XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System上对
比较电离类型和前体离子，用于在TSQ Altis MD质谱仪上对25-羟基维生素D进行定量分析
体外诊断医疗装置*液相色谱串联质谱系统可以在生物基质中进行各种化合物的体外定量。本文提供的绩效数据仅是出于说明目的，可能不能代表实验室将获得的绩效。Thermo Fisher Scientific不建议使用其系统对本文描述的分析物进行分析。在单个实验室中的性能可能与由于因素，包括但不限于实验室方法，使用的材料，操作员技术和系统状况的因素可能不同。实验室有责任验证其打算在其设施中使用并遵守所有适用法律和政策的任何测定法。
评估港口，港口和海上对肯尼亚经济和GDP的贡献：
2016年的经济和约70％的肯尼亚人期望该国做得更好，而2030年愿景设想创造一个繁荣且具有竞争力的国家，到2030年，其安全和可持续的高质量生活。要这样做，但是，有必要超越传统的增长部门，需要使经济在BE上的增长来源多样化。
在透析摘要上对成年人的管理...
免责声明本指南中包含的信息是开发和咨询小组对当前治疗的看法的共识。应与任何本地政策/程序/准则一起使用，并应根据信托临床治理过程批准使用。。然而，任何寻求咨询指导，应用建议或使用其内容的人都可以在个人临床情况下使用独立，个人医疗和/或临床判断，或者寻求对合格临床医生的监督。小组对指导内容或其使用或应用程序不做任何形式的代表或保证，并以任何方式对其使用或应用不承担任何责任。
文章“ChatGPT 能做什么？”分析 Twitter 上对创新型 AI 聊天机器人的早期反应
摘要：在本研究中，作者收集了创新型人工智能聊天机器人 ChatGPT 在推出后的第一个月的推文。使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 主题建模算法分析了总共 233,914 条英文推文，以回答“ChatGPT 能做什么？”的问题。结果揭示了三个一般主题：新闻、技术和反应。作者还确定了五个功能领域：创意写作、论文写作、提示写作、代码编写和回答问题。分析还发现，ChatGPT 有可能以积极和消极的方式影响技术和人类。最后，作者概述了人工智能进步需要解决的四个关键问题：工作演变、新的技术格局、对通用人工智能的追求以及进步伦理难题。
在护理点上对经颅电刺激的人体优化：计算角度
摘要：大脑对经颅电刺激（TES）的响应能力的个体差异越来越多地证明了TE的影响的巨大差异。已开发出解剖学上详细的计算大脑模型来解决这种可变性。但是，静态大脑模型在解释大脑的动态状态时并不是“现实的”。因此，基于TES神经血管效应的系统分析，在此观点文章中提出了在护理点上的人类在循环中的优化。首先，使用生理详细的神经血管模型进行了模态分析，该模型在0 Hz至0.05 Hz范围内，通过平滑肌细胞在0 Hz至0.05 Hz范围内进行途径，该模式通过平滑肌细胞进行了血管反应，该模式通过弹性的近红外光谱光谱（FNIRS）测量。在TES期间，瞬态感觉可能会对血液动力学产生唤醒作用，因此我们提出了一个健康的病例系列，用于FNIRS的黑盒建模 - 短期TDCS效应的互化效果。块外生性测试拒绝了tdcs不是FNIRS总血红蛋白变化（HBT）和瞳孔扩张变化（p <0.05）的单步格兰格原因的说法（p <0.05）。Moreover, grey-box modeling using fNIRS of the tDCS effects in chronic stroke showed the HbT response to be significantly different (paired-samples t -test, p < 0.05) between the ipsilesional and contralesional hemispheres for primary motor cortex tDCS and cerebellar tDCS, which was subserved by the smooth muscle cells.在这里，我们的看法是，各种生理途径扩散TE的影响可能会导致状态特征变异性，这对于临床翻译而言可能具有挑战性。因此，我们使用我们的减少二维模型和随机，无衍生的协方差矩阵适应演化策略进行了一项案例研究。我们从计算分析中得出结论，在未来的研究中，在降低神经调节中的受试者间和受试者内变异性的未来研究中，对TE在护理点上的影响。
国际上对人工智能伦理的回应
主席：Thomas SCHNEIDER 先生（瑞士） 副主席：Gregor STROJIN 先生（斯洛文尼亚） o Siiri AULIK 女士（爱沙尼亚）、Marco BELLEZZA 先生（意大利） o Mia SPOLANDER 女士（芬兰）、Blake BOWER 先生（联合o Mario HERNÁNDEZ RAMOS 先生（西班牙）、Peggy VALCKE 女士（比利时）、o Isıl Selen DENEMEC 女士（土耳其）
打开人工智能野兽的头脑 一种可能性是，今天或在不久的将来，没有任何东西可以合理地解释为人工智能，至少在任何意义上对版权问题都很重要。这可能被称为“那里没有那里”的立场（简称：tntt 立场）。
乔纳森 我只想非常快速地说出要点：我会说人工智能是一个大问题。我的意思是，当然，各种新算法确实能做出非常了不起的事情，但它们在质量上没有任何不同，在政治或政策（或人类的幸福和自由）方面与之前任何新的算法进步都没有什么不同。（我称之为“没有那里，那里”的观点。）
用深神经网络在MRI上对胎儿大脑的自动线性测量
在胎儿脑MRI的常规临床评估中使用的三个关键生物识别线性测量值是脑双发直径（CBD），骨双发性直径（BBD）和跨小脑直径（TCD）。这些措施是根据既定指南[3,4]手动对临床医生进行的单独MRI参考切片进行的，这与基于US的基于US的测量指南不同，指定了如何建立扫描成像平面，如何在每个测量中选择此卷中的参考切片，以及如何识别两个解剖学测量值以识别线性测量值。CBD和BBD测量值是在同一切片上进行的，并垂直于中间线（MSL）绘制。通过在胎儿脑小脑轮廓上选择两个抗斑点地标点，在不同的参考切片上测量TCD，从而给出小脑的直径。
利用人工智能分析英国和美国公众在 Facebook 和 Twitter 上对新冠疫苗接种的态度
背景：全球为开发和部署 SARS-CoV-2 疫苗所做的努力正在迅速推进。我们开发并应用了一种基于人工智能 (AI) 的方法来分析英国和美国社交媒体上公众对 COVID-19 疫苗接种的态度，以了解公众态度并确定关注的话题。方法：从 2020 年 3 月 1 日至 11 月 22 日，我们提取了超过 300,000 条与 COVID-19 疫苗接种相关的社交媒体帖子，其中包括来自英国的 23,571 条 Facebook 帖子和来自美国的 144,864 条，以及来自英国的 40,268 条推文和来自美国的 98,385 条推文。我们使用基于自然语言处理和深度学习的技术来预测平均情绪、情绪趋势和讨论主题。我们对这些进行了纵向和地理空间分析，并手动阅读了围绕兴趣点随机选择的帖子，这有助于识别潜在主题并从分析中验证见解。结果：我们发现，英国总体平均正面、负面和中立情绪分别为 58%、22% 和 17%，而美国分别为 56%、24% 和 18%。我们发现，公众对疫苗开发、有效性和试验持乐观态度，但对安全性、经济可行性和公司控制权感到担忧。我们将我们的研究结果与两国的国家调查结果进行了比较，发现它们之间存在广泛的相关性。结论：机构和政府应考虑采用人工智能社交媒体分析，以及调查和其他评估公众态度的传统方法。这可以大规模实时评估公众对 COVID-19 疫苗接种的信心和信任度，帮助解决疫苗怀疑论者的担忧，并制定更有效的政策和沟通策略以最大限度地提高接种率。