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个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。
真菌对磷酸盐的溶解是陆地生态系统养分循环的重要过程，尤其是对于
真菌对磷酸盐的溶解是陆地生态系统养分循环的重要过程，尤其对于植物生长发育必需的元素磷的可用性而言。磷通常以不溶性形式存在于土壤中，例如铁、铝和钙的无机磷酸盐，这限制了植物根部对其的吸收。然而，磷酸盐溶解真菌能够通过分泌有机酸和磷酸酶将可用的磷酸盐释放到环境中，将这些不溶性形式转化为植物可利用的磷酸根离子。该机制不仅在植物营养方面发挥着关键作用，而且在陆地生态系统的可持续性方面也发挥着关键作用，有助于有效的磷循环和提高农业生产力。本研究的目的是通过巴西亚马逊西部微生物收集中心的三种具有散生菌目形态特征的真菌菌株，对不同磷酸盐源的溶解能力进行分子鉴定和表征。首先，重新激活这些细胞系，并使用 2% CTAB 方法进行 DNA 提取。接下来，进行 CaM（钙调蛋白）区域的扩增，作为物种鉴定的分子标记，然后进行测序和系统发育分析。为了确保分析的稳健性，基于相关物种序列的比对，采用了最大似然法，并进行了 1000 次重复。为了评估无机磷酸盐的溶解潜力，在含有三种不同形式的不溶性磷酸盐的培养基中对分离物进行体外定性测试：磷酸铁（FePO₄）、磷酸铝（AlPO₄）和磷酸钙（Ca₃(PO₄)₂）。将真菌在28°C的恒温下培养四天。磷酸盐的溶解度通过溶解指数来量化，该指数是一个参数，表示真菌在培养基中在其菌落周围产生溶解晕的能力。该指数是根据溶解晕的直径与真菌菌落直径的比率计算得出的。系统发育分析证实，所研究的三种菌株属于 Talaromyces sayulitensis 种。在进行的测试中，Talaromyces sayulitensis 菌株表现出溶解不同来源的无机磷酸盐的高潜力，在所有测试介质中呈现溶解晕。在含有磷酸铝（AlPO₄）的培养基中观察到最高的溶解率。这些结果表明，Talaromyces sayulitensis 具有显著的溶解各种形式磷酸盐的能力，作为一种有前途的生物技术工具，它可以提高贫瘠土壤中磷的利用率，促进植物生长，并有助于可持续农业实践。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
用于通信的脑机接口：闭锁综合征患者的偏好、汽车
摘要 目标：为严重运动障碍患者开发脑机接口 (cBCI) 理想情况下依赖于最终用户和其他利益相关者（如护理人员和研究人员）之间的密切合作。意识到这些群体之间可能存在的意见分歧对于开发可用的 cBCI 和访问技术 (AT) 至关重要。在本研究中，我们比较了潜在 cBCI 用户、他们的护理人员和 cBCI 研究人员对以下方面的意见：(1) 用户希望用 cBCI 控制哪些应用程序；(2) 用户喜欢使用哪些心理策略来控制 cBCI；(3) 用户希望在临床轨迹的哪个阶段了解 AT 和 cBCI。方法：我们收集了 28 名闭锁综合征患者、29 名护理人员和 28 名 cBCI 研究人员的数据。问卷配有动画视频来解释不同的 cBCI 概念，并评估了这些概念的实用性。结果：三组人对最理想的 cBCI 应用的看法一致，但对心理策略和了解 cBCI 的时间存在分歧。动画视频被认为是向最终用户和其他利益相关者解释 cBCI 和心理策略的清晰且有用的工具。结论：利益相关者之间对于用户喜欢使用哪种心理策略以及他们希望何时了解 cBCI 存在明显分歧。为了推进 cBCI 的开发和临床实施，有必要将研究议程与最终用户和护理人员的需求相结合。
定量粪便免疫化学测试指导初级保健中的结直肠癌途径
患有结直肠癌或肛门癌症状的人（直肠肿块，无法解释的肛门肿块或无法解释的肛门溃疡）在转诊之前不需要提供适合的拟合度（请参阅有关胃肠道癌症下胃肠道癌的建议中有关可疑癌症的指南的建议）。不返回粪便样本或具有负合适结果和持续无法解释的症状的人可能仍需要在二级护理中进行进一步研究。这可能是通过替代推荐途径，例如非特异性症状途径。，重要的是，GP可以在没有积极的结果的情况下转介人，如果他们认为有必要。
XREF业务更新2025年2月4日
全球人力资源技术平台XREF（ASX：XF1）今天宣布了2025年上半年的业务更新。此版本中的所有结果都是初步的且未被审核。XREF FY2025临时报告将于2月下旬与投资者演讲一起发布。在过去的两年中，我们改变了平台和业务模式，为未来增长的强烈定位。尽管经济条件有挑战，但我们纪律处分的费用管理和销售执行方法仍然有效。正如我们计划下一阶段扩展的那样，我们评估了在ASX上公开上市是否会提供支持最佳前进道路所需的增长资本。我们还收到了多次收购查询，这导致董事会决定于去年5月发起战略审查。这一严格的过程导致了寻求以每股0.218美元的价格收购XREF的要约，这是在宣布战略审查之前的股价61％的溢价。在昨天的安排会议计划中，Seek的提议是向股东提出的。大多数股东按数量（79％）投票接受寻求要约，但只有68％的选票受到赞成，未能达到所需的75％的门槛。因此，SEEK和XREF之间的计划实施契据已终止。XREF现在将继续担任ASX上列出的独立公司，并将恢复其增长战略。在整个计划过程中，根据我们的期望，业务一直在增长订阅收入和管理现金方面取得了进展。订阅收入继续增长，当前现金余额为490万美元。该业务还继续创新其产品范围，并拥有令人兴奋的产品和营销计划，该计划将在2025财年下半年启动。这些包括在Trust Marketplace中的其他支票，自我签名和企业人才库的扩展以及昨天发布的主要营销资产，例如员工语音报告。H1财年的收入总收入增长了10％至1090万美元，而H1FY2024的收入为992万美元，H2FY2024的收入为99.4万美元。80个新客户在上半年加入XREF，其中95％加入了基于订阅的合同。由于我们成功过渡到SaaS。ARR预计随着其余客户转移到新的订阅协议，使用招聘人员平台的客户迁移到企业
1982 年信息法案 (OIA)，所有书面建议和报告......
项目融合已证明自己是一个至关重要的实验和锻炼，使新西兰能够在可互操作的测试床中验证和证明新兴的军事能力，并与我们的盟友和跨国公司一起进行互操作性测试。通过在我们地区增加地缘政治竞争的背景下构建，这努力强调了综合和合并的军事行动的重要性（根据OIA的第6（a）条撤销）。我们感谢结果和数据的相互交流，从而加深了我们的战略联盟并增强了我们的集体防御姿势。[根据OIA的第6（a）条扣留]。我们致力于确保我们的部队通过这种参与度进行多功能，响应迅速和操作。
职权范围
• 项目的详细描述，其中将确定与项目相关的具体环境和社会问题，包括所有风险和健康与安全方面。 • 分析旨在减少或消除负面环境和社会影响的替代方案，包括“不采取行动”替代方案。因素包括项目地点、时间、规模、合作伙伴、强度、技术/流程、设施设计、建设、运营和维护、组织和管理设置、处理影响的方式以及充分应对风险/影响的能力。 • 项目位置和敏感的环境和社会特征的描述。这包括一张足够详细的地图，标明项目地点和可能受到项目直接、间接和累积影响的区域（即影响区域） • 组成部分和子组成部分，其中考虑主要元素或单元、支持设施、要使用的设备或技术、原材料、劳动力（建设、运营和维护阶段）和工作时间表。这包括可能需要的任何场外活动（例如专用管道、通道、电力供应、供水、住房以及原材料和产品储存设施），以及项目的主要供应链。 • 简要描述社区参与的机制和手段（将在单独的章节中展开），包括受项目影响群体的协商和参与程序，以及直接使用服务的人群的投诉机制。 • 包括不同利益相关者可以理解的非技术性摘要，以促进和鼓励参与和评论。 3. 项目影响区域和受益者的诊断 必须使用新收集的数据以及现有文件进行环境范围界定，以描述现有的环境和社会条件，包括将在其中实施活动的生物物理、社会经济和文化背景。这些信息应尽可能基于定性和定量数据。分析必须包括：
石油和天然气行业标准职责范围
a. 定义价值链活动和转型指标。b. 定义排放指标和非排放指标的基础科学。c. 针对与每项活动相关的商业模式转型选项审查指标。2. 制定测量/核算和报告标准，包括每项活动的相关范围、最低目标边界以及基于排放的指标范围内可用的目标设定方法。3. 制定非排放指标的测量和报告标准。4. 审查和确定与 1.5°C 相符的相关全球情景，并根据这些情景推导出目标设定路径。5. 开发目标设定工具。6. 起草一项标准，作为排放核算和报告以及目标设定和验证指南的基础。
海马和内侧前额皮质体积与夜间陈述性记忆巩固有关，与特定睡眠振荡无关
图 1 研究设计。38 名健康参与者（17 名男性）接受了包括多导睡眠图在内的全面筛查过程，以排除任何躯体、精神或睡眠障碍的病史或患病情况。在实验之夜 21:00 之前进行三项任务（注意力表现、程序记忆 - 镜像追踪任务 [MT]、陈述性记忆 - 配对联想词表任务 [WP]）的采集会话，然后在早上 09:00 进行一次检索会话。所有参与者在进行多导睡眠图后，在 3 特斯拉扫描仪上接受高分辨率磁共振成像 (MRI)，平均间隔为 30.2 ± 19.8 天。MT，镜像追踪任务；WP，配对联想词表任务；SCR，筛查会话；MRI，磁共振成像