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GAA-FGF14共济失调（SCA27B）中的神经放射学发现
此版本的版权持有人于2024年5月16日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.02.16.24302945 doi：medrxiv preprint
QUBITS CONDENS report_feb 2025 -ISTE
国际教育技术学会（ISTE）是全球教育工作者和解决方案提供商社区的所在地，他们热衷于使用技术革新学习。我们的愿景是创建一个大胆的社区，在该社区中，教育创新者在重新构想和重新设计学习方面得到支持，重点是利用技术为学习者创造变革和公平的体验。我们通过提供实践指导，基于证据的专业学习，虚拟网络，发人深省的事件和ISTE标准来实现这一愿景。iSte密封式印章是用于实现和指导高质量学习的解决方案的高质量产品设计的标志。通过选择展示他们致力于支持教学和学习最佳实践的承诺，这些产品表现出对实际可用性，数字教学实施和ISTE标准的有目的而有意义的奉献精神。重点关注用户体验，产品可用性以及当今教学技术最重要的要素，ISTE密封提供了一组标准和简单的指标，以指导教育工作者，学生和技术总监，以实现市场上最好的产品。ISTE仅在经过训练的ISTE审稿人进行了广泛的分析后，才能确保产品在特定的审查标准下符合所有关键要素。
ACL 2024的发现-Pia Pachinger
BERT en 110M .64 - .69 - .16 - BERT de 110M .69 - .68 - .22 - BERT db 110M .71 - .69 - .23 - Gelectra 110M .50 - .69 - .24 - GBERT 110M .72 - .69 - .23 - Gelectra 335M .52 - .56 - .19 - GBERT 337M .73 - .71 - .21 - Electra 335M - .88 - .64 - .08 Roberta 335M - .90 - .77 - .27 # Shots LeoLM 0 7B .61 - - - - - 5 .52 Mistral 0 7.24B .30 - - - - - 5 .55 Llama 3 0 8B .67 .78 - - - - 5 .59 .82 gpt 3.5 0 - .68 .89 .40 .46 .17 .16 5 .72 .89 .43 .47 .20 .20 .18 gpt 4 0 - .70 .87 .87 .36 .41 .20 .20 .15 5 .76 .89 .89 .89 .41 .43 .43 .43 .22 .18
来自加拿大期刊的定量发现
非法吸毒长期以来一直是加拿大的社会问题。，尽管自2018年10月17日以来，根据《大麻法》（1），该国的个人使用大麻已在该国合法化，但许多其他药物仍然是非法的，但仍然很普遍。最近的一份报告表明，加拿大总人口的大约四分之一在2019年使用了非法药物，其中包括“可卡因，狂喜，甲基苯丙胺，致幻剂，吸入剂，海洛因和萨尔维亚”（2）。与年轻人或年龄较大的人相比，加拿大人在加拿大人中非法使用药物差异进一步发现了使用非法药物的比例最高（3）。研究人员辩论非法使用药物是否导致健康行为和心理健康问题（4）。尽管进行了辩论，但在加拿大的先前实证研究（5），美国（6），英国（7），欧盟国家和挪威（8）和中国（9）表明，使用非法药物是公共的
COVID-19和糖尿病：当前的发现和未来...
covid-19和糖尿病代表了公共卫生领域中复杂的十字路口，对全球个人的健康成果和医疗保健系统产生了深远的影响。由新型冠状病毒SARS-COV-2引起的Covid-19大流行自2019年底出现以来，它已经迅速遍及全球，导致数百万感染和死亡（1）。患有糖尿病的人已被确定为特别脆弱的人群，面临着COVID-19的严重结果的增加。相反，Covid-19感染会加剧血糖控制并增加糖尿病并发症的风险，从而突出这两种疾病之间的双向关系。糖尿病是一种慢性代谢疾病，其特征是由于胰岛素缺乏症或耐药性而引起的血糖水平升高。它包括几种亚型，包括1型糖尿病，2型糖尿病和妊娠糖尿病，每个糖尿病都有其自身的病因和管理考虑因素。糖尿病会影响全球数百万的人，并与一系列并发症有关，包括心血管疾病，肾衰竭，神经病和视网膜病变（2）。尽管存在这些挑战，但共同19岁的大流行也促进了糖尿病护理递送的创新和适应性。远程医疗，远程监测和数字健康技术已成为远程提供糖尿病护理和教育的宝贵工具，从而增强了患者的访问和便利性。这些数字健康解决方案提供了接触服务不足的人群，改善患者参与度并优化Covid-19及以后时代的糖尿病结局的机会。医疗保健提供者已经采用了虚拟咨询，远程医疗平台和移动应用程序，以保持护理的连续性和支持患者在大流行期间管理其糖尿病的连续性（3）。这个研究主题旨在糖尿病和互联-19的关系和共存。目前的研究主题包括16篇论文，其中包含2个案例研究，2个迷你评论和12条有关各种主题的原始研究文章。
2023年血清监视峰会的发现
1国际卫生部，约翰·霍普金斯彭博公共卫生学院，马里兰州巴尔的摩； 2马里兰州巴尔的摩的约翰·霍普金斯公共卫生学院流行病学系； 3科罗拉多州奥罗拉的科罗拉多州公共卫生学院； 4日内瓦大学医院，瑞士日内瓦； 5荷兰比尔索文的传染病控制国家公共卫生与环境研究所（RIVM）； 6荷兰Nijmegen的Radboud UMC医学免疫学实验室； 7伦敦热带医学与健康学校，英国伦敦； 8马里兰州巴尔的摩市约翰·霍普金斯彭博公共卫生学院的环境卫生与工程系； 9乔治亚州佐治亚大学，乔治亚州； 10英国剑桥大学剑桥大学遗传学系； 11加利福尼亚大学旧金山大学医学系； 12犹他州盐湖城犹他大学医学院传染病系； 13肯尼亚内罗毕的肯尼亚医学研究所（Kemri）； 14肯尼亚基利夫的Kemri-Wellcome Trust研究计划； 15马拉维·马拉维·韦尔普 - 韦尔康计划（MLW），马拉维布兰蒂尔； 16英国利物浦的利物浦热带医学学校； 17南非约翰内斯堡国家卫生实验室服务局国家传染病研究所呼吸道疾病和脑膜炎中心； 18南非约翰内斯堡威特沃特斯兰大学健康科学学院病理学学院； 19哈佛大学T.H.哈佛医学院马萨诸塞州综合医院1国际卫生部，约翰·霍普金斯彭博公共卫生学院，马里兰州巴尔的摩； 2马里兰州巴尔的摩的约翰·霍普金斯公共卫生学院流行病学系； 3科罗拉多州奥罗拉的科罗拉多州公共卫生学院； 4日内瓦大学医院，瑞士日内瓦； 5荷兰比尔索文的传染病控制国家公共卫生与环境研究所（RIVM）； 6荷兰Nijmegen的Radboud UMC医学免疫学实验室； 7伦敦热带医学与健康学校，英国伦敦； 8马里兰州巴尔的摩市约翰·霍普金斯彭博公共卫生学院的环境卫生与工程系； 9乔治亚州佐治亚大学，乔治亚州； 10英国剑桥大学剑桥大学遗传学系； 11加利福尼亚大学旧金山大学医学系； 12犹他州盐湖城犹他大学医学院传染病系； 13肯尼亚内罗毕的肯尼亚医学研究所（Kemri）； 14肯尼亚基利夫的Kemri-Wellcome Trust研究计划； 15马拉维·马拉维·韦尔普 - 韦尔康计划（MLW），马拉维布兰蒂尔； 16英国利物浦的利物浦热带医学学校； 17南非约翰内斯堡国家卫生实验室服务局国家传染病研究所呼吸道疾病和脑膜炎中心； 18南非约翰内斯堡威特沃特斯兰大学健康科学学院病理学学院； 19哈佛大学T.H.哈佛医学院马萨诸塞州综合医院马萨诸塞州波士顿的陈公共卫生学院； 20哥伦比亚特区华盛顿州泛美卫生组织预防，控制和消除的传染病系； 21寄生疾病和疟疾司，乔治亚州亚特兰大疾病控制与预防中心马萨诸塞州波士顿的陈公共卫生学院； 20哥伦比亚特区华盛顿州泛美卫生组织预防，控制和消除的传染病系； 21寄生疾病和疟疾司，乔治亚州亚特兰大疾病控制与预防中心
社论：炎症在...
当前的生物医学知识使您可以确定思想代表的大脑功能如何在病理意义上受到一系列变化，因为大脑中解剖学微结构的状况和对环境刺激的反应中的神经生理学变化（1）。越来越多的证据表明，精神分裂症中炎症的含义，并且诊断为频谱的诊断患者可能会增加促炎性标志物（2）和炎症性疾病的较高患病率。此外，遗传和表观遗传学研究强调了免疫和内分泌系统在精神分裂症中的作用（3），一些临床试验检测到了抗炎药对抗炎药的抗精神病药作用（4）。鉴于这些考虑因素，该研究主题旨在评估各种分子，生物学，遗传和神经成像方面，因为炎症的后果是识别危险因素，预测因素以及可能的保护因素或可能的治疗方法。关于常规免疫实验室参数，Skalniak等。强调他们在入院时测量的值如何可以改善治疗后精神分裂症的阳性症状。从数据分析中，作者反复强调了精神分裂症患者的C-反应性蛋白质（CRP）水平改变，与健康对照组相比。根据使用PANSS量表的进一步的心理测量学评估，与炎症参数的相关性存在于入院时的正panss量表中。这些参数在药物治疗后也显着下降。作者发现，对于代表思想过程唤醒和混乱的PANSS分量表，免疫学参数C4和CRP分别对参数进行了参数修改药物治疗的结果。进一步评估负面症状，FT3，葡萄糖和肌酐水平似乎是实质性的，而肌酐会影响唤醒子量表和HDL影响描述负面情绪的子量表。在他们关于精神分裂症和细胞衰老候选基因筛查，机器学习，诊断模型和药物预测的研究中，Feng等。通过kegg分析证明了爱泼斯坦 - 巴尔病毒（EBV）感染与精神分裂症相关
调查结果：人工智能未来的潜在风险
目前，有些 AI 工具的目标并不明确，这使得它们可以在各种各样的情况下使用，但也容易受到操纵或以有害的方式使用。例如，虽然大型语言模型 (LLM) 针对文本预测这一狭窄任务进行了优化，但它们在其主要的端到端应用中并没有单一的目标；因此，它们可以用于营销目的的内容生成、翻译以及大规模产生错误信息。在其他情况下，目标是已知的，并且 AI 系统针对该目标进行了优化，但结果可能会导致意想不到的伤害。例如，虽然某些 AI 系统可能以更高的点击量为目标，但它们可能会无意中导致社会两极分化。这是一个针对已知目标进行优化的 AI 工具产生意外后果的例子。随着 AI 的发展，尤其是基础模型的发展，已经提出了许多策略来在部署期间整合安全预防措施和保护护栏。然而，有大量证据表明恶意实体可以绕过这些障碍，导致基金会模型违反已制定的安全协议。因此，需要继续研究这些安全挑战。1