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（2024）DeanThropomorphisting NLP：语言模型可以意识到吗？ Plos One，19（12）。 E0307521 ISSN 1932-6203
这项工作旨在作为先前主张的讨论中的声音，即基于变压器模型体系结构的验证大型语言模型（LLM）可能是一种陈述。已经对LAMDA模型提出了此类主张，也是关于LLM驱动的聊天机器人（例如Chatgpt）的当前浪潮的。如果确认，由于广泛使用类似模型，该主张将在自然语言处理（NLP）社区中产生严重的影响。但是，在这里，我们认为这样的大语言模型无法意识到，尤其是LAMDA比其他类似的模型没有任何进步。我们通过通过综合信息理论分析变压器架构来证明这一点。我们将感性的主张视为在NLP报告中使用拟人化语言的更广泛倾向的一部分。不管主张的真实性如何，我们认为这是一个合适的时机，可以盘点语言建模的进步并考虑任务的道德含义。为了使这项工作对NLP社区以外的读者有所帮助，我们还提出了语言建模的必要背景。
Mn和Cu的氢存储特性用于TAIFE0.9金属间化合物
（wt。％）[Guéguen2011] [9] tife 0.90 2.981（9）94.8 2.1 [Challet2005] [10] tife 0.85 Mn 0.05 Mn 0.05 2.985 97 Cu0 tife 0.88 MN 0.88 MN 0.02 2.985（8） 95.0.0±0.5 2.6±0.5 2.3±0.5.3±0.5 c2 tife 0.86 mn 0.88（2）94.9±0.5 1.5 1.5±0.5 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 1.6 C4 tife 0.84 Mn 0.84 Mn 0.0.0.0.02 0.9991（6） 86.5±0.7 11.0±0.5 2.5±0.5 <5
vgae040.pdf-牛津学术
微塑料（<5mm）是形态，聚合物类型和化学鸡尾酒的各种污染物。微塑性毒性可以由这些特征的一个或组合驱动。大多数研究都评估了最商业可用的聚合物的物理作用。通过忽略具有高消耗和/或生产率的其他聚合物以及塑料的化学成分，我们对毒性机制没有全面的了解。聚氨酯在效应测试方面进行了研究，但由于其化学成分而被认为是最危险的聚合物之一。聚氨酯是一种高生产聚合物，可在普通消费品中发现，从包装到喷雾泡沫绝缘。为了更好地理解聚氨酯和聚氨酯产品中共同添加剂的物理化学作用，我们将28天的幼虫fathead min鱼暴露于没有化学添加剂（即塑料治疗）的聚氨酯中，从而将化学添加剂（即含聚氨酯）的化学添加剂（即，tris（即化学）（即化学）（即化学）磷酸化磷酸盐和磷酸化磷酸盐;在完全阶乘实验中，化学添加剂（即带化学处理的塑料）。我们观察到在塑料，化学和化学处理的塑料和化学处理中，在12天后（DPH）的生长显着下降，这表明物理和化学毒性的毒性驱动力。在28 dph时，我们没有在生长方面存在显着差异，这表明个人可以恢复。我们还观察到fathead min中的σtcpp浓度现在通过化学处理和仅化学处理暴露于塑料中，证明了暴露的个体中的TCPP吸收。组合，我们的数据表明，在评估效果时，微塑料的物理和化学成分的重要性，因此强调以多维方式评估微塑料的影响的必要性。
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vgae029.pdf-牛津学术
纳米塑料（NP）和新烟碱类动物是水生生态系统中的常见污染物。尽管预期在多种环境中它们的共发生，但评估其综合效果的研究仍然有限。这项毒理学评估研究了聚苯乙烯NP（PSNP），Clotchianidin（Clo）及其混合物对四种水生物种的PO效应：淡水cladoceran daphnia magna，Duckwweed Lemna Minor，绿色algae chamyalgae chlamygae chlamydomonaas reachardtiii和cyananobacinisisia microciystiia sirocystiia isia。在国际标准化组织和经济合作与发展协议组织国际组织之后，进行了毒理学测试。急性，慢性（多代）和游泳行为测试是用D. magna进行的，并使用L. minor，C。reinhardtii和M. eruginosa进行生长抑制测试。雅培的模型用于预测每个测试物种的混合物的毒理学相互作用。D.麦格纳的固定性和游泳行为测试表明，当化合物作为混合物存在时，PSNP和CLO的合并毒性会降低。还观察到抗拮抗性的Reinhardtii生长的拮抗相互作用，而对于L. Minor和M.铜绿杆菌，相互作用的相互作用范围从拮抗作用到添加性。慢性多代测试与D. magna一起表明，从暴露的父母产生中获得的新生儿在恢复期间表现出延迟的延迟（非X损）阶段，但这种效应在下一代中消失了，这表明如果污染停止，微夸斯塔斯人可能能够长期恢复。我们的结果为NP和新烟碱对水生生物的毒性和生态风险的综合毒性和生态风险提供了新的见解。
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引用：Casto E, Celi A, Madonna R, et al. 抗凝治疗白塞氏综合征的静脉血栓栓塞症：朋友还是敌人？RMD Open 2024; 10:e0049
我们治疗了一名 40 多岁的患者，该患者患有粘膜皮肤、关节和眼部 BS，使用秋水仙碱、6-甲基泼尼松龙和英夫利昔单抗进行控制。2021 年，她患上了中高死亡风险 PE，并有无法确定的腿部 DVT 既往征兆。CT 肺血管造影显示偏心壁粘连性充盈缺损、血管内网和右心室肥大。虽然肺部 CT 血管造影可以区分急性和慢性事件，但无法区分慢性肺栓塞和肺动脉慢性原位血栓形成。4 未检测到主要的血栓形成突变。她每天服用两次达比加群 150 毫克，持续 3 个月，灌注增强最小（图 1），然后评估为 CTEPH，并由持续性呼吸困难纽约心脏协会 (NYHA) III、呼吸衰竭、超声心动图显示肺动脉高压的可能性高
引用：Marko B、Palmowski L、Nowak H 等人。利用人工智能优化重症监护病房脓毒症抗生素剂量：前瞻性观察研究 (KI.SEP) 的研究方案。BMJ Open 2024；14：e086094。doi:10.1136/ bmjopen-2024-086094
摘要 简介 在脓毒症治疗中，实现和维持有效的抗生素治疗至关重要。然而，由于脓毒症患者之间存在很大差异，最佳抗生素剂量面临挑战。治疗药物监测 (TDM) 是目前的黄金标准，缺乏初始剂量调整和全球可用性。即使进行每日 TDM，抗生素血清浓度 (ASC) 也经常偏离治疗范围。本研究通过开发基于机器学习 (ML) 的 ASC 预测模型来解决这些挑战，该模型能够处理可变数据输入并涵盖各种临床、实验室、微生物学和蛋白质组学参数，而无需每日 TDM。方法 这项前瞻性观察研究是在德国大学医院重症监护室进行的。符合条件的脓毒症患者在 24 小时内接受哌拉西林/他唑巴坦 (n=100) 或美罗培南 (n=100) 持续抗生素治疗。排除标准包括拒绝、怀孕、哺乳和严重贫血 (血红蛋白 <8 g/dL)。在第 1-8 天和第 30 天或出院时从患者身上采集 TDM 血液样本以及临床和实验室参数。预测第 1 天至第 8 天之间 ASC 的 ML 模型作为主要和关键次要终点。我们将使用收集的数据开发多方面的基于 ML 的算法，旨在优化脓毒症中的抗生素剂量。我们的双向方法涉及创建两种不同的算法：第一种算法使用常规临床参数关注预测准确性和普遍性，而第二种算法利用扩展数据集，其中包括目前尚未充分探索且在标准临床实践中不可用但可能有助于提高精度的大量因素。最终，这些模型有望集成到患者数据管理系统中的临床决策支持系统中，促进对败血症的自动化、个性化治疗建议。道德与传播 该研究获得了波鸿鲁尔大学医学院伦理委员会的批准（编号23-7905）。研究结果将是
LPS WO40242 IMVOKE010最终结果2024年9月英文
这项研究是一项“第三阶段”研究。这意味着先前已经在许多头和颈癌处于更高级且已扩散到人体其他部位的人中已经对阿托唑珠单抗进行了测试。在这项第三阶段研究中，患有局部晚期颈部癌症的人在接受了通常的治疗后，要么服用atezolizumab或安慰剂。这是为了确定阿特唑珠单抗是否可以更好地防止癌症复发或恶化。结果将有助于确定医生将来是否可以为人们使用这种治疗方法。该研究是“随机的”。这意味着将研究参与者置于诸如翻转硬币之类的不同研究治疗组中，以防止偏见，这意味着它是决定的。随机选择人们服用哪种药物，使两组人（例如，年龄，种族）的类型更有可能是类似的组合。除了在每个组中测试的确切治疗方法之外，两组之间的所有其他护理方面都是相同的。这有助于研究人员比较并查看哪种治疗方法比其他治疗更好。这是一项“双盲”研究。这意味着参与研究的人们或研究医生都不知道人们正在服用哪种研究。这样做是为了确保治疗结果不会受到人们对
文章：McInerney, Ciarán, McCrorie, Carolyn, Benn, Jonathan 等人（另外 6 位作者）（2022 年）评估人工智能指挥中心在急性医院护理中的安全性和患者影响：混合方法协议。BMJ Open。e054090。ISSN 2044-6055
摘要 简介 本文介绍了一种混合方法研究方案，该方案将用于评估英国最近实施的实时集中式医院指挥中心。指挥中心代表复杂自适应系统中的复杂干预。它可以支持更好的运营决策，并有助于识别和减轻对患者安全的威胁。然而，对于这种复杂的健康信息技术对患者安全、可靠性和医疗保健运营效率的影响的研究有限，本研究旨在帮助解决这一差距。方法和分析 我们将进行纵向混合方法评估，并将由公众和患者的参与和参与提供信息。访谈和人种学观察将为定量分析的迭代提供信息，这将使进一步的定性工作更加敏感。定量工作将采用迭代方法，从文献和常规收集的电子健康记录数据集中务实地确定相关的结果测量。道德与传播 该协议已获得利兹大学工程与物理科学研究伦理委员会 (#MEEC 20- 016) 和国家卫生服务健康研究局 (IRAS No.: 285933) 的批准。我们的成果将通过国际期刊和会议上的同行评审出版物进行交流。作为与当地信托利益相关者合作工作的一部分，我们将提供持续的反馈。