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心理完整性权利
摘要在本文中，我介绍了精神完整权（RMI）的特征，扩展和完善了Ienca和Andorno's（生命科学学会政策13 5，2017）提出的定义，并阐明该权利的范围应在认知扩展的情况下如何塑造该权利的范围。这样做，我将首先对文献中提出的RMI的不同配方进行批判性调查。然后，我将争辩说，RMI保护不受i）非自愿干扰，即ii）绕过推理和iii）造成精神伤害。Contrary to other definitions proposed in the literature, my formulation disentangles the RMI from the right to cognitive liberty (RCL) (Lavazza in Frontiers Neu- roscience 12 82, 2018 ), the right to mental privacy (RMP) (Lavazza and Giorgi in Neuroethics 16 (1): 1-13, 2023 ), and the right to psychological conti- nuity (RPC) （Zohny等人在神经伦理学中16：20，2023），因此可以对其同时或个人侵犯进行精细的评估。最后，我分析了如何扩展思维论文（ext）
Calpine的星座收购：在正确的时间创建合适的公司
本演讲包含1995年《私人证券诉讼改革法案》的含义中的某些前瞻性陈述，这些陈述受风险和不确定性的影响。诸如“可以”，“可能”，“期望”，“预期”，“意志”，“目标”，“目标”，“目标”，“项目”，“打算”，“计划”，“信仰”，“寻求”，“估计”，“预测”，“预测”，“预测”，“预测”，“预测”，以及对我们当前对未来的事件进行尊重的表达方式的类似表达方式 - 尊重未来的事件和经济绩效，经济和财务的类似表达方式。这些前瞻性陈述包括但不限于有关星座能源公司（Constellation Energy Corporation）提出的交易的陈述（与我们的子公司共同与“恒星”，“我们”，“我们的”或“我们的”或“我们的””和Calpine Corporation（统称与补贴，“ Calpine”），拟议的交易筹集的筹备和蒂姆的投资，是蒂姆（Calpine）的预期结束，是蒂姆（Calpine and Clos）的概述，是蒂姆（Finfient）的概述。及其运营，策略和计划，对投资级信贷概况的增强，协同效应，机会以及预期的未来绩效和资本结构，以及预期收益每股收益和自由现金流。针对拟议的交易调整的信息不应被视为未来结果的预测。尽管我们认为这些前瞻性陈述是合理的，但是关于未来结果的陈述不能保证未来的绩效，并且受到难以预测的许多假设，不确定性和风险。前瞻性陈述是基于当前的期望，估计和假设，涉及许多风险和不确定性，这些风险和不确定性可能导致实际结果与预计的结果有实质性差异。
对抗人工智能的权利
人工智能 (AI) 越来越多地用于做出重要决策，从大学录取选择到贷款决定再到 COVID-19 疫苗的分发。人工智能的这些用途引发了一系列关于歧视、准确性、公平性和问责制的担忧。在美国，最近监管人工智能的提案主要侧重于事前和系统治理。本文主张——或者说，另外主张——个人有权对人工智能决策提出异议，这种权利以正当程序为模型，但适用于数字时代。事实上，欧盟承认了这种权利，现在世界各地越来越多的机构呼吁确立这种权利。本文认为，尽管美国与其他国家之间存在相当大的差异，但在这里确立对人工智能决策提出异议的权利符合正当程序理论的悠久传统。然后，本文填补了文献中的空白，为讨论实践中的异议权应该是什么样子建立了理论框架。本文建立了四种竞争原型，这些原型应作为讨论人工智能竞争权和其他政策背景下的竞争的基础。竞争原型沿着两个轴线变化：从竞争规则到标准，从强调程序到确立实质性权利。然后，本文讨论了在实践中说明这些原型的四个过程，包括第一个
我们走正确的道路吗？
免疫检查点抑制剂（ICI）显着改善了晚期NSCLC的治疗管理，最近，它们在早期疾病中也表现出了功效。与标准化疗相比，尽管与ICI的生存结果更好，但很大一部分患者可以从这些药物中获得有限的临床益处。到目前为止，在临床实践中引入了很少的预测性生物标志物，包括编程的死亡配体1（PD-L1）。因此，迫切需要确定新型的生物标记以选择患者进行免疫疗法，以提高功效并避免不必要的毒性。对抗肿瘤免疫的机制和液体活检领域的进展有了更深入的了解，导致鉴定出广泛的循环生物标志物，这些生物标志物可能有可能预测对免疫疗法的反应。在此，我们提供了这些循环生物标志物的最新概述，重点介绍了临床研究的新兴数据，并描述了用于检测的现代技术。
位置：AI
该立场提出了“ AI权”的提议，该论文断言个人和社区应有意义地参与塑造其生活的AI系统的开发和治理。是由AI在关键领域的增加的动机，并受到Henri Lefebvre的“城市权”的概念的启发，我们将AI重新概念化为社会基础，而不仅仅是专家设计的产物。在本文中，我们批判性地评估了生成代理，大规模的数据提取和多种文化价值如何为AI的监督带来新的复杂性。本文提出基层参与式方法论可以减轻偏见的结果并提高社会反应能力。它断言数据是社会生产的，应集体管理和拥有。借助雪利酒·阿恩斯坦（Sherry Arnstein）的公民参与并分析了九个案例研究的阶梯，为AI权利开发了一个四层模型，该模型可以定位当前的范式，并设想了一个公平的未来。它提出了有关包容性数据所有权，透明设计过程和利益相关者驱动的监督的建议。我们还讨论了以市场为主导和以国家为中心的替代品，并认为参与式方法在技术效率和民主合法性之间提供了更好的平衡。
在正确方向上的5个步骤
我们所有与工作有关的做法，包括本指南中描述的五个步骤，都必须基于这些原则。使用它们作为模板，从一开始就更容易获取事物。例如，如果我们首先根据目标群体根据其尊严和授权来包括，我们将在资源方面更有效地工作，并为新解决方案铺平道路。我们还将增加人们的参与并对民主制度建立信心。歧视和不平等也会导致高成本，例如，心理健康不良和病假的增加。问责制和透明度是维护民主和阻止滥用权力的基本原则。