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它可以和不能告诉我们有关...
能源公平是全国司法管辖区越来越重要的优先事项。总体而言，有27％的公用事业委员会（PUC）被要求直接考虑其重大决定中的经济权益，或者通过创建特定计划来解决经济权益（KLEE 2021）。3个司法管辖区开始确定传统上服务不足的群体，包括租房者，弱势社区，环境正义社区，语言孤立的人以及其他人以及其他特定能源公平目标，如下所述（Tarekegne 2021）。由于司法管辖区确定并定义了出于能源公平目的的不同群体，因此我们将这些群体集体称为管辖权的“目标”人群。目标人群是为能源公平目的定义的任何组。
数据告诉了我们什么有关通胀预期的信息？
通胀预期是经济学的核心，因为它影响财政和货币政策的有效性以及实际通胀。我们调查了最近的文献，重点关注家庭的通胀预期。我们首先回顾标准数据来源并讨论其优缺点。然后，我们记录了家庭通胀预期向上偏向、分散在个人之间且在时间序列中波动。我们还提供了性别、收入、教育和种族之间系统性差异的证据。谈到潜在的预期形成过程，我们强调了个人在日常生活中接触价格信号的作用，例如食品杂货的价格变化、一生经历的作用以及认知的作用。然后，我们讨论将通胀预期与个人层面的经济决策（包括消费储蓄和金融决策）联系起来的文献。最后，我们展望了未来的研究。
大型语言模型是否有法律责任说实话？
粗心的言论是一种由大型语言模型（LLM）造成的新型伤害，它在民主社会中构成了累积，长期风险，对科学，教育和共享的社会真理。llms产生合理，有益和自信的回答，但其中包含事实上的不准确性，误导性参考和有偏见的信息。这些微妙的误解有望随着时间的流逝而累积地降解和均质知识。本文探讨了LLM提供商创建“说明真相”的模型的法律义务的存在和可行性。我们认为，应要求LLM提供者通过开放的民主进程来减轻粗心的言论，并更好地与真理保持一致。我们在LLM中对“地面真理”的粗心言论定义，以及相关风险，包括幻觉，错误信息和虚假信息。我们评估了欧盟人权法和《人工智能法》，《数字服务法》，产品责任指令和人工智能责任指令中与真理相关的义务的存在。当前的框架包含有限的特定部门的真实职责。利用科学和学术界的职责，教育，档案和图书馆，以及一个德国案件，在该案件中，Google对由自动完整造成的诽谤责任负责，我们提出了一条途径，为狭窄和通用的LLMS提供者建立法律真理义务。
标题：叙述能告诉我们有关神经基础的什么信息......
摘要 叙事越来越多地用于研究自然的人类记忆及其大脑机制。叙事——视听电影、口头故事和书面故事——由多个相互关联且在时间上展开的事件组成，这些事件富含语义和情感内容。这些特征推动了默认模式网络中主体间的神经同步，抽象情境模型在此被表示和恢复。内侧颞叶结构与默认模式网络的皮质亚区域相互作用，以支持叙事事件的编码和回忆。叙事记忆经常在个体之间传递，从而导致人与人之间经验和神经活动模式的传递。神经成像和自然刺激分析的最新进展为叙事记忆和人类记忆系统提供了宝贵的见解。重点 * 编码材料和检索任务在叙事性方面可能有所不同。 * 叙事推动了默认模式网络中个体间的神经同步。 * 连续的叙事被分割并作为离散事件记忆。 * 叙事事件表征在回忆过程中在默认模式网络中重新激活。 * 交流可以促进人们之间叙事记忆和神经活动的融合。
人工智能如何告知重症监护室
摘要背景和目标：人工智能 (AI) 聊天机器人可以轻松访问信息。然而，这项技术可能会引起一些问题，例如技术成熟度、缺乏同理心、准确性、质量、可靠性和可读性。在这项研究中，我们旨在评估向 AI 聊天机器人 ChatGPT 和 Bard 提出的有关重症监护病房的问题的答案的质量、可读性和可靠性。方法：在这项观察性和横断面研究中，分别分析了 ChatGPT 和 Bard 对有关重症监护的 100 个最常见问题的回答的可读性、质量、可靠性和充分性。结果：对于所有评估的分数，Bard 的回答都比 ChatGPT 的回答更具可读性（P < 0.001）。ChatGPT 和 Bard 的回答与六年级阅读水平均有显着差异（P < 0.001）。 ChatGPT 和 Bard 的回应与 JAMA、修改后的 DISCERN 和 GQS 分数相似（分别为 P = 0.504；P = 0.123 P = 0.086）。结论：ChatGPT 和 Bard 的当前功能在 ICU 相关文本内容的质量和可读性方面不足。ChatGPT 和 Bard 的人工智能的可读性水平都高于规定的六年级水平，并且难以阅读。这两个人工智能聊天机器人的回答的可读性都需要达到适当的限度。关键词：人工智能、Bard、ChatGPT、重症监护病房、在线医疗信息、可读性资金：无。*本作品已根据 CC BY-NC-SA 许可发表。版权所有©作者引用本文为：Hancı V、Shermatov N、İbişoğlu E、Kara F、Geylani B、Erdemir İ、Ergün B、Baran Hancı F、Gül Ş。人工智能如何告知重症监护室：对 ChatGPT 和 BARD 响应的可读性、可靠性和质量的评估。伊朗红新月会医学杂志。2024,76.1-9。1. 简介
可解释人工智能的评估实际上告诉了我们什么？
尽管取得了重大进展，对可解释人工智能的评估仍然难以捉摸且具有挑战性。在本文中，我们提出了一个细粒度的验证框架，该框架不会过度依赖这些社会技术系统的任何一个方面，并且承认其固有的模块化结构：技术构件、面向用户的解释性工件和社交通信协议。虽然我们同意用户研究对于从特定部署环境中的被解释者的角度评估解释呈现和交付策略的质量和有效性非常有价值，但底层的解释生成机制需要一种单独的、以算法为主的验证策略，以考虑其（数字）输出的技术和以人为本的要求。这种全面的基于社会技术效用的评估框架可以系统地推理可解释人工智能系统所组成的不同构件的属性和下游影响——考虑到其多种工程和社会方面——考虑到预期的用例。
可以安全地讲述您的故事吗？为了实现敏感叙事的隐私
过去二十年来，在开发隐私技术进行数据分析方面发生了爆炸。加密技术，例如完全同构加密和安全的多方计算（例如（Gentry，2009; Ben-Or等人，1988年； Chaum等。，1988年））为如何委派，处理和组合私人定量数据创造了丰富的选择 - 而没有不必要地揭示潜在的细节。定义和基础工作，例如差异隐私的开发（Dwork等，2006年）及其实际部署（例如（局等人，2023年））为隐私保护设定了新的高标准，使我们能够在不牺牲个人的情况下为数据科学的集体利益带来。但是 - 人们最终不是数字。叙事才能让我们感到被听到和被听到，并恢复情感深度，以使经验被变成数字和分类表示。我也是如此的运动表明了个人叙事在将广泛的体验带到揭示的方式上，以纯数字无法实现的方式。这种权力通常会以巨大的风险行使 - 包括对幸存者的风险
预测者的分歧告诉了我们什么有关经济状况的信息？
预测研究计划 (RPF) 工作论文代表了供评论和讨论的初步工作。在任何出版物中引用本文之前，请联系作者。RPF 工作论文中表达的观点仅代表作者的观点，并不一定代表 RPF 或乔治华盛顿大学的观点。
告诉我们更多有关Moonshot目标＃7，PD Hirano！ - AMED
⚫建立一个技术平台，即使通过开发紧凑，快速和高敏感性的诊断和治疗设备以及技术以及技术来进一步增强医生的医疗意见和诊断能力的技术，即使提供较少的提供者，也可以适当地提供适合每个人的技术平台，即⚫建立医疗网络，以提供与正常时间相同水平的医疗服务，无论区域如何，即使在家庭中开发诊断和治疗设备，以便在家中进行简单的测试和治疗，等等。到2040此外，通过大大减少药物和医疗设备的开发期，开发用于癌症和痴呆等疾病的根治性治疗和精确医学的方法。通过2040年建立数据科学和评估系统。
COVID-19的监视数据可以告诉我们
英格兰的最新ONS疫苗死亡率监视报告（2021年1月1日至2022年5月31日）未能考虑“标题”结果中的各种混杂因素，因此很容易被误解。那些寻求证据表明疫苗不安全的证据可能表明的总体死亡率可能会导致疫苗接种的死亡率（每100,00人年死亡1,367人死亡）远高于未接种疫苗的死亡率（每100,000人年死亡671人死亡）。，但这未能考虑到年龄的混淆。那些寻求证据表明疫苗安全的证据的人可能表明，在未接种疫苗的（每100,00人年死亡2,338人死亡）中，整个期间的总年龄标准化死亡率要高得多（每100k人为957人死亡）。但这未能考虑到疫苗接种状况对死亡的错误分类（尤其是在2021年的第一部分）中的主要异常情况，在不同疫苗状态类别之间非循环死亡率的不可思议差异中可以清楚地看到证据。现在也有强有力的证据表明，ONS低估了未接种疫苗的比例，这导致未接种疫苗相对于接种疫苗的死亡率膨胀。这一低估是一个主要问题：2022年5月的ONS声称，有8％的成年人未接种疫苗，而UKHSA估计约为20％，并进行了广泛而代表性的ICM调查估计为26％。因此，ons要么低估了其样本中未接种疫苗的比例，要么样本对整个人群的代表性不足，以至于使用ONS数据做出的任何推论都是毫无价值的。由于ONS数据是基于英格兰居民的一部分，这些居民排除了所有未注册的GP且未在2011年人口普查中注册的人，因此缺少约800万成年人，他们完全没有代表ONS样本中的人。因此，虽然可以想象，两个人的样本都是正确的，而英格兰所有成年人的比例至少为20％，但这意味着从ONS样本中丢失的成年人中至少有69％的成年人未接种。无论哪种方式，都不使用未接种疫苗的比例的ONS估计值，以比较整个英格兰人口的疫苗功效或安全性。我们还提供了进一步的证据，表明其数据集中的死亡率严重低估了，其18-39、40-49岁的年龄段显示了2016年ONS在2016年发表的死亡率的一半，均未接种疫苗和疫苗接种。最后，我们表明，数据集中有许多死亡人数，尽管只有19％的人口占19％，但800万人遭受了30％的死亡，因此进一步损害了他们数据的准确性和相关性。