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审查制度的下一个前沿：联邦政府的尝试
执行摘要 司法委员会和联邦政府武器化特别小组委员会正在监督行政部门如何以及在多大程度上强迫或勾结社交媒体和科技公司以及其他中介机构审查合法言论。1 作为这项监督的一部分，委员会和特别小组委员会审查了联邦政府参与和监管人工智能 (AI) 可能对言论自由构成的风险。2 此前，委员会和特别小组委员会发现拜登-哈里斯政府正在资助开发人工智能驱动的言论监控工具，这些工具可能使美国言论受到大规模审查。3 这份临时工作人员报告详述了对人工智能自由开放发展的威胁，指出了联邦政府目前参与人工智能发展所带来的言论自由风险，并建议国会应采取哪些方法来保护美国人的基本第一修正案权利。
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是他诞辰一百周年。与其他几位东欧艺术家一样，他与理查德·德马科合作的作品（在 1972 年、1973 年和 1976 年的爱丁堡艺术节上）确立了他的国际声誉。伴随这部电影的还有六场新拍摄的表演，由三位波兰艺术家和三位苏格兰艺术家在爱丁堡拍摄，他们分别是 Zuzanna Janin、Karolina Kubik、Norbert Delman、Steven Anderson、Jedrzej Cichosz 和 Peter McRae。今天下午 4 点，苏格兰国家美术馆 The Mound 的 Hawthornden 演讲厅将举行《水母鸡》的公众预演。（免费，但建议预订 - 发送电子邮件至 info@royalscottishacademy.org）；从 7 月 25 日星期六开始，它将在 The Mound 的苏格兰皇家学院 Finlay 厅上映。免费入场；截止日期为 2015 年 9 月 5 日。
对试图从文本挖掘文献食谱中的机器学习材料综合见解的尝试的批判性反映
预测性逆合合成一直是有机化学的长期目标，13 - 16，使用深神网络取得了明显的进步。17,18通过大量的有机反应（例如Scifinder 19和Reaxys）的商业数据库的可用性，这些机器学习成功得到了实现。目前尚不存在20种无机材料合成反应的商业数据库。但是，由于文献中已经有成千上万的成功材料综合报告，因此发表论文的文本挖掘合成食谱可以提供广泛的专家知识来源，以培训机器学习模型，以实现预测性无机材料合成。在2016年至2019年之间，I‡是劳伦斯·伯克利国家实验室Gerbrand Ceder研究小组的博士后研究员，并参加了31 782固体合成食谱的文本挖掘21和35 675基于解决方案的合成食谱22。在这里，我在尝试构建机器学习（ML）模型以从该数据集构建机器学习模型（ML）模型的回顾性帐户。顺便说一句，这个故事遵循Gartner的“炒作周期”，23，它通过（1）技术触发，（2）inded期望的峰值，（3）幻灭谷，（4）启蒙运动的斜坡，以及（5）生产力的平稳。这里的观点是我自己的，不一定是我的合着者在文本挖掘出版物中共享的。在这里，我们首先审查用于构建文本开采食谱数据库的自然语言处理策略。然后，我们根据数据科学的“ 4 Vs”评估了数据集，并表明数据集的数量，品种，真实性和速度的限制。尽管其中一些局限性源于文本挖掘中的技术问题，但我们认为这些局限性主要源于化学家过去如何探索和合成材料的社会，文化和人为偏见。24我们表明，在此文本挖掘数据集上训练的机器学习模型成功地捕获了化学家对材料合成的看法，但并没有对如何最好地合成新颖材料的实质性新的指导见解。另一方面，我们发现该数据集中最有趣的食谱实际上是异常的配方，即在固态合成中违反常规直觉的配方。这些异常的食谱也相对罕见，这意味着它们在uence回归或分类模型中不会显着。通过手动检查一些异常食谱，我们就固态反应的进行方式以及如何选择增强反应动力学和靶材料的选择性的前体提出了一个新的机械假设。这一假设推动了一系列高可见性的后续研究，25 - 28在经验上验证了我们假设的机制，这些机制是从文本开采的文献数据集中收集的。
日本住院儿童中的自杀企图和自我伤害：全国性住院数据库研究
摘要：本研究旨在描述自杀未遂和自我伤害的特征和临床轨迹，以及其儿童之间的性别和年龄差异。这项全国回顾性的横断面研究利用了从日本诊断程序组合住院数据库中提取的数据，该数据库跨越2016年至2017年。确定了7-17岁的儿童接受急诊医院的自杀企图和自我伤害。 患者特征包括年龄，性别，自杀方法和合并症的精神病。 轨迹信息包括住院期限，入院病房，精神病/心理干预，医院内死亡率和医疗保健支出。 数据分析包括1,704名因自杀未遂和自我伤害而住院的儿童。 其中，有49.4％的初中年龄为49.4％，女性为69.0％，体重不足28.4％。 过量成为自杀企图和自我伤害的最普遍的方法（49.9％）。 值得注意的是，有66.0％的人没有接受任何精神疾病的诊断，而住院期间有56.3％的人没有接受精神病/心理护理。 男孩更有可能使用高杀伤性自杀方法，例如悬挂（p <0.001），而在住院期间死亡（p <0.001）。 相反，女孩更有可能使用低致死性自杀方法，例如药物过量（p <0.001），并在住院期间接受精神病/心理干预（P = 0.015）。 这些发现表明，制定性别和年龄敏感的健康政策，系统和干预措施以防止儿童自杀的重要性。确定了7-17岁的儿童接受急诊医院的自杀企图和自我伤害。患者特征包括年龄，性别，自杀方法和合并症的精神病。轨迹信息包括住院期限，入院病房，精神病/心理干预，医院内死亡率和医疗保健支出。数据分析包括1,704名因自杀未遂和自我伤害而住院的儿童。其中，有49.4％的初中年龄为49.4％，女性为69.0％，体重不足28.4％。过量成为自杀企图和自我伤害的最普遍的方法（49.9％）。值得注意的是，有66.0％的人没有接受任何精神疾病的诊断，而住院期间有56.3％的人没有接受精神病/心理护理。男孩更有可能使用高杀伤性自杀方法，例如悬挂（p <0.001），而在住院期间死亡（p <0.001）。相反，女孩更有可能使用低致死性自杀方法，例如药物过量（p <0.001），并在住院期间接受精神病/心理干预（P = 0.015）。这些发现表明，制定性别和年龄敏感的健康政策，系统和干预措施以防止儿童自杀的重要性。7-12岁的儿童更有可能使用高杀伤性自杀方法，例如悬挂（p <0.001），并且被诊断出患有注意力缺陷/多动障碍（p <0.001），并且与其他年龄相比，接受精神病/心理学干预（P = 0.005）的可能性较小。
医学的未来：使用最先进的概述尝试...
结果：在商业环境中，通过互联网以及物联网的开发进行了巨大变化。在一个名为Creative Commons的框架中出现了一种新的生产方法。生产者和消费者可以在同一过程的背景下逐渐识别。随着技术的迅速发展，它由人工智能（AI），其子集，机器学习以及大数据和现实数据（RWD）（RWD）产生现实世界证据（RWE）的主导。纳米技术是一个科学领域，为制造具有十亿米尺寸的设备和产品提供了新的机会。人工神经网络和深度学习（DL）正在模仿人脑的使用，将计算机科学与复杂系统的新理论基础相结合。这些进化的实施已经在药品的生命周期中启动，包括筛查药物候选物，临床试验，药物宣传（PV），营销授权，制造和供应链。这已成为一个新的生态系统，具有特征，例如免费的在线工具和在线提供免费数据。个性化医学是一个突破性的领域，可以为每个患者的基因组定制量身定制的治疗溶液。
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发布日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章具有重要意义，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。这项研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。为了实现研究目标，我们采用了混合方法，同时采用了定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些发现为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了一些建议，让他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发表日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章意义重大，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标，同时采用定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议，要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为：Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
用于检测电磁干扰企图的法医 HPM 检测系统
图片： [1] HPEMcarStop (Diehl)，https://www.diehl.com/defence/de/presse-und-medien/news/diehl-stellt-hpemcarstop-system-auf-polizeimesse-vor/ [2] SafeStop (Teledyne e2v)，https://www.teledyne-e2v.com/en-us/news/Pages/teledyne-e2v%E2%80%99s-safestop-is-set-to-transform-maritime-law-forcement.aspx
尽管外交豁免权，但在2016年企图在Türkiye企图逮捕和审判前审判法官
1。根据《公约》第43条和第44条，该室判决不是最终判决。在交货后的三个月内，任何一方都可以要求将案件转交给法院大会。如果提出了这样的请求，则五名法官的小组认为该案是否值得进一步检查。在那个事件中，大会会审理此案并做出最终判决。如果拒绝转介请求，则会判决将在当天成为最终判决。一旦判决成为最终决定权，就会将其传输给欧洲理事会部长委员会以监督其处决。有关执行过程的更多信息，请参见：www.coe.int/t/dghl/monitoring/execution。
首次尝试在超分辨率上建模全球水文学
1乌特雷希特大学，物理地理系，普林斯顿Laan 8a，乌特雷希特，荷兰2 Fathom，布里斯托尔，英国布里斯托尔3雪研究所3和瓦尔兰奇研究所SLF，达沃斯·多尔夫，瑞士4 4瑞士多夫（Dorf），荷兰乌得勒支（Utrecht
在运动试图神经居住期间，开发和评估具有实时脑电图检测和电刺激辅助的BCI NEUROFEACKACK SYSTEM，以进行脑瘫儿童的神经康复
在运动康复领域，脑部计算机界面神经反馈训练（BCI-NFT）是一种有前途的策略。这旨在利用个人的大脑活动来刺激或协助运动，从而增强感觉运动途径并促进运动恢复。采用各种方法学，BCI-NFT已被证明可有效增强中风上肢的运动功能，而在脑瘫（CP）中很少有研究报告。我们的主要目标是开发脑电图（EEG）的BCI-NFT系统，采用关联学习范式，以改善对CP和可能其他神经系统种群中踝背屈的选择性控制。首先，在八名健康志愿者组成的队列中，我们成功地实施了一个BCI-NFT系统，基于对运动相关的缓慢运动相关皮层电位（MRCP）的检测，而EEG试图同时激活Neuromuscular刺激，从而帮助感官反馈对Sensory Reppordex cornexex，从而激活神经肌肉电刺激。参与者还查看了计算机显示，该显示器提供了踝关节运动范围的实时视觉反馈，并显示了一个个性化的目标区域，以鼓励最大程度的努力。评估了几种潜在策略后，我们采用了长期的短期记忆（LSTM）神经网络，一种深度学习算法，在运动开始前检测电动机意图。然后，我们通过CP儿童的10条踝背屈训练方案评估了系统。通过在会议上采用转移学习，我们可以显着将校准试验的数量从50减少到20，而不会损害检测准确性，平均为80.8％。参与者能够完成所需的校准试验和所有10次课程的每次课程100次培训试验，训练后表明踝关节背屈速度，步行速度和步长的长度增加。基于CP儿童的出色系统性能，可行性和初步效果，我们现在正在较大的CP儿童中进行临床试验。