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检查用户界面对信任和与生成ai
本文研究了不同的用户界面（UI）设计如何影响用户对生成人工智能（AI）工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明，参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响，尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性，参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响，并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
利用简单的交互进行复杂的学习
细胞自动机 (CA) 是数学的一个分支，它探索控制自主单元（称为细胞）行为的简单规则如何导致复杂的突发模式。计算领域的先驱约翰·冯·诺依曼在 CA 的发展中发挥了重要作用。尽管冯·诺依曼以现代计算机的基础架构（“冯·诺依曼架构”）而闻名，但他晚年对 CA 着迷不已。他死后出版的著作《计算机与大脑》深入探讨了他对简单、分散的规则如何产生类似于生物过程的智能行为的思考。
抗癌药物不良反应模式
摘要简介：抗癌药物是全球药物不良反应 (ADR) 负担中的重要一环。任何量化其严重程度并提供最新知识的尝试都将有助于肿瘤学家开出更安全的处方。目的：这项观察性随访研究针对接受抗癌治疗的新诊断癌症患者进行，旨在确定 ADR 的频率、严重程度、因果关系、可预测性和可预防性。受试者和方法：对患者进行 6 个月的随访，以了解不良事件的发生情况。使用 IBM SPSS Statistics for Windows，版本 22.0。（纽约州阿蒙克）分析数据，并以描述性统计的形式呈现。结果：每位患者平均被开具约 6.85 ± 1.51（平均值 ± 标准误差）种药物。所有接受抗癌化疗的患者（100%）均出现 ADR。脱发、恶心呕吐、灼热刺痛和麻木是最常见的 ADR。女性脱发 ( P < 0.0004)、恶心 ( P < 0.03) 和口腔溃疡 ( P < 0.02) 的发生率较高。最高反应为 2 级 (69.53%)。大多数反应 (75.80%) 出现在接受第一个周期的 10 天内。99.58% 的反应并不严重。根据世界卫生组织 - 乌普萨拉监测中心的标准，99.47% 的 ADR 属于可能类别。根据 Naranjo 算法，100% 的 ADR 属于很可能类别。大约 94.80% 的反应被发现是可预测的。大约 56.47% 的反应可能是可以预防的，43.53% 的反应是无法预防的。结论：在新诊断的癌症患者中出现了多种 ADR。其中大多数是可预测的、严重程度轻度至中度的、不严重的且可以预防的。大多数 ADR 会随着时间的推移而恢复。
对COVID-19疫苗的审查：临床试验的阶段，动作方式和功效
摘要冠状病毒疾病（Covid-19）是最近发现的冠状病毒引起的一种传染病。该病于2019年底首次在中国武汉报道，已导致171万人全球死亡，感染超过7700万。疾病的常见症状包括发烧，干咳嗽和疲劳。本文献综述旨在总结以下主题：审查对9次COVID-19疫苗进行的临床试验，并通过疫苗临床开发过程的三个阶段进行疗效和作用方式。分析通过三个试验遵循单个疫苗，检查和分析了提取的结果，以确定其含有严重的急性呼吸综合征（SARS-COV-2）的能力。四种COVID-19疫苗已被批准用于世界各地，许多其他疫苗都在临床试验1、2和3中使用。总而言之，在临床试验中，这些疫苗在不久的将来为与Covid-19作斗争提供了巨大的希望。
根据AI算法确定数字资产交易中的洗钱风险
摘要 - 本文探讨了检测与洗钱相关的可疑加密货币交易的方法，利用先进的AI算法。该研究介绍了一个多模型框架，该框架结合了生成对抗网络（GAN），LSTM，基于自动编码器的异常检测模型（ABAD）和其他算法，以应对样品不平衡和嘈杂数据等挑战。基于图形的功能工程和嵌入方法用于构建交易信息图并提取有意义的模式。结果表明，合奏学习方法在检测可疑交易时显着优于单个模型和基于规则的传统系统。尽管取得了成功，但仍然存在不平衡的数据集，噪音和有限的关系特征等挑战。未来的研究建议通过图神经网络和复杂的基于网络的方法来增强模型性能。这项工作强调了机器学习模型的可扩展性和适应性，以解决加密货币洗钱的不断发展的复杂性。
dapagliflozin用于治疗慢性心力衰竭，以保留或轻度降低的射血分数
临床专家指出，慢性心力衰竭，射血分数降低和慢性心力衰竭以及保留或轻度减少的射血分数不应一定被视为2个单独的条件，并且它们存在于连续体中。Dapagliflozin已经获得了慢性心力衰竭的营销授权，而射血分数减少，并且由NICE推荐该人群（请参阅NICE的Dapagliflozin [TA679]的技术评估指南）。委员会指出，此评估良好范围的人口是“成年人患有症状性心力衰竭，左心室射血分数为40％或更多”。还有一群患有慢性心力衰竭的人，其左心室射血分数最初低于40％，但随后提高到40％以上。这些被包括在交付临床试验中作为亚组（请参阅第3.5节）。此评估与患有慢性心力衰竭的人有关，射血分数保留或轻度降低（左心室射血分数超过
在线语言教室中的互动模式
摘要在线第二语言教学近年来蓬勃发展，在技术能力和COVID-19大流行导致的教学方式的强迫变化的帮助下。这种转变强调了互动在在线教育学中的关键作用。研究表明，增加学生与讲师之间互动的机会增加对于培养第二语言获取（SLA）至关重要。但是，很少有研究量化在线语言教学中的不同类型的相互作用的产生，尤其是在经验丰富的讲师中。本研究利用互动主义框架对在线西班牙语课程中的互动进行定量分析，并根据互动启动类型进行分类：指导者提出的参与（IPP），未提出的口头参与（UOP），未提及的文本参与（UTP），即聊天（即，聊天的时间段）（即，均一次的范围）（即及时的范围），并在展示范围（ever），并在展示范围（即及格）。这些转弯）。数据包括在英国一所远程学习大学中跨越熟练的LEV ELS和课程类型的同步L2西班牙语教学的视频记录。课程类型包括语法研讨会和考试准备。结果表明，在线语言课程中的互动模式受熟练程度和课程类型的影响。较低的熟练度学生更频繁地从事互动程序，而参与扩展话语的能力取决于Spe cific活动/课程类型。这项研究有助于解决除英语（Lote）以外的LAN Guages的互动和语言教学研究的缺乏。
新西兰数据表1产品名称
阿片类药物作为激动剂，拮抗剂或阿片受体的部分激动剂[13]。 阿片类动力学家与G蛋白偶联受体结合，引起细胞超极化。 最相关的阿片类镇痛药以激动剂方式与中央和周围神经系统中的MOP受体结合，以引起镇痛。 mop激活抑制了上升疼痛途径，包括穿过脊髓，脑干，丘脑和皮质的神经元[14]。 阿片类拖把激动剂还激活涉及脑干的抑制性下降疼痛途径。 外周科受体受体也可能在组织损伤和炎症部位介导镇痛。 拮抗剂与受体结合，但没有产生功能反应，同时阻止激动剂与该受体结合（纳洛酮）[13]。 部分激动剂与受体结合，但无论服用多少药物（丁丙诺啡），都只会引起部分功能反应。阿片类药物作为激动剂，拮抗剂或阿片受体的部分激动剂[13]。阿片类动力学家与G蛋白偶联受体结合，引起细胞超极化。最相关的阿片类镇痛药以激动剂方式与中央和周围神经系统中的MOP受体结合，以引起镇痛。mop激活抑制了上升疼痛途径，包括穿过脊髓，脑干，丘脑和皮质的神经元[14]。阿片类拖把激动剂还激活涉及脑干的抑制性下降疼痛途径。外周科受体受体也可能在组织损伤和炎症部位介导镇痛。拮抗剂与受体结合，但没有产生功能反应，同时阻止激动剂与该受体结合（纳洛酮）[13]。部分激动剂与受体结合，但无论服用多少药物（丁丙诺啡），都只会引起部分功能反应。
