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CAIDE AI 政策论坛
法律行业一直在利用数字技术的进步，5 尤其是技术辅助文档审查 6 和合同自动化工具，以及研究和判例管理技术。7 大型律师事务所和法律信息提供商越来越有兴趣使用生成式人工智能来提高核心法律工作的效率和质量。8 汤森路透于 2024 年 4 月对亚洲（包括澳大利亚）专业人士进行的一项调查表明，“64% 的专业人士预计人工智能将带来变革或对他们的职业产生重大影响”。9 他们一直在迅速试验生成式人工智能在法律任务中的可能用途，例如法律研究和摘要/综合。10 现有的成熟技术用例（例如文档审查）正在进行调整，以纳入生成式人工智能的新功能。11
基于内嗅的路径整合有选择地预测阿尔茨海默氏病的中年风险
图1遗传性和生理风险因素PI障碍。A，PI任务示意图和三种返回条件类型。b，较高的caide痴呆症风险评分与绩效下降显着相关（viz。位置误差的增加）在两个性别的基线相对于基线的远端提示条件下。c，相对于基线的无远端提示的性能下降在FH + /apoeε4 +中最大。d，FH +和APOEε4 +性能相对于基线的远端提示下降是针对男性的（显示为显示的）。e，fh + /apoeε4 +或caide（未显示）在没有光流条件下相对于基线而言，性能下降并不显着。** p tukey <0.01。apoe，载脂蛋白E； CAIDE，心血管危险因素，衰老和痴呆研究； FH，家族史； pi，路径集成