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开发一种生成AI驱动的聊天机器人用于分析Maude数据库
摘要。本文提供了一个聊天机器人，简化了与Maude数据库中与医疗设备相关的不良事件的开放记录。聊天机器人由生成AI技术提供动力，启用计数和搜索查询。聊天机器人使用OpenFDA API和GPT-4模型来解释用户的自然语言查询，生成适当的API调用并汇总不良事件报告。聊天机器人还提供了一个可下载的链接指向原始报告。该模型在生成准确的API调用方面的性能通过训练并改进了几乎没有查询 - url对的示例。此外，通过人类专家评级评估了基于内容的摘要的质量。这项倡议是使患者安全数据可访问，可复制且易于管理的重要一步。
分析六个大语言模型的道德逻辑
摘要这项研究研究了六种著名的大型语言模型的道德推理：OpenAI的GPT-4O，Meta的Llama 3.1，困惑，人类的Claude 3.5十四行诗，Google的Gemini和Mismtral 7b。该研究探讨了这些模型如何表达和应用道德逻辑，特别是在响应道德困境（例如手推车问题）和亨氏困境中。偏离了传统的一致性研究，该研究采用了解释性透明框架，促使模型解释了他们的道德推理。通过三种既定的伦理类型学分析了这种方法：结果主义 - 道德分析，道德基础理论和科尔伯格的道德发展阶段。的发现表明，LLM在很大程度上表现出了很大程度上收敛的伦理逻辑，其标志是理性主义者，后果主义者的重点，而决策通常优先考虑危害最小化和公平性。尽管在训练前和模型结构上相似，但跨模型中伦理推理的细微差异和显着差异的混合物反映了微调和训练后过程的差异。模型始终显示出博学，谨慎和自我意识，表现出类似于道德哲学中的研究生级话语的道德推理。在惊人的统一性中，这些系统都将其道德推理描述为比典型的人类道德逻辑的特征更复杂。鉴于人类对此类问题的争论的悠久历史，仍然存在“与谁的价值观保持一致的问题（Brown 1991; Taylor 2023; Klingeford et al。2024）。1987; Sawyer＆Jarrahi 2014）。1987; Sawyer＆Jarrahi 2014）。生成大语言模型的快速发展使对齐问题成为AI伦理讨论的最前沿 - 具体来说，这些模型是否与人类价值观适当地保持一致（Bostrom，2014; Tegmark 2017; Russell 2017; Russell 2019）。，但我们可能会认为，提出一致性问题的人主要是在适当地呼吁人们注意最大程度地减少对人类生活和环境的身体伤害的更广泛的问题，并最大程度地提高人类在这个不断发展的社会技术领域中寻求目标的能力（Bijker等人，当然，极端的未对准的情况是戏剧性的反对，因为超级智能人工智能模型可能决定控制所有人类系统，消除人类并使世界对人工实体而不是人类的安全。许多认真的分析师深入探讨了这些存在的风险情景（Good 1965; Bostrom 2014;
分析机器学习方法以预测比特币定价
加密货币是一种使用区块链技术和密码学来保护有关数字市场交易和交换的信息的数字货币形式。像比特币这样的加密货币由一个大型网络组成，该网络有许多同行在上面工作，每个同行都有整个历史记录，其中包含所有发生的交易。比特币是最受欢迎的加密货币。比特币吸引了个人和机构投资者的很多关注。本文的目的是分析机器学习方法以预测比特币定价。机器学习及其相关领域近年来取得了显着进步。机器学习技术用于科学的不同领域，尤其是加密货币价格预测。使用此机器学习模型，我们可以预测比特币的价格方向。机器学习方法已被证明可以有效预测比特币价格。讨论了几乎没有用于预测比特币价格的机器学习模型是线性回归，逻辑回归，贝叶斯回归，支持供应商机器，随机森林，神经网络。每种机器学习方法都有其自身的优势和缺点，但是从文献分析中可以理解，人工神经网络和支持供应商机器的有效性率最高。机器学习方法比参数回归方法具有更高的预测准确性。
云中的量子计算：分析作业和机器特征
摘要 - 随着量子计算的普及，量子机上的量子机访问对全球的学术和行业研究人员至关重要。以及随着云量子计算的要求呈指数增长，对资源消耗和执行特征的分析是供应商和客户端的工作和资源有效管理的关键。虽然对资源消耗和管理的分析在经典的HPC域中很受欢迎，但对于诸如量子计算等更新生的技术，它严重缺乏。本文是一项第一本学术研究，分析了量子云系统上工作执行和资源消耗 /利用的各种趋势。我们专注于IBM量子系统，并在两年期间分析特征，包括6000多个工作，其中包含600,000多个量子电路执行，对应于近100亿个“镜头”或20次 +量子机的试验。特别是，我们分析了趋势的重点，但不限于量子机上的执行时间，云中排队 /等待时间，电路汇编时间，机器利用率以及作业和机器特征对所有这些趋势的影响。我们的分析确定了与经典HPC云系统的几个相似性和差异。根据我们的见解，我们为改善未来量子云系统的资源和工作的管理做出建议和贡献。
健康检查分析密歇根州西部 2023 年趋势
本出版物的作者特别感谢 Priority Health、密歇根蓝十字蓝盾和 Blue Care Network 提供的平均成本数据。特别是，以下人士提供了及时的反馈和建议，他们功不可没：Priority Health 高级商业智能开发人员 Elizabeth Katt；Priority Health 数据工程师 Heath Taylor；Priority Health 实习生 Frantisek Petruv；Priority Health 高级分析高级总监 Peter Hunsberger；Priority Health 高级分析高级副总裁兼首席精算师 Karena Weikel；密歇根蓝十字蓝盾和 Blue Care Network HCV 分析和洞察经理 Peter Albert；密歇根蓝十字蓝盾和 Blue Care Network HCV 分析和洞察高级医疗保健分析师 Deborah Simms；密歇根蓝十字蓝盾和 Blue Care Network 西密歇根州供应商关系总监 David O. Brown；密歇根蓝十字蓝盾和 Blue Care Network 西密歇根州供应商关系团队负责人 II Pamela Sylvester；以及密歇根蓝十字蓝盾行政经理、绩效与分析经理 Shlynn Rhodes。
用于分析安全性和安保属性的正式处理器建模
开放硬件计划的出现促进了复杂计算系统（如信息物理系统 (CPS) 或物联网 (IoT)）的设计 [2]。此类计划提出了类似软件的开发工作流程，从复杂的高级硬件描述语言 (HDL) [4] 到电路，同时使用复杂的编译链。这些方法有利于硬件设计的可用性，因此可以将其用作（详细的）黄金模型，取代仅提供某些设计细节的标准手册参考。这些 CPS 和物联网通常受安全和/或安保要求的约束。确保这些要求可以以不同程度的信心完成，从非正式论证到属性的正式验证。使用后一种方法时，系统软件和硬件部分的形式验证通常作为单独的活动进行，并且主要关注功能正确性。
加工甜玉米：分析威斯康星州的经济影响
约 2015 年由加工甜玉米产生。加工甜玉米的直接结果是创造了 320.5 个就业岗位，支付了超过 21,606,166 美元的工资和福利，对经济的直接影响总计超过 78,008,720 美元。加工甜玉米对威斯康星州经济影响的独特属性之一是其垂直整合。由于加工甜玉米的所有步骤都在威斯康星州完成，因此该行业产生的大部分产出都留在威斯康星州。因此泄漏被最小化。间接影响是指加工甜玉米的操作需要多项支出，包括水电费、保险费和维护费。这些支出在提供这些服务的行业中创造了额外的就业机会。这些影响被称为间接影响，因为它们是由加工甜玉米行业内创造的就业机会间接产生的。加工甜玉米行业的成功影响着所有的供应商。诱发效应是另一种影响，它来自于在公司工作的人将他们的收入花在当地社区。这种支出为提供服务的企业创造了就业机会。这些影响被称为诱发影响。诱发效应衡量家庭收入变化的影响：在加工甜玉米行业工作的个人和该行业的供应商在餐馆、杂货店和商店消费。
分析图书馆人工智能的优势、劣势、机遇和威胁
Chhetri, Parbat，“分析人工智能在图书馆的优势、劣势、机遇和威胁”（2023 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。7808。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/7808
分析人工智能和数据中心能源消耗
可能改变数据中心负载增长轨迹的一个关键不确定因素是生成式 AI 模型的使用。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT，这激发了公众和企业的想象力。关于这些工具将得到多么广泛的使用以及它们将在多大程度上改变计算需求的证据才刚刚开始出现。据估计，这些早期的应用程序需要大约十倍的电力——从传统谷歌搜索的 0.3 瓦时到 Chat-GPT 查询的 2.9 瓦时——来响应用户查询。根据用户提示和其他新兴 AI 应用程序创作原创音乐、照片和视频可能需要更多的电力。全球互联网用户多达 53 亿，这些工具的广泛采用可能会导致电力需求发生重大变化。另一方面，历史表明，增加处理能力的需求在很大程度上被数据中心效率的提高所抵消。
表达数量性状基因座分析的简要指南
近几十年来，全基因组关联研究 (GWAS) 通过识别人类群体中存在的因果变异，增进了我们对疾病和复杂性状遗传基础的理解 ( Buniello 等人，2019 年；Visscher 等人，2017 年；Wang 等人，2022 年；)。为了揭示潜在机制并发现潜在的治疗靶点，人们越来越需要解释遗传变异的功能相关性 ( Cano-Gamez 和 Trynka，2020 年)。随着高通量测序技术的快速发展，越来越多的研究采用了综合方法，将遗传信息与各种分子表型相结合，例如基因表达、剪接、蛋白质丰度和染色质修饰/可及性。这些综合策略为分子数量性状基因座 (molQTL) 作图（ Aguet 等，2023）铺平了道路，这是一种强大的统计框架，可以识别与分子表型数量变异相关的基因座，从而深入了解遗传变异的功能后果。