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音乐家的生成AI：设计智能乐器的小数据原型
https://www.theguardian.com/music/2023/sep/08/ai-music-bigsound-brisbane-brisbane-brisbane-ai-dj-spotify-beatles [4] rebecca fiebrink，dan trueman和perry r cook。 2009。 用于交互式机器学习的元启动。 在国际音乐表达新界面会议论文集（Nime '09）。 匹兹堡，美国宾夕法尼亚州，280-285。 http://www.nime.org/proceedings/2009/ nime2009_280.pdf [5] shulei ji，Xinyu Yang和Jing Luo。 2023。 符号音乐生成深度学习的调查：表示，算法，评估和挑战。 ACM计算。 幸存。 56，1（2023）。 https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://www.theguardian.com/music/2023/sep/08/ai-music-bigsound-brisbane-brisbane-brisbane-ai-dj-spotify-beatles [4] rebecca fiebrink，dan trueman和perry r cook。2009。用于交互式机器学习的元启动。在国际音乐表达新界面会议论文集（Nime '09）。匹兹堡，美国宾夕法尼亚州，280-285。http://www.nime.org/proceedings/2009/ nime2009_280.pdf [5] shulei ji，Xinyu Yang和Jing Luo。2023。符号音乐生成深度学习的调查：表示，算法，评估和挑战。ACM计算。 幸存。 56，1（2023）。 https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。ACM计算。幸存。56，1（2023）。https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。2023。音乐表达的机器学习：系统文献综述。在国际音乐表达界面国际会议上。13页。http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。2018。什么是体现的音乐认知？在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。2000。太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。2019。260–265。2023。2003。具有混合密度复发神经网络的交互式音乐预测系统。在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10.5281/Zenodo.3672952 [10] Blake Montgomery。 音乐出版商Sue Amazon Basked AI Company to Song歌词。 监护人（2023年10月）。 https：//www.theguardian。 com/technology/2023/oct/19/Music Lawsuit-ai-song-lyrics-homhthrocs [11]françoispachet。 连续器：与风格的音乐互动。 新音乐研究杂志32，3（2003），333–341。 https://doi.org/10。 1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。 2023。 管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。 在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10.5281/Zenodo.3672952 [10] Blake Montgomery。音乐出版商Sue Amazon Basked AI Company to Song歌词。监护人（2023年10月）。https：//www.theguardian。com/technology/2023/oct/19/Music Lawsuit-ai-song-lyrics-homhthrocs [11]françoispachet。连续器：与风格的音乐互动。新音乐研究杂志32，3（2003），333–341。https://doi.org/10。 1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。 2023。 管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。 在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10。1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。2023。管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。在国际音乐表达界面国际会议上。
临床医生在
Diabetes distress differs from depression because it entails the negative emotional response experienced by people with diabetes, whilst clinical depression is a serious mood disorder which is not a disease-specific condition and is characterised by sadness or anhedonia with additional symptoms of decreased energy, reduced ability to think, significant change in appetite, feeling of worthlessness, insomnia and suicidal ideation (13).丰富的文献表明，抑郁症可能是由于糖尿病患者未经治疗的糖尿病困扰而引起的（14、15、16）。几项研究表明，糖尿病困扰在我们的社会中更为普遍。例如，最近的研究表明，患病率为46％（17）和48.6％（18），而其他研究率为36％（19）和63％（20）。有趣的是，糖尿病困扰与高糖化血红蛋白（HBA 1C）有关，后者可以使患有1型和2型糖尿病的患者易接受糖尿病的不良并发症（21、22、23、24）。此外，文献表明，未经治疗的糖尿病是死亡率，糖尿病相关并发症，疾病管理差和DM客户生活质量差的风险（25，26）。
人工智能在多大程度上可以增强医生的想象力？
反事实思维正在想象过去可能影响情绪，行为，决策和表现的替代方案[28,29]。医生通常会考虑替代方案和结果，即使它们没有发生。反事实思维的医生会反思过去的决定和不同的患者护理方法，并从假设的结果中学习。通过探索各种可能性和后果来实现他们的诊断，治疗和沟通策略。
可解释的人工智能辅助对新手牙科医生临床决策的影响 可解释的人工智能辅助对新手牙科医生临床决策的影响
目的：尽管人工智能 (AI) 在医疗保健领域的应用越来越多，但在实施过程中仍存在挑战，这可能导致医生在临床决策过程中出现偏见。通过牙科放射学中的识别任务（诊断的重要组成部分），研究了人工智能与新手临床医生的互动。该研究评估了牙科学生在有无 AI 帮助的情况下，通过放射学识别根分叉病变 (FI) 的表现、效率和信心水平。材料和方法：22 名三年级和 19 名四年级牙科学生（分别为 DS3 和 DS4）完成了远程管理的调查，以在一系列牙科 X 光片上识别 FI 病变。对照组在没有 AI 帮助的情况下接受射线照片，而测试组接受相同的射线照片和 AI 标记的射线照片。使用卡方、Fischer 精确检验、方差分析或 Kruskal-Wallis 检验对数据进行适当分析。结果：除了 1 个问题倾向于用 AI 生成的答案出错（P < .05）外，有无 AI 辅助的组之间的表现在统计学上并不显著。各组之间的任务完成效率和信心水平在统计学上并不显著。然而，有无 AI 辅助的两组都认为使用 AI 会改善临床决策。讨论：使用 AI 辅助在射线照片中检测 FI 的牙科学生倾向于过度依赖 AI。结论：AI 输入会影响临床决策，这在新手临床医生身上可能尤其明显。由于它已融入日常临床实践中，因此必须谨慎行事，以防止过度依赖 AI 生成的信息。
临床医生在测试，治疗和疫苗接种的更新
目前尚未批准专门用于MPOX病毒感染的治疗方法。但是，Tecovirimat被认为是治疗合格患者的一线选项。应告知患者有关Tecovirimat的临床试验（Stomp）；该试验包括一个安慰剂对照，随机手臂，以及针对患有严重疾病或衰落随机分配的人的开放标签选择。远程注册可用。对于不符合Stomp试验或拒绝参加的患者，可以通过致电1-833-796-8773来获得通过NM卫生部符合治疗资格的患者。参考CDC的Tecovirimat使用指南| Monkeypox |痘病毒| CDC有关Tecovirimat（TPOXX）使用的其他信息。
风疹 - 临床医生测试的建议-NJ.GOV
rt-PCR是确认Vericella的标准方法，具有敏感，特异性且广泛可用。囊泡拭子和结壳病变的结ab是首选标本。在没有囊泡或结ab的情况下（可能是在接种疫苗的人中），可以收集大量膜病变的刮擦进行测试。从巨大病变中收集了足够的标本可能是具有挑战性的（需要磨损病变），但是可以通过测试正确收集的标本来确认案例，以实验室确认很高的成功率。RT-PCR测试在许多诊所和某些州/地方卫生部门都可以进行。rt-PCR以区分野生型和疫苗菌株。
数学家的量子场论 2024 年春季课程笔记正在建设中
4 正则量化：玻色子 17 4.1 海森堡群及其表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
临床医生在...
1.Munk-olsen T等。新父母和精神障碍：基于人群的登记研究。JAMA 2006; 296：2582-2589。2.Cohen LS等。在怀孕期间对维持或停止抗抑郁药治疗的女性怀孕期间的重大抑郁症复发。JAMA 2006; 295：499-507。3.Yonkers KA等。抗抑郁药的使用是否会减轻怀孕中重大抑郁发作的风险？流行病学2011; 2 2：848-854。4.Jarde A等。与没有抑郁症的女性相比，未经治疗的产前抑郁症的女性的新生儿结局：系统评价和荟萃分析。JAMA PSYSITARITY 2016; 73：826-837。 5.Jimenez-Solem E等。 SSRI在怀孕期间使用以及死产和新生儿死亡率的风险。 AMJPSCHECTIRATRY 2013; 170：299-304。 6.Stephansson O等。 怀孕期间选择性5-羟色胺再摄取抑制剂以及死产和婴儿死亡率的风险。 JAMA 2013; 309：48-54。 7.Boukhris T等。 在怀孕中使用抗抑郁药，以及儿童注意力不动，注意力不足的风险。 Paediatr Perinat Epidemiol 2017; 31：363-373。 8.Croen LA等。 怀孕和儿童自闭症谱系中的抗抑郁药。 Arch Gen Psychiatry 2011; 68：1104-1112。JAMA PSYSITARITY 2016; 73：826-837。5.Jimenez-Solem E等。SSRI在怀孕期间使用以及死产和新生儿死亡率的风险。AMJPSCHECTIRATRY 2013; 170：299-304。 6.Stephansson O等。 怀孕期间选择性5-羟色胺再摄取抑制剂以及死产和婴儿死亡率的风险。 JAMA 2013; 309：48-54。 7.Boukhris T等。 在怀孕中使用抗抑郁药，以及儿童注意力不动，注意力不足的风险。 Paediatr Perinat Epidemiol 2017; 31：363-373。 8.Croen LA等。 怀孕和儿童自闭症谱系中的抗抑郁药。 Arch Gen Psychiatry 2011; 68：1104-1112。AMJPSCHECTIRATRY 2013; 170：299-304。6.Stephansson O等。怀孕期间选择性5-羟色胺再摄取抑制剂以及死产和婴儿死亡率的风险。JAMA 2013; 309：48-54。 7.Boukhris T等。 在怀孕中使用抗抑郁药，以及儿童注意力不动，注意力不足的风险。 Paediatr Perinat Epidemiol 2017; 31：363-373。 8.Croen LA等。 怀孕和儿童自闭症谱系中的抗抑郁药。 Arch Gen Psychiatry 2011; 68：1104-1112。JAMA 2013; 309：48-54。7.Boukhris T等。在怀孕中使用抗抑郁药，以及儿童注意力不动，注意力不足的风险。Paediatr Perinat Epidemiol 2017; 31：363-373。8.Croen LA等。怀孕和儿童自闭症谱系中的抗抑郁药。Arch Gen Psychiatry 2011; 68：1104-1112。
由Carla Rus与Idelette Nutma合作编写的有关SSRI药物的医师信息文件（SEP
剂量，效果和指数在开始SSRI介绍前神经精神病学家Carla Rus和前护士Idelette Nutma（“ Sepsis en Daarna”的经理）于2022年1月开始合作，为后Covid综合症（以下称为PCS）提供了有关SSRI MEDITACH sSRI MEDITACH的患者（以下是PCS）。在她的漫长职业生涯中，卡拉·鲁斯（Carla Rus）已经在使用SSRI药物为我/CFS上获得了很多经验。由于PC的抱怨有很多重叠，因此她还开始建议许多PCS患者中的SSRI药物，以查看他们是否也可以从中受益。三分之二的患者报告了积极的影响，这是由于相当好的改进而产生的。一些PCS患者随后能够（部分）恢复其工作。结果，卡拉·鲁斯（Carla Rus）决定使这一知名度更高，同时呼吁进行大型研究（RCT）进一步研究这些效果，并对此问题有了更多的了解：哪些PCS患者是根据哪种作用机制进行药物工作的，以及哪些人对哪些行动不起作用？由于还没有RCT，因此我们决定进行探索性研究，作为迈向RCT的第一步。这是部分定性和部分定量研究。与我们联系的PCS患者询问他们是否可以参加这项研究，要求填写一个带有开放，结构化和半结构性问题的问卷。26.9％的人注意到略有改善，而9.7％的人没有变化。治疗的作用似乎有所不同。每个患者的副作用各不相同。在2023年11月2日，第一次药物遗传学干预的结果和阳性结果发表在科学报告中：“用SSRI治疗后95名SSRIS后covid后患者的结果治疗，7.5％的人报告了“强”改进，29％的A良好'A良好'改进，27％A'a'a 27％a'a'a'a'a'a'a'a'a'a'a'a'a'a'a'a'a'a'a'''''''。大脑雾和过度刺激的改善最大，随后是疲劳和心pal，而肌肉抱怨的改善最少。副作用31.6％最初经历了严重的副作用，54.7％温和，而没有副作用13.7％。在79.2％的副作用中，这些在几周内减少或消失。建议患者对剂量的反应强烈降低和/或切换到其他SSRI。在其中80％中，它们随着时间的流逝而消失或减少。