第一个提示是“用 300 个字描述髋关节骨关节炎外科治疗的当前证据,并提供 5 处参考文献”。Chat-GPT 对髋关节骨关节炎的标准外科手术提供了合理全面的描述,但也有一些遗漏,例如表面置换和股骨头切除手术。提供的答复简洁、语法正确且信息丰富,对所提出的手术方案的益处和风险提供了相关描述,尽管建议是针对所有人群的。Chat-GPT 还准确描述了全髋关节置换术 (THA) 手术的基本原理。然而,没有提到一些重大的潜在并发症,包括损伤邻近结构、血栓和麻醉风险 [8]。Chat-GPT 引用的来源是可靠的;然而,该模型未能使用文内引用,这使得评估所呈现信息的准确性和解释变得具有挑战性(图 1)。综上所述,虽然 Chat-GPT 的回复提供了髋关节骨关节炎手术治疗的可靠概述,但一些遗漏之处和文内引用的缺失削弱了其整体学术严谨性。进一步阐述一些关键方面,例如潜在的并发症和参考文献,将提高回复的科学性和学术性。
来自:Salamy,Jerry 发送:2024年5月8日,星期三,下午5:15:41至:Veerkamp,Eric@Energy@Energy ;女士,莎拉; Xayachack,lindsey cc:Koch,Andrea@Energy ; Hinde,Jeanine@Energy ; Kerr,Steven@Energy 主题:回复:CEC查询,地热AFC Afipere
摘要口服免疫疗法(OIT)是一种基于办公室的程序,可提供免疫球蛋白E介导的食物过敏的潜在治疗方法。oit具有多种好处,例如,食物过敏的人脱敏,这会改变该个体所需的引起剂量阈值以触发过敏反应,并有可能降低任何结果反应的严重程度。但是,OIT不是治愈的,并且具有明显的风险,包括疗法本身发生过敏反应(包括过敏反应)的风险,出现嗜酸性粒细胞性食管炎的潜在风险(或类似的临床症状而没有正式的生物培训),以及在日常剂量和不变的情况下,在协调方面的问题 - 何时不确定 - 以前 - 不得不确定 - 以前 - 居住在不确定的情况下 - 依次 - 不得不构成。启动OIT的决定是复杂且可能细微的。共享的决策是一个过程,它使患者,家人和临床医生可以相互讨论有关医疗决策(例如开始OIT)的风险,好处,替代方案以及其他考虑因素,从而可以交换信息,从而使患者和家人能够轻松地澄清并表达自己的价值观和偏好,以表达他们在这一特定决策方面的面貌。目标是让患者能够做出完全明智的决定,以反映其目标,价值观,偏好和欲望。这个杂物概述了一些关键考虑因素,然后就风险和利益就注册OIT计划,以协助参与共同的决策并获得知情同意。
近年来,自主代理商在现实世界中的环境(例如我们的房屋,办公室和公共场所)中飙升。但是,自然的人类机器人互动仍然是一个关键挑战。在本文中,我们介绍了一种方法,该方法可以协同利用大语言模型(LLMS)和多模式视觉语言模型(VLMS)的功能,使人能够通过对话通过对话与自主机器人进行互动。我们利用LLM从人类中解码高级自然语言指令,并将其抽象成精确的机器人可操作的命令或查询。此外,我们利用VLMS对机器人任务环境提供了视觉和语义的理解。我们的结果99。13%的命令识别和97。96%的命令执行成功表明,我们的方法可以增强现实世界中的人类机器人相互作用。本文的视频演示可以在https://osf.io/wzyf6上找到,并且代码可在我们的存储库1中找到。
Bianchi和Al。 药物。 2017年3月; 77:247-264; Phung和Al。 Metab obes。 2014; 16:410–7; Haak和Al,Metab obes糖尿病。 2012; 14:565–74;金发和al。 Moon and Al,韩国医学院2017年11月; 32(6):974-983。 7月; 35:939-9 Ross和Al。 Metab obes。 2015; 17:17–44; L. t adv ther。 2012; 29:1-13; Hadjadj和Al,心爱的糖尿病。 2016; 39:1718–28Bianchi和Al。药物。2017年3月; 77:247-264; Phung和Al。 Metab obes。 2014; 16:410–7; Haak和Al,Metab obes糖尿病。 2012; 14:565–74;金发和al。 Moon and Al,韩国医学院2017年11月; 32(6):974-983。 7月; 35:939-9 Ross和Al。 Metab obes。 2015; 17:17–44; L. t adv ther。 2012; 29:1-13; Hadjadj和Al,心爱的糖尿病。 2016; 39:1718–282017年3月; 77:247-264; Phung和Al。Metab obes。 2014; 16:410–7; Haak和Al,Metab obes糖尿病。 2012; 14:565–74;金发和al。 Moon and Al,韩国医学院2017年11月; 32(6):974-983。 7月; 35:939-9 Ross和Al。 Metab obes。 2015; 17:17–44; L. t adv ther。 2012; 29:1-13; Hadjadj和Al,心爱的糖尿病。 2016; 39:1718–28Metab obes。2014; 16:410–7; Haak和Al,Metab obes糖尿病。2012; 14:565–74;金发和al。 Moon and Al,韩国医学院2017年11月; 32(6):974-983。 7月; 35:939-9 Ross和Al。 Metab obes。 2015; 17:17–44; L. t adv ther。 2012; 29:1-13; Hadjadj和Al,心爱的糖尿病。 2016; 39:1718–282012; 14:565–74;金发和al。Moon and Al,韩国医学院2017年11月; 32(6):974-983。 7月; 35:939-9Ross和Al。 Metab obes。 2015; 17:17–44; L. t adv ther。 2012; 29:1-13; Hadjadj和Al,心爱的糖尿病。 2016; 39:1718–28Ross和Al。Metab obes。 2015; 17:17–44; L. t adv ther。 2012; 29:1-13; Hadjadj和Al,心爱的糖尿病。 2016; 39:1718–28Metab obes。2015; 17:17–44; L. t adv ther。 2012; 29:1-13; Hadjadj和Al,心爱的糖尿病。 2016; 39:1718–282015; 17:17–44; L. t adv ther。2012; 29:1-13; Hadjadj和Al,心爱的糖尿病。 2016; 39:1718–282012; 29:1-13; Hadjadj和Al,心爱的糖尿病。2016; 39:1718–28
揭穿气候错误信息是气候委员会最擅长的事情。在过去的 11 年里,我们汇集了澳大利亚在气候影响、经济、健康、应急响应、能源、通信、政策和宣传方面的顶尖专家,将正确的信息传递到正确的人手中,这样我们就可以创造巨大的、全社会的变革。每年,我们都会获得数以万计的媒体点击量(使我们成为关于气候变化、清洁能源等公共辩论的主要声音之一),我们的数字内容吸引了数百万人的眼球。
摘要:由人工智能(AI)提供支持的工具和技术及其诸如机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)等子领域已遍布全球技术,经济和社会文化环境中的大多数学科。在大多数地区,AI的渗透表现出了非凡的承诺。医学和医疗保健构成了一个领域,该领域并未与利用AI的积极含义保持不变。AI驱动的工具,例如在神经成像和健康监测中,已经描绘了该省令人鼓舞的可能性的挂毯。此类工具已经在诸如协助诊断,疾病进展跟踪以及医学中许多受试者的患者管理等领域中发现了应用。智能对话代理,更非正式地称为基于AI的聊天机器人,构成了AI最普遍的应用程序之一。AI燃烧的聊天机器人(例如Chatgpt)使无数人的生活猖ramp,减轻了他们负责的无数日常任务。 本文提供了对痴呆症的系统性但简洁的概述,在此背景下,探讨了拟议的智能对话代理的潜在功效,旨在足以满足各种利益相关者在痴呆症护理中的照料相关要求。 我们提供了一个轮廓和批判性评估,并提出了有关采用这种工具的未来指示。 我们得出的结论是,聪明的对话代理有可能对现存的痴呆症护理范围进行积极改革。AI燃烧的聊天机器人(例如Chatgpt)使无数人的生活猖ramp,减轻了他们负责的无数日常任务。本文提供了对痴呆症的系统性但简洁的概述,在此背景下,探讨了拟议的智能对话代理的潜在功效,旨在足以满足各种利益相关者在痴呆症护理中的照料相关要求。我们提供了一个轮廓和批判性评估,并提出了有关采用这种工具的未来指示。我们得出的结论是,聪明的对话代理有可能对现存的痴呆症护理范围进行积极改革。
引用本文:Tilak,S.,Manning,T.,Glassman,M.,Pangaro,P。,&Scott,B。(2024)。Gordon Pask的对话理论和演员理论的相互作用:实践研究。制定控制论,2(1):第1条。https:// doi。org/10.58695/ec.11
引用本文:Tilak,S.,Manning,T.,Glassman,M.,Pangaro,P。,&Scott,B。(2024)。Gordon Pask的对话理论和演员理论的相互作用:实践研究。制定控制论,2(1):第1条。https:// doi。org/10.58695/ec.11
准确描述自然对话中涉及的神经生理活动仍然是一项重大挑战。在本文中,我们探讨了自然对话过程中多模态对话行为与大脑活动之间的关系。由于功能性磁共振成像 (fMRI) 的时间分辨率以及记录的多模态信号的多样性,这具有挑战性。我们使用一个独特的语料库,其中包括在 fMRI 实验中记录的局部大脑活动和行为,当时几名参与者分别与人类和对话机器人进行自然对话。该语料库包括 fMRI 反应以及由同步原始音频及其记录、视频和眼动追踪记录组成的对话信号。所提出的方法包括第一步,从功能上明确的大脑区域中提取离散的神经生理时间序列,以及描述特定行为的行为时间序列。然后,应用机器学习模型根据提取的行为特征预测神经生理时间序列。结果显示,预测分数很有希望,并且在两种情况下(即人与人对话和人与机器人对话)的行为和功能性大脑区域活动之间存在特定的因果关系。索引词:多模态信号处理、自然对话、机器学习、人与人、人与机交互、功能性磁共振成像
