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从映射到监视：AI如何改变土地管理
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hqbit：在混合环境中执行量子光学元件实用工作
在此期间，实用工作通常在物理课程中使用，以使学生参与积极的学习和观察过程[3]。量子光学实验的问题是，由于它们的复杂性很高，对光学调整的敏感性，它们很难在教室中部署，并且由于使用电光系统和激光器而可能构成安全问题。它们通常非常昂贵，并在远离教室的“研究”环境中部署。在实验会话中，学生的操作通常仅限于对光学组装的选定部分进行微调以减轻任务的复杂性。实验的一般图片通常会丢失，因为学生仅尝试整个现象的一小部分。此外，在实际安装中，电源电缆和信号的多样性以及所有混乱视觉空间的测量/控制仪器都会破坏对要掌握的基本概念的整体理解。
一个新的理论框架共同解释了执行灵活决策的受试者的行为和神经变异性
能够根据上下文信息灵活切换对外部刺激的反应的能力对于与复杂世界的成功互动至关重要。在许多领域1-3中必须进行上下文依赖性计算，但它们的神经实现仍然很少理解。在这里，我们在大鼠中开发了一项新颖的行为任务，以研究上下文依赖性的选择和决策证据的积累4-6。在猴子和大鼠数据支持的假设下，我们首先从数学上显示网络可以通过三个定义组件的组合来解决此问题。可以通过实验数据直接识别和测试这些组件。我们进一步表明，现有的电生理和建模数据与这些组件的各种可能组合兼容，这表明不同的个体可以使用不同的组件组合。为了研究各个受试者的变异性，我们开发了自动化的高通量方法来培训大鼠的任务，并在其上训练了许多受试者。与理论预测，神经和行为分析一致，尽管任务表现均匀，但大鼠均显示了跨大鼠的实质异质性。我们的理论进一步预测了行为和神经信号之间的特定联系，该签名在数据中得到了强有力的支持。总而言之，我们的结果提供了一个新的实验支持的理论框架，以分析执行灵活决策任务的生物学和人工系统中的个体变异性，它们为较高认知的个体变异性研究打开了大门，并提供了对情境依赖性计算的神经机制的见解。
转换公共采购：新法规
HS2 Ltd已由运输部建立，专门为在一个多世纪以北的伦敦以北建造的第一条新的城市间铁路提供，同时确保为纳税人物有所值。HS2 LTD致力于提供此类运输基础设施的规定，但我们的合同被归类为该法案下的公用事业合同，因为它们将全部或主要用于新的高速网络的提供或运营。
人工智能和机器学习通过诊断和预测分析转化皮肤病理学
次，允许皮肤病理学家专注于复杂的病例，以解决服务不足地区不断增长的需求。尽管取得了这些进步，但由于不足以多样化的培训数据集，监管障碍以及有关数据培训和模型解释性的道德问题，挑战仍然是算法偏见的形式。解决这些挑战需要开发全面的，可解释的AI系统，并建立透明框架以进行临床整合。AI和ML在皮肤病理学中的变革潜力很明显，这些技术可以通过提供精确的诊断诊断，个性化的护理和提高效率来重新定义该领域，最终将皮肤病理学转化为基于证据的新时代，以证据为基于循证的患者，以患者为中心的药物。
TraceLink 和 Nubinno：将合规性转变为端到端供应链数字化
Genpact 供应链业务战略副总裁 Flavio Aliberti 讨论了快速变化和劳动力外部化等趋势如何重塑供应链并强调数字协作的必要性。查看更多
Vandels调查：Z 3
1罗马的INAF媒体观察员，通过di Frascati 33，00078 Monte Porzio Catone，意大利电子邮件：Antonello.calabro.calabro@inaf.it 2 Trieste的Inf-Asonolical Personical Personical of-B.B.通过G.B.TIEPOLO 11，34143意大利Trieste 3 Ifpu-宇宙基本物理学研究所，通过贝鲁特2，34151意大利Trieste 4 Supa 4 Supa，爱丁堡大学天文学研究所，爱丁堡大学，皇家天文台，爱丁堡EH9 3HJ，UK 5 Iniforno pom pogernonna pogernoso， /3，40129意大利博洛尼亚6博洛尼亚大学物理与天文学系（DIFA），通过Gobetti 93/2，40129 Bologna，意大利的Bologna 7 Institution of Resjuction convositionuciporpiparinar en Ciencia an Ciencia en ciencia en Ciencia y Ciencia y Ciencia y Ciencia y Ciencia ycienogía，raounnoragialial，raúlition，raúlition，laounnoragna y serano y serena塞雷纳大学，公平。Juan Cisternas 1200 Norte，La Serena，智利9 Inf -Arcetri的Astro Phyic天文台，Largo E. Fermi 5，50125佛罗伦萨，意大利佛罗伦萨10 Cosmic Dawn Center，Niels Bohr Institute，Copenhagen University，Julian Maries Maries Vej 30，Denmard Coptarys forsers forsars copenhagen大学赫特福德郡，帽子，英国，英国12个太空望远镜科学研究所，3700 San Martin Drive，Baltimore，Baltimore，MD 21218，美国13欧洲南部天台观测站（ESO），Vitacura，Vitacura，Vitacura，Vitacura，Vitacura，Vitacura，Vitacura，Vitacura，Vitacura，Niels Bohr Bohr Bohr Bohr Bohr，Bohr哥本哈格大学，Lyngbyvej 2，Lyngbyvej 2，2100 Copenhagen，2100 Copenhagen，2100 Copenhagen，Copenhagen，Copenhagen，Copenhagen，Copenhagensrack 15英国伦敦WC1E 6BT的高尔街16号Genève，deGenève大学，51 ch。des Millettes，1290 Versex，瑞士17 CNRS，IRAP，14 Avenue E. Belin，31400 Toulouse，法国18天津天文天体物理学中心，Tianjin师范大学，Binshuixida 393，300384 Tianjin，Tianjin，Prin
Google Scholar：学术经济平台化
自 20 世纪中叶尤金·加菲尔德 (Eugene Garfield) 开发引文索引作为一种自动组织科学信息的方法以来 (Garfield, 1955)，文献计量学一直是学术出版的重要组成部分。引文索引为评价性文献计量学铺平了道路，而评价性文献计量学的核心地位长期以来在学术界一直存在争议 (例如参见欧洲委员会，2019 年；Nygaard & Bellanova，2017 年；Crane & Glozer，2022 年)。尽管长期以来存在担忧，但研究评估人员和管理者（如资助者和大学招聘委员会）仍在继续使用指标来快速估计研究和研究人员的质量，商业学术出版行业也在继续开发评价指标和分析作为下一代产品。本文不会增加大量批评学术指标和学术工作计量化的文献，而是探讨 Alphabet 等平台企业通过 Google Scholar 等服务提供的学术指标的后果。
使用机器学习应用程序在风险管理中转变公司财务和咨询服务
机器学习（ML）在公司融资和咨询服务中的应用已彻底改变了传统方法论，尤其是在风险管理领域。本评论论文探讨了ML技术如何增强风险评估，预测性建模和决策过程，从而提高了精度，可扩展性和效率。通过利用ML算法，组织可以在数据中发现隐藏的模式，从而积极地识别和缓解潜在风险。此外，实时分析和高级计算方法的集成使公司能够动态响应对不断发展的财务环境。本文评估了当前趋势，挑战和未来的方向，强调了数据质量，道德考虑因素和整合策略在确保成功实施方面的关键作用。它突出了ML在重新定义风险管理范式和推进公司财务格局中的变革潜力，从而有助于更具弹性和适应性的金融系统。
使用大语言模型转换知情同意书的生成：混合方法研究
背景：用于临床试验的知情同意书（ICF）变得越来越复杂，由于合法的术语和冗长的内容而引起的参与者的理解和参与通常会阻碍参与者。大型语言模型（LLMS）的最新进展为简化ICF创建过程的机会，同时改善可读性，可理解性和可行性。目标：本研究旨在评估Mistral 8x22b LLM在生成具有提高可读性，可理解性和可行性的ICF时的性能。具体来说，我们评估了模型在生成可读，可理解和可行的ICF时的有效性，同时保持准确性和完整性。方法：我们使用Mistral 8x22b模型从IMass Chan医学院的机构审查委员会中处理了4项临床试验方案，以生成ICF的关键信息部分。由8位评估者组成的一个多学科团队，包括临床研究人员和健康信息家，评估了针对人类生成的对应物的生成的ICF，以完成完整性，准确性，可读性，可理解性和可行性。关键信息指标的可读性，可理解性和可行性，其中包括18个二进制项目，用于评估这些方面，得分较高，表明信息的可访问性，可理解性和可行性更高。统计分析，包括Wilcoxon等级总和测试和类内相关系数计算，用于比较输出。与人类生成的版本相比，LLM生成的内容在可操作性上取得了完美的分数（100％vs 0％; P <.001）。结果：LLM生成的ICF表现出与关键部分之间人类生成版本相当的性能，准确性和完整性没有显着差异（p> .10）。LLM在可读性（可读性，可理解性和可行得分76.39％vs 66.67％vs 66.67％; FLESCH-KINCAID等级的7.95 vs 8.38）和可理解性（90.63％vs 67.19％; P = .02）中的超过了人类生成的ICF（可读性，可理解性和可行性； 7.95 vs 8.38）。 评估者一致性的类内相关系数为0.83（95％CI 0.64-1.03），表明整个评估的可靠性良好。 结论：Mistral 8x22b LLM在不牺牲准确性或完整性的情况下增强了ICF的可读性，可理解性和可行性方面表现出了有希望的能力。 llms为ICF生成提供了可扩展的，有效的解决方案，潜在地增强了参与者的理解和临床试验中的同意。超过了人类生成的ICF（可读性，可理解性和可行性； 7.95 vs 8.38）。评估者一致性的类内相关系数为0.83（95％CI 0.64-1.03），表明整个评估的可靠性良好。结论：Mistral 8x22b LLM在不牺牲准确性或完整性的情况下增强了ICF的可读性，可理解性和可行性方面表现出了有希望的能力。llms为ICF生成提供了可扩展的，有效的解决方案，潜在地增强了参与者的理解和临床试验中的同意。