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GPT-4作为缺血性中风管理中的临床决策支持工具：评估研究
背景：脑血管疾病是全球第二大死亡原因，也是残疾负担的主要原因之一。人工智能的进步有可能彻底改变医疗保健的服务，尤其是在诸如缺血性中风管理等关键决策情况下。目标：本研究旨在评估GPT-4在为急诊科神经病学家提供临床支持的有效性，通过将其建议与急性缺血性中风管理中的专家意见和现实成果进行比较。方法：回顾性审查了100例急性中风症状患者的队列。用于决策的数据包括患者的病史，临床评估，成像研究结果以及其他相关细节。每个病例都独立呈现给GPT-4，该病例提供了有关治疗适当性，使用组织纤溶酶原激活剂以及需要进行血管内血栓切除术的规模建议（1-7）。此外，GPT-4估计了每位患者的90天死亡率概率，并阐明了其为每个建议的推理。然后将建议与中风专家的意见和实际治疗决策进行比较。结果：在我们的100例患者的队列中，GPT-4的治疗建议与专家意见（曲线下的面积[AUC] 0.85，95％CI 0.77-0.93）和实际治疗决策（AUC 0.80，95％CI 0.69-0.91）。值得注意的是，在某些情况下，GPT-4建议比人类专家更具侵略性的治疗方法，其中11个实例，GPT-4建议对专家意见进行组织纤溶酶原激活剂的使用。gpt-4在建议血管血栓切除术（AUC 0.94，95％CI 0.89-0.98）中与现实世界的决策显示出几乎完美的一致性，并且对组织纤溶酶原激活剂治疗（AUC 0.77，95％CI 0.68-0.86）进行了强有力的一致性。为了进行死亡率预测，GPT-4在其前25个高风险预测中的13例死亡中有10个（77％）（AUC 0.89，95％CI 0.8077-0.9739;危险比6.98，95％CI 2.88-16.9; p <.001; p <.001; p <.001; p <.001），诸如p <.001），诸如p <.001），诸如实践模型，均录制了> 70；和前提（AUC 0.77； P = .07）。结论：这项研究证明了GPT-4是急性中风管理中可行的临床决策支持工具的潜力。其提供可解释建议的能力，而无需结构化数据输入与
AI用于解决保护和生物多样性的工具
全球关于环境负责人AI策略项目的全球合作伙伴关系，共同撰写了一份报告，为在该领域中开发AI的全面路线图创建了跨部门建议，旨在满足数据需求和建立基础设施，确定开发Ing Ing Ing工具，进行公众参与和进行公众参与和培养资金机会的关键机会。
通过云学习工具为职业学生学习机器人技术的新方法
当前涉及教育和技术的研究领域是如何教年轻的学生研究机器人技术等技术或工程领域。这项研究可能成为他们的主要问题，并使他们感到沮丧。因此，这项研究也需要高成本和更长的时间，以及专业的老师[1]。随着科学和技术的最新进展，发展了学习过程的方式。仍然很难弄清楚教师应用的异常方法和策略。这些主要问题使年轻学生感到沮丧和注意力不集中[2]。教师和研究人员对一些创新且高效的学习策略进行了误解。技术辅助学习方法简化了老师的准备。然后，机器人技术是增强学生和老师能力的重要工具。几十年前，机器人术语意味着将来要使用的一种设备，包括在电视中通常看到和想象的技术和其他文物。一般而言，教育机器人技术可以被归类为机器人技术，为主要演员/主题和共同主题。机器人技术作为主要演员意味着使用机器人技术教学的任务，尽管辅助主题是指机器人技术的教学。因此，教育机器人技术可以定义为机器人技术和所有相关问题的整合到特定课程中。如表1所示，机器人教育与教育之间的差异。
对扁平鱼类Platessa的卵子发生的定量组织学分析作为渔业管理的工具
摘要：以下论文详细描述了欧洲Plaice（Plauronectes Platessa）的卵子发生周期，从Oogonia到卵泡后的卵泡，包括卵巢卵泡和Zona Pellucida尺寸。值得注意的特殊性是由于其尺寸很小而识别皮质肺泡的困难。在组织学载玻片上的定量组织学（立体学）用于确定英语通道中女性成熟时的第一大小，与文献相比，这被发现较小（19 cm）。立体力学还确定了从1月开始的第一个产卵事件，并在2月至3月一直达到顶峰。此外，使用宏观视觉方法的立体学显示对分为成熟阶段的个体的错误分类。与已产生但（d）但未成熟（a）阶段的个体发现的错误分类，并且正在开发中的个体（b）根据D.
信息和通信技术工具和方法的博士学位论文，用于分布式和大规模培训的深度神经网络
深度神经网络（DNN）一直处于机器学习（ML）和深度学习（DL）（DL）的最新突破的最前沿。dnns越来越多地用于各种任务，从对卫星图像的地球观察和分析到医学诊断和智能聊天机器人。在这些进步方面的主要贡献是培训数据，计算资源和框架的丰富性，可以在范式中有效地培训越来越多，更复杂的DNN，该范式被称为分布式DL，尤其是分布式培训，这是该博士学位的重点。在分布式培训中，数据和计算分布在几个工人中，而不是单主培训，其中数据和计算都驻留在单个工人上。在这种设置中，分布式培训可以帮助克服单主训练的局限性，例如内存限制，计算瓶颈和数据可用性。但是，分布式培训带来了许多需要仔细解决的挑战，以便具有有效利用它的系统。这些挑战包括但不限于工人中计算和数据的有效分布，Straggler工人在集群中的统计（与其他工人相比，在计算步骤中大大落后于工人），尤其是在同步执行的工作，以及工人之间的交流和同步。这意味着系统应在计算和数据维度上提供可伸缩性。另一方面，从编程和可用性的角度来看，使用分布式培训范式通常需要了解分布式计算原理和具有分布式和数据密集型计算框架的经验以及对单霍斯特培训使用的代码进行重大更改。此外，随着训练A DNN涉及几个步骤和阶段（例如，数据准备，超参数调整，模型培训等。），希望可以重复使用彼此不同步骤的计算结果（例如，在高参数调谐试验中学习的权重，以便改善训练时间，以便在高参数调整试验中学习的权重）。最后，当开发更大，更复杂的DNN时，我们还需要了解每个设计选择的贡献。本博士学位论文的贡献解决了上述挑战，并共同优化了大规模的DNN培训，使其更易于访问，高效和计算可持续性，同时又可以在ML/DL工作流中延长冗余，并为进行消水研究提供了有用的工具。
牙刷和医院感染预防问答
最近的一项荟萃分析表明，刷牙可以降低医院获得性肺炎的风险。在这项荟萃分析之前，研究的研究集中在洗涤酰胺上，用作杀菌性漱口水。的想法是，如果我们可以使用这种漱口水来减少口腔中的生物膜和微生物负担，我们可以最大程度地减少肺炎。但有不同的证据。
商业屋顶太阳能和可再生能源工具箱
o太阳能收集系统作为商业和工业区域中的配件用途可能会增加上诉委员会的最大允许最大允许的范围20％。o太阳能收集系统作为商业和工业区域中的配件使用，只要申请人可以证明仍将提供足够且安全的停车场，并且该地点至少为三英亩。
gretl-变化图评估工具包
动机：由于基因组图是代表人群中遗传多样性的强大数据结构，因此它们可以帮助识别传统线性参考遗漏的基因组变异，但它们的复杂性和大小使对基因组图的分析变得具有挑战性。我们试图开发一种基因组图分析工具，该工具通过解决现有工具的局限性来帮助这些分析更容易访问。具体来说，我们提高了可扩展性和用户友好性，并提供了许多新的统计信息以进行图形评估。结果：我们开发了一种有效，全面和集成的工具Gretl，以通过提供广泛的统计数据来分析基因组图并获得对其结构和组成的见解。gretl可以用于评估不同的图表，比较图形构造管道的输出与不同的参数，并对单个图进行深入分析，包括特定于样本的分析。借助Gretl，可以确定遗传变异和潜在目标区域的新型模式，以便以后进行更详细的检查。我们证明，Gretl在速度方面优于其他工具，尤其是对于较大的基因组图。可用性和实现：Gretl在Rust中实现。评论的源代码可在MIT许可证上获得https://github.com/moinsebi/gretl。文档中提供了如何运行gretl的示例。几个Jupyter笔记本电脑是存储库的一部分，可以帮助可视化Gretl结果。
LLM代理和工具使用
•山姆·奥特曼（Sam Altman）在他的关键笔记之一中说：“ GPT和助手是代理商的前身。他们将逐渐能够代表您计划并执行更复杂的动作。这些是我们迈向AI代理的第一步。”•比尔·盖茨（Bill Gates）在他的博客中写道：“代理商不仅会改变每个人与计算机互动的方式。他们还将颠覆软件行业，这是我们从打字命令到敲击图标以来的计算上最大的革命。”
在Escherichia Coli Nissle 1917中的一种新型益生菌工具包，用于感应和减轻肠道炎症性疾病
摘要：炎症性肠病（IBD）的特征是慢性肠炎，没有治愈和有限的治疗选择，通常具有全身性副作用。在这项研究中，我们开发了一种特定于目标的系统，可以通过设计益生菌大肠杆菌Nissle 1917（ECN）来潜在地处理IBD。我们的模块化系统包括三个组成部分：基于转录因子的传感器（NORR），能够检测炎症生物标志物一氧化氮（NO），1型血素蛋白分泌系统以及由人类抗TNFα纳米型的库组成的治疗货物。尽管敏感性降低，但我们的系统表现出对NO的浓度依赖性反应，成功地分泌了与常用药物adalimumab相当的结合亲和力的功能性纳米型，如酶联免疫吸收测定和体外分析所证实。这个新验证的纳米库库扩展了ECN治疗功能。也可以在ECN中首次表征所采用的分泌系统，可以进一步改编为筛选和净化感兴趣的蛋白质的平台。此外，我们提供了一个数学框架来评估工程益生菌系统中的关键参数，包括相关分子的产生和扩散，细菌定植率和粒子相互作用。这种综合方法扩展了用于基于ECN的疗法的合成生物学工具箱，提供了新颖的零件，电路和炎症热点可调反应的模型。关键字：工程益生菌，IBD，渗透性，E。Coli Nissle 1917（ECN），一氧化氮，TNFα，纳米型■简介