精神分裂症是一种在病理生理、临床表现和功能结果方面复杂且异质性强的精神疾病(1-5)。该疾病对功能结果的多个方面产生重大影响,例如社交、职业和独立生活技能(6-14)。在与疾病相关的方面中,阴性症状和认知障碍似乎是功能不良结果的主要预测因素,比阳性症状、混乱和抑郁更为重要(7、9、12、15-21)。阴性症状是精神分裂症的核心特征,它们通常在疾病的不同阶段保持稳定,这在很大程度上导致患者的残疾(15、22-27)。它们可分为两个领域:动机缺陷,包括意志缺乏、快感缺乏和社交缺失,以及表达缺陷,包括情感迟钝和失语症(22、24、28-30)。虽然神经认知功能障碍不是诊断标准的一部分,但大多数精神分裂症患者 (SCZ) 及其未受影响的亲属都存在神经认知功能障碍,并对日常功能产生重大影响(31-35)。精神分裂症患者的不同神经认知领域均受到损害,例如注意力、处理速度、工作记忆、视觉空间学习和记忆、言语学习和记忆、推理和解决问题以及执行功能(36)。一些研究调查了可能导致精神分裂症不同临床特征的大脑改变。静息状态下的功能性磁共振成像 (fMRI) 被广泛用于收集大脑未执行任何任务时大脑活动和连接的宝贵信息(37-40)。阴性症状与多个大脑区域和回路内活动和连接的不同改变有关(28、41-44)。动机缺陷领域似乎与大脑中与动机不同方面有关的通路改变有关,而这些通路在精神分裂症患者中往往会受损。这些通路主要涉及“动机价值体系或奖励”和“动机显着性”回路内的大脑区域(28)。具体而言,已发现动机缺陷领域与右侧腹侧壳核-内侧眶额皮质通路(45)、扣带回-岛叶通路(46)、左侧背尾状核-背外侧前额皮质通路(47)、楔前叶(48)以及内侧前额叶和颞叶通路(49)内的静息态功能连接功能障碍有关,也与腹侧被盖区与右侧腹外侧前额皮质、双侧岛叶皮质和右侧枕叶复合体(50)之间的功能连接改变有关。表达缺陷领域似乎与神经发育过程的改变有关(22、51-53)。很少有 rs-fMRI 研究调查了表达缺陷区域的神经关联,结果表明额极皮质功能连接异常可能与该区域有关(54、55)。最有可能与该区域病理生理有关的大脑区域是皮质运动区、腹外侧前额皮质、前扣带皮层、杏仁核和基底神经节(41)。
人工智能最近使以前认为不可能的事情成为可能。从工业到教育,它几乎进入了所有领域。未来将会有更多基于人工智能的突破,因此需要制定有关创意和专利所有权的正确法律和政策来促进这种增长。在人工智能知识产权监管方面,存在一些不规范之处。存在专利和版权所有权问题,以及对侵权困难和罚款的严重担忧。随着技术的进步,即使有国际协议和公约,法律也并不明确。这篇评论文章讨论了人工智能和知识产权。它还提到了与人工智能相关的各种知识产权法,并讨论了现行知识产权法的问题。
● Gemini App:消费者聊天界面(以前称为 Bard) ● Gemini Cloud Assist:Google Cloud 控制台中的开发人员协助(以前称为 Duet AI) ● Gemini Code Assist:通过 Cloud Code 在 IDE 中为开发人员提供帮助(以前称为面向开发人员的 Duet AI) ● …
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目,这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词,以描述一种新兴的跨学科实践形式,该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
• 鉴于土地限制,波多黎各人需要决定这些项目的选址。 • 确保波多黎各能源系统可靠性的初始成本将非常高,在现状下,电费可能会上涨。 • 需要优先考虑负担得起、可靠、有弹性的电力,以及为最脆弱的人群和社区提供电力。 • 需要立即采取行动,我们每个人都应发挥作用。
DGA 飞行测试中心拥有欧洲独一无二的极高水平的专业知识和测试资源,负责在所有飞机交付给军队之前对其进行测试和评估。该中心还参与未来军用航空装备的设计,如未来空战系统(SCAF)、轻型联合直升机(HIL)和未来的阵风标准。
13.摘要(最多 100 个字)本研究分析了美国陆军人工智能和专家计算机系统的发展,以及陆军在这些技术的未来发展中可能发挥的作用。本研究调查了陆军对这些计算机系统的开发和使用情况。它评估了陆军是否应该在这些系统的开发中发挥领导者或角色。陆军在这些技术上的领导或跟随决定将对未来规模较小、资源较少的部队的有限资源产生重大影响。鉴于财政资源和人员减少的趋势,本研究将研究这些问题。对民用部门对这些系统的开发和使用情况进行了评估,以确定陆军通过使用这些系统获得的收益。这些系统对陆军各种要求的适应性进行了评估,并评估了系统的近期和远期成本
医学教育是一个复杂而艰巨的过程,要求学生在临床前和临床领域获得大量的知识和技能 [1]。近年来,人工智能 (AI) 已被提出作为提高医学教育成果的潜在解决方案。AI 在医学教育中的一种应用是使用智能辅导系统,该系统为个别学生提供个性化的反馈和指导 [2]。本研究的目的是探索 AI 辅导系统在学习医学临床前和临床领域(特别是在药理学领域)中的应用。智能辅导系统在医学教育中的整合具有多种优势 [3]。这些系统支持个性化辅导,系统可以评估学生的知识水平并确定需要进一步强化的领域 [4]。当学生参与建议的活动时,可以调整难度级别,并根据他们的优势和劣势提供指导。这些系统被集成到学习管理系统中,学习管理系统已经历了显著的增长。
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