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原位从β-硫酰胺硫的硫酸盐产生的硫酸盐为...
磺基序已被广泛地嵌入在药物分子，1个农产品，2和功能材料中。3图1，例如，显示了由FDA批准的药物的含硫分子的取样。1由于磺酰基群的显着重要性，其构造的合成策略的发展引起了人们的关注。4从经典中，磺基衍生物是由具有强氧化剂的相应硫化物的氧化制备的，这可能导致兼容兼容的问题（方案1A）。5直接SO 2插入策略6构成了合成磺基衍生物的直接方法；但是，因此2气是有毒的，不容易处理。近年来，使用SO替代物（方案1b）7，例如Dabso，8元甲硫酸盐，9和Sogen 10。尽管这些方法在各种过程中取得了成功，但由于这些盐的溶解性和/或吸湿性问题，仍然存在与使用这些盐有关的缺点。硫酸及其盐已成为用于构建含有磺基产品的磺酰基试剂，11，但它们的制备和纯化限制了其应用。与磺酸制剂的众多文献相反，硫酸盐的原位产生和/或功能化已被较少注意作为进入磺酰基化合物的替代途径。
使用激光产生的bremsstrahlung的工业成像...
简介中央激光设施（CLF）主持了英国最强大的激光器，包括Vulcan，Gemini和即将到来的Extreme Photonics应用中心（EPAC）。EPAC是一种新的高功率激光设施，旨在推动对激光驱动的加速器，成像源的科学理解，并进一步实用了高功率激光器的实用应用。预计将为2025年的初步实验（不在全部设计规范）中为来自学术界和行业的用户提供操作。EPAC将能够获得广泛的物体的高分辨率层析成像图像，包括复杂的动态结构，例如运行发动机和流体流。双子座激光（〜300 TW）已经证明能够产生样品的高质量图像[1-4]，但受源不稳定性和相对较低的重复率（每20秒1脉冲）的限制。EPAC将以10 Hz的重复率以1 PW峰值功率运行，从而使双子座的能力和容量的重大增加。与前几代搅动的脉冲放大激光器相反，EPAC遵循了一种工业设计方法，该方法受益于CLF在将基于商业偶极子的高能激光器传递给Hilase [5]和欧洲XFEL [6]方面的经验。更好的建筑基础架构，增加的系统监测，主动反馈稳定和机器学习优化[7]将导致次级辐射源的性能大大改善。当前使用传统的线性加速器扫描大型，密集的对象，这些线性加速器由于MM尺度源大小而被限制分辨率[9]。这个EPAC辐射源的主要应用将是高能X射线成像，尤其是在300 KEV以上的区域，该区域超出了同步基因，商用X射线管和紧凑的compt compton Compton散射源的范围[8]。EPAC将提供高时空和空间分辨率的深度渗透，并具有快速3D扫描的潜力。在EPAC正在建设中，CLF仍在继续与学术和工业合作伙伴合作，以证明使用我们现有激光器使用激光驱动来源的实用应用。在这里，我们报告了使用高能量（〜MEV）Bremsstrahlung辐射来证明工业非破坏性检查（NDI），该辐射是通过使用Gemini加速的电子束加速而产生的。实验是与劳斯莱斯（Rolls-Royce）的合作，他们对航空航天组件的动态NDI感兴趣。Rolls-Royce正在开发高功率密度电动机，并利用此机会带来了一个大型转子，该转子已在演示器项目中使用。ndi，因为检查零件的拆卸会干扰基础结构。常规成像很难观察到内部特征，但应通过EPAC提供的优质分辨率可见。
远程生成的Wigner Negativity的分布和量化
wigner否定性作为非经典性的众所周知的指标，在使用连续变量系统的量子计算和仿真中起着至关重要的作用。在辅助模式下，通过适当的非高斯操作对Wigner阴性状态进行条件制备是量子光学实验中的常见程序。是由现实世界量子网络的需求激励的，在这里，我们从定量的角度研究了在多部分方案中Wigner负性的远程创建和分布。通过建立类似于普遍的科夫曼 - 昆杜（Coffman-kundu-Wootter）不平等的一夫一妻制关系，我们表明无法在不同模式之间自由分配wigner否定性的量。此外，对于光子减法，我们提供了一种直观的方法来量化远程生成的wigner否定性。我们的结果为利用Wigner负性作为基于非高斯场景的众多量子信息协议的宝贵资源铺平了道路。
人工智能生成的患者记录内容
法律考量 OIPC 的 2021-2022 年度报告指出，“去识别化、开放银行、合成数据、生物识别和人工智能，这些持续和新兴趋势的几个例子，都强调了对隐私法进行现代化改造的必要性，以确保其符合目的。现代、严格的隐私法是支持创新和赢得公众对政府和私营部门信任的必要基础。” OIPC 的 2020-2021 年度报告也提出了类似的看法，质疑“当涉及到个人权利时，现有的隐私法是否适合监管人工智能和机器学习。这项技术可能需要一种新的创新立法方法。” 5
人工智能生成内容的最新进展
人工智能生成内容（AIGC）是近年来人工智能领域的研究热点。它有望以低成本、高容量替代人类完成部分内容生成的工作，例如音乐、绘画、多模态内容生成、新闻文章、摘要报道、股票评论摘要，甚至元宇宙中生成的内容和数字人。AIGC为未来人工智能的发展和实现提供了新的技术路径。在此背景下，《信息技术与电子工程前沿》杂志组织了一期关于AIGC最新进展的专刊。本期专刊主要讨论AIGC及其相关领域的理论、算法和应用。通过吸引高质量的论文，我们希望帮助学术界和工业界的研究人员更深入地了解 AIGC 背后的基本理论及其潜在应用。这些高质量的作品将激励更多的人加入并
生成有关癫痫病的患者教育指南：跨
首先生成答复。选择了三种常见的神经病，即 GTCS、肌阵挛性癫痫和癫痫持续状态。选择了两种 AI 工具 ChatGPT 和 Google Gemini，用于生成患者教育手册。ChatGPT 3.5 版和 Google Gemini 1.5 版于 2024 年 6 月 11 日使用 [6] 。这两种 AI 工具都给出了以下提示：“为 [疾病名称] 撰写一份患者教育指南。”生成的答复收集在 Microsoft Word（Microsoft Corp.，华盛顿州雷德蒙德）文档中，并使用各种工具进行评分：使用 Flesch-Kincaid 计算器进行字数统计、句子数统计、生成信息的易理解性和可读性，使用 QuillBot 剽窃工具检查内容的相似性，使用改进的 DISCERN 评分检查科学文本的可靠性 [7,8,9] 。改良的DISCERN评分是衡量信度和准确度的工具，总分为5分，分数越高，信度越高[9]。
辨别人工智能生成图像的年龄差异
1.简介 AI 工具在我们的日常生活中越来越普遍。最近，AI 生成的文本和图像方面出现了许多创新，例如 ChatGPT [23] 和 Midjourney [18] 等 AI 工具。此类工具对于企业来说非常有用且价格低廉，因此已在编程和设计中得到专业使用 [16]。然而，随着人工智能的兴起，也带来了一些值得强调的负面后果。例如，普通人以数字方式创建和传播虚假信息的能力得到了增强。如果处理不当，可能会产生重大的社会后果。在之前的一项研究中，讨论了生成图片来制造伪造科学证据的可能性 [12]。他们得出结论，这可能对学术出版构成严重威胁，因为它很难被发现。人工智能被用来传播虚假信息的一个例子是，一段假视频中，气候活动家 Greta Thunberg 支持环保军事技术，即所谓的“可生物降解导弹” [15]。除此之外，还有很多其他人工智能生成的名人图像的例子，这些图像在网上获得了广泛的关注 [14]。虚假信息已经成为一个如此重要的话题，以至于近年来，假新闻、后真相和虚假信息这几个词分别被柯林斯词典、牛津词典和 Dictionary.com 评为“年度词汇” [3]。
人工智能（AI）生成的图像的可用性
本研究尝试确定人工智能（AI）生成的图像在教育中的可用性。为此，使用了 OpenAI 开发的 DALL·E AI 工具。本研究旨在确定人工智能生成的图像在教育中的可用性，并使用定性研究设计。选择文档分析技术作为检查人工智能生成的图像的最合适技术。在此背景下，根据研究人员确定的标准检查了人工智能根据领域文本确定的类别生成的图像。当检查研究结果时，可以看出人工智能生成的图像通常非常有效和成功。除了动物、风景和物体等具体概念外，人工智能还可以将体育和娱乐等抽象概念可视化。几乎所有人工智能生成的图像都会给出与文本一致的结果，而且几乎所有图像都相当不错。因此，得出结论，人工智能生成的图像用于教育目的的潜力很高。
迈向负责任的人工智能生成内容之路
于 2022 年 8 月。作为 OpenAI 的竞争对手，谷歌提出了两种可以生成逼真图像的文本转图像模型：基于扩散的模型 Imagen [Saharia et al。，2022a] 和 Pathways 自回归文本转图像模型 (Parti) [Yu et al。，2022]。除了文本转图像任务外，扩散模型还广泛用于图像转图像 [Saharia et al。，2022b；Whang et al。，2022] 和文本转视频模型，例如 Runway [Runway，2022]、Make-A-Video [Singer et al。，2022]、Imagen Video [Ho et al。，2022] 和 Phenaki [Villegas et al。，2022]。稳定扩散已适用于各种应用，从医学成像 [Chambon 等人，2022] 到音乐生成 [Agostinelli 等人，2023]。除了图像和视频生成之外，文本生成还极大地影响了人类的生活，从创作一篇文章或整篇文章到协助工程师编写代码。
通过 Opensea 了解 AI 生成的 NFT
由于NFT（非同质化代币）市场是一个比较新的经济现象，人们对该市场的特征知之甚少，许多问题的答案尚待发现。例如，新的NFT仍在不断涌现，尚不清楚市场将如何反应；多种类型的参与者（例如，创作者、卖家、买家）参与市场，尚不清楚他们的行为是否与传统市场的利益相关者不同，以及他们是否出于收藏和爱好、投资或投机目的进行交易。此外，由于NFT交易使用加密货币（例如以太坊）进行，其价值可能波动很大，因此NFT市场的波动性也远高于传统商品市场。因此，NFT市场在很大程度上是一片蓝海，具有许多新属性，现有的关于市场和用户行为的理论和规则可能无法直接适用于这些属性。因此，需要进行更多研究来调查交易的性质和规模、市场行为以及对利益相关者、政府和监管机构以及法律和政策的影响。