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有关德国外行复苏的信息
，如果有人遭受心脏骤停，就可以开始在德国挽救10,000多个人类的生命。这是因为心脏按摩是非常有效的，如果执行正确。凭借其信息运动，BZGA以及其国家复苏行动小组（NAWIB）的联盟合作伙伴旨在帮助确保所有公民都知道必要的复苏措施以及如何将其应用于紧急情况。作为一名医疗专业人员，对我来说，鼓励您特别重要：请在紧急情况下采取行动！
培训-10-雇员 - 工程 - 提交计划外行
组织绩效缺陷将帮助您跟踪与员工一起覆盖的材料。此外，如果您的绩效没有提高，则可以将其用作您将在会议后提供的后续文档和咨询备忘录的模板。到目前为止，您应该与老板和人力资源人员联系，因为在缓刑期间，绩效差的结果可能是拒绝，优点调整拒绝或有限的促销机会。
大气碳耗尽，作为水上海洋的示踪剂和温带陆生外行星上的生物量
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
新育种技术的外行和科学分类：对食品政策和转基因生物立法的影响
Gervaise Debucquet 是 AUDENCIA 的副教授和研究员。她是一名农学家，拥有管理科学博士学位和心理社会学能力，从事与生命科学相关的跨学科研究。她的主要研究领域是食品风险认知、食品生物技术和纳米技术的接受度以及最近的可持续食品。 Régis Baron 自 1992 年以来一直在 IFREMER 担任生物技术研究员。其活动侧重于分析不同的过程，例如干燥熏制过程、化合物提取的反应性挤压、通过酶水解对海洋副产品进行生物精炼、贝类解毒、优化微生物（微藻和细菌）代谢物的产生以及微藻改良。 Mireille Cardinal 是 IFREMER 传感平台的负责人。食品工业工程师，拥有食品科学硕士学位，她的主要研究领域是海洋产品的感官品质，包括加工和品质之间的相互作用以及海鲜微生物生态系统知识。
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结果：从4,424名外行和98位研究人员那里获得了答复。大约28.2 - 36.9％的外行人出于研究目的表现出对基因组编辑的强烈抵抗力，无论其应用如何。相比之下，25.5％的研究人员仅表现出对研究胚胎中基因组编辑的抵抗力。该百分比大大高于其他三个目标（5.1 - 9.2％）。大约50.4 - 63.4％的外行人在疾病研究中回答“可接受”的生殖线基因组编辑；但是，只有39.3 - 42.8％的基础研究中批准基因组编辑来获得生物学知识。相比之下，研究人员的种系基因组编辑的接受程度低于与慢性疾病有关的研究目的（60.9 - 66.7％），而不是其他研究目的（73.6 - 90.8％）。分析有关期望和关注点的反应表明，不接受人类胚胎基因组编辑的外行不一定会担心“胚胎的工具化。“与其他受访者相比，他们对基因组编辑的公认优势的期望也很低，包括“科学进步”和“减少棘手疾病”。
生成大语言模型与同伴用户的答案质量用于解释外行患者的实验室测试结果：评估研究
背景：尽管患者可以通过患者门户轻松访问其电子健康记录和实验室测试结果数据，但实验室测试结果通常令人困惑，难以理解。许多患者转向基于网络的论坛或问答（Q＆A）网站，以寻求同龄人的建议。与健康相关问题的社交问答站点的答案质量差异很大，并且并非所有答案都是准确或可靠的。大型语言模型（LLM）（例如Chatgpt）为患者开辟了一个有希望的途径，可以回答他们的问题。目标：我们旨在评估使用LLM对患者提出的与实验室测试相关的问题产生相关，准确，帮助和不保障的回答的可行性，并确定可以使用增强方法来减轻的潜在问题。方法：我们从Yahoo!收集了实验室测试结果与相关的问答数据回答本研究的53个问答对。使用Langchain Framework和Chatgpt Web门户网站，我们对53个LLMS的53个问题产生了回答：GPT-4，GPT-3.5，Llama 2，Medalpaca和Orca_mini。我们使用基于标准的问答性相似性评估指标评估了他们的答案的相似性，包括以召回式评估的研究，用于观察评估的研究，双语评估研究，用于用显式排序进行翻译评估的指标以及来自变形金刚得分的双向编码器。我们使用基于LLM的评估者来判断目标模型在相关性，正确性，帮助性和安全性方面是否比基线模型具有更高的质量。，我们与医学专家进行了手动评估，以对相同4个方面的7个选定问题做出所有回答。结果：关于4个LLM的响应的相似性； GPT-4输出用作参考答案，GPT-3.5的答案最相似，其次是Llama 2，Orca_mini和Medalpaca的答案。人类来自Yahoo数据的答案的评分最低，因此与GPT-4生成的答案相似。获胜率和医学专家评估的结果都表明，GPT-4的反应比所有其他四个方面的其他LLM响应和人类反应都更好（相关性，正确性，帮助和安全性）。llm的回应偶尔也遭受了医学背景下缺乏解释，不正确的陈述和缺乏参考的痛苦。结论：通过评估LLM在对患者实验室测试结果相关的问题中产生反应时，我们发现，与Q＆A网站中的其他4个LLM和人类答案相比，GPT-4的答案更准确，帮助，帮助，相关和更安全。在某些情况下，GPT-4响应不准确而不是个性化。我们确定了提高LLM响应质量的多种方法，包括及时的工程，及时的增强，检索增强的生成和响应评估。
最终状态投影下的页面曲线临床应用中的人类基因组编辑
结果：从4,424名外行和98位研究人员那里获得了反应。从最大到最小的受访者的受访者的百分比是：“可接受的，取决于目的”（Laypeople 49.3％；研究人员56.1％），“任何目的都不可接受”，“外行45.8％；研究人员45.8％；研究人员40.8％），“ laypepepepele”（laypepele; 3.1％）（3.1％）； 3.1％； 3.0％； 3.0％; 3.0％; 3.0％; 3. 3.0％;; 3.1％; 3.1％; 3.1％; 3.1％; 3.1％; 3.1％; 3.1％；对于那些回答“可接受的目的”的人的另一个问题，外行人发现以下目的可以接受：不育治疗（54.5％），危及生命的疾病（52.2％）以及对衰弱的疾病的治疗（51.4％）。同时，增强目的的接受程度分别为10.7、7.9、6.2和5.5％，分别针对身体，认知，健康和人格增强。相比之下，研究人员的接受率分别为威胁生命和衰弱的疾病的治疗分别为94.5％和92.7％，而不育治疗的治疗为69.1％。研究人员以增强目的的接受程度与外行参与者相似，其物理，认知，健康和人格增强的12.7、9.1、10.9和5.5％。
简单的语言摘要 - 传达您的研究以弥合学术差距
科学可能很复杂，但这是否意味着公众不应该进入？科学术语通常会阻碍对研究的日常理解。对于研究人员而言，有效地传达其发现的能力对于职业发展至关重要。研究人员经常想知道如何将复杂的概念转变为引人入胜的叙事。博士后癌症研究员Keating博士也遇到了类似的问题。将她的研究发现与外行公共传播一直是她的最终动机。但是，在快速的学术界和研究世界中，复杂性经常占据至高无上的统治，她想知道弥合学术界与外行公众之间差距的方法。
中央米尔顿·凯恩斯（Milton Keynes）的场所制定原则评论
现在有建筑物在行人的后部，需要运送和偶尔停车。这些仔细整合到照明和美化策略中，以便实现清晰的行人区域，连续的树木线和有效的照明。 一条9.5m宽的人行道允许在外行的后部有一条连续的树线。 这将有助于威慑人行道上的停车。仔细整合到照明和美化策略中，以便实现清晰的行人区域，连续的树木线和有效的照明。一条9.5m宽的人行道允许在外行的后部有一条连续的树线。这将有助于威慑人行道上的停车。