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数字病理学和人工智能将成为支持临床和学术细胞病理学度过 COVID-19 和未来危机的关键 Browning, L., Colling, R., Rakha, E., Rajpoot, N., Rittscher, J., James, JA, Salto-Tellez, M., Snead, DJ, & Verrill, C. (2020)。数字病理学和人工智能将成为支持临床和学术细胞病理学度过 COVID-19 和未来危机的关键：PathLAKE 联盟观点。临床病理学杂志。提前在线出版。https://doi.org/10.1136/jclinpath-2020-206854
摘要 在找到合适的疫苗或治疗方法之前，控制 COVID-19 疫情的措施很可能会继续成为我们工作生活的一部分。这一流行病对临床服务产生了重大影响，包括癌症治疗途径。在许多情况下，病理学家都在远程工作，以保护自己、同事、家人和临床服务的提供。COVID-19 对研究和临床试验的影响也很大，包括方案的改变、研究的暂停和资源的重新部署。在本文中，我们探讨了 COVID-19 对临床和学术病理学的具体影响，并探讨了数字病理学和人工智能如何在当前和未来的环境下发挥关键作用，以保障临床服务和基于病理学的研究。
告诉我关于你自己的事：使用人工智能聊天机器人进行开放式问题的对话调查
功能越来越强大的聊天机器人的兴起为通过对话调查收集信息提供了一种新方法，在对话调查中，聊天机器人会提出开放式问题，解释用户的自由文本回答，并在需要时探究答案。为了研究这种聊天机器人在进行调查方面的有效性和局限性，我们进行了一项约 600 名参与者的实地研究。在这项主要涉及开放式问题的研究中，一半参与者在 Qualtrics 上参加了典型的在线调查，另一半参与者与人工智能聊天机器人互动以完成对话调查。我们对 5,200 多个自由文本回复进行了详细分析，结果表明，聊天机器人显著提高了参与者的参与度，并在信息量、相关性、特异性和清晰度方面获得了明显更好的质量回复（以格赖斯格言来衡量）。基于我们的研究结果，我们讨论了创建人工智能聊天机器人以进行有效调查及其他活动的设计意义。
策略报告对神经反馈训练的结果有多大影响？一项关于感觉运动节律自愿上调的研究
神经反馈 (NF) 训练的核心学习机制是联想性的、隐性的，因此在很大程度上不受意识的影响。然而，决定训练结果的许多其他训练方面都可以被意识处理。感觉运动节律 (SMR) 上调训练的结果与参与者报告的策略有关。迄今为止采用的个体策略的分类方法可能受到评估者特殊解释的影响。为了衡量并可能克服这一限制，我们聘请了独立的评估者来分析 SMR 上调训练期间报告的策略。62 名健康的年轻参与者参加了一次 SMR 上调训练。在完成六个训练模块后，参与者需要报告所采用的策略，在训练中，他们要么收到简单的视觉反馈，要么收到游戏化版本的反馈。他们的个人学习成果也被计算出来。结果表明，个人策略以及 NF 学习成果对 SMR 上调训练中的游戏化元素的存在并不特别敏感。独立评估者对策略报告进行分类时观察到高度一致性。一些策略更典型地适用于响应者，而其他策略更常见于无响应者。总之，我们展示了一种更客观、更透明的方式来分析个人心理策略，以更好地揭示 NF 响应者与无响应者之间的差异。
分子轨道能量分离异常高时的二阶 Jahn-Teller 相互作用
完整作者列表：Wedler, Henry；加利福尼亚大学戴维斯分校，化学 Wendelboe, Paul；加利福尼亚大学戴维斯分校，化学 Tantillo, Dean；加利福尼亚大学戴维斯分校，化学；Power, Philip；加利福尼亚大学化学系
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。
与Show and Tell一起教机器人-Michael Murray
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