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基因疗法：治疗听力损失的前进是什么？
•1次荟萃分析：表明，尽管接受Liraglutide的5325名个人中有0.3％报告了自杀念头，而通过不良事件报告接受安慰剂的人中有0.1％，但未通过预期/行为或抑郁症的间隔不平衡，通过预期问卷进行了评估•1回顾•1 RETHISE CORPECT•N = 260（N = 26）（N = 26）与非GLP1R激动剂抗肥胖药物相比，半熟练剂与较低的事件风险和复发性SI•1回顾性队列研究：抑郁症或自我伤害的发生率并未显着更高，GLP-1受体使用者对硫酸盐，硫代酶，硫代杂志的使用率增加了•1个实验性研究•1个实验性的连接•1 （RSFC）与安慰剂相比，在半熟练区干预后，MDD患者的自杀念头和/或行为
对感知，所有权和输出的影响alicia guo
基于AI的虚拟助手越来越多地用于支持日常构想任务。这些代理中存在的值或偏差可以以隐藏的方式影响输出。它们也可能影响人们如何感知具有不同价值一致性的AI代理产生的想法，并导致对基于AI的工具的设计产生影响。我们探索了具有不同值对想法过程的AI代理的影响，以及用户对想法质量，所有权，代理能力和输出中存在的值的看法。我们的研究任务为180名参与者，针对具有不同价值的AI代理的一组问题进行了集思广益的解决方案。结果表明，基于价值对齐的自我评估没有显着差异；但是，脑stormig过程中产生的想法反映了AI的价值观。本论文强调了AI值和人类意识之间的复杂相互作用，为将来的AI支持的头脑风暴工具提出了仔细的设计考虑。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
针对韩国的青少年自杀
对于朝鲜青少年来说，自杀率是无意伤害（第2个主要原因）死亡人数的两倍，是癌症死亡人数的三倍（第三主要原因）（Jo等，2022）。在男性和女性之间，男性青少年表现出的自杀率比女性同行（Lee，Park，Choi和Park，2022; N.D.）。在2019年，男性的平均自杀率约为2.4，女性的自杀率约为2.4和1.84（Lee，Park，Choi和Park，2022年）。然而，统计数据表明，自杀的念头几乎是女性的两倍，是男性的两倍。在2021年的中学和高中学生中，男孩的自杀念头为9.5％，女孩的自杀率为16.1％（Statista，2022cc）。虽然韩国男性青少年倾向于表现出更多的外部化问题，例如冲动控制和冒险，这会导致更多的自杀，但女性倾向于表现出更多内在的问题，例如抑郁症状或社会排斥，导致更多的构想（Lee，Park，Park，Choi，Choi和Park，20222）。
Silicon Crossroads Microelectronics Commons
FOR IMMEDIATE RELEASE Silicon Crossroads Microelectronics Commons Marks Milestone Year CRANE, Ind. – As 2024 comes to a close, the Silicon Crossroads Microelectronics Commons (SCMC) Hub has emerged as a powerful catalyst for innovation and growth in the Midwest's microelectronics ecosystem. Under the leadership of Applied Research Institute (ARI), the hub has made substantial strides in fostering collaboration, driving technological advancements, and nurturing talent. SCMC is poised to help shape the future of microelectronics, strengthening America's global competitiveness and driving economic and national security. In its first year, SCMC focused on standing up its internal operations, and established a robust and diverse membership base spanning academia, small businesses, industry leading commercial companies and defense industrial base system integrators. This vibrant community was integral to driving ideation, advancing technologies through prototyping, and positioning projects for efficient transition to production. SCMC innovation processes and framework has made significant strides to accelerate microelectronics technology advancements through the proven innovation architecture. The nucleus of this framework incorporates collaborative ideation sessions, networking collisions, innovation templates/best practices, and the convergence of project teams. For example, SCMC's collaborative ideation sessions, such as the one held in June 2024, are designed to reduce innovation barriers. SCMC implemented a suite of tools, revolutionizing the operational capabilities. With these tools, the SCMC Hub can communicate efficiently, ensuring clear and timely information exchange among all members. This improved communication has resulted in better teaming opportunities, enabling more cohesive and strategic collaborations. The online member engagement platform houses all hub engagement, outreach, communications, event calendar, teaming profiles, member resources, data calls, and membership data. By utilizing this platform, SCMC members can interact with other hub members, receive pertinent Hub communications, partner with new innovative companies, share noteworthy news/articles, view announcements, and explore upcoming events. Upon the launch of this platform, our membership base consisted of 136 members, but saw significant and constant growth each quarter, bringing us to over 250 members, an 83% increase. Members can utilize the newly opened Silicon Crossroads Collaboration Center (SC3), which serves as a state-of-the-art hub for the SCMC, providing a modern and flexible space to foster collaboration, innovation, and knowledge sharing among the hub's diverse membership. The center's modular design accommodates a variety of events, workshops, and meetings, and already hosted over 36 activities that brought in more than 800 members and ecosystem partners. As a central gathering place for the three-state hub coalition, the SC3 plays a vital role in enabling the rich engagement and community-building that are critical to the hub's success. One of the most notable in 2024 was the establishment of the R1 Nucleus (R1N), an unprecedented collaboration between four prestigious regional universities: Purdue University, University of Notre Dame, University of Michigan, and University of Illinois Champaign- Urbana.
AWS 白皮书埃森哲企业 AI – 扩展机器学习和深度学习模型
摘要 ........................................................................................................................................................... 1 您的架构是否良好？................................................................................................................................ 1 简介 ......................................................................................................................................................... 2 从构思到生产的无摩擦过程 ...................................................................................................................... 2 劳动力分析用例 ............................................................................................................................. 3 智能平台方法 ............................................................................................................................. 4 AWS 上的 ML 架构 ............................................................................................................................. 5 特征工程 ............................................................................................................................................. 6
儿童自杀思想和行为的分类
与构想和尝试相关联。Janiri等5检查使用逻辑回归的潜在风险和保护性因素范围更广泛，还表明，更高水平的家庭冲突是自杀，儿童心理病理学的存在，更长的周末筛查时间和更长的周末筛查时间也被发现是危险因素，而危险因素更大，而父母的监督和积极的学校参与是保护因素。的发现表明，贫穷的家庭连贯性和支持与儿童自杀念头有关，与个人的心理模型以及自杀行为的综合动机 - 自愿性模型相一致，在这种模型中，独自一人和不支持的感觉（挫败遗产）的感觉是自杀构思和尝试的重要风险因素。8，9然而，以前已确定为自杀思想和行为相关的社会学和临床因素并没有改善对自杀思想或行为的预测。10因此，需要研究与自杀思想和行为相关的新措施，例如遗传学或区域大脑活动，这些措施已证明在青少年中在这些思想和行为中起作用。11此外，这些研究还没有检验，是否有多种因素的组合，而不是每个风险因素的关联，而是区分有或没有自杀 *联合第一作者的儿童。
