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糖尿病与健康：不仅仅是获得护理
我们在拉平毛里求斯的糖尿病曲线方面取得了很大进展。我们必须拉平并降低曲线，将福祉放在首位。我们如何解决福祉问题，特别是在糖尿病患病率较高的人群中？我们需要考虑每个人群。例如，孕妇需要了解妊娠期糖尿病的原因，特别是在由于妊娠糖尿病导致糖尿病患病率较高的国家，并了解母亲和孩子在以后的生活中患糖尿病的风险增加。
慢性神经性疼痛不仅仅是一种感觉
慢性神经性疼痛的治疗仍然是一个挑战，因为疼痛是主观的，客观测量通常是不可能的。然而，神经性疼痛也是适应不良的神经元活动发出的信号。因此，慢性神经性疼痛的整体治疗不仅应依赖于患者的主观感知，还应依赖于测量神经元活动演变的客观数据。我们将讨论表征神经性疼痛的不同客观和主观方法。此外，还将讨论慢性神经性疼痛整体治疗的差距和建议。目前主要依赖主观测量的治疗还不够，因此阻碍了疼痛治疗和临床试验的进展。如果实现了整体表征，临床管理和临床试验的分层可以基于问卷和神经元活动。适当的表征可能会提高新疗法的有效性，并提高神经性疼痛患者的生活质量。
为什么人工智能比我们想象的更难
自 20 世纪 50 年代诞生以来，人工智能领域经历了数次循环：乐观预测和大规模投资时期（“人工智能春天”），以及失望、失去信心和资金减少时期（“人工智能冬天”）。即使在今天人工智能突破的速度似乎很快的情况下，开发自动驾驶汽车、家政机器人和对话伴侣等长期备受期待的技术却比很多人预期的要困难得多。这些重复循环的原因之一是我们对智能本身的性质和复杂性的理解有限。在本文中，我描述了人工智能研究人员常见假设中的四个谬误，这些谬误可能导致对该领域的过度自信预测。最后，我将讨论这些谬误所引发的悬而未决的问题，包括让机器具有类似人类的常识这一古老的挑战。
模拟计算生物学模型，而不是...
摘要模型的创建和分析对于所有科学学科都是不可或缺的，并且建模被认为是本科生物学教育的核心能力。了解建模活动如何支持学生神经表现的变化仍然存在差距。本研究的目的是评估模拟模型对生物系统推理时的行为准确性和神经反应模式的影响。在简短的教程中，学生（n = 30）模拟了计算机模型或阅读基因调节系统的专家分析。随后，在响应系统特定的问题和有关建模概念的系统特定问题的问题时进行了功能磁共振成像。尽管组显示出相似的行为准确性，但在系统特定任务和系统总决赛期间，模拟组显示的激活水平比在系统特定的任务以及后岛和后岛和扣带回的过程中显示出更高的激活水平。学生在系统特定的任务中的不适时准确性与独立于教学组的前额叶前脑活动相关。的发现突出了神经IM老化方法的灵敏度，以识别在行为层面上可能无法明显的表示形式变化。这项工作为研究的基础奠定了基础，该研究是关于在推理生物逻辑现象时如何影响学生参与的神经网络的基础。
2024 年业绩超出预期
独联体和格鲁吉亚，该地区的 GDP 总量估计增长 4.2%。预计到 2025 年，该地区的增长将放缓至 2.5%，这反映了俄罗斯经济预期放缓以及其他国家在 2023-2024 年恢复到历史趋势增长，部分原因是与俄罗斯联邦的转口贸易激增，这些国家的增长轨迹更为温和。在政府支出和投资增加以及出口收入稳定的推动下，俄罗斯联邦的经济在 2024 年预计增长 3.8%。国防相关活动在该国强劲的增长表现中发挥了重要作用。由于劳动力市场紧张和社会支付额巨大，私人消费保持强劲。考虑到经济产能过剩，中央银行在 2024 年大幅收紧了货币政策。尽管财政支出巨大，但预计 2025 年 GDP 增长将放缓至 1.5%，因为劳动力短缺抑制了产出，货币政策仍将保持限制性。乌克兰经济在 2024 年开局强劲；然而，经济活动减弱
而不是旋律：音乐对语言发展的影响
本文由Sycamore学者的荣誉学院免费提供给您。它已被助理学者的授权行政人员纳入大学荣誉学院。有关更多信息，请联系dana.swinford@indstate.edu。
人工智能需要的不仅仅是深度学习
现在是人工智能研究人员眼花缭乱的时代。就在二十年前，许多局外人对我们这个领域持怀疑甚至嘲笑的态度。在大学计算机科学系之外，人工智能作为一门科学/工程学科几乎不被承认。今天，情况大不相同。人工智能每天都在媒体上出现，新的人工智能系统经常登上全球头条新闻。其他科学领域的研究人员在人工智能研究人员的门口排队，迫切希望在自己的工作上撒一些人工智能仙尘。我们领域的领导者被尊为英雄和女英雄，被授予荣誉花环，并受邀会见政府和工业界的首脑——甚至是教皇。一些国家的调查显示，有抱负的青少年以前可能梦想成为音乐家、电影明星或足球运动员，但现在他们把人工智能事业视为通往名利的途径。目前人工智能的资金水平，以及围绕人工智能初创企业和收购的持续狂热，确实令人难以理解。谁能在世纪之交预测到这样的事情？当然，虽然所有人工智能研究人员都沐浴在一个焕发活力、备受推崇的领域的灿烂阳光下，但事实是，对我们许多人来说，这只不过是光荣的体现。虽然媒体在报道我们这个领域时通常使用“AI”这个标签，但主要进展是在机器学习 (ML) 领域，更具体地说是在神经网络领域。神经网络训练算法的进步、新的神经网络结构（特别是卷积神经网络、生成网络和
人工智能的危险比你想象的还要奇怪：Janelle
这种情况在人工智能中经常发生。人工智能可能非常具有破坏性，而自己却不知道。因此，在 Facebook 和 YouTube 上推荐新内容的人工智能经过了优化，可以增加点击量和浏览量。不幸的是，他们发现这样做的方法之一是推荐阴谋论或偏见的内容。人工智能本身并不知道这些内容到底是什么，也不知道推荐这些内容可能带来的后果。
不止于肤浅：对“人工智能的白人化”的回应
在《人工智能的白人性》一书中，Cave 和 Dihal (2020) 描述并解释了工程师和流行文化中人工智能的白人性。通过观察人形机器人表面的白色材料、聊天机器人和虚拟助手 (VA) 的白人声音，以及互联网和（主要是美国）电影电视中的库存图片中所描绘的人工智能的白种人特征，作者问道：为什么人工智能主要被描绘成白人？Cave 和 Dihal 给出了三个答案。人工智能的白人性可能反映了 (1) 其创造者的白人性； (2) 欧洲中心主义将智能描绘成白人； (3) 白人希望有色人种变得不再必要，即使是仆人。Cave 和 Dihal 的工作对不断扩展的种族主义和人工智能文献做出了重要贡献（例如，参见 Atanasoski & Vora，2019 年；Benjamin，2019 年；Noble，2018 年，Precarity Lab，2020 年，Rhee，2018 年）。像 Cave 和 Dihal 那样揭露人工智能的白人本质很重要。更大的人工智能去殖民化项目也是如此，其中认识到种族偏见是其中的一部分（参见 Mohamed、Png 和 Isaac，2020 年）。为了响应他们“进一步调查”他们的解释的呼吁，我提供了一个交叉的