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人工智能带来的医学变化以及临床工程师应如何应对
[摘要]AI技术正在快速应用于医疗领域，带来医疗保健的重大变革。本文以IBM Watson、手术机器人、使用LLM的自动医疗文档创建系统等为例，探讨AI在医疗领域的应用，并探讨AI将给诊断、内科、外科治疗等医疗带来的潜在变化。同时，还探讨了临床工程师在AI时代应如何在各种工作中应对不断变化的环境。
供应商和财务代理人应如何填写信息披露声明
a. 拥有披露实体总计 5% 或以上的所有权权益； b. 拥有披露实体 5% 或以上的间接所有权权益； c. 拥有披露实体 5% 或以上的直接和间接所有权权益； d. 拥有披露实体担保的任何抵押、信托契约、票据或其他债务的 5% 或以上的权益，且该权益至少等于披露实体财产或资产价值的 5%； e. 为以公司形式组织的披露实体的高级职员或董事；或 f. 为以合伙形式组织的披露实体的合伙人。
零售商和品牌应如何在前所未有的变革中重塑增长路径
尽管在前一年重新开放边境后经历了温和复苏，但香港零售业在 2024 年仍面临阻力。2024 年上半年，市场一直在努力应对 6.6% 的下滑。这一挫折可以归因于出境游增加、强势本币影响内地游客的购买力以及香港居民北上消费的显著增长。零售商还面临人才短缺的问题，特别是在客户关系管理和数据分析等领域，而这些领域对于推进全渠道零售业务至关重要。不断变化的消费格局凸显了零售商迫切需要迅速适应以保持竞争力，同时也需要政府加强政策支持。
Chatgpt时代的欧洲律师 - 指南2.0关于律师应如何利用大型语言模型和生成性AI
作为律师事务所的合伙人，您可以通过整合Genai工具来探讨提高法律服务效率的可能性。您组织了有关Genai相关技术创新的常规团队会议。在其中一项教育活动中，同事建议使用Chatgpt为客户准备法律文件的摘要 - 复杂的合同，备忘录等。在制定了这种想法的方法时，您得出结论，在将工具用于客户相关的任务之前，您将出于内部目的进行测试 - 简化您的网站文章或起草新闻通讯。在访问工具之前，您可以设置明确的规则，并确保在有效的及时写作中对团队进行培训。通过人类分析验证了所有输出，并且定期审查该工具的影响 - 您可能想跟踪节省时间，结果的准确性以及在结果改进上所花费的时间。
气候变化不确定性应如何影响社会估值和政策？ *
在本文中，我们得出了社会估值和不确定性贡献，这些贡献是针对气候变化的经济后果而强大的最佳政策行动。表明气候变化的潜在长期风险已成为经济和政策分析的重点。宏观资产定价中有影响力的文献研究了宏观经济不确定性对当前估值的潜在影响。参见，例如，Bansal和Yaron（2004）以及随后的文献。虽然以这些文献的见解为动机，但我们的贡献以两种重要方式不同。首先，我们研究与气候变化相关的长期不确定性。这使我们从多个来源探索了这种不确定性的特定结构，因为它影响了基于生产的模型。第二，我们从社会角度而不是市场的角度研究估值。这两个观点因生产外部性而有所不同。我们采用社会优势，因为人类活动引起的气候变化是许多政策讨论的最前沿。在我们的分析中，与市场确定的资产价格相对应的是（i）全球变暖的社会成本以及（ii）新可行的清洁技术的研究和发展的社会价值。我们展示的社会观点为市场环境中实施的临时政策的有效性提供了宝贵的基准。设计限制气候变化的审慎政策要求我们面对多种不确定性来源，其中一些很难完全信心衡量。作为Rising等人。（2022）最近争论了，
随机过程和遗传阈值效应如何解释不完整的渗透率并为因果疾病机制提供信息？
抽象不完整的渗透性是孟德尔病的规则而不是例外。在综合症单基因疾病中，表型变异性可以看作是多个独立临床特征的不完全渗透性的组合。在遗传学相同的个体中，例如等源性模型生物，根据遗传阈值模型，分子和细胞水平的随机变化是渗透不完全渗透的主要原因。通过定义因果生物学读数和遗传责任值的特定概率分布，随机性和不完整的渗透率提供了有关生物系统中阈值的信息。通过同时对相对简单的表型和单个细胞水平的分子读数进行定量，可以确定阈值的确定阈值。然而，仅使用实验和还原主义方法，对于复杂的形态表型而言，这是更具挑战性的，在这种方法上，因果和效应在时间上分开以及多种生物学模式和尺度。在这里，我考虑如何将观察数据与高置信度因果模型整合在一起的因果推断，可以用来量化不同随机变化来源对表型多样性的相对贡献。总体而言，这些方法可以为疾病机制提供依据，改善了临床结果的预测，并优先考虑基因功能模式和尺度的基因治疗靶标。
人类微生物组对苛刻的太空环境的适应如何确定对火星和超越太空任务的成功机会
1电离和非电离辐射保护研究中心（INIRPRC），设拉子医学科学大学，伊朗设拉子，伊朗，2生物学与化学科学系，黎巴嫩国际艺术与科学学院，黎巴嫩国际大学，塞达纳，黎巴嫩，黎巴嫩，生物学与化学科学系3号，黎巴嫩，黎巴嫩，国际大学，贝鲁特大学，黎巴嫩大学，黎巴嫩，黎巴嫩，黎巴嫩，黎巴嫩，黎巴嫩，黎巴嫩，黎巴嫩，黎巴嫩，4。英国格拉斯哥，黎巴嫩国际大学艺术与科学学院5号生物医学科学系，黎巴嫩，黎巴嫩，6种应用数学与生物信息学中心（CAMB），墨西哥湾大学科学与技术大学，科威特市科威特市，科威特，科威特，科威特，科学院7号，核物质学院，SCIECHICERINES，SCIISICENTRY，SCIISICENTRY，SCIISICENTRY，SCIISICENTRY，COLID POSIMICENTIRISISTION，COLID POSIMICENTRED，COLID POSICERINES（NEP）。 （CAS），布拉格，捷克西亚，辐射物理系8
人工智能革命：财务专业人士应如何看待它
20 多个天使投资，专注于包括 AI 在内的数据业务 早期风险投资基金的投资者 丰富的并购经验，特别是在私募股权领域 担任律师、董事和总法律顾问的债务和股权融资经验 个人投资于其他资产类别，包括房地产、对冲基金、大宗商品和加密货币
应如何报告使用人工智能的研究？心脏 MRI 系统评价的经验教训
近年来，关于心脏成像的人工智能 (AI) 工具的研究急剧增加。其中包括对心脏 MRI (CMR) 结构进行分割的 AI 工具，这是获取临床相关功能信息的重要步骤。这些研究的报告质量对该领域的发展和 AI 工具向临床实践的转化具有重要意义。我们最近进行了一项系统评价，以评估介绍心脏 MRI 分割自动化方法的研究的报告质量（Alabed 等人，2022 年，AI 心脏 MRI 分割研究的报告质量——系统评价和未来研究的建议。心血管医学前沿 9：956811）。对 209 项研究进行了评估，以确定其是否符合医学成像 AI 清单 (CLAIM)，这是一个报告框架。我们发现报告质量参差不齐，有时甚至很差，并发现出版物中存在重要且经常缺失的信息。模型描述对 CLAIM 的遵守程度很高（100%，IQR 80% – 100%），但研究设计描述（71%，IQR 63 – 86%）、用于训练和测试的数据集（63%，IQR 50% – 67%）和模型性能（60%，IQR 50% – 70%）低于预期。在这里，我们总结了我们的主要发现，针对可能不是 AI 专家的普通读者，并以此为框架讨论决定报告质量的因素，提出改进该领域研究报告的建议。我们的目标是帮助研究人员展示他们的工作，并帮助读者评估证据。最后，我们强调需要仔细审查展示 AI 工具的研究，即使面对心脏成像领域对 AI 的兴奋。