A总理同意在环境和能源部长的建议下搁置PIR的要求。建议指出,PIR不会实现有用的目的,因为现在已经制定了禁止超级拖网渔船的永久法规,并准备了一个IA,以评估该法规是否合适。b这些问题最初是在工业,创新,气候变化,科学,研究和高等教育下报告的。c延长了这些PIR的完成日期,以允许从气候变化局进行的审查中包括信息。d pir准备在2010年底,2011年中和2012年底检查政府的决定,以提高RET下的太阳能信用机制的逐步淘汰。e/c特殊情况。
人工智能的计算机化表示称为人工智能(AI)。AI包括收集数据,建立使用它的准则,演变为临时或公司发现以及自我纠正[1]。专家建立AI作为解决涉及数字和数据的问题的解决方案。这一发现中出现了几乎每个行业的巨大技术发展,包括工程,建筑,教育,会计,商业,健康等。AI通过处理和保存数据和信息在医疗保健行业取得了重大进步。AI改变了医疗保健行业,使其更加有效,制药行业也不例外[2]。一个名为人工智能(AI)的计算机科学专业领域允许机器有效运行并解释复杂的数据。在药物中,AI技术的整合导致了加速的药物发现过程,使研究人员能够比传统方法更快地分析大量数据集并更快地识别潜在化合物。由AI提供支持的预测分析也可以改善临床试验的设计,从而更容易选择合适的患者并增加成功的机会[3]。
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术,并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止,大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域,然而,每种材料都有自己的问题,限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求,迫切需要开发先进的功能材料。在此,本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论,内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域(如可充电电池、超级电容器和催化等)的吸引人的应用。”
摘要简介人工智能(AI),尤其是诸如聊天生成预训练的变压器(CHATGPT)之类的大型语言模型,在简化研究方法方面具有潜力。系统评价和荟萃分析通常被认为是循证医学的巅峰之作,它本质上是时间密集型且需求细致的计划,严格的数据提取,彻底的分析和仔细的合成。尽管AI有望应用,但其在进行荟萃分析进行系统审查方面的实用性尚不清楚。这项研究评估了Chatgpt在进行荟萃分析进行系统审查的关键任务时的准确性。方法该验证研究使用了脊髓刺激后发表的有关情绪功能的荟萃分析的数据。ChatGpt-4O进行了标题/摘要筛选,全文研究选择以及通过荟萃分析进行系统评价的数据汇总。比较与人类执行的步骤进行了比较,后者被认为是黄金标准。感兴趣的结果包括准确性,灵敏度,特异性,积极的预测价值以及筛选和全文审查任务的负预测价值。我们还评估了合并效应估计和森林图的差异。标题和抽象筛选的结果,ChatGPT的准确性为70.4%,灵敏度为54.9%,特异性为80.1%。在全文筛选阶段,准确性为68.4%,灵敏度为75.6%,特异性为66.8%。森林地块没有明显的差异。chatgpt成功地汇总了五个森林地块的数据,在计算汇总的平均差异,95%顺式和异质性估计值(I 2分和tau平方值)方面达到了100%的准确性,对于大多数结果而言,tau-squared值的差异很小(范围0.01-0.05)。结论ChatGpt在筛选和研究选择任务方面表现出适度至中等准确性,但在数据合并和荟萃分析计算方面表现良好。这些发现强调了AI增强系统审查方法的潜力,同时还强调了对人类监督的需求,以确保研究工作流程中的准确性和完整性。
图1。可以通过四个不同的步骤来描述 可以描述:(i)CO 2吸收:烟气中的CO 2与过程水和CO 2接触,CO 2溶解在过程水中,(ii)CACO 3溶解:水性CO 2与CACO 3反应,并在caco 3中反应,并在hco 3 -CO中产生hco 3 -ii temii temii temii stutation ii temii tem ii hco 3 -hco 3 -hco 3 -hco 3---碱化步骤(在缓冲锥中):将额外的碱度添加到工艺水中(e,g。 通过石灰添加),直到多余的CO 2完全缓冲为止,(iv)重新平衡步骤:重新曝光105 时可以描述:(i)CO 2吸收:烟气中的CO 2与过程水和CO 2接触,CO 2溶解在过程水中,(ii)CACO 3溶解:水性CO 2与CACO 3反应,并在caco 3中反应,并在hco 3 -CO中产生hco 3 -ii temii temii temii stutation ii temii tem ii hco 3 -hco 3 -hco 3 -hco 3---碱化步骤(在缓冲锥中):将额外的碱度添加到工艺水中(e,g。 通过石灰添加),直到多余的CO 2完全缓冲为止,(iv)重新平衡步骤:重新曝光105 时可以描述:(i)CO 2吸收:烟气中的CO 2与过程水和CO 2接触,CO 2溶解在过程水中,(ii)CACO 3溶解:水性CO 2与CACO 3反应,并在caco 3中反应,并在hco 3 -CO中产生hco 3 -ii temii temii temii stutation ii temii tem ii hco 3 -hco 3 -hco 3 -hco 3---碱化步骤(在缓冲锥中):将额外的碱度添加到工艺水中(e,g。通过石灰添加),直到多余的CO 2完全缓冲为止,(iv)重新平衡步骤:重新曝光105
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摘要。老年人中的多药是临床(不良药物事件的增加)和经济问题的公共卫生问题。一种解决方案是药物审查,这是药剂师对患者药物的优化治疗的结构化评估。但是,此任务乏味,认知复杂且容易出错,并且仅提出了少数临床决策支持系统来支持它。现有系统是实施准则的基于规则的系统,或者是呈现药物知识的文献系统。在本文中,我们介绍了Abimed的研究项目,通过文献评论和头脑风暴,我们确定了五项用于药物审查的决策支持系统的候选创新:从GP到药剂师的患者数据转移,使用语义技术,基于规则的方法和基于规则的方法和纪录片的方法,机器学习协会,使用机器学习以及使用药剂师和GP的两条讨论。