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纳格尔·托马斯 (Nagel Thomas) 撰写的《成为蝙蝠是什么感觉》文章
研讨会“心灵哲学：老鼠、人类和机器”从更哲学、伦理和道德的角度探讨了与人工智能相关的主题，同时也采用了更全面的方法。讨论的一个方面是，我们如何将不同程度的责任、自由、惩罚归因于未来具有增强能力的人工智能——甚至拥有良知。一个主要障碍是如何正确评估这样的人工智能：它的能力、能力和可能性，以便我们获得正确的结果，从而进一步使我们能够决定和应用正确的政策。在这种情况下，我们讨论了纳格尔的作品“成为蝙蝠是什么感觉” [4]。纳格尔的观点是，如果不能通过自己的眼睛看世界，就不可能正确评价另一个实体。在本文中，我想探讨一下，至少在与该主题相关的大多数社会实际需求的范围内，是否有必要真正能够“从内部体验”以决定并赋予这种人工智能一定程度的自由、责任等。
文章低级别胶质瘤 (LGG) 靶向 Alpha 疗法 (TAT) 后的长期肿瘤控制：一种新的治疗模式？
1 华沙医科大学核医学系，02-091 华沙，波兰；leszek.krolicki@wum.edu.pl（LK）；jolanta.kunikowska@wum.edu.pl（JK） 2 巴塞尔大学医院神经外科系，4031 巴塞尔，瑞士；dominik.cordier@usb.ch 3 伯尔尼大学医院 Inselspital 神经内科系，3010 伯尔尼，瑞士；nedelina.slavova@gmail.com 4 精神病学和神经病学研究所神经外科系，02-957 华沙，波兰；henryk.koziara@gmail.com 5 欧洲委员会联合研究中心 (JRC)，76125 卡尔斯鲁厄，德国；frank.bruchertseifer@ec.europa.eu (FB); alfred.morgenstern@ec.europa.eu (AM) 6 核医学与放射化学，巴塞尔大学医院，4031 巴塞尔，瑞士 7 伯尔尼与巴塞尔大学神经外科系，4001 巴塞尔，瑞士 * 通信地址：adrian.merlo@bluewin.ch
靶向PD-1/PD-L1治疗人淋巴瘤的免疫检查点抑制剂
非霍奇金淋巴瘤（NHLS）包括在分化的各个阶段由B细胞，T细胞和天然杀伤（NK）细胞引起的各种恶性肿瘤。相反，经典的霍奇金淋巴瘤（CHLS）主要具有反应性免疫细胞背景的芦苇 - 西堡细胞（RSC）。免疫调节途径，尤其是PD-1/PD-L1轴，在NHL和CHLS的肿瘤免疫逃避中起关键作用。在淋巴瘤谱中观察到PD-1和PD-L1的表达升高，影响预后和治疗反应。 在治疗上，靶向PD-1/PD-L1的免疫检查点抑制剂（ICI）彻底改变了淋巴瘤的管理，尤其是在复发/难治性病例中。 nivolumab和pembrolizumab等在各种B细胞淋巴瘤中都表现出了效率，在CHL中取得了令人鼓舞的结果。 结合ICI与常规化学疗法或靶向药物的组合策略显示出增强的效率，并且正在广泛探索。 在这篇综述中，我们讨论了NHL和CHL肿瘤微环境的最重要特征，以ICIS解决治疗方法，并尝试概述未来的观点。在淋巴瘤谱中观察到PD-1和PD-L1的表达升高，影响预后和治疗反应。在治疗上，靶向PD-1/PD-L1的免疫检查点抑制剂（ICI）彻底改变了淋巴瘤的管理，尤其是在复发/难治性病例中。nivolumab和pembrolizumab等在各种B细胞淋巴瘤中都表现出了效率，在CHL中取得了令人鼓舞的结果。结合ICI与常规化学疗法或靶向药物的组合策略显示出增强的效率，并且正在广泛探索。在这篇综述中，我们讨论了NHL和CHL肿瘤微环境的最重要特征，以ICIS解决治疗方法，并尝试概述未来的观点。
托马斯·德韦恩·库克诉马里兰州，第 14 号，......
Thomas Dwayne Cook 诉马里兰州，第 14 号，2023 年 9 月审理。Eaves 法官的意见。CODE ANN.，刑事诉讼条款 § 8-201 – 定罪后 DNA 检测 – 免责或减刑证据 马里兰州法典刑事诉讼条款第 8-201(d)(1) 节规定，如果“DNA 检测具有科学潜力，可以产生与错误定罪或判刑索赔相关的免责或减刑证据[]”并且“所要求的 DNA 检测采用了相关科学界普遍接受的检测方法”，则被判犯有暴力罪行的人有权进行定罪后 DNA 检测。 上诉人声称，DNA 检测有合理的可能性产生证据表明他进行了自卫，并且受害人的伤势缺乏维持定罪所需的严重程度。马里兰州最高法院裁定，DNA 检测请求的证据不太可能具有科学潜力，无法提供脱罪或减刑证据。因此，巡回法院在未经听证的情况下驳回上诉人要求进行定罪后 DNA 检测的请求是合理的。
引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
利用碳捕获和储存从可持续生物质中生产氢气的潜力
低碳氢是 2050 年实现净零排放的重要因素。生物质制氢是一种很有前途的生物能源，结合碳捕获和储存 (BECCS) 方案，可以生产低碳氢并产生预计需要的二氧化碳去除 (CDR)，以抵消难以减少的排放。在这里，我们设计了一个用于生物质制氢并结合碳捕获和储存的 BECCS 供应链，并以高空间分辨率量化欧洲制氢和 CDR 的技术潜力。我们考虑对粮食安全和生物多样性影响最小的可持续生物质原料，即农业残留物和废弃物。我们发现，这种 BECCS 供应链每年最多可生产 1250 万吨 H 2（目前欧洲每年使用约 10 万吨 H 2）并从大气中每年去除多达 1.33 亿吨 CO 2（占欧洲温室气体排放总量的 3%）。然后，我们进行地理空间分析，量化生物质原料所在地与潜在氢气用户之间的运输距离，发现 20% 的氢气潜力位于难以电气化的行业 25 公里以内。我们得出结论，用于从生物质生产氢气的 BECCS 供应链代表了一个被忽视的近期机会，可以产生二氧化碳去除和低碳氢气。
Alwd第七版。 Thomas A. Mayes和Perry A. Zirkel，州教育机构与特殊教育：义务和负债，10 B.U.酒吧int。 L.J. 6
残疾儿童和学校官员之间关于残疾儿童特殊教育的争议正在以更大的频率到达法院。”尽管《残疾人教育法案》（以下简称“想法”）和相关法规的绝大多数争议仅限于针对特定儿童的特殊教育计划的制定或实施，但一些争议暗示了全州范围内的关注。在这种情况下，残疾儿童的父母还可以针对“州教育机构”（SEAS）3（除了或代替当地学区（地方教育机构或Leas）外）进行。4此类诉讼中的股份非常高，其影响超出了直系政党。此外，知情的观察者预测，针对海洋的行动将更频繁地发生。，例如，查尔斯·韦瑟利（Charles Weatherly）和里德·马丁（Reed Martin），著名的特殊教育律师
锂离子电池和其他对消防安全的威胁由Gordon F. Tomaselli编写的证词，医学博士
4 Mozaffarian，D.，Benjamin，E.J.，Go，A.S.，Arnett，D.K.，Blaha，M.J.，Cushman，M.，Turner，M.B。（2015）心脏病和中风统计 - 2016年更新：美国心脏协会的报告。循环，133，E268-E278。5患有先天性心脏病的成年人的心律不齐，第一部分：JACC最先进的评论，F。Bessiere等。J Am Coll Cardiol 2023卷。82第11页第1108-1120页登录编号：37673512 doi：10.1016/j.jacc.2023.06.06.034 6 Hazinski，M。F.，M.F.，Markenson，D.，Neish，S.，Gerardi，M.，M.，Hootman，J.，Nichol，Nichol，Nichol，G。，Smith，Smith，S.（2004）。aha科学陈述：对心脏骤停的反应和选择威胁生命的医疗紧急情况。学校的医疗应急响应计划：医疗保健提供者，政策制定者，学校管理人员和社区领袖的声明。同时发行的流通，109，278-291;儿科，113，155-168;急诊医学年鉴，43，83-99。7 Link，M.，Atkins，D.，Passman，R.，Halperin，H.，Samson，R.，White，R.，Kerber，R。（2010）。第6部分：电疗法。自动化的外部除颤器，除颤，心脏vers和起搏：2010年美国心肺复苏和紧急心血管护理指南。流通，122（补充3），S706 – S719。8 Mell HK，Mumma SN，Hiestand B，Carr BG，Holland T，Stopyra J.农村，郊区和城市地区的紧急医疗服务响应时间。JAMA Surg。 2017年10月1日; 152（10）：983-984JAMA Surg。2017年10月1日; 152（10）：983-984
人工智能辅助手术 - Thomas Ward 的网站
外科手术涉及对组织的物理操作以治疗疾病。几个世纪以来，随着人类知识的增加和新工具的发展，外科手术的效果得到了改善。人工智能 (AI) 被定义为对算法的研究，该算法使机器能够推理和执行诸如解决问题、对象和单词识别、世界状态推理和决策等功能 [1] 。因此，外科手术是 AI 技术的一个自然而又复杂的应用。手术需要外科医生综合来自多个来源的数据来做出决策、识别解剖结构并在快速变化的场景中执行身体任务。在手术室外，外科护理的组成部分包括诊断、术前评估、术后护理、结果评估和外科医生培训（图8.1）。AI 有望提高围手术期护理的质量和效率，改善手术决策，增强人类外科医生的身体能力，并为未来的研究提供许多令人兴奋的机会——尽管并非没有潜在的陷阱和挑战。本章回顾了 AI 在外科手术中的过去、现在和未来应用。