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用于 AI 模型的训练数据集，特别是用于训练语言模型的数据集。图书馆提供对大量文本语料库的访问，并促进 AI 内容的许可。加拿大大学图书馆非正式报告称，研究人员因学术出版商的糟糕工具和 AI 研究的高许可成本而受阻。这些工具价格昂贵、专有，并且缺乏研究人员所需的功能。TDM 活动的许可成本现在是大型跨国出版商的收入来源，要求图书馆多次支付使用相同内容的费用，尽管用途不同。此类行动体现了将所有用途商品化并从而缩小公共资源的动力，威胁公共利益并破坏了《版权法》在用户和权利人之间的平衡。
引用本文：Oliver C. Cohen、Iona J. Blakeney、Steven Law、Sriram Ravichandran、Janet Gilbertson、Dorota Rowczenio、Shameem Mahmood、Sajitha Sachchithanantham、Brendan Wisniowski、Helen J. Lachmann、Carol J. Whelan、Ana Martinez-Naharro、Marianna Fontana、Philip N. Hawkins、Julian D. Gillmore 和 Ashutosh D. Wechalekar (2022)：英国国家淀粉样变性中心对遗传性载脂蛋白 A-I 淀粉样变性的经验，淀粉样变性，DOI：10.1080/13506129.2022.2070741
摘要简介：遗传性载脂蛋白 A-I (AApoAI) 淀粉样变性是一种罕见的异质性疾病，发病年龄和器官受累各不相同。很少有系列文章详细介绍了一系列致病性 APOA1 基因突变的实体器官移植的自然史和结果。方法：我们确定了 1986 年至 2019 年期间在国家淀粉样变性中心 (NAC) 就诊的所有 AApoAI 淀粉样变性患者。结果：总共确定了 57 名患有 14 种不同 APOA1 突变的患者，包括 18 名接受肾移植的患者（5 例肝肾联合 (LKT) 移植和 2 例心肾联合 (HKT) 移植）。发病年龄中位数为 43 岁，从发病到转诊的中位数时间为 3（0 – 31 年）。81%、67% 和 28% 的患者检测到淀粉样蛋白累及肾脏、肝脏和心脏。肾淀粉样变性普遍与最常见的变异 (Gly26Arg, n ¼ 28) 有关。在所有变异中，肾淀粉样变性患者在诊断为 AApoAI 淀粉样变性时肌酐中位数为 159 m mol/L，尿蛋白中位数为 0.3 g/24 h，从诊断到终末期肾病的中位时间为 15.0 (95% CI: 10.0 – 20.0) 年。肾移植后，同种异体移植的中位生存期为 22.0 (13.0 – 31.0) 年。移植后有一例患者早期死亡（肾移植后 2 个月感染相关），未发生导致移植失败的早期排斥反应。在所有四例接受连续 123 I-SAP 闪烁显像的病例中，肝移植均导致淀粉样蛋白消退。结论：AApoAI 淀粉样变性是一种进展缓慢、难以诊断的疾病。移植结果令人鼓舞，移植物存活率极高。
Alqahtani, Manaf; Mallah, Saad I; J. Stevenson, Nigel; Doherty, Sally (2021): 大流行期间的疫苗试验：解决伦理困境的潜在方法
自 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 出现以来，全球公共卫生基础设施和系统以及社区范围内的合作和服务都面临着前所未有的挑战。疫苗开发立即成为我们所有科学、公共卫生和社区工作的中心。尽管 SARS-CoV-2 疫苗的开发可以说是过去 12 个月中最伟大、最明显的成就，但它们也是疫情期间最具争议和争论的问题之一。然而，疫苗开发的独特之处在于它与其试图服务的社区有着密切的关系；无论是作为一种有效和安全的预防措施进行的临床试验测试，还是作为一种有效的公共卫生工具在开发后“推广”的成功。这些关系产生了无数的复杂性，从基于社区的不信任到学术上争论的道德困境。事实上，COVID-19 疫苗竞赛的加速发展进一步加剧了这一现象，带来了新的伦理困境，需要对其进行研究以确保这些疗法在临床上继续取得成功，并恢复社会对临床医学的信任。在本文中，我们讨论了两个主要的伦理困境：(1) 在成功候选疫苗出现时继续进行新疫苗试验的平衡和 (2) 盲法安慰剂组的弊端。因此，我们讨论了解决这些伦理困境的六种不同方法：(1) 继续进行安慰剂对照试验，(2) 从安慰剂对照过渡到开放标签，(3) 仅对高风险优先组进行揭盲，(4) 过渡到盲法阶梯楔形交叉设计，(5) 进展到盲法活性对照阶梯楔形交叉试验，以及 (6) 进行随机阶梯楔形社区试验。我们还为疫苗试验后期的相关利益相关者提出了一种决策算法。重要的是要记住，COVID-19 疫情的突发性并不意味着可以对核心道德价值观做出妥协。事实上，围绕这一主题的讨论和所做出的决定将仍然是一个有力的案例研究，并将成为未来所有此类情景的一个不断参考的例子。
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
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编辑：W. Steven Johnson 博士 材料科学学院...
■ 所有标准和出版物 ■ 标准产品 ■ 研讨会论文和 STP ■ 手册、专著和数据系列 ■ 技术报告 ■ 期刊 ■ 阅览室 ■ 作者
Iticysum（Rooth）G。Don，有希望的细节较少地点的植物学：一个小蒙特威·蒙特维（Monteway Monteway）的研究案例（sardi
Greggio，N.，Buscaroli，A.，Zannoni，D.，Sighinolfi，S.，Dinelli，E。（2022）。Italicum Helicrysum（Roth）G。Don，一种有希望的物种，用于污染矿场的植物治疗：蒙特维西奥矿山（意大利萨迪尼亚）的案例研究。地球化学探索杂志，242，1-15 [10.1016/j.gexplo.2022.107088]。
史蒂文斯 - 约翰逊综合症来自联合素醇和血管紧张素转换酶抑制剂：叙事评论
Stevens-Johnson综合征（SJS）是一种严重且潜在的与药物使用有关的皮肤反应。别嘌醇和血管紧张素转换酶（ACE）抑制剂通常是针对全球普遍健康状况的普遍处方药，其与SJS相关的相互作用需要进一步研究。进行了全面的文献搜索，以调查病例，因为与同时使用别嘌醇和ACE抑制剂的患者中有关SJ的研究。我们确定了案例报告和研究，详细介绍了包括SJS的高敏反应，这些反应归因于别嘌醇和ACE抑制剂的组合。尽管药物相互作用或患者人群中缺乏药物相互作用，但没有明确的证据表明别嘌醇和ACE抑制剂之间的药代动力学相互作用。我们只能找到一份案例报告，专门详细介绍了患者在联合ACE抑制剂和别嘌醇中的SJS。虽然相互作用的确切机制尚不清楚，但报道的严重超敏反应病例表明，先前肾功能受损的病史是SJS发展的诱人因素。与ACE抑制剂和别嘌醇共同给药的潜在风险是医生应该意识到的药物相互作用。此主题需要额外的注意，以确定某些患者是否应完全避免这种药物组合。
Steven Y. Feng
•CBT Associates / Mindbeacon多伦多，加拿大数据科学家1月 - 4月< / div>2018◦使用Java和NLP方法构建了电子治疗师聊天机器人，该方法将每日电子治疗师的容量提高了约50％。◦使用Python和SQL设计并实施了自动化客户评估评分系统，以进行客户细分。
史蒂文·布鲁诺（Steven Bruno），采购代理日期：2025年2月12日...
to：所有感兴趣的方来自：史蒂文·布鲁诺（Steven Bruno），采购代理日期：2025年2月12日，主题：RFQ＃25-02，用于全面的补偿和分类研究 - 附录1此附录1向上述邀请邀请邀请邀请邀请邀请，以回答截至2025年2月12日（星期三）12:00 P.M. P.M.首先提供了MST的相应响应。除了以下专门列出的内容外，目前没有其他任何部分，条款或条件正在改变。所有其他部分，条件和语言未特别引用为本文档中的更改，但仍处于完整和原始效果。请确保在您的建议中确认此附录。未能这样做可能导致取消资格。
Francisco Esteves 的公开资料 - Science-IUL
3 Gaspar, Maria Augusta Duarte Gaspar, Esteves, Francisco Gomes 和 Arriaga, Patricia Paula Lourenço (2014)。关于原型面部表情与面部行为的变化：通过测量人类和猿类的面部动作，我们对情绪的“可见性”有了什么了解。在 M. Pina 和 N. Gontier (Eds.) 的《灵长类动物社会交流的进化：一种多学科方法》中。 （第 101-126 页）。纽约：Springer International Publishing。 - Web of Science® 引用次数：13 - Google Scholar 引用次数：31