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法律 - 学校-Plus-ai-Integration-guide.pdf
Lexis+ AI™助理是一种效率AI工具，基于我们值得信赖的权威内容，链接到无幻觉的法律引用链接，涵盖了两个常见的法律任务，包括提出法律问题和文件起草。此外，Lexis+ AI是由安全，领先的AI模型和人类专家不断培训我们的模型以增强响应的基础的。Lexis+ AI™可用于研究法律问题，提出争论和反驳，并起草法律备忘，论证，客户信，电子邮件或条款。Lexis+ AI可以是法律研究的有效起点，并通过引用为各种法律问题提供答案。四个搜索任务包括：艺术解释，艺术应用项，复杂的法律问题和当前法律的识别。要最好地研究法律问题或使用Lexis+ AI上的起草功能，用户应该像与同事进行对话一样对待互动。提示应包括上下文，要清晰，具体，并包括所需的输出。细节越多越好。，您可以提出法律问题并使用回答来通过后续问题来完善过程，而不是在特定数据集中启动查询。然后使用更传统的研究技能来验证所提供的结果并根据需要扩展您的研究。
成功地将大剂量Brexprazole用于精神病...
用路易体（DLB）治疗痴呆症是复杂且困难的。DLB的主要症状是认知功能，视觉幻觉和帕金森氏症状的波动。1治疗DLB的主要症状之一会使另一个症状更糟。2例如，治疗精神病患者的抗精神病药可能会导致不可逆转的帕金森氏症和认知障碍。目前，对于视觉幻觉的DLB患者的治疗指南，如果还原多巴胺能方案是不切实际的，建议使用乙酰胆碱酯酶抑制剂（如Rivastigmine）开始治疗。3如果管理无效，则如果强烈指出治疗方法，可以考虑使用低剂量的喹硫平或氯氮平，它们的药物诱导的帕金森氏症（DIP）的发病率较低。2阿立哌唑和Brexprazole，部分多巴胺D2激动剂，可能会赋予较低的浸入风险。与阿立哌唑相比，Brexprazole的特征是与5-羟色胺2A和1A受体具有更有效的结合，这可能比阿立哌唑更低的倾斜倾向。4我们报告了一例被诊断为可能DLB的老年患者。患者的认知和运动症状对Rivastigmine和Levodopa的处方作出了反应，精神病症状似乎受益于Brexprazole的治疗。
高等教育中的人工智能
Felix Fahnroth（Jena大学）将聊天机器人用作教学代理商的使用，例如大语言模型（LLM）基于聊天机器人，为高等教育开辟了新的可能性。这些所谓的教学剂（学习支持系统）启用任务，例如解决有关讲座材料或进行考试模拟的内容有关的问题。但是，这些技术的一个常见问题是响应缺乏可靠性和幻觉的发生（错误信息）。因此，强调了特定开发和目的驱动系统的重要性，以增强这些教学剂的性能。研讨会的一个核心目标是鼓励对自我开发的AI聊天机器人的要求进行反思：我对教学代理人有什么期望，如何设计有效地支持学习？在研讨会中，大学讲师和其他有兴趣的参与者将探索各种关键因素，以创建可以集成到多种教学场景中的更可靠的系统。技术设计选项将在各个层面上讨论，并提供具体的行动建议。将通过“ Chatex”项目的示例来说明教学剂的潜在实现。从高等教育教学中的创新研究金的见解旨在说明需要在有效教学剂的道路上解决的关键问题。最后，将在共同讨论中探索潜力和挑战。
对象识别的深神经网络模型中的生成感知推断会引起虚幻的轮廓和形状
虚幻的轮廓和塑造突出了自然和人造视力如何感知世界之间的巨大差距。在这项研究中，我们表明，模式识别模型体现了一个生成模型，该模型整合了pi脚先验和感官处理。我们介绍了一种新型的感知算法，生成感知推理（GPI），该算法通过在早期层中积累传播误差来迭代地更新激活。鉴于Kanizsa正方形作为针对可靠对象分类的深神经网络（DNN）的输入，我们的结果表明，运行GPI导致了感知到的“白色广场”区域中类似边缘模式的出现。此外，当GPI用鲁宾的花瓶图像作为输入应用于同一DNN时，它会创建类似花瓶的模式，而GPI在具有相同体系结构的DNN中，但对面部识别进行了优化，从而创建了类似面部的模式。因此，我们通过可捕获有关动物和人类幻觉的实验发现的可构成图像计算算法发现了自然图像事先与虚幻轮廓和形状感知之间的直接联系。更广泛地，这项工作将视觉皮层的视图既是统一框架中的模式识别和生成模型。
光 / 空间 / 代码
光与空间运动（起源于 20 世纪 60 年代）与数字技术和现代计算机编程的发展相吻合，近年来，艺术家们采用高科技工艺，通过色彩、比例、亮度和空间幻觉的微妙或深刻变化，更加追求改变观众的感知。光/空间/代码揭示了过去半个世纪以来光与空间艺术在新兴技术背景下的演变。展览首先从几何和光普画家的作品中识别前数字系统式思维方法开始，当时辐射颜料和催眠构图推断出光的力量。然后，光雕塑介绍光这种媒介作为电子工具的一种表达。最后，软件生成的可视化突出了空间成像和网络空间动画方面的先进工作。几件动态和交互式作品将艺术的范围扩展到观众参与的现实空间。光/空间/代码的一个关键子情节涉及自然世界及其生态。由于光与空间运动是环境艺术运动（即 Earthworks）的产物，其材料直接取自自然现象，因此光与空间艺术家关注的是地球上生物及其栖息系统的当代状况。从系统艺术到生态系统的这一概念性步骤非常重要。为此，艺术家们利用自然作为工具和主题，包括重力（莫里斯·路易斯）、火（斯宾塞·芬奇）、植物（詹妮弗·斯坦坎普）、风（罗伯特·劳森伯格）、土壤（约翰·杰拉德）、宇宙（利奥·维拉雷亚尔和阿尔弗雷德·詹森）和人类（吉姆·坎贝尔）。
大型语言模型如何解释用户所感知的业务流程？ ⋆
大型语言模型（LLM）接受了大量文本培训，以解释和生成类似人类的文本内容。他们正在成为实现自动企业愿景的重要工具，如今组织积极采用LLM来自动化其运营的许多方面。llms可能在未来的A-AVEN-AFMENT ADMENT业务流程管理系统（ABPMS）餐饮功能中发挥着重要作用。这样一个系统的功能是情况感知的解释性（SAX），它与生成因果关系且人性化解释的解释有关，这些解释考虑了发生的过程上下文。在本文中，我们介绍了为生成SAX解释而开发的SAX4BPM框架。SAX4BPM套件由一组服务和一个中央知识存储库组成。这些服务的功能是引起萨克斯解释的各种知识成分。这些成分之间的关键创新组件是因果关系执行视图。在这项工作中，我们将框架与LLM集成在一起，以利用其功能来合成各种输入成分，以改善SAX的解释。由于将LLM用于SAX，还伴随着一定程度的疑问，与其充分实现SAX的能力以及其幻觉的趋势以及缺乏固有的推理能力有关，我们对生成解释的感知质量进行方法论评估。为了实现这一目标，我们开发了指定的量表并进行了严格的用户研究。我们的发现表明，呈现给LLMS的输入有助于其性能的后卫，从而产生了萨克斯的解释，具有更好的忠诚度。对信任和好奇心的感知来调节这种改进。更重要的是，这种改进是以解释的可解释性为代价。
预测编码和随机共振是听觉幻觉感知的基本原理
只有通过实验来测试形式或计算模型，才能获得机械洞察力。此外，与病变研究类似，幻觉感知可以作为理解健康听觉感知的基本处理原理的载体。我们特别关注耳鸣——作为听觉幻觉感知的主要例子——回顾了人工智能、心理学和神经科学交叉领域的最新研究。特别是，我们讨论了为什么每个耳鸣患者都会遭受（至少是隐藏的）听力损失，但并不是每个听力损失患者都会遭受耳鸣。我们认为，内在神经噪声是沿着听觉通路产生和放大的，是一种基于自适应随机共振恢复正常听力的补偿机制。神经噪声的增加可能会被误认为是听觉输入并被感知为耳鸣。这种机制可以在贝叶斯大脑框架中形式化，其中感知（后验）吸收了先前的预测（大脑的期望）和可能性（自下而上的神经信号）。可能性的较高均值和较低方差（即增强的精度）会改变后验概率，表明对感官证据的误解，而大脑中支持先前预测的可塑性变化可能会进一步混淆这种误解。因此，两个基本处理原理为听觉幻觉的出现提供了最有力的解释力：预测编码是一种自上而下的机制，而自适应随机共振是一种互补的自下而上的机制。我们得出结论，这两个原理在健康的听觉感知中也发挥着至关重要的作用。最后，在神经科学启发的人工智能背景下，这两个处理原理都可能有助于改进当代的机器学习技术。
OpenAi O1-preiview vs.在医疗保健中的Chatgpt
本社论探讨了新发布的OpenAi O1-preview的最新进步，将其功能与传统ChatGpt（GPT-4）模型进行了比较，尤其是在医疗保健的背景下。虽然ChatGpt已显示了许多用于一般医疗建议和患者互动的应用程序，但OpenAI O1-Preiview使用一系列思维过程介绍了具有先进推理技能的新功能，可以使用户能够处理更复杂的医疗查询，例如遗传疾病发现，多系统或多种系统或复杂的疾病护理以及医疗研究支持。本文探讨了一些新模型的潜力和其他可能影响其使用情况的方面，例如由于其广泛的推理方法，响应时间较慢，但突出了其减少幻觉的潜力，并为复杂的医疗问题提供了更准确的输出。道德挑战，数据多样性，访问权益和透明度，确定了未来研究的关键领域，包括优化两种模型在医疗保健应用中的使用。编辑结束时，提倡对所有大型语言模型（包括新颖的OpenAi O1-preview）进行协作探索，以充分利用其在医学和医疗保健提供方面的变革潜力。该模型具有先进的推理能力，为授权医疗保健专业人员，政策制定者和计算机科学家提供了一个机会，共同努力，以改造患者护理，加速医学研究并增强医疗保健结果。通过优化多种LLM模型在串联中的使用，医疗保健系统可以提高效率和精确度，并减轻以前的LLM挑战，例如道德问题，访问差异和技术限制，并转向人工智能时代（AI）驱动的医疗保健。
主要神经认知障碍中精神病的遗传和神经生物学方面
精神症状在神经认知或痴呆症疾病中经常出现。 div>精神病症状，主要是幻觉和妄想，可能会出现多达50％的病例，从而影响发病率和死亡率。 div>开始涉及一些遗传，神经生物学和环境因素。 div>对人类开发的主要文章的叙述性回顾，该文章分析了痴呆症精神病的遗传和神经生物学基础。 div>有遗传风险变异用于表现痴呆症的精神病。 div>正在讨论它与精神分裂症，痴呆和其他神经退行性疾病的遗传风险变异的关系。 div>候选基因的研究发现，在COMT，SLC6A4，APOE，HTR2A和HTR2C等基因的痴呆症中与痴呆症中的精神病有关。 div>同时，完整的基因组关联研究发现了位于PPP6和SUMF1中的风险变异。 div>表观遗传学研究很少，但发现痴呆症和精神病患者的甲基瘤差异。 div>另一方面，已经描述了胆碱能，血清素能，多巴胺能和GABA能神经传递系统的改变，以及兴奋性抑制性平衡。 div>从解剖学和功能的角度来看，几个区域发生了变化，主要在额叶区域以及处理和感觉整合的其他领域。 div>最后，描述了认知改变在妄想的起源和维持中的影响。 div>同样，与阴谋讨论了现象学重叠。 div>有多种遗传，神经生物学，结构和认知因素会影响痴呆症患者的妄想和幻觉的出现。 div>需要更多的研究才能了解痴呆症中精神病的病理生理学。 div>这种方法可以支持对精神病的理解，因为它是一个经诊断的实体。 div>
生成的大语言模型是基于证据的医学的自主实践者
背景循证医学（EBM）是现代临床实践的基础，要求临床医生不断更新其知识并在患者护理中运用最佳临床证据。由于医学研究的迅速发展，EBM的实践面临挑战，从而导致临床医生的信息超负荷。人工智能（AI）的整合，特别是生成的大语言模型（LLMS），为管理这种复杂性提供了有希望的解决方案。方法这项研究涉及在各种专业中进行现实世界中临床病例的策划，将其转换为.json文件进行分析。llms，包括Chatgpt 3.5和4，Gemini Pro等专有模型，以及诸如Llama V2和Mixtral-8x7b之类的开源模型。这些模型配备了从病例文件中检索信息的工具，并做出类似于临床医生在现实世界中必须运作的临床决策。根据最终答案的正确性，明智地使用工具，对准则的合规性以及对幻觉的抵抗，对模型性能进行了评估。结果GPT-4在临床环境中最有能力进行自主操作 - 通常在订购相关研究并符合临床指南方面更有效。根据模型能够处理复杂指南和诊断细微差别的模型能力观察到限制。检索增强生成提出了针对患者和医疗保健系统量身定制的建议。可以得出结论LLM作为循证医学的自治实践者的功能。可以利用其使用工具的能力与现实世界中医疗保健系统的基础结构进行互动，并以指导方式执行患者管理的任务。及时的工程可能有助于进一步提高这种潜力并改变临床医生和患者的医疗保健。