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引用：Piasecki, S. & Morosoli, S. & Helberger, N. & Naudts, L. (2024)。人工智能生成的新闻：《人工智能法案》中的透明度条款是否满足了新闻读者的期望？互联网政策评论，13 (4)。https://doi.org/10.14763/2024.4.1810
摘要：人工智能生成的内容在人们生活中的出现越来越多，而能够有效浏览和区分此类内容的重要性与透明度有着内在联系，我们的研究重点是透明度，我们通过评估《人工智能法案》第 50 条来研究这一概念。本文呼吁采取行动，在指定《人工智能法案》的透明度要求时考虑最终用户的利益。它侧重于一个特定的用例——媒体组织在生成人工智能的帮助下制作文本。我们认为，目前的形式下，第 50 条留下了许多不确定性，并且有可能在保护自然人免受操纵或赋予他们采取保护行动的权力方面做得太少。本文结合文献和调查数据分析（基于代表荷兰人口的样本），就《人工智能法案》透明度义务的实施提出了具体的政策和监管建议。其主要目的是回答以下问题：如何协调《人工智能法案》适用于人工智能生成的数字新闻文章的透明度规定与新闻读者对操纵和赋权的看法？
阿尔茨海默氏症的研究：被捕获的超级主架
已知错误折叠的淀粉样蛋白β蛋白的化学组成。以前尚不清楚蛋白质构建块如何组合在一起形成第二代纤维及其形状和结构的机制。“常规方法，例如基于染色技术的方法，可以改变蛋白质的形态和吸附位点，以便无法以自然形式进行分析。” Nirmalraj说。
此在线第一版已经过同行评审，接受和编辑，但并未通过作者和校对的更正
发现，我们发现横向流量套件的总平均重量范围从每次测试13.7 g到84.6 g。套件中标准外壳的平均重量为每个套管4.1 g（范围：2.8-6.5）。包装在整个套件的34％至89％以上，被发现是重量变化的巨大来源。在标准套件中，塑料平均占总重量的36％，而纸张和纸板平均占52％。在具有更新的盒式设计的非标准套件中，观察到了相反的情况。
第一批读者于 2025 年 2 月 4 日星期二第十一届……
HB 219。由第 164 届众议员斯蒂芬斯、第 87 届众议员戴维斯和第 100 届众议员克拉克提出：一项法案，名为“修订佐治亚州注释官方法典第 43 章有关职业和商业的法案”，以授权佐治亚州专业顾问、社会工作者和婚姻家庭治疗师综合委员会设立专业健康计划，为有缺陷的医疗保健专业人员提供监测和康复服务；授权佐治亚州护理委员会设立专业健康计划，为有缺陷的医疗保健专业人员提供监测和康复服务；提供资金或实物捐赠；提供相关事项；废除冲突法律；以及用于其他目的。提交受监管行业委员会
全能条形码读取器由AI -Mitech
1要符合CSA编号61010-1/UL61010-1/IEC61010-1，请使用CEC和NEC中定义的2类输出的电源，或已作为CAN/CSA-C22.2 No.60950-1/UL60950-1/UL60950-1/IEC60950-1中定义的有限电源评估。2要验证传感器温度，请在Web UI中使用温度读数。如果传感器温度不能保持在70°C以下，则需要采取其他冷却措施。此类措施的例子包括将读取器安装到散热器上，降低环境温度，并确保读取器上有空气流动。3读者不应仅由USB-C提供动力。
从减少剂量到最大化对比度：深度学习能否放大造影剂对脑部 MRI 图像质量的影响？一项读者研究
材料和方法 这项回顾性单中心研究考虑纳入 2019 年 11 月至 2021 年 3 月在 Gustave Roussy 癌症园区（法国维尔瑞夫）获取的共 250 张多参数脑 MRI。定义了独立的训练（107 例，年龄 55 岁±14 岁，58 名女性）和测试（79 例，年龄 59 岁±14 岁，41 名女性）样本。患者患有神经胶质瘤、脑转移、脑膜瘤或无增强病变。在所有病例中均获取了具有可变翻转角的梯度回波和涡轮自旋回波对比后 T1 序列。对于形成训练样本的病例，还获取了使用 0.025 mmol/kg 造影剂注射的“低剂量”对比后梯度回波 T1 图像。以标准剂量 T1 MRI 为参考，训练了一个深度神经网络来合成增强低剂量 T1 采集。训练完成后，对比增强网络用于处理测试梯度回波 T1 图像。然后由两名经验丰富的神经放射科医生进行读片，以评估原始和处理后的 T1 MRI 序列的对比增强和病变检测性能，以快速自旋回波序列为参考。结果对于增强病变的病例，处理后图像的对比噪声比（44.5 比 9.1 和 16.8，p<.001）、病变与脑组织比（1.66 比 1.31 和 1.44，p<.001）和对比增强百分比（112.4% 比 85.6% 和 92.2%，p<.001）均优于原始梯度回波和参考快速自旋回波 T1 序列。两位读者都更喜欢处理后的 T1 的整体图像质量（平均评分为 3.4/4 比 2.7/4，p<.001）。最后，对于大于 10 毫米的病变，所提出的处理方法将梯度回波 T1 MRI 的平均灵敏度从 88% 提高到 96%（p=.008*），而误检率则没有差异（两种情况下均为 0.02/例，p>.99）。考虑所有大于 5 毫米的病变时观察到了相同的效果：灵敏度从 70% 提高到 85%（p<.001*），而误检率保持相似（0.04/例 vs 0.06/例，p=.48）。如果包括所有病变，无论其大小如何，原始和处理后的 T1 图像的灵敏度分别为 59% 和 75%（p<.001*），相应的误检率为 0.05/例和 0.14/例（p=.06）。
回顾性大规模评估人工智能系统作为乳腺癌筛查中独立阅读器进行双重阅读的效果
所有分析均针对来自七个欧洲站点的连续十年历史匿名病例队列进行，这些站点代表四个中心：三个来自英国，一个来自匈牙利 (HU)，时间为 2009 年至 2019 年。这三个英国中心包括利兹教学医院 NHS 信托 (LTHT)、诺丁汉大学医院 NHS 信托 (NUH) 和联合林肯郡医院 NHS 信托 (ULH)。所有站点均参与由英国公共卫生部 (PHE) 监督的英国 NHSBSP，并遵守三年的筛查间隔，邀请 50 至 70 岁之间的女性参加。还包括一小部分符合英国年龄延长试验 (Age X) 资格的 47 至 49 岁和 71 至 73 岁之间的女性 (25)。匈牙利 MaMMa Klinika (MK) 中心涉及四个站点和相应的移动筛查单位，这些站点遵循两年的筛查间隔，并邀请 45 至 65 岁的女性参加。在所有站点中，还包括区域筛查计划年龄范围之外的女性，她们选择按照护理标准（机会性筛查）参与。研究人群代表了各自国家的筛查人群。筛查病例来自每个站点的主要乳房 X 线摄影硬件供应商：Hologic（位于 LTHT）、GE Healthcare（NUH）、Siemens Healthineers（ULH）和 IMS Giotto（MK）。
比较人类和人工智能医学机器学习中的性能：用于读者研究数据统计分析的开源 Python 库
为了了解人工智能 (AI) 对诊断医学实践的潜在影响，许多调查涉及收集多位人类专家对一组常见病例的解释。为了标准化分析此类研究数据的过程，我们发布了一个开源 Python 库来执行适用的统计程序。该软件实现了行业标准的 Obuchowski-Rockette-Hillis (ORH) 方法，用于多读者多病例 (MRMC) 研究。这些工具可用于将独立算法与读者小组进行比较，或比较以两种模式操作的读者（例如，有和没有算法辅助）。该软件支持非等效性和非劣效性检验。还提供了模拟读者和模型分数的函数，可用于蒙特卡洛功效分析。该代码在我们的 Gitub 存储库中公开提供，网址为 https://github.com/Google-Health/google-health/tree/master/analysis 。