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人工智能准备情况调查简介和资产_GivingTuesday 数据共享
调查简介 🌟 参与 AI 准备情况调查！ 📝 为了更好地了解我们行业内人工智能 (AI) 采用的现状和能力，GivingTuesday 数据共享中心邀请您参与 AI 准备情况调查。您的见解将有助于确保全球非营利组织都具备 AI 驱动进步的能力。帮助围绕非营利组织的数字化准备情况、采用障碍和 AI 的当前使用情况建立一个研究库。
引用Gitlin ES，Demetres M，Vaidyanathan A，Palmer N，Lee H，Loureiro S，Radwan E，Tuschman A，Mathad J和Chebrolu P（2024）GE
妊娠糖尿病（GDM）是葡萄糖不耐症，在怀孕期间发展，全球七分之一的孕妇中有近1个（1）。GDM的患病率与2型糖尿病（T2DM）流行病平行。GDM有助于母亲和儿童的短期和长期发病率和死亡率。除了短期并发症（例如早产，cor露P前和剖宫产）之外，具有GDM的妇女的妇女患T2DM的风险也高10倍，未来心血管事件的风险更高2倍（2，3）。同样，患有GDM的母亲出生的婴儿不仅对胎龄（LGA）具有较高的风险，这可能会导致出生并发症，而且增加了未来肥胖和葡萄糖不耐症的风险（4-6）。对GDM及其并发症的研究在很大程度上是在超重人群中进行的，但最近的研究表明，非过量人群中GDM也在增加。与T2DM相似，体重增加是GDM的主要危险因素。但是，在许多低收入和中等收入国家中，大多数T2DM患者体重不足或正常体重。BMI的T2DM南亚人中有2亿南亚和东亚人的体重不足或正常体重（7）。据推测，早期生命中的低出生体重和营养不良可能通过遗传变异而改变成年中的葡萄糖 - 胰岛素代谢，这些变异已进化而来，这些变异体现了在卡路里限制的环境中有效地利用营养，例如低 - 和中等的国家，例如低 - 和中等的国家，但也促进了T2DM（8-10）。可能存在类似的妊娠中非过量糖尿病的模式和机制，但尚未系统地研究。这很重要，因为当前的世界卫生组织（WHO）和国际糖尿病基金会指南建议饮食控制，运动和限制GDM管理的体重增加，这可能不适合患有体重不足或正常BMI的妇女（11，12）。了解GDM的非超重女性的患病率和病理生理学对于指导妇女及其子女的适当筛查，管理和随访至关重要。因此，我们对科学文献进行了范围审查，以调查非超重妇女中GDM的全球流行率和不利结果。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：约瑟夫·D·，戈尔格，T.，Turanoglu Bekar，E。等（2022）。预测维护应用
摘要：维护设备对于增加生产能力和减少生产时间至关重要。随着数字化的出现，行业能够访问大量数据，这些数据可通过实施预测性维护来确保其长期的生存能力和竞争优势。因此，本研究旨在使用来自汽车行业公司的公司的大数据来证明对机器人单元的预测维护应用。开发了一个超参数长期记忆（LSTM）模型，结果表明该模型能够以良好的精度预测失败的一天。分析了进行实际工业计划所固有的困难，并提出了改进建议。
AI转向道德文学批评
摘要：人工智能（AI）工具，利用先进的语言模型，获取和模仿人类文学创作。这些工具具有迅速产生大量多种多模式文学作品的能力，符合个性化的读者偏好，并与读者进行互动交流，从而促进了人类与AI之间的协作创造范式。在AI时代，作者，文学作品，读者和批评家的角色将经历重大的转变。AI文学对定义文学中传统概念的现有文学理论提出了挑战，因此需要重新建立和进步文学批评。及其跨学科属性的道德文学批评（ELC）致力于使用科学的理论方法研究文学创造的机制及其道德意义。在其原始理论框架上建立了，ELC积极解决了AI文献研究引起的问题和需求。 nie Zhenzhao对语言和文本的定义有助于研究未来的文学类型及其意义。 AI文献的叙述，美学和教育方面也将成为ELC进一步创新和发展的焦点和领域。 科学选择阶段代表了AI时代，并且随着AI转弯，ELC经历了重大的转换。 关键字：AI转；道德文学批评；科学选择； AI文献作者：Lyu Hongbo是江南大学外国研究学院讲师（中国Wuxi 214122）。，ELC积极解决了AI文献研究引起的问题和需求。nie Zhenzhao对语言和文本的定义有助于研究未来的文学类型及其意义。AI文献的叙述，美学和教育方面也将成为ELC进一步创新和发展的焦点和领域。科学选择阶段代表了AI时代，并且随着AI转弯，ELC经历了重大的转换。关键字：AI转；道德文学批评；科学选择； AI文献作者：Lyu Hongbo是江南大学外国研究学院讲师（中国Wuxi 214122）。她目前的研究兴趣是儿童图画书和道德文学批评（电子邮件：lyuhongbo@qq.com）。Fang Wenkai（通讯作者）是江南大学外国研究学院教授（中国Wuxi 214122）。 他的学术兴趣是道德的文学批评和美国CLI-FI批评（电子邮件：fangwenkai@jiangnan.edu.cn）。Fang Wenkai（通讯作者）是江南大学外国研究学院教授（中国Wuxi 214122）。他的学术兴趣是道德的文学批评和美国CLI-FI批评（电子邮件：fangwenkai@jiangnan.edu.cn）。
引文
糖尿病在具有并发症的高收入和低收入国家中越来越普遍（1-3）。它可能导致微血管（肾病，视网膜病和神经病）和宏 - 血管并发症（4-6）。除了管理高血糖外，糖尿病患者还需要临床监测和评估其他危险因素，并管理并发症的潜在预测因素（6-8）。糖尿病神经病的发病率正在增加，即使撒哈拉以南非洲人的现有病例相对降低（9）。糖尿病神经病（DNP）是糖尿病最常见的并发症（10，11）。根据在拉丁美洲进行的系统审查，其患病率在2型DM和1型糖尿病中的患病率在7.0％至34.2％之间的范围为34.5％（6）。尽管大约一半的糖尿病患者无症状对于DNP，但大多数患者都会出现麻木，刺痛，疼痛和无力，导致全世界造成残疾的残疾（12-15）。它会因慢性疼痛，跌倒，肢体截肢和足部溃疡而导致的生活质量。DNP的这些表现进一步导致睡眠障碍，焦虑和抑郁（6，10，15）。糖尿病神经病是低收入和高收入国家的全球医疗保健问题（16，17）。估计每30秒在世界某个地方，由于糖尿病神经病而进行下肢截肢（18）。糖尿病神经病是全球施加社会经济负担和残疾的糖尿病并发症的迅速增长（7，19 - 21）。IT占足迹溃疡的80％，50-60％的非创伤肢体截肢（15）。糖尿病患者中糖尿病神经病的汇总患病率在全球22％至46.5％（6）范围内。在非洲和埃塞俄比亚，它分别在22-66％至52.2 - 53.6％之间，分别患有糖尿病神经病（22-24）。由于诊断迟到，筛查和诊断资源的不足，对血糖的控制不佳，健康支出不足，医疗资源短缺以及缺乏质量糖尿病护理的增加，发展中国家的糖尿病神经病的患病率和发生率很高（20，22）。在黑狮医院进行的一项研究表明，糖尿病神经病是主要的糖尿病并发症，
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2023年8月5日，Harbin，Chin CCL教程摘要...
近 年 来 ， 预 训 练 语 言 模 型 已 逐 渐 成 为 自 然 语 言 处 理 领 域 的 基 座 模 型 。 相 关 实 验 现 象 表 明 ， 预 训 练 语 言 模 型 能 够 自 发 地 从 预 训 练 语 料 中 学 到 一 定 的 语 言 学 知 识 、 世 界 知 识 和 常 识 知 识 ， 从 而 在 知 识 密 集 型 任 务 上 获 得 出 色 的 表 现 ( AlKhamissi et al., 2022 ; Safavi and Koutra, 2021 ; Petroni et al., 2019 ) 。 然 而 ， 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 隐 式 地 存 储 在 参 数 之中 ， 难 以 显 式 地 对 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 进 行 分 析 和 利 用 。 同 时 ， 预 训 练 语 言 模 型在 知 识 和 推 理 上 的 表 现 并 不 可 靠 ， 常常 会 出 现 “ 幻 觉 ” 现 象 ( Ji et al., 2022 ) ， 给 出 与 知 识 冲 突 的 预 测 结 果 。 这 些 因 素 阻 碍 了 预 训 练 语 言 模 型 提 供 可 靠 的 知 识 服 务 。 因 此 ， 探 究 模 型 掌握 知 识 的 机 理 、 研 究 如 何 提 取 和 补 充 语 言 模 型 中 的 知 识 成 为 近 期 的 研 究 热点 。 本 次 讲 习 班 主 要 内 容 包 括 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 分 析 、 预 训 练 语 言 模 型 的 知 识 萃 取 、 知 识 增 强 的 预 训 练 语 言 模 型 三个 部 分 ， 听 众 将 在 本 次 讲 习 班 中了 解 到 近 期 研 究 中 对 预 训 练 语 言 模 型 掌握 知 识 情 况 的 认识 、 从 预 训 练 语 言 模 型 中 提 取 符 号 知 识 的 实 现 方 案 、 利 用 外 部 知 识 增 强 模 型 弥 补 缺 陷 的 各 类 方 法 。