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工作场所政策中的人工智能（AI）驱动工具
(c) 在使用人工智能工具进行任何与工作相关的用途之前，无论其位置如何，只要该用途不在列表中，未获得其部门和工作分类的特别批准，或未获得人工智能用户希望使用人工智能工具执行的任务的批准，人工智能用户必须获得 [主管/经理/人力资源指定人员] 的明确书面同意。提出请求的人工智能用户应准备好讨论使用相关人工智能工具完成工作相关任务的目的、范围和业务理由。
人工智能生成文本检测工具的测试
生成式预训练 Transformer 大型语言模型的最新进展强调了在学术环境中不公平使用人工智能 (AI) 生成内容的潜在风险，并加大了寻找检测此类内容的解决方案的力度。本文研究了人工智能生成文本检测工具的一般功能，并根据准确性和错误类型分析对其进行了评估。具体来说，该研究试图回答以下研究问题：现有检测工具是否能够可靠地区分人类书写的文本和 ChatGPT 生成的文本，以及机器翻译和内容混淆技术是否会影响对人工智能生成文本的检测。该研究涵盖了 12 种公开可用的工具和两种在学术环境中广泛使用的商业系统（Turnitin 和 PlagiarismCheck）。研究人员得出结论，现有的检测工具既不准确也不可靠，主要偏向于将输出归类为人类书写的文本，而不是检测人工智能生成的文本。此外，内容混淆技术会显著降低工具的性能。该研究做出了几项重要贡献。首先，它总结了该领域最新的类似科学和非科学成果。其次，它展示了迄今为止最全面的测试之一的结果，该测试基于严格的研究方法、原始文档集和广泛的工具覆盖范围。第三，它讨论了在学术环境中使用检测工具检测人工智能生成的文本的含义和缺点。
关于在人工智能模型背景下处理个人数据的某些数据保护问题的第 28/2024 号意见
在此背景下，考虑到这些技术引发的数据保护问题，爱尔兰监管机构要求 EDPB 根据 GDPR 第 64(2) 条就一般适用事项发表意见。该请求涉及在人工智能（“AI”）模型的开发和部署阶段处理个人数据。该请求更详细地询问：（1）何时以及如何将 AI 模型视为“匿名”；（2）控制者如何证明合法利益作为开发和（3）部署阶段的法律依据的适当性；（4）在 AI 模型的开发阶段非法处理个人数据会对 AI 模型的后续处理或运行产生什么影响。
Spore-FP1 结核病粘膜候选疫苗对豚鼠具有高度保护性，但未能提高 BCG 在非人类原始细胞中的保护作用
结核病仍然是全球的主要健康威胁，需要一种比目前的卡介苗 (BCG) 更有效的疫苗来替代或增强其效力。Spore-FP1 粘膜疫苗候选物基于 Ag85B-Acr-HBHA/肝素结合域融合蛋白，吸附在灭活枯草芽孢杆菌孢子表面。该候选物对未接种过结核分枝杆菌的豚鼠具有显著的保护作用，并显著提高了用 BCG 引发的动物的肺和脾脏的保护作用。然后，我们用 BCG 皮内注射免疫恒河猴，随后用一次皮内注射和一次气雾剂量的 Spore-FP1 进行加强，然后用低剂量气雾化结核分枝杆菌 Erdman 菌株进行攻击。接种疫苗后，动物没有出现任何不良反应，并且与单独接种 BCG 相比表现出更高的抗原特异性细胞和抗体免疫反应，但这并没有显著改善疾病病理或器官中的细菌负担。
优化印度航站楼的液化天然气供应
随着2003年印度液化天然气供应合同的出现，终端在达哈伊（Dahej）和随后在哈希拉（Hazira）出现，该终端是通往液化天然气供应的门户，带有从古吉拉特邦（Gujarat）海岸到印度中部和北部需求中心的天然气管道的行李箱管道。该系统迎合了该国的肥料和发电厂的巨大锚固量，并且终端利用受益。但是，在后来几年出现在沿海地区不同地点的航站楼无法被设想，并且受到各种瓶颈的阻碍，其中一些甚至没有打破。在近年来，我们看到各种参与者正在努力制定计划，以建立新的基础设施，以将液化天然气带给消费者，而现有参与者正在努力扩大其能力。这也导致人们关注像我们这样的资本稀缺国家的不罚金投资。
学生使用生成式人工智能工具的指南 FINAL
1. 始终坚持学术诚信和诚实的原则——有关学术诚信的一般信息和资源可在学术诚信网页上找到。2. 始终遵守大学的学生行为准则。3. 始终尊重隐私和保密性，避免与生成式人工智能工具共享敏感的个人信息。4. 请记住，生成式人工智能并不总是可靠的。例如，它可能提供虚假或过时的信息或虚假的参考资料，也可能是故意误导信息的来源。5. 始终批判性地评估使用人工智能生成的响应。使用已知可靠的来源来验证信息。如果您对所生成内容的可靠性有疑问，请咨询您的讲师或导师。6. 生成式人工智能工具应用于补充学习和研究，而不是代替通过 Moodle、Talis 阅读列表和图书馆提供的可靠学术资源。 7. 生成式人工智能工具在学术工作中有很多有用的方法，包括头脑风暴、写作任务的初稿、编辑写作任务并提供写作反馈、为文章提出结构建议、使用内容制作演示文稿、为演示文稿和视频制作音乐或制作图像来说明你的工作。 8. 你的讲师会告诉你，在论文或特定评估中，是否允许、要求或禁止使用生成式人工智能工具。在哪里允许
算法交易、模型和人工智能
Tina Toni 是摩根士丹利固定收益部门的执行董事，她领导伦敦电子利率量化策略团队，负责欧洲政府债券和利率掉期交易柜台的算法系统和模型。这包括算法客户定价、自动对冲、执行和一级交易商债务报价。在 2014 年加入摩根士丹利之前，Tina 是麻省理工学院 (美国波士顿) 生物工程系的博士后研究员，曾在麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的一个研究小组任职，后来在伦敦帝国理工学院 (英国) 工作，在那里她与辉瑞公司合作研究复杂生物和疾病过程的数学建模和模拟。Tina 获得了伦敦帝国理工学院 (英国) 的贝叶斯统计学博士学位、华威大学 (英国) 的数学硕士学位和卢布尔雅那大学 (斯洛文尼亚) 的数学学士学位。如何注册：
将人工智能工具与校园基础设施相结合以支持……
在学生信息系统中实施学习规定时，教师的直觉想法通常与后来的 IT 映射不同。本文追求对此类过程的合理化（经济和心理）。最终目标是基于人工智能的辅助系统，为学习规定的生成、验证、认证和使用提供支持。先进的人工智能工具可以支持高等教育参考模型 (HERM) 中确定的课程设计中的广泛业务能力。这种方法的进一步目标是提高个人学习计划与学习规定的一致性并支持学习指导。我们的符号方法应用了自然语言和抽象逻辑的通用语义，充当了法律规范和课程设置之间的桥梁。本文解释了一般概念，介绍了开发的技术架构，并介绍了单个工具及其与校园现有 IT 基础设施的集成。演示和讨论了课程设计用例，包括提取和解释编码知识、协作编辑学习规定以及在创建过程中对学习规定进行细粒度版本控制。最后，讨论了由此产生的好处、剩余的挑战和未来的方向。关键词：微服务架构、语义建模、高等教育、人工智能、课程生命周期、学生信息系统
乳腺癌播散性肿瘤细胞和休眠的临床和生物学方面
检测和治疗方面的进步大大提高了早期乳腺癌患者的生存率。然而，远处复发会导致高死亡率，通常被认为是无法治愈的。癌症通过循环肿瘤细胞 (CTC) 传播，多达 75% 的乳腺癌患者在诊断时可能存在微转移，而转移性复发通常发生在治疗后数年到数十年。在临床潜伏期，播散性肿瘤细胞 (DTC) 可以在远处进入细胞周期停滞或休眠状态，很可能无法被免疫检测和治疗。虽然这是一个挑战，但它也可以看作是一个绝佳的机会，可以在休眠 DTC 转化为致命的大转移病变之前及时将其靶向。在这里，我们回顾并讨论了我们在乳腺癌 DTC 和休眠生物学方面的进展。我们对这些特征的机制洞察取得了长足进步，从而确定了可能的靶向策略，但将它们整合到临床试验设计中仍不确定。结合微创液体活检和合理设计的辅助疗法，针对增殖和休眠肿瘤细胞，可能有助于应对当前的挑战并提高精准癌症治疗。