XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中使
在人工神经网络中使用的神经可塑性（脑可塑性）
摘要 - 您可能已经听说大脑是塑料的。您知道大脑不是由塑料制成的，大脑可塑性也称为神经可塑性。大脑可塑性是一个物理过程。灰质实际上可以缩小或增厚神经连接可以锻造，精制或削弱和切断。大脑可塑性是指大脑在一生中改变的能力。大脑具有通过在脑细胞（神经元）之间形成新的连接来重组自身的惊人能力。很长一段时间以来，人们相信，随着我们的年龄，大脑的连接变得固定。研究表明，实际上大脑永远不会通过学习来改变。可塑性是大脑随着学习而改变的能力。与学习相关的变化主要发生在神经元之间的连接水平上。可以形成新的连接，现有突触的内部结构可能会改变，但也可以根据所收到的外部刺激和前面存在的连接而部分地进行内部拓扑。我们发现这个想法也可以应用于简单的人工神经网络。在本文中，我们提出了一种新方法，以动态地适应人工神经网络的拓扑，仅使用学习集中的信息。以及在本文中，我们提出的算法已经在结果上相对于多层感知器（MLP）问题进行了测试。索引术语 - 学习，神经可塑性，多层感知（MLP），人工神经网络（ANN），神经元，大脑，突触。
化妆品中使用的三甲基苯甲酰二苯基氧化物的安全评估
To: Expert Panel for Cosmetic Ingredient Safety Members and Liaisons From: Priya Cherian, M.S., Senior Scientific Analyst/Writer, CIR Date: February 14, 2025 Subject: Safety Assessment of Trimethylbenzoyl Diphenylphosphine Oxide as Used in Cosmetics Enclosed is the Draft Report on the Safety Assessment of Trimethylbenzoyl Diphenylphosphine Oxide如化妆品所用。（在PDF文档中，它被识别为Report_trimethylbenzoyldiphophosphinyoxine_032025）。科学文献综述（SLR）由CIR于2024年11月21日发布。自发出SLR以来，收到了一项使用研究，评估了使用含有三甲基苯甲酰二苯基磷脂氧化物的产品（基础，颜色和含有0.25、3.65和1.5％的顶部外套）的产品的刺激潜力。这些数据已添加到该报告中，并且可以在数据包中以Data1_trimethylbenzoyldiphenyl磷脂氧化物_032025的形式找到。此数据包中的其他项目包括：
SterlińskiM，Przybylski A，Grabowski M等。可穿戴的心脏逆转表纤颤器在波兰的临床环境中使用：全国观察性cohor
请注意，该期刊对作者提交的任何补充材料的科学准确性或功能概不负责。任何查询（除缺少内容除外）都应针对本文的相应作者。
在医学中使用人工智能的责任
尽管人工智能（AI）具有改善医疗实践的巨大潜力，但肯定会出现错误，有时会导致伤害。谁将承担责任？与AI相关伤害的责任问题不仅引起了潜在责任当事方的直接关注，而且还引起了有关如何开发和采用AI的更广泛的系统性问题。责任景观很复杂，涉及医疗保健提供者和机构以及AI系统的开发商。在本章中，我们考虑了这三个主要责任基因座。一开始，我们注意到一些塑造我们分析的问题。首先，AI的侵权责任领域仍在发展。在撰写本文时，在法院案件中仍未直接解决医疗保健ai liabil的问题，这主要是因为该技术本身是如此新并且仍在实施。因此，我们考虑侵权法的一般原则以及它们最有可能适用的原则。第二，在人工智能侵权背景下，因果关系通常会具有挑战性。在医学背景下，证明受伤的原因常常很难，因为结果通常是概率的，而不是确定性的。添加通常非直觉且有时难以理解的AI模型可能会使因果关系更具挑战性。第三，我们专注于美国的观点。 我们讨论的原则在某种程度上是可以推广的，但最终，有足够的复杂性可以准确地捕获国际差异，这在可用的空间中是不可行的。 系统将使用哪些数据集？第三，我们专注于美国的观点。我们讨论的原则在某种程度上是可以推广的，但最终，有足够的复杂性可以准确地捕获国际差异，这在可用的空间中是不可行的。系统将使用哪些数据集？我们在结论中确实指出了欧洲地平线上一些潜在的实质性变化。第四，从系统的角度来看，个人的医疗保健专业责任虽然复杂，但仅代表了一个较大的拼图，系统设计师必须尝试将其组合在一起以实现全面且最佳设计的责任系统。许多玩家在医疗AI领域进行互动，包括可能承担可能塑造它的责任和监管者的演员。首先，AI开发人员将在基础AI上做出许多关键选择，至少在责任系统中部分指导 - 它会被锁定还是自适应？选择体系结构会使“推翻”系统变得容易或难以使该系统变得容易或难以“否决”？第二，美国食品和药物管理局（FDA）将（有时）确定
在机器学习和人工中使用PGP准备职业...
2每个冲刺包括2个小时的现场导师主导的在线课程，并根据学习者的便利性至少2小时的练习。该程序的持续时间取决于一周内安排的冲刺（会话）数量。可能有不同时间表的批次；有关批处理的确切时间表和持续时间，请参阅网站。提到的批处理持续时间只是一个估计值。
在香港儿童中使用无线食道pH监测系统的第一次体验：三个病例报告
二十四小时的pH监测用于评估儿童胃食管反流症状，以及对于需要长期鼻腔胃管喂养或胃造口术的患者的术前检查的一部分。它的使用仍然受到将鼻导管保持至少24小时的需要的限制。这可能会引起极大的不适感，并且可能受到儿童的容忍度不佳，尤其是患有行为问题的孩子。无线pH监测可以提高患者满意度和诊断胃食管反流的总体敏感性（图1）。尽管成年人的流行程度不断增加，但其儿童的使用量受到限制。本报告记录了胃肠道症状和喂养问题的儿童中无线食道pH监测系统的首次体验。
在血清阳性研究中使用残留的血样用于疫苗可预防疾病：范围审查
背景：残留的血液标本为进行血清学调查提供了成本和时间效率的替代方法。但是，由于目标人群代表性的潜在问题和/或相关元数据的可用性有限，因此通常会批评它们的使用。我们进行了范围审查，以检查在何处，何时，如何以及为何在血清学调查中使用残留的血液样本，以进行疫苗预防疾病（VPD），以及如何解决潜在的选择偏见。方法：审查遵循首选的报告项目，以进行系统评价和荟萃分析扩展，以进行范围审查（Prismascr）。我们通过PubMed，Scopus，Embase，Cochrane和WHO IRIS数据库的文献搜索确定了1999年至2022年之间发表的相关论文。使用Kobo工具箱捕获了研究数据，并使用描述性分析方法汇总了发现。结果：总共601篇文章符合标题后的包含标准，抽象筛选和全文审查。使用残留血样的最常见的VPD是Covid-19（27％），乙型肝炎E（16％），乙型肝炎B（10％），流感（9％），HPV（7％）和麻疹（7％）。大多数研究（81％）旨在估计人口水平的血清阳性。残留标本主要来自患者（55％）或献血者（36％）。解决潜在偏见的常见策略包括将结果与已发表的估计值进行比较（78％）和进行分层分析（71％）。但是，该评论强调了研究人员如何分析和报告残留标本的使用的矛盾。结论：残留的血液标本被广泛用于血清阳性研究中，特别是在快速估计至关重要的新兴疾病暴发期间。为了解决这些差距，我们提出了一组建议，以改善使用残留标本对血清学调查的分析，报告和道德考虑。
在电子商务客户中使用人工智能...
dorota balcerzyk 1摘要：目的：本文的目的是解决使用人工智能工具与电子商务中的客户交流的问题。研究的第一部分分析了人工智能的理论方法。第二部分描述了研究方法，介绍了自己的研究结果和分析。设计/方法论/方法：文章的目的是通过对文献的论证综述实现的，为进一步研究的方法论假设提供了基础。主要的研究方法是诊断调查。使用定性和定量方法的结合使人们可以在研究的问题上找到受访者的意见。这使得得出结论和建议成为可能。发现：鉴于人工智能在社会生活的各个领域中毫无疑问地存在，试图解决有关聊天机器人人工智能工具在电子商务领域的客户交流中应用的研究问题。对有关该主题的广泛文献的分析和调查研究结果表明，与人工智能及其实际应用有关的争议存在许多争议。实际含义：研究的结论应作为改善聊天机器人等通信工具设计的指南。他们还为开发负责公司交流的管理人员的能力的发展提供了指导，特别关注现代工具和技术。独创性/价值：本文的独创性在于掌握迄今为止文献中尚未广泛涵盖的主题。进行的分析使人们有可能在人工智能及其应用的感知中确定当代趋势。注意到，消费者对元相关产品和服务（包括电子商务）的兴趣日益增长，并注意到它们在虚拟空间中的活动不断增长。提出的论文是，尽管电子商务中与聊天机器人的沟通并非没有缺陷，但它支持做出购买决策并提高客户互动的有效性的过程。关键字：人工智能，交流，电子商务，虚拟现实jel分类：M12，M54，J53。纸质类型：研究文章。
在反鉴定中使用人工智能
数字媒体和社交网络网站的扩散使有问题信息的迅速传播（Vosoughi等，2018），传统的媒体监管和审查方法似乎不足以应对这一挑战（Alemanno，2018； Marsden等，2020）。政府，学术界和民间社会的发现是寻找解决这个问题的方法的想法，而人工智能（AI）越来越被视为这场战斗中的一种吸引人的工具。AI确实有可能自动化错误或误导信息的识别，然后可以在其广泛传播之前将其标记或删除（Bontridder and Poullet，2021）。等组织（例如欧盟1和联合国2号）启动了支持AI驱动的事实检查工具的计划，而Meta 3和Google 4等私人公司已经投资了AI，以帮助从其平台中识别和删除虚假内容。