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您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
墨西哥现在是美国最大的出口商
美国是在墨西哥投资最多的国家，$ 13.6亿美元，占外国直接投资总额的37.8％。但是，该金额比2022年的FDI总额为$ 19.6亿美元低30.5％。西班牙和加拿大分别以37亿美元和34亿美元的价格遵循。与上一年相比，西班牙投资的增长必须超过76.2％，以弥补北美投资的下跌，因为加拿大还将投资额减少了8.2％。将最多的外国直接投资带入墨西哥的亚洲国家是日本，$ 2.9亿美元，仅占总数的8.1％。通过从德国增加24亿美元的外国直接投资，只有这五个国家仅占墨西哥外国直接投资总额的70％以上。
生成式人工智能的建议教学大纲语言
• 鼓励学生利用技术，包括生成式 AI 工具，来加深对课程材料的理解。• 学生可以在本课程中使用人工智能工具（包括生成式 AI）作为学习辅助工具或帮助完成作业。但是，学生最终要对他们提交的作业负责。• 学生必须将人工智能工具生成的任何内容以及用于生成内容的提示作为作业的附录提交。• 人工智能工具生成的任何内容都必须适当引用。许多发布标准引用格式的组织现在提供有关引用生成式 AI 的信息（例如 MLA：https://style.mla.org/citing-generative-ai/ ）。• 学生可以选择在完成本课程的作业时使用生成式 AI 工具；此用途必须记录在每个作业的附录中。文档应包括使用了哪些工具、如何使用它们以及如何将 AI 的结果纳入提交的作品中。
意大利和最大欧洲国家的效率和脱碳指标
法律免责声明，环境保护与研究研究所（ISPRA），以及21个区域机构（ARPA）和省级机构（APPA），以保护环境，截至2017年1月14日，是由法律制定的国家环境保护（SNPA）的一部分，该系统是法律于2016年6月28日建立的。环境保护和研究所或代表其行动的人对本报告中包含的信息的使用概不负责。iSpra-通过Vitaliano Brancati，48 - 00144罗马www.isprambiente.gov.it Ispra，Rapporti 404/2024 ISBN 978-88-88-4448-12227-0通过此文档的启动， iSpra- iSpra，48 - 00144 www.isprambiente.gov.it Ispra，rapporti 404/2024 ISBN 978-88-88-4448-12227-0 ISPRA - 通信区域 - 图形办公室封面图像：由Microsoft Bing生成的图像 - 副副演的图像处理 - 在线出版物的副副设计师协调：Daria Mazzella Ispra - 通信区 - 2024年9月4日iSpra- iSpra，48 - 00144 www.isprambiente.gov.it Ispra，rapporti 404/2024 ISBN 978-88-88-4448-12227-0 ISPRA - 通信区域 - 图形办公室封面图像：由Microsoft Bing生成的图像 - 副副演的图像处理 - 在线出版物的副副设计师协调：Daria Mazzella Ispra - 通信区 - 2024年9月4日iSpra，48 - 00144 www.isprambiente.gov.it Ispra，rapporti 404/2024 ISBN 978-88-88-4448-12227-0 ISPRA - 通信区域 - 图形办公室封面图像：由Microsoft Bing生成的图像 - 副副演的图像处理 - 在线出版物的副副设计师协调：Daria Mazzella Ispra - 通信区 - 2024年9月4日
超重/肥胖和胰岛素抵抗与妊娠糖尿病后女性循环先天淋巴样细胞的激活相关
1医学系，路德维希 - 马克西米利人 - 穆斯蒂蒂蒂尼斯大学慕尼黑，慕尼黑，德国，德国，2个糖尿病学科，内科和肾脏科，内科和肾病学，Eberhard-karls-karls-karls-universitättounty，德国，德国，大学医学中心，大学医院，大学医院，大学医院，univerhard-karls-karls-karls-karls-universit；德国的图宾根，4糖尿病研究和代谢疾病研究所，赫尔姆霍尔兹中心，图宾根大学，图宾根大学，欧宾根大学，5个慈善机构 - 柏林大学医学中心，柏林伯林大学柏林和汉堡大学柏林大学柏林大学医学免疫学研究所，柏林柏林哥伦比亚郡医学院，柏林居民，伯林·伯林（Berlin Institute for Libin）。 Therapies (BCRT), Berlin, Germany, 7 IDM/FMEG Center of the Munich at the University of Tübingen, German Center for Diabetes (DZD), Tübingen, Germany, 8 Graduate Training Center of Neuroscience, International Max Planck Research School, University of Tübingen, Tübingen, Germany, 9 Institute for Medical Information Processing, Biometry and Epidemiology (IBE), Faculty of医学，LMU慕尼黑，德国慕尼黑的PETTENKOFER公共卫生学院，德国糖尿病研究中心10号，德国Neuherberg，德国
<在化粪池患者管理中分为人工智能
1。Brown JM，Campbell JP，Beers A等。使用深卷积神经网络在早产性视网膜病变中对疾病的自动诊断。 Jama Ophthalmol。 2018; 136：803–810。 doi：10.1001/jamaophthalmol.2018.1934。 2。 Gulshan V，Peng L，Coramm等。 在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。 JAMA。 2016; 316：2402–2410。 doi：10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS，Swan R，Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3：444–450。 doi：10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P，Irvin J，Zhu K等。 chexnet：放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD，Golan D，Hanna SA，Ramachandran M.人工智能，机器学习和医疗保健的发展：光明的未来还是令人担忧的原因？ 骨JT res。 2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。使用深卷积神经网络在早产性视网膜病变中对疾病的自动诊断。Jama Ophthalmol。2018; 136：803–810。 doi：10.1001/jamaophthalmol.2018.1934。 2。 Gulshan V，Peng L，Coramm等。 在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。 JAMA。 2016; 316：2402–2410。 doi：10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS，Swan R，Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3：444–450。 doi：10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P，Irvin J，Zhu K等。 chexnet：放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD，Golan D，Hanna SA，Ramachandran M.人工智能，机器学习和医疗保健的发展：光明的未来还是令人担忧的原因？ 骨JT res。 2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。2018; 136：803–810。doi：10.1001/jamaophthalmol.2018.1934。2。Gulshan V，Peng L，Coramm等。 在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。 JAMA。 2016; 316：2402–2410。 doi：10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS，Swan R，Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3：444–450。 doi：10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P，Irvin J，Zhu K等。 chexnet：放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD，Golan D，Hanna SA，Ramachandran M.人工智能，机器学习和医疗保健的发展：光明的未来还是令人担忧的原因？ 骨JT res。 2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。Gulshan V，Peng L，Coramm等。在视网膜眼底照片中检测糖尿病性视网膜病的深度学习算法的开发和验证。JAMA。 2016; 316：2402–2410。 doi：10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS，Swan R，Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3：444–450。 doi：10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P，Irvin J，Zhu K等。 chexnet：放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD，Golan D，Hanna SA，Ramachandran M.人工智能，机器学习和医疗保健的发展：光明的未来还是令人担忧的原因？ 骨JT res。 2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。JAMA。2016; 316：2402–2410。 doi：10。 1001/jama.2016.17216。 3。 Coyner AS，Swan R，Campbell JP等。 使用深卷积神经网络的预性早产性底面图像质量评估。 眼科视网膜。 2019; 3：444–450。 doi：10.1016/j.oret.2019.01.015。 4。 Rajpurkar P，Irvin J，Zhu K等。 chexnet：放射科医生级的肺炎检测在胸部X布斯具有深度学习。 ARXIV171105225 CS Stat。 2017年11月。http://arxiv.org/abs/1711.05225。 2019年10月23日访问。 5。 Jones LD，Golan D，Hanna SA，Ramachandran M.人工智能，机器学习和医疗保健的发展：光明的未来还是令人担忧的原因？ 骨JT res。 2018; 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7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。骨JT res。2018; 7：223–225。 doi：10。 1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。 6。 de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。2018; 7：223–225。doi：10。1302/2046-3758.73.BJR-2017-0147.R1。6。de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。 临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。 nat Med。 2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。de Fauw J，Ledsam JR，Romera-Paredes B等。临床上适用的深度学习，用于视网膜疾病中的诊断和转诊。nat Med。2018; 24：1342–1350。 doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。2018; 24：1342–1350。doi：10.1038/ s41591-018-0107-6。
syensqo用最大的电动汽车电池材料设施加速了清洁能源过渡
开创性巩固了Syensqo对美国电动汽车电池供应链的关键支持，并在佐治亚州奥古斯塔（Augusta）的新生产设施（美国电池带的核心）
按钮摄入
Mubarak，Amani； Benninga，Marc A。； Brokaert，Ilse； Dolinsek，jernej;霍曼（Matjaž）； Mas，Emmanuel； Miele，Erasmo；皮埃纳（Pienar），科琳娜（Corina）；尼基尔（Nikhil）塔帕（Thapar）；汤姆森，迈克； Tzivinikos，Christos；德里西·德·里西（De Ridder）。 儿童期诊断，管理和预防纽扣电池摄入：欧洲小儿胃肠病学学会肝病学和营养位置纸。 小儿胃肠病学与营养学报73（1）：P 129-136，2021年7月。 | doi：10.1097/mpg.0000000000003048Mubarak，Amani； Benninga，Marc A。； Brokaert，Ilse； Dolinsek，jernej;霍曼（Matjaž）； Mas，Emmanuel； Miele，Erasmo；皮埃纳（Pienar），科琳娜（Corina）；尼基尔（Nikhil）塔帕（Thapar）；汤姆森，迈克； Tzivinikos，Christos；德里西·德·里西（De Ridder）。儿童期诊断，管理和预防纽扣电池摄入：欧洲小儿胃肠病学学会肝病学和营养位置纸。小儿胃肠病学与营养学报73（1）：P 129-136，2021年7月。| doi：10.1097/mpg.0000000000003048
摘要简介：开发糖尿病问卷的风险感知调查确定妊娠糖尿病的妇女如何（GDM
GDM的全球患病率在5.8％至11.7％之间。6流行率的广泛差异可能是由GDM诊断标准的差异来解释的。6尽管90％的GDM病例将在分娩后正常化，但有些案件将持续存在，而妇女将发展糖尿病前期或DM。据报道，分娩后五年后约有50％的GDM患者被诊断为2型DM。7在斯里兰卡（Sri Lanka），一项纵向研究发现，与没有GDM相比，GDM女性在10年持续时间内患糖尿病的几率是10.6倍。8然而，生活方式干预措施有机会减慢这些女性中2型糖尿病的进展。9重要的是向具有GDM的女性提供准确，及时的信息，以了解其未来患糖尿病的风险。他们还应该接受根据需求量身定制的干预措施。确保有关积极生活方式修正案的行为的持续改变，应考虑几个要素，包括风险感知，信念和心理社会障碍。10除其他外，风险感知被确定为各种理论健康模型中健康行为的重要决定因素。11对患有未来糖尿病的高风险感知的女性更有动力进行筛查和生活方式改变。12关于发育糖尿病（RPS-DD）问卷的风险感知调查评估了一个人感知的患有这种疾病的风险的各个方面。13此工具由乐观偏见，个人控制，糖尿病风险因素知识，福利和障碍以及风险感知组成。最初用于预防糖尿病计划密歇根州糖尿病研究中心，14它在GDM母亲之间进行了随后的验证过程。13使用Cronbach的α的内部一致性非常出色（0.65至0.72）。RPS-DD问卷开发过程是彻底且多阶段的。但是，可以组织其他研究以评估验证性因素分析和评估其外部有效性。此外，马来语中没有发表的工具来衡量该人群中糖尿病的风险感知。这项研究旨在适应，翻译和