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AI在乳腺癌诊断中将假阳性降低37.3％
多项研究表明，AI正在显着提高诊断准确性。在自然传播中发表的一项研究表明，放射科医生级的AI系统可帮助放射科医生在乳房超声诊断中降低其假阳性率37.3％。同样，由NHS测试的AI工具分析了10,000多种乳房X线照片，识别了所有乳腺癌病例，包括人类医生错过的11例。
弱与在相互作用的标量量子场理论中的集成性破坏
我们考虑在铁磁状态的混合场三状态量子链中量子淬灭后的非平衡动力学。与Ising自旋链的类似设置相比，Potts模型具有更丰富的现象学，这部分源自频谱中的Baryonic兴奋，部分源自初始磁化和纵向场的各种可能的相对比对。我们通过结合半经典近似和精确的双向反应来获得激发光谱，并使用结果来解释我们观察到的各种动力学行为。除了恢复动态限制以及由于Bloch振荡与Ising链相似的振荡引起的Wannier-Stark局部性外，新颖的特征是淬火光谱中的Baryonic兴奋的前提。另外，当初始磁化和纵向场被错位时，限制和BLOCH振荡仅导致部分定位，而某些相关性保留了未抑制的轻孔行为，以及相应的纠缠侵入型。
IUPAC/CITAC指南：评估错误决策的风险，以评估具有质量平衡约束的物质或材料（IUPAC技术报告）
摘要：一种评估虚假决策的贝叶斯多元方法，是针对物质或材料的化学成分一致性而造成的，这是由于测量不确定性所致，该案例适用于该组合物受到质量平衡约束的情况。约束意味着，合格评估中组成部分内容的实际（“真”）值等于1（或100％）或其他正值小于1（小于100％）。因此，组件内容的实际值本质上相关。组件内容的相应测量值也相关。任何相关性都会影响对物质或材料化学组成的一致性评估中错误决策风险的评估。通过考虑所有观察到的相关性，讨论了一种用于适当评估相关风险的技术，包括评估受试者或材料组成的一致性概率或材料组成的概率。在R-gramming语言中应用了一种蒙特卡洛方法，以进行必要的计算。提供了风险评估的示例，以评估铂 - rhodium合金，纯三重氧化钾，香肠和合成空气的化学成分。
不完整的人类参考基因组可以驱动虚假的性偏见并暴露于宏基因组数据中的患者识别信息
其他声明：是的，存在潜在的竞争利益。Rob Knight是BioMesense，Inc。的科学顾问委员会成员兼顾问，具有公平性并获得收入。他是科学顾问委员会成员，在Gencirq拥有权益。他是Daytwo的顾问和科学顾问委员会成员，并获得收入。他拥有公平，并担任赛贝尔的顾问。他是Biota，Inc。的共同创始人，并具有公平性。他是Micromana的联合创始人，具有公平性，并且是科学顾问委员会成员。根据其概述的政策，已由加州大学圣地亚哥分校对这些安排的条款进行了审查和批准。Daniel McDonald是BioMesense，Inc。的顾问，拥有股权并获得收入。 根据其概述的政策，已由加州大学圣地亚哥分校对这些安排的条款进行了审查和批准。Daniel McDonald是BioMesense，Inc。的顾问，拥有股权并获得收入。根据其概述的政策，已由加州大学圣地亚哥分校对这些安排的条款进行了审查和批准。
蓝氢：钢铁脱碳的虚假希望
碳捕获在证明其在减少气候排放方面的有效性方面仍然面临重大挑战，特别是在钢铁等行业，其在脱碳方面的作用仍然很小。CCUS 项目相关成本特别高，不断上升的费用对其更广泛采用构成了障碍。IEEFA 最近的一份报告显示，在过去两个财年，戈尔贡液化天然气工厂的 CCS 设施每捕获一吨二氧化碳的成本为 138 美元，是 IEA 对该行业平均成本估算的四到六倍。这凸显了 CCUS 要在全球减排努力中发挥重要作用必须解决的财务和技术障碍。
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
15 项正确/错误新闻素养知识测量
1 建立文献清晰度的一步是就概念标签达成一致：“新闻素养”，而不是“新闻媒体素养”（Tully 等人，2022 年；Vraga 等人，2021 年）。早期研究使用“新闻媒体素养”一词来强调媒体素养理论和实践的起源（例如，Ashley 等人，2013 年；Maksl 等人，2015 年；Vraga & Tully，2016 年）。然而，最近的研究表明，这种尝试区分不再必要，因为研究人员采用了更简洁、更广泛使用的“新闻素养”标签来减少混淆，并帮助研究人员和教育工作者围绕一个中心概念凝聚在一起（Ashley，2020 年；Kajimoto & Fleming，2019 年；Tully 等人，2022 年；Weinrich，2020 年）。此外，研究人员承认，在名称中加入“新闻媒体”可能会无意中暗示该概念侧重于对传统或传统新闻渠道和新闻来源的素养，而不是像我们所期望的那样，侧重于对受众如何定义的“新闻”的素养（参见Edgerly & Vraga，2019 年；Tamboer 等人，2020 年；Vraga 等人，2021 年）。
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
DNA测试可以为假阳性
亲子关系测试被认为是确定孩子生物父亲的确定方法。DNA测试是可靠且准确的，并且在许多情况下已被用于确定父亲鉴定。但是，与任何科学方法一样，有时结果可能是错误的。在本文中，我们将探讨DNA亲子鉴定结果是错误的原因以及您可以采取什么措施来防止它们的原因。污染是假阳性DNA导致亲子鉴定的主要原因之一。当外来DNA进入测试样本时，会发生这种情况。最常见的污染源是用于收集DNA样品的拭子。使用无菌拭子并确保尚未被任何其他材料污染很重要。一个显着的DNA污染案件导致了一个错误的说法，即案件涉及卢克·安德森（Luke Anderson），他是一个被错误地指控谋杀的无家可归者。安德森的DNA在受害者的衣服上发现，导致他被捕和拘留。然而，后来发现安德森的DNA被转移到了那天晚上安德森（Anderson）放在安德森（Anderson）上的费尔德瑟（Feldsser）的衣服上。在犯罪现场使用受害者时，救援人员不知不觉地将安德森的DNA转移到了受害者的衣服上。不准确是在亲子核检验中假阳性DNA的另一个常见原因。当样本被错误标记或与其他样品混合时，就会发生这种情况。