机理基础，从而从加拿大卫生研究所/心脏研究/心脏和中风基金会和美国心脏协会（AHA）获得奖学金。其他荣誉包括Aha Laverna Titus Young研究者奖，UCSD Schulman杰出的心血管研究奖，1000位教职员工的认可徽章以及AHA Louis N.和Arnold M. Katz基础研究奖的决赛入围者。于2009年在加州大学圣地亚哥分校担任教职员工，她的工作集中在理解遗传心脏病的分子基础上，心律失常心肌病。她的实验室开创了人类相关的小鼠模型，发现了新的分子靶标，并为心律失常性心肌病设计了基因治疗治疗，目前正在进行的1/2期临床试验中，该试验与行业合作伙伴关系。Sheikh博士已经开设了成功的基因疗法初创企业，包括ARVC Therapeutics Inc和Stelios Therapeutics Inc.她在专业组织中担任领导职务，担任美国生理学会主席，并担任AHA Basic Cardiencular Science Summer Science Summer Specialty Comminde委员会的副主席，并在A HAH BAVER COMPRIANDE ASHA BCVS ADHA BCVS ADHA BCVS ADHA HAHA ADHAH BCVS ADHA HAHA ADHA HAHA ADS ADHAH BCV服务。她以前曾担任美国生理学协会委员会代表的心血管部门委员会。她还担任《生命科学杂志》的主编，并且是自然再生医学的副编辑，同时又担任《美国生理学杂志》和《循环生理学与流通研究》的编辑委员会。
国际Titise会议
国际Titise会议133。2026，10月12日至16日，纳塔莉Q. Balaban，耶路撒冷，以色列132。2026年2月25日至3月1日1亚历山大·斯塔克（Alexander Stark），维也纳，奥地利迈克尔·布朗斯坦（Michael M. Bronstein），牛津，英国生物学2.0 - AI生物学和医学革命2025年10月8日至12日1月8日至12日，海德堡，德国海德堡，詹姆斯·普莱特，柏林，德国温暖，寒冷和生命 - 温度对生理和行为的影响130。2025，3月12日至16日，米歇尔·拉佩（MichelRapé），美国加利福尼亚州伯克利，布伦达·舒尔曼（Brenda Schulman）2024年10月9日至13日，安东尼·海曼（Anthony Hyman），德累斯顿（Dresden）2024年4月10日至14日，玛雅·舒尔丁纳（Maya Schuldiner），Rehovot，以色列Blanche Schwappach-Pignataro，汉堡，德国汉堡，有组织传播：从基本理解到治疗学127。2023，10月25日至29日本杰明·埃伯特（Benjamin L.2023，3月1日至5日，英国伦敦的伦敦卡斯韦尔·巴里（Caswell Barry）2022，10月19日至23日，美国马萨诸塞州剑桥市的莱昂尼德·米尼（Leonid Mirny）2022，9月14日至18日，德累斯顿，德国，马科斯·冈萨雷斯 - 盖丹，日内瓦，日内瓦，瑞士空间，时间和生活123。2022年4月27日至3月1日1 Karla M. Neugebauer，纽黑文，美国康涅狄格州，美国克里斯汀·梅尔，纽约，纽约，美国RNA，作为蜂窝组织和功能的驱动力122。2021，10月27日至31日，Tobias J. Erb，Marburg，德国Marileen Dogterom，Delft，Delft，Delft，荷兰生活2.0：从设计生活的分子到设计生活121。2020年10月15日至16日，莱昂尼德·米尔尼（Leonid Mirny），马萨诸塞州剑桥，美国数字作业Dekker，伍斯特，马萨诸塞州，美国，美国基因组折叠：物理和功能
造血干细胞收集
1。Duong，H.K.，Savani，B.N.，Copelan，E.，Devine，S.，Costa，L.J.，Wingard，J.R.，Shaughnessy，P.，Majhail，N. et al2014。 外周血祖细胞动员，用于自体和同种异体造血细胞移植：美国血液和骨髓移植学会的指南。 生物血骨髓移植20：1262-1273。 2。 Weaver，C.H.，Schulman，K.A.，Wilson -Relyea，B.，Birch，R.，West，W.，Buckner，C.D。 2000。 在骨髓化学疗法后，用于收集周围血液干细胞的Filgrastim，Sargramostim或顺序的Sargramostim和Filgrastim的随机试验。 J Clin Oncol 18:43-53。 3。 isidori，A.，Tani，M.，Bonifazi，F.，Zinzani，P.，Curti，A.，Motta，M.R.，Rizzi，S.，Giudice，V.，Farese，O. II期研究单个PEGFIFGRASTIM注射是化学疗法的辅助，将干细胞动员到预处理的淋巴瘤患者的外周血中。 Haematologica 90：225-231。 4。 Simona，B.，Cristina，R.，Luca，N.，Sara，S.，Aleksandra，B.，Paola，B.，Federica，G.，Pierluigi，A.，Laura，O. 在恶性淋巴瘤患者高剂量化学疗法候选的恶性淋巴瘤患者中，单剂量的PEGFINGRASTIM与每日Filgrastim评估了自体外周造血祖细胞的动员和植入。 Thrfus Apher Sci 43：321-326。 5。 Russell，N.，Mesters，R.，Schubert，J.，Boogaerts，M.，Johnsen，H.E.，Canizo，C.D.，C.D.，Baker，N.，Barker，P.，Skacel，T.Duong，H.K.，Savani，B.N.，Copelan，E.，Devine，S.，Costa，L.J.，Wingard，J.R.，Shaughnessy，P.，Majhail，N.et al2014。外周血祖细胞动员，用于自体和同种异体造血细胞移植：美国血液和骨髓移植学会的指南。生物血骨髓移植20：1262-1273。2。Weaver，C.H.，Schulman，K.A.，Wilson -Relyea，B.，Birch，R.，West，W.，Buckner，C.D。 2000。 在骨髓化学疗法后，用于收集周围血液干细胞的Filgrastim，Sargramostim或顺序的Sargramostim和Filgrastim的随机试验。 J Clin Oncol 18:43-53。 3。 isidori，A.，Tani，M.，Bonifazi，F.，Zinzani，P.，Curti，A.，Motta，M.R.，Rizzi，S.，Giudice，V.，Farese，O. II期研究单个PEGFIFGRASTIM注射是化学疗法的辅助，将干细胞动员到预处理的淋巴瘤患者的外周血中。 Haematologica 90：225-231。 4。 Simona，B.，Cristina，R.，Luca，N.，Sara，S.，Aleksandra，B.，Paola，B.，Federica，G.，Pierluigi，A.，Laura，O. 在恶性淋巴瘤患者高剂量化学疗法候选的恶性淋巴瘤患者中，单剂量的PEGFINGRASTIM与每日Filgrastim评估了自体外周造血祖细胞的动员和植入。 Thrfus Apher Sci 43：321-326。 5。 Russell，N.，Mesters，R.，Schubert，J.，Boogaerts，M.，Johnsen，H.E.，Canizo，C.D.，C.D.，Baker，N.，Barker，P.，Skacel，T.Weaver，C.H.，Schulman，K.A.，Wilson -Relyea，B.，Birch，R.，West，W.，Buckner，C.D。2000。在骨髓化学疗法后，用于收集周围血液干细胞的Filgrastim，Sargramostim或顺序的Sargramostim和Filgrastim的随机试验。J Clin Oncol 18:43-53。3。isidori，A.，Tani，M.，Bonifazi，F.，Zinzani，P.，Curti，A.，Motta，M.R.，Rizzi，S.，Giudice，V.，Farese，O.II期研究单个PEGFIFGRASTIM注射是化学疗法的辅助，将干细胞动员到预处理的淋巴瘤患者的外周血中。Haematologica 90：225-231。4。Simona，B.，Cristina，R.，Luca，N.，Sara，S.，Aleksandra，B.，Paola，B.，Federica，G.，Pierluigi，A.，Laura，O.在恶性淋巴瘤患者高剂量化学疗法候选的恶性淋巴瘤患者中，单剂量的PEGFINGRASTIM与每日Filgrastim评估了自体外周造血祖细胞的动员和植入。Thrfus Apher Sci 43：321-326。5。Russell，N.，Mesters，R.，Schubert，J.，Boogaerts，M.，Johnsen，H.E.，Canizo，C.D.，C.D.，Baker，N.，Barker，P.，Skacel，T.Russell，N.，Mesters，R.，Schubert，J.，Boogaerts，M.，Johnsen，H.E.，Canizo，C.D.，C.D.，Baker，N.，Barker，P.，Skacel，T.PEGFIFGRASTIM和FIFGRASTIM的2阶段试验研究，用于动员非霍奇金淋巴瘤患者接受化学疗法的患者的外周血祖细胞。Haematologica 93：405-412。6。Hamadani，M.，Kochuparambil，S.T.，Osman，S.，Cumpston，A.，Leadmon，S.，Bunner，P.，Watkins，K.，Morrison，D.，Speir，E.中间 - 剂量与低剂量环磷酰胺和粒细胞菌落 - 刺激因子在多发性脊髓瘤患者中接受新型诱导疗法治疗的多发性骨髓瘤患者的刺激因子。生物血骨髓移植18：1128-1135。7。Wood，W.A.，Whitley，J.，Moore，D.，Sharf，A.，Irons，R.，Rao，K.，Serody，J.，Coghill，J.，Gabriel，D.，Shea，Shea，T.2011。用依托泊苷化学化对多发性骨髓瘤患者具有很高的有效，并克服了年龄和先前疗法的影响。生物血骨髓移植17：141-146。8。Mahindra，A.，Bolwell，B.J.，Rybicki，L.，Elder，P.，Kalaycio，M.，Dean，R.，Avalos，B.，Sobecks，R.依托泊苷加上G -CSF启动可以改善动员，而没有增加继发性骨髓增生和白血病的风险。骨髓移植47：231-235。9。Basquiera，A.L.，Abichain，P.，Damonte，J.C.，Ricchi，B.，Sturich，A.G.，Palazzo，E.D.，Garcia，J.J。 2006。 CD34 +）细胞的数量是外周血中的CD34细胞的预测因子，以预测（CD34 +）的产率，用于自体干细胞移植的患者。 J Clin Apher 21:92-95。 10。Basquiera，A.L.，Abichain，P.，Damonte，J.C.，Ricchi，B.，Sturich，A.G.，Palazzo，E.D.，Garcia，J.J。 2006。CD34 +）细胞的数量是外周血中的CD34细胞的预测因子，以预测（CD34 +）的产率，用于自体干细胞移植的患者。J Clin Apher 21:92-95。 10。J Clin Apher 21:92-95。10。Elliott，C.，Samson，D.M.，Armitage，S.，Lyttelton，M.P.，McGuigan，D.，Hargreaves，R.，Giles，C.，Abrahamson，G.，G.，Abboudi，Z. 动员疗法后何时收获周围血干细胞：通过前一天CD34-周围血液中的阳性浓度预测CD34-阳性细胞产量。 J Clin Oncol 14：970-973。 11。 M. 生物仿制药粒细胞菌落的官能性 - 刺激因子与发起者粒细胞菌落 - 刺激因子DE 中的外周血干细胞动员中的刺激因子Elliott，C.，Samson，D.M.，Armitage，S.，Lyttelton，M.P.，McGuigan，D.，Hargreaves，R.，Giles，C.，Abrahamson，G.，G.，Abboudi，Z.动员疗法后何时收获周围血干细胞：通过前一天CD34-周围血液中的阳性浓度预测CD34-阳性细胞产量。J Clin Oncol 14：970-973。11。M.生物仿制药粒细胞菌落的官能性 - 刺激因子与发起者粒细胞菌落 - 刺激因子DE
从人类反馈
语言模型的训练过程具有Demon-043在减少虚假，有毒和其他044不想要的模型生成输出方面具有潜在的潜力。但是，Cur- 045租金RLHF（Ramamurthy等人，2023; Bai等。，046 2022a，b）始终依靠整体反馈，047在识别具有长文本输出049（例如数学）的048多步推理任务中识别特定错误的局限性。050最近，细粒度RLHF（Wu等人，051 2023）提议提供细粒的进料-052回到LMS输出，将UN-053类别的类别相关联（例如，false或false或无关的属 - 054个tions）和一个密度的文本跨度（例如，句子或055 subs-sendence sendence sendence sendence leellevel）。他们将多个精细奖励奖励整合到近端政策优化057（PPO）中（Schulman等人。，2017年）用于训练LMS 058，具有基于偏好的人类反馈，该反馈概念显示了疗效和数据效率060（具有密集奖励的培训模型的培训效率）比较了061与两个LAN-LAN-062 Gaige Instrice separtions的整体序列奖励奖励（GEHMAN 063 ET。，2020年）和长期问题回答064（QA）（Stelmakh等人，2022）。另一项紧密的重新统计工作，程序监督奖励模型066（PRM）（Lightman等人，2023），使用过程067监督培训为每个068中间推理步骤提供反馈，表明过程069监督比结果监督更可靠的奖励070型号。RE-074病房模型能够提供句子级别或075步骤级奖励。071尽管有这些优势，但仅限072才证明了收集人类反馈和073培训的方式是更可靠的奖励模型。虽然在近端策略076优化（PPO）培训期间，策略模型为077仍针对样本级别的奖励进行了优化，每个示例的策略更新为078。PPO培训中的广义AD-079 Vantage估计函数（GAE）080导致偏差，尤其是对于需要081生成长形式文本的任务，例如复杂的082数学任务。因此，它也很重要083
chatgpt，大型语言模型和法律
1。See generally Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei & I. Sutskever, Language Models Are Unsupervised Multitask Learners (2019) (unpublished manuscript), https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-model s.pdf [https://perma.cc/7tud-38j5]; Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, Jan Leike &瑞安·洛（Ryan Lowe），培训语言模型遵循人类反馈的指示4，2022）（未出版的手稿），https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf [https://perma.cc/myf8-28l9]。2。See Muhammad Usman Hadi , Qasem Al Tashi, Rizwan Qureshi, Abbas Shah, Amgad Muneer, Muhammad Irfan, Anas Zafar, Muhammad Bilal Shaikh, Naveed Akhtar, Jia Wu & Seyedali Mirjalili, Large Language Models: A Comprehensive Survey of Its Applications, Challenges, Limitations, and Future前景（2023年12月7日）（未发表的手稿），https：//www.semanticscholar.org/paper/large-language-models%3a-a-a-comprehensial--comphermiss--compherive--susporment-of-hadi-tashi/24de-tashi [https://perma.cc/fl y8-zd2p]。3。请参阅OpenAI，GPT-4技术报告（3月1，2024）（未发表的手稿），https://arxiv.org/abs/2303.08774 [https://perma.cc/m5vx-tjlt]。4。“理解”一词在引用中，因为不给这些AI系统化拟人化并不意义地暗示它们具有类似于人类的认知能力。5。6。L. R EV。L. R EV。相反，正如本文强调的那样，LLM AI系统通过统计近似来获得其智能观察结果。确实，他们通常能够产生非常准确和类似人类的反应，但目前，他们很可能不会以与人类认知理解相当或类似的方式“理解”人类语言。因此，在这种情况下，“理解”可以被认为是说这些模型产生的统计输出在鉴于输入的响应范围内，并且经常近似于一个类似位置的人，他们确实理解了认知水平上的输入，会产生响应。即使这种产生响应迅速且显着的人类输出的能力是显着的，但考虑到当前AI模型的工作方式，人们必须注意不要暗示类似人类的认知。OpenAi，介绍ChatGpt：对话的优化语言模型，o Pen AI：B日志（2022年11月30日），https：//openai.com/blog/chatgpt [https://perma.cc/8qwz-7nky]。Daniel Schwarcz和Jonathan H. Choi，《律师的AI工具：实用指南》，108 M Inn。h eadnotes 1，1（2023）;乔纳森·H·乔（Jonathan H.
纽约市卫生和心理卫生局 Ashwin Vasan，医学博士，哲学博士 专员
下午好，舒尔曼主席和莫亚主席，以及卫生委员会和 COVID 与传染病小组委员会的成员。我叫西莉亚·奎因博士，是纽约市卫生和心理卫生局（卫生部）疾病控制副专员。我很高兴来到这里讨论儿童疫苗接种这一重要话题。作为一名儿科医生和学龄儿童的家长，我特别欣赏疫苗接种对儿童、家庭和社区健康的重要作用。今天我们将讨论多种疫苗，它们都是安全有效的。在美国，疫苗建议由免疫实践咨询委员会 (ACIP) 推动，这是一个由医疗和公共卫生专家组成的委员会，负责为该国提供疫苗接种指导。有十多种不同类型的疫苗建议在孩子出生后的头两年内接种，其中大多数需要连续接种两剂或更多剂才能提供全面保护。这包括预防乙肝、轮状病毒、白喉、破伤风、百日咳、脊髓灰质炎、麻疹、腮腺炎、风疹、乙型流感嗜血杆菌、水痘和肺炎球菌感染的疫苗。让孩子按照 ACIP 推荐的时间表接种这些疫苗非常重要，这样他们才能在年幼和最脆弱的时候开始建立保护。随着孩子长大，建议接种其他疫苗，包括预防脑膜炎球菌感染和人乳头瘤病毒 (HPV) 的疫苗。此外，所有 6 个月或以上的儿童都应接种年度流感疫苗和 ACIP 推荐的任何最新 COVID-19 疫苗。卫生部有强大的疫苗接种计划，帮助儿童接种保持健康所需的疫苗，并防止或限制传染病在我们社区的传播。我们的工作重点是四个领域：报告和监测、教育和宣传、疫苗接种以及遵守学校和儿童保育的疫苗接种要求。报告和监测使我们能够识别出患疫苗可预防疾病风险较高的人群，并指导我们的教育、宣传和疫苗接种计划。实验室和医疗保健提供者必须进行疾病报告，这使我们能够快速识别和应对疫苗可预防疾病的病例或爆发，并降低传播风险。经他们同意，也可以报告对成年人进行的免疫接种。我们在各种项目中使用监测数据，包括围产期乙肝项目，该项目为孕妇和产后乙肝患者提供病例管理，以确保接触乙肝的新生儿得到适当的疫苗接种和其他后续护理。纽约市的供应商必须向卫生局的全市免疫登记处 (CIR) 报告所有为 18 岁及以下儿童接种的疫苗。CIR 是我们几乎所有疫苗接种项目的核心。报告使我们能够估计不同群体的疫苗接种覆盖率；我们使用年龄、种族和民族以及居住地等特征来确定覆盖率差距，并通过有针对性的宣传和改善疫苗接种途径来解决不平等问题。CIR 还为供应商提供实时临床决策支持，以便他们知道孩子何时需要接种疫苗，鉴于儿童疫苗接种计划的复杂性，这一点非常重要。提供商还可以提取疫苗接种覆盖率报告以供其实践，并使用 CIR