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探索作者身份的界限：人工智能生成的文本与英语文学中人类学术写作的比较分析
随着人工智能 (AI) 日益渗透到教育领域，其对学术写作的影响已成为备受关注的话题。这项研究深入探讨了学术写作中作者身份和声音的细微维度，特别关注 OpenAI 的 ChatGPT 的应用。在这项研究中，研究团队将一名二年级英语专业学生为英语文学课程撰写的论文与 ChatGPT 撰写的类似论文进行了比较和对比。当前的研究还试图阐明人工智能是否可以满足学术写作的形式要求并保持人类创作内容固有的独特声音。检查取决于自信、自我认同和作者存在等参数。此外，研究人员还阐明了生成 AI 生成的学术文本所固有的挑战。虽然 ChatGPT 展示了生成上下文相关内容的能力，但结果强调了它需要支持以保证事实准确性并捕捉人类写作中常见的作者身份的复杂方面。值得注意的是，与人类生成的文本相比，人工智能生成的文本在特异性、深度和准确的来源引用方面存在不足。虽然人工智能有潜力成为学术写作的附加工具，但这项研究的结果表明，其当前的能力——特别是在生成学术文本方面的能力有限，而且仍然受到限制。这项研究强调必须继续完善和增强人工智能模型，以弥补现有的差距，实现与学术写作领域的更无缝集成。
用于鉴定人血清中M蛋白质的机器学习评估
旅游业需要采取策略来减少排放并加快实现全球二氧化碳（CO 2）的减少目标。使用案例研究方法，我们估计了与黄石国家公园（USA）的公园旅游相关的CO 2排放，从往返于公园的过境，公园内的过境，住宿和公园业务。的结果表明，向黄石国家公园的旅游业产生了估计每年的1.03兆顿（10.3亿公斤），每年的排放量为2次，平均每位访问者为479千克CO 2。这些排放中的几乎90％归因于往返目的地的运输，而5％来自公园内的运输，有4％来自隔夜的可达，约有1％来自其他公园业务（例如，游客中心，博物馆，博物馆，商店，商店，居民等）。飞行的游客仅占所有游客的35％，但产生了与往返公园交通相关的排放中的72％。将来改变往返公园的未来情况可以减少排放量最大；这包括较大比例的当地或区域访客，较少的游客飞行以及提高车辆的燃油效率。可以在其他地方采用这项工作中开发的方法，并专门应用于黄石国家公园，并用来帮助决策者评估潜在的减排策略的有效性。
人工智能生成的体重管理饮食计划的定性评估
在这种情况下，自2022年11月的聊天机器人生成预培训的变压器（CHATGPT）公开发布以来，AI在医疗保健中的应用已成为一个值得注意的讨论主题，吸引了相关学术出版物的激增（5）。ChatGpt是一种高级语言模型，能够生成类似人类的文本，从而促进引人入胜的对话，回答查询并提供有关无数主题的详细信息，包括医学和医疗保健。尽管不是专门为医疗保健应用设计的，但Chatgpt可以集成来自多个临床来源的数据，并根据此组合信息生成新的输出（6）。此功能使其成为制定个性化饮食计划的宝贵工具，展示了AI对医疗保健的重大影响。
人工智能生成的健康信息的质量和安全
本文重点介绍生成式人工智能——一种具有巨大潜力的技术，可以改变社区寻求、获取和交流信息（包括健康信息）的方式。表 1 列出了本文使用的关键术语表。鉴于超过 70% 的人将互联网作为其健康信息的首选来源 1，识别与人工智能技术相关的常见风险类型并引入有效的警戒结构以减轻这些风险至关重要。值得注意的是，随着生成式人工智能变得越来越复杂，公众将越来越难以辨别输出（文本、音频、视频）何时不正确。在本文中，我们旨在区分常见的潜在风险类型，并重点介绍减轻每种风险的新兴想法。为简单起见，我们经常使用大型语言模型 (LLM) 来说明新出现的问题，但提出的概念和考虑因素更广泛地适用于生成式人工智能。
遗传学 利用 dCas9 控制的 CRISPR/Cas3 在哺乳动物细胞和小鼠中产生精确的大片段缺失
目前，Cas9 和 Cas12a 系统被广泛用于基因组编辑，但它们精确产生大片段染色体缺失的能力有限。I-E 型 CRISPR 介导广泛和单向的 DNA 降解，但迄今为止，控制 Cas3 介导的 DNA 缺失的大小已被证明是难以捉摸的。在这里，我们证明了 Cas9 的内切酶失活 (dCas9) 可以精确控制哺乳动物细胞中 Cas3 介导的大片段缺失。此外，我们分别报告了使用 CRISPR/Cas3 和 dCas9 控制的 CRISPR/Cas3 在小鼠中消除 Y 染色体和精确保留 Sry 基因。总之，dCas9 控制的 CRISPR/Cas3 介导的精确大片段缺失为通过染色体消除建立动物模型提供了一种方法。该方法也有望成为治疗涉及额外染色体的片段突变或人类非整倍体疾病的潜在治疗策略。
人工智能生成的美国无车城市视觉效果有助于提高对可持续政策的支持
美国高度依赖私家车进行交通运输 [16, 21]。这种依赖是有问题的，因为汽车会导致气候变化，并且比公共交通、步行和骑自行车释放更多的温室气体 [5]。拥有汽车的成本也很昂贵，对低收入个人和家庭来说是一项沉重的经济负担 [12]。此外，汽车浪费了城市中的大量空间，导致交通拥堵和城市扩张 [4]。因此，鉴于其对环境和社会产生的巨大负面影响，迫切需要减少美国的汽车拥有量和使用量 [1, 11]。解决这个问题的一种方法是针对个人消费者并鼓励他们改变行为 [20]。然而，减少私家车使用的举措往往无法改变通勤者的行为 [7]。这主要是因为美国的基础设施极其以汽车为中心，因此使用更可持续的交通方式对消费者来说目前非常不方便。为了解决这个问题，城市规划者和政策制定者被鼓励增加对公共交通基础设施的投资，从而使无车交通更加便捷和可及 [3]。不幸的是，公共交通在美国越来越成为一个两极分化的话题，美国公众和民选官员通常都不愿意支持试图增加这些投资的政策 [13, 6]。在这里，我们展示了如何通过将行为科学的见解与人工智能 (AI) 的最新进展相结合来解决这一问题。心理学方面有大量文献
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
等离子体生成的可编程逻辑电路v2.0a
计算后。这次，我们使用单个蜂窝孔作为位生成器，以便于解释。为了清楚起见，我们通过重点关注代表生成碎片的单个蜂窝孔来简化说明。实际上，实施和门的实施需要以特定模式排列的多个蜂窝孔的协调。当用激光束照亮时，可以操纵这些孔产生的集体等离子体以执行所需的逻辑操作。在AB堆叠中，最初在界面处形成三个负电极。在处理中，从AA堆叠中的接口出现了两个输入等离子体。在最终状态下，两个输入等离子的覆盖电场堆叠在AA右侧的输出等离子体。负电极支持从输入到输出的电场的发射。此过程源自作者先前编写的概念，可以在https://github.com/r-coin/basic/basic/blob/blob/master/cqc_edited.pdf上找到。
Z 世代在 Discord 上区分人工智能生成的文本和人类撰写的文本的能力
ChatGPT 等生成式人工智能 (AI) 聊天机器人日益流行，对社交媒体产生了变革性的影响。随着人工智能生成内容的普及，人们对网络隐私和错误信息的担忧不断增加。在社交媒体平台中，Discord 支持人工智能集成——这使得其主要的“Z 世代”用户群特别容易接触到人工智能生成的内容。我们调查了 Z 世代的个人 (n = 335)，以评估他们在 Discord 上区分人工智能生成文本和人类撰写的文本的能力。调查采用了 ChatGPT 的一次性提示，伪装成在 Discord.com 平台上收到的短信。我们探讨了人口统计因素对能力的影响，以及参与者对 Discord 和人工智能技术的熟悉程度。我们发现 Z 世代的人无法辨别人工智能和人类编写的文本（p = 0.011），而那些自称对 Discord 熟悉程度较低的人与那些自称有人工智能使用经验的人相比，在识别人类编写文本方面表现出更高的能力（p << 0.0001）。我们的结果表明，人工智能技术与 Z 世代流行的沟通方式之间存在微妙的关系，为人机交互、数字通信和人工智能素养提供了宝贵的见解。
医学领域的人工智能生成内容 (AIGC)
摘要：近年来，人工智能生成内容（AIGC）受到越来越多的关注，并呈指数级增长。AIGC 是由生成式人工智能（AI）模型根据人类提供的指令提取有意信息生成的。AIGC 可以快速自动生成大量高质量内容。目前，医学领域存在医疗资源短缺和医疗程序复杂的问题。由于其特点，AIGC 可以帮助缓解这些问题。因此，AIGC 在医学中的应用近年来受到越来越多的关注。因此，本文对 AIGC 在医学中的研究现状进行了全面的综述。首先，我们对 AIGC 进行概述。此外，基于最近的研究，从医学图像处理和医学文本生成两个方面回顾了 AIGC 在医学中的应用。本文对基本的生成式人工智能模型、任务、目标器官、数据集以及研究贡献进行了探讨和总结。最后，我们还讨论了人工智能生成式人工智能所面临的局限性和挑战，并结合相关研究提出了可能的解决方案。希望本综述能帮助读者了解人工智能生成式人工智能在医学领域的潜力，并获得一些该领域的创新思路。