我们使用过滤器 -1 和 -2 对原始 ReDeeM 数据进行了重新分析,结果表明这两个过滤器得出的结果大相径庭。两个过滤器之间的连接指标和由此产生的系统发育树存在很大差异,这一事实进一步证实了我们最初的担忧,即人工 mtDNA 变体(现在已被过滤器 -2 移除)仍然是所谓系统发育信号的重要驱动因素。反复提出的 k-NN 分析在设计上存在缺陷,不能被视为对 ReDeeM 方法的验证,也不能为人工变体的有效性提供支持。没有考虑影响单分子支持变体对克隆和系统发育推断的稳健性的其他混杂因素。作者认为,通过强调观察预期的 mtDNA 突变特征谱,仅由一个分子支持的变体仍然对系统发育推断具有参考价值。然而,我们对污染率的估计表明,环境 mtDNA 是 ReDeeM 方法的一个显著混杂因素。值得注意的是,污染率明显高于之前报道的 mtscATAC-seq 4,这需要进一步研究,但仅支持这样一种观点,即低分子拷贝数支持的 mtDNA 变体不应被视为系统发育推断。
私人、组织和社会领域中基于人工智能 (AI) 的人工制品的普及和日益复杂化正在改变人类与机器的交互方式。例如,关于人类感知基于 AI 的人工制品的方式的理论对于理解为什么以及在多大程度上人类认为这些人工制品能够胜任决策至关重要,但传统上却采取了与模态无关的观点。在本文中,我们理论化了一种特殊的交互情况,即基于语音的与基于 AI 的人工制品的交互。我们认为,在自然语言处理的不断进步的推动下,此类人工制品的能力和感知自然性促使用户认为人工制品能够以目标为导向的方式自主行动。我们表明,人工制品的语音能力与用户的代理归因之间存在正向直接关系,最终掩盖了人工制品的真实性质和能力。这种关系进一步受到工件的实际代理、不确定性和用户特征的影响。
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要:人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域,与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新,牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式,并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域,以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词:人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介