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动物模型在药物开发中的（误导性）作用
版权所有 © 2024 Hartung。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可 (CC BY) 条款分发。允许在其他论坛使用、分发或复制，只要注明原作者和版权所有者并引用本期刊的原始出版物，符合公认的学术惯例。禁止不符合这些条款的使用、分发或复制。缩写：人工智能 (AI)，计算机程序（机器学习工具），执行通常需要人类智能的任务；流失是指候选药物在临床开发过程中经历的高失败率。有偏见的结果报告，发表有效果比没有效果更容易：这是科学文献中偏见的一个典型例子；重磅炸弹药物是一种药品，为销售它的公司创造每年 10 亿美元或以上的销售额；药物靶点 ，它本质上是人体内与药物相互作用产生治疗效果的分子； 欧洲化妆品试验禁令 ，欧盟自 2003 年起立法禁止动物试验，并通过营销禁令强制执行，适用于成品化妆品、含有接受替代品的动物测试成分的产品（2004 年后）、急性和局部（眼睛和皮肤）测试（2009 年后）以及所有其他危害（2013 年后）； 仿制药 ，仿制药是一种在剂型、安全性、强度、给药途径、质量、性能特征和预期用途上与已经上市的品牌药相同的药物； 危害 ，物质的不良影响； 高通量筛选 (HTS) ，一种用于科学发现的方法，特别是在药物发现、生物学、材料科学和化学领域。它涉及使用自动化设备快速测试数千到数百万个样本的生物活性或化学反应；免疫抑制药物，用于阻止移植排斥或自身免疫性疾病的药物；先导化合物优化，即对筛选出的初始命中化合物的化学变体进行迭代合成和测试的过程，以提高效力、选择性和类药特性，并开发优化的先导分子作为临床开发的强有力最终候选物；LD50，即半数致死量，是一种通过50%的大鼠死亡的剂量来比较物质毒性潜力的方法；纳米粒子，定义为直径在1至100纳米（nm）范围内的物质粒子；由于它们的表面积与体积比高，它们可以表现出与块体材料明显不同的物理和化学特性；组学技术，同时测量尽可能多的活性基因（转录组学）、蛋白质（蛋白质组学）或代谢物（代谢组学）的变化；REACH计划，《化学品注册、评估、授权和限制》的首字母缩写，是欧盟的一项综合性法规，旨在确保高水平地保护人类健康和环境免受化学品带来的风险。该法规于 2007 年 6 月 1 日颁布；可重复性危机，也称为复制危机，指的是人们越来越担心许多科学研究的结果难以或无法复制；选择性分析，又称亚组分析，侧重于部分数据，而忽略整体结果，以获得显著结果。这是不可重复结果的常见来源；致畸作用，导致出生缺陷。
俄罗斯在乌克兰的战争：误导性的教义、错误的战略
俄罗斯对乌克兰的军事入侵被预测得非常准确，但未能取得任何类似成功。美国情报部门收集了有关俄罗斯军队集结的详细数据，乔·拜登总统因解密这些信息并向北大西洋公约组织（NATO）成员国灌输俄罗斯侵略不可避免的结论而值得称赞。1 然而，不可能预见到莫斯科在执行相当明显的攻击计划时所犯错误的范围。结果，西方在假设乌克兰对基辅的防御迅速崩溃的情况下准备的集体反应的许多要素必须经过一系列修改。乌克兰坚决抵抗大规模突然进攻无疑是俄罗斯遭受挫折的主要原因，但随着战争持续到第七个月（本文撰写时），发动入侵决定所依据的错误判断的深度就变得更加令人震惊。
俄罗斯在乌克兰的战争：误导性的教义、错误的战略
俄罗斯对乌克兰的军事入侵被预测得非常准确，但未能取得任何类似成功。美国情报部门收集了有关俄罗斯军队集结的详细数据，拜登总统因解密这些信息并向北大西洋公约组织（NATO）成员国灌输俄罗斯侵略不可避免的结论而值得称赞。1 然而，不可能预见到莫斯科在执行相当明显的攻击计划时所犯错误的范围。结果，西方在假设乌克兰对基辅的防御迅速崩溃的情况下准备的集体反应的许多要素必须经过一系列修改。乌克兰坚决抵抗大规模突然进攻无疑是俄罗斯遭受挫折的主要原因，但随着战争持续到第七个月（本文撰写时），发动入侵决定所依据的错误判断的深度就变得更加令人震惊。
社交媒体和误导信息在民主中一种机制设计方法
摘要 - 现代民主社会中社交媒体平台的出现从根本上改变了信息的传播和消费方式。这些平台为沟通和自我表达创造了前所未有的机会。但是，它们也已成为不准确和欺骗性信息的迅速传播的肥沃理由。解决此问题涉及利用一种机制设计方法来审查社交媒体对民主进程的影响，并提出解决方案以遏制错误信息的传播。通过分析平台用户，内容创建者和信息消费者的激励措施和战略行为，该研究旨在了解社交媒体算法，用户交互和网络结构如何有助于误导信息的扩散。从这项分析中获得的见解将极大地促进有关社交媒体在民主社会中的作用的持续论述。此外，这些发现将为决策者，平台设计师和用户提供可行的建议。最终目标是培养一个更健康，更可靠的信息生态系统，从而提高民主参与和决策的质量。关键字 - 媒体，错误信息，民主流程，机制设计，用户行为，政策建议简介：在当代社会中，在社交媒体平台上误导信息的普遍性已成为一个关键挑战，威胁着在线话语的可靠性，并对个人和社会和谐构成潜在风险。经常被社交媒体网络的病毒性扩大的错误信息的迅速传播，可能会影响公众舆论，破坏决策过程并加剧社会紧张局势，从而破坏民主治理的基础。解决这个普遍的问题需要利用高级技术和数据科学方法的创新解决方案。机器学习是人工智能的一部分，已成为反对错误信息的有前途的工具。利用其处理大量数据，检测模式并做出数据驱动预测的能力，机器学习为识别和打击社交媒体平台上的欺骗性内容提供了动态方法。与传统的基于规则的系统不同，机器学习算法可以随着时间的流逝而适应和发展，从而不断提高其识别真实和误导信息的能力。机器学习有效性的核心在于其对数据驱动决策的依赖。通过在包含真实和欺骗性内容的广泛数据集上培训算法，平台可以教这些算法以识别出微妙的提示和模式，以表明存在错误信息。通过迭代学习过程，机器学习模型完善了他们对
代理任务和主观测量可能会在评估可解释的人工智能系统时产生误导
可解释的人工智能 (XAI) 系统是社会技术系统的一部分，例如，负责做出决策的人机协同人工智能团队。然而，当前的 XAI 系统很少通过衡量人机协同人工智能团队在实际决策任务中的表现来评估。我们进行了两项在线实验和一项面对面的出声思考研究，以评估两种当前常用的评估 XAI 系统的技术：（1）使用代理、人工任务，例如人类根据给定的解释预测人工智能决策的准确性，以及（2）使用信任和偏好的主观衡量标准作为实际表现的预测指标。我们的实验结果表明，使用代理任务的评估并不能预测使用实际决策任务的评估结果。此外，对实际决策任务评估的主观衡量标准并不能预测这些任务的客观表现。我们的结果表明，通过采用误导性的评估方法，我们的领域可能会无意中减缓开发能够比单独的人类或人工智能表现更好的人类+人工智能团队的进程。
观点文章 巴基斯坦新冠疫苗犹豫威胁：需要采取措施消除误导性言论
摘要。在宣布 COVID-19 为大流行病后，社交媒体上立即涌现出许多疯狂的阴谋论。巴基斯坦很容易受到此类阴谋论的影响，并因此类说法而经历了脊髓灰质炎疫苗接种计划的失败。最近，两位著名的政治人物提出了针对巴基斯坦 COVID-19 疫苗的阴谋论，称 COVID-19 是一个巨大的幻想，是针对穆斯林国家的阴谋。这一理论在当地社区引起了广泛讨论，支持了人们对 COVID-19 疫苗的犹豫。我们敦促巴基斯坦卫生部门在此类说法渗透到普通社区之前采取必要措施。反疫苗运动可能会破坏结束 COVID-19 大流行的努力。我们相信，大众媒体的道德和负责任行为、巴基斯坦电子媒体监管局的谨慎建议、医疗机构的严厉措施、提高公众对 COVID-19 认识的有效举措、数据或通信科学家对信息的有力分析以及卫生专业人员发表反对此类理论的反对意见，将在很大程度上消除此类误导性说法。由于巴基斯坦的疾病负担沉重，确诊病例急剧增加，立即采取行动至关重要，以消除未来 COVID-19 疫苗接种计划的任何潜在障碍。
检查现场计划审查的清单
我证明我已经提供了有关此应用程序的信息（除了“灰色框”中的信息除外），并且我已经查看了有关此表格的所有信息（包括“灰色框”中的信息）。我进一步证明，我所提供的信息是真实而正确的，并且我已经阅读并理解了与我的财产发展有关的西巴吞鲁日教区的法律（包括但不限于分区和现场开发法规）。I am aware that any false or misleading information on this form, or any violation of Parish property development laws could result in legal action taken against me or others by West Baton Rouge Parish: ______________________ _________________ _________________________________________ _____________ Signature Print Name Date
筏电机有限的公司身份编号
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哲学SIG年度会议|精神病学和心理保健领域的新兴哲学主题：导航机器学习时代和基因
9.10am Introduction and welcome to the conference Dr Anastasios Dimopoulos, RCPsych Philosophy SIG Chair 9.15am Chair: Dr Anastasios Dimopoulos Digital Dualism: What's Most Misleading about the Computer Metaphor Dr Mazviita Chirimuuta 9.50am Discussion/questions from the audience 10.10am Break 10.30am Chair: Professor Matthew Broome Designing Adaptive Environments: A Framework for智能技术的预防性心理健康博士Hipólito博士11.05 am 11.30am Break的讨论/问题上午11.50 am主席：丹·乔伊斯教授如何考虑大型语言模型默里·沙纳汉（Murray Shanahan）12.25pm的讨论/来自观众的问题12.50pm午餐会午餐：1.40pm午餐：Frank Rohrricht教授：