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医疗保健领域的人工智能和责任
AI 正被纳入全球医疗保健领域。5 研究人员预测，到 2030 年，AI 可能会影响全球 14% 的国内生产总值，其中一半的影响来自生产率的提高。6 AI 将通过“从每天提供医疗保健过程中产生的大量数据中获得新的和重要的见解”来改变医疗保健。 7 AI 可以快速且经济高效地分析以前无法扩展的数据集（如电子健康记录数据、医学图像、实验室结果、处方和人口统计数据），“以做出预测并推荐干预措施”来治疗患者。8 美国“正在大力投资开发 AI”，白宫最近发布的行政命令证明了这一点，该命令建立了“美国 AI 计划”，以促进美国学校的教育和学徒制，以支持“未来的行业，如 ...疾病诊断算法。” 9 然而，“人工智能的好坏取决于人类对它的编程以及它所运行的系统。” 10 一般而言，人工智能被定义为旨在执行与人类相似或优于人类的任务的计算机技术。11 人工智能使用计算机算法模仿人类智能
军事评论 2011 年 9 月 - 10 月 英文
2 军方与媒体的关系：战略耐心的锻炼 美国陆军上校 Steven A. Boylan，退役 为了取得成功，军方和媒体需要彼此，无论关系好坏。12 塔吉营内部：反叛乱分子的经历 莱瑟姆陷落 当美国军队接管塔吉拘留设施时，他们发现必须开展有力的反叛乱运动，以防止暴力意识形态的传播、极端主义的招募以及被拘留者之间的体罚。20 为旅重组带来秩序 保罗·C·黑斯廷斯上校、托马斯·M·祖比克中校和埃里克·K·利特尔中校，伊利诺伊州国民警卫队 伊利诺伊州国民警卫队第 33 步兵旅战斗队进行了为期一年的“重组”，强调了四项工作——领导、培训、维护和关怀。28 阿富汗东部的省级重建队：作为战略反叛乱工具的效用 Robert E. Kemp 省级重建队提供了如何进行反叛乱的实用（和来之不易的）专业知识。
通过社交方式提高新冠疫苗接种率
在所有地区，每个符合条件的群体的第一剂和第二剂接种结果都得到了统计。这与全国范围内对 COVID-19 的高水平了解和个人接种疫苗的意愿无关，到 2021 年底，后者为 70%。第一剂接种覆盖率从坎帕拉的 107% 到卡拉莫贾地区的不到 50% 不等。不同地区和具体地点/环境表现好坏的原因各不相同；例如，瓦基索区的人口密度最高，需接种疫苗的人口为 1,540,427 人；然而，尽管信息曝光率高且靠近疫苗接种服务中心，但到 2022 年 6 月，只有 43%（662,383 人）接种了第一剂，26% 接种了第二剂。瓦基索表现不佳的原因可能与托罗罗区不同。乌干达已将接种疫苗的合格人群扩大到5至11岁和12至17岁的儿童，这些年龄段包括在校儿童和失学儿童，并且任何儿童接种疫苗都必须获得父母同意。
使用脑电图测量心理负荷的影响和解释对适当人工智能依赖的影响
摘要。人们期待人工智能能改善人类在各个领域的决策能力，尤其是高风险、困难的任务。然而，人类对人工智能建议的依赖往往是不恰当的。解决这个问题的常用方法是向决策者提供有关人工智能输出的解释，但迄今为止结果好坏参半。人们往往不清楚何时可以适当地依赖人工智能，何时解释可以提供帮助。在这项工作中，我们进行了一项实验室实验（N = 34），以研究人类对（可解释的）人工智能的依赖程度如何取决于不同决策难度引起的心理负荷。我们使用脑电图（Emotiv Epoc Flex 头罩，32 个湿电极）来更直接地测量参与者的心理负荷，而不是自我评估。我们发现，决策的难度（由诱发的心理负荷表明）强烈影响参与者适当依赖人工智能的能力，这通过相对自力更生、相对人工智能依赖以及有无人工智能的决策准确性来评估。虽然依赖对于低脑力负荷决策是合适的，但参与者在高脑力负荷决策中容易过度依赖。在这两种情况下，解释都没有显著影响。我们的结果表明，应该探索常见的“推荐和解释”方法的替代方案，以帮助人类在具有挑战性的任务中做出决策。
PrevEx 控制手册
PrevEx 以前是 670 系列分析仪，是 Control Instruments 的可燃性分析仪，用于监测下限可燃性。它的新名称彰显了其防爆能力，新外观为工业环境增添了情趣。最重要的是，它仍然解决了工业过程应用中的所有采样、测量和报告问题，同时保证了准确性、一致性和可靠性。PrevEx 可让您保护您的投资：它可确保您的设施、员工和环境安全，同时提高您的生产力并消除停机时间。由于其独特的火焰温度技术，其准确性超过任何其他分析仪，可提供最高程度的安全性。这种独特的设计基于传感火焰概念，该概念已被证明是业内最可靠的检测系统。与可能被污染、读数错误或直接失效的催化传感器不同，PrevEx 具有许多令人印象深刻的功能，即使在对几种不同可燃蒸汽的混合物进行采样时，也能确保无与伦比的安全性、极高的准确性和超快的响应时间。PrevEx 可燃性分析仪高效且经济，让您对其性能充满信心。毕竟，监测系统的好坏取决于它所采用的传感器！继续阅读以了解更多 PrevEx 的独家功能，并了解它如何真正防止火灾和爆炸。预防
开曼群岛 2022 年度经济报告
公司注册和新合伙企业注册以及银行和信托牌照数量下降。1.11 2021 年，群岛游客总数从 17,308 人增加到 1,027,668 人。过夜游客总数从 17,308 人增加到 284,274 人，而邮轮游客总数从 2021 年的零人增加到 2022 年的 743,394 人。1.12 2022 年建设意向指标好坏参半。大开曼岛的建筑许可证和入住证价值分别增长了 32.0% 和 21.4%。相比之下，项目批准价值下降了 45.4%。1.13 房地产活动合同，房地产转让总价值下降 10.3% 至 12.68 亿美元。永久业权和租赁权转让均有所下降。 1.14 2022 年中央政府的财政盈余为 240 万美元，而 2021 年的赤字为 1.172 亿美元。截至 2022 年底，政府的未偿还债务总额上升至 5.064 亿美元（占 GDP 的 8.9%）。1.15 预计 2023 年 GDP 将增长 2.7%，这主要归因于旅游业和运输业的预期增长。预计通货膨胀率为 5.2%，主要来自外部压力。预计总体失业率为 2.5%。
胶质母细胞瘤中的抗体药物偶联物
胶质母细胞瘤 (GBM) 是一种侵袭性强且致命的恶性肿瘤，尽管经过了数十年的试验，但治疗选择仍然有限。抗体药物偶联物 (ADC) 由单克隆抗体组成，该抗体可特异性识别与细胞毒性有效载荷相关的细胞表面抗原。ADC 在一系列血液肿瘤和实体肿瘤中表现出优异的疗效和/或降低的毒性，因此有 9 种 ADC 获得了监管部门的批准。ADC 也在脑肿瘤患者中进行了探索，但迄今为止收效甚微。虽然早期 ADC 在胶质瘤患者中的收效有限且毒性高，但以低免疫原性和更有效的载荷为特征的更新和改进的 ADC 已在一系列肿瘤类型中显示出良好的前景。这些较新的 ADC 也在胶质瘤患者中进行了测试，然而结果好坏参半。影响 ADC 靶向中枢神经系统有效性的因素包括充当物理和生化屏障的血脑屏障、促癌和免疫抑制肿瘤微环境以及肿瘤特征（如肿瘤体积和抗原表达）。在本文中，我们回顾了胶质瘤患者中 ADC 的持续发展数据，以及克服这些障碍以最大限度发挥其治疗潜力的潜在策略。
内溶酶体靶向纳米颗粒递送抗病毒疗法治疗冠状病毒感染
SARS-CoV-2 可通过内吞吸收感染细胞，该过程可通过抑制溶酶体蛋白酶来靶向。然而，临床上这种治疗病毒感染的方法结果好坏参半，一些研究详细介绍了羟氯喹的口服方案，并伴有明显的脱靶毒性。我们认为，以细胞器为靶点的方法可以避免毒性，同时增加药物在靶点的浓度。在这里，我们描述了一种溶酶体靶向的、载有甲氟喹的聚（甘油单硬脂酸酯-共-ε-己内酯）纳米颗粒 (MFQ-NP)，可通过吸入进行肺部输送。在 COVID-19 细胞模型中，甲氟喹是一种比羟氯喹更有效的病毒内吞抑制剂。 MFQ-NPs 的毒性小于分子甲氟喹，直径为 100 – 150 纳米，表面带负电荷，有利于通过内吞作用吸收，从而抑制溶酶体蛋白酶。MFQ-NPs 可抑制小鼠 MHV-A59 和人类 OC43 冠状病毒模型系统中的冠状病毒感染，并抑制人类肺上皮模型中的 SARS-CoV-2 WA1 及其 Omicron 变体。细胞器靶向递送是抑制病毒感染的有效方法。
内溶酶体靶向纳米颗粒递送抗病毒疗法治疗冠状病毒感染
SARS-CoV-2 可通过胞吞吸收感染细胞，该过程可通过抑制溶酶体蛋白酶来靶向。然而，临床上这种治疗病毒感染的方法结果好坏参半，一些研究详细介绍了羟氯喹的口服方案，并伴有明显的脱靶毒性。我们认为，以细胞器为靶点的方法可以避免毒性，同时增加药物在靶点的浓度。本文我们描述了一种溶酶体靶向、载有甲氟喹的聚（甘油单硬脂酸酯-共-ε-己内酯）纳米颗粒 (MFQ-NP)，可通过吸入方式进行肺部输送。在 COVID-19 细胞模型中，甲氟喹是一种比羟氯喹更有效的病毒胞吞抑制剂。 MFQ-NPs 的毒性小于分子甲氟喹，直径为 100-150 纳米，表面带负电荷，有利于通过内吞作用吸收，从而抑制溶酶体蛋白酶。MFQ-NPs 可抑制小鼠 MHV-A59 和人类 OC43 冠状病毒模型系统中的冠状病毒感染，并抑制人类肺上皮模型中的 SARS-CoV-2-WA1 及其 Omicron 变体。这项研究表明，细胞器靶向递送是抑制病毒感染的有效方法。
AI 替身告诉你发生了什么：首次使用 AI 操作的儿童进行模拟面试，以培训调查采访员
先前的研究表明，使用虚拟形象结合反馈和建模进行模拟儿童性虐待 (CSA) 面试训练可以提高面试质量。然而，为了使这种方法具有可扩展性，面试官问题的分类需要自动化。我们测试了一个自动问题分类系统来处理这些虚拟形象面试，同时还提供自动干预（反馈和建模）以提高面试质量。42 名专业人员在线进行了两次模拟 CSA 面试，并在第一次面试后随机获得不干预、反馈或建模。反馈包括所指控案件的结果和对面试官问题质量的评论。建模包括学习要点和说明好坏提问方法的视频。在主要类别（推荐与不推荐）中，人工操作员和自动分类在问题编码方面的总一致百分比为 72%，在考虑 11 个子类别时为 52%。干预组从第一次面试到第二次面试有所改善，而无干预组的情况并非如此（干预 x 时间：p = 0.007，η p