iii。如果这无法解决争议,各方必须与相互可接受的私人调解员进行调解。任何一方都可以在上述会议之后的任何时候发起此调解。各方同意选择具有背景和经验的调解人:引起争议的主题;部落政府;地方政府;以及相关法律,实践,程序和操作。为了决定一个可接受的调解人,帕特维人同意及时交换拟议的调解人的清单,包括调解员的简历,确认每个提议的调解人在争议中充当调解人的意愿,任何潜在的冲突(如果已知),任何其他资格,任何其他资格,以及提议的调解人的小时费率。各方可能会从列表中删除不可接受的名称,并按照偏好顺序数字。PMIIES保留拒绝任何拟议的调解员的权利,但必须做出良好的努力,以根据本协议选择可接受的调解员。当事方同意遵守调解员的MIES关于调解的行为或patiies可能同意的其他MIES的行为。各方必须平均分配调解费用。
摘要 用于临床决策的人工智能 (AI) 助手在医学领域的前景越来越广阔。然而,医疗评估可能会引起争议,导致专家意见不一。这就提出了一个问题:应如何设计 AI 助手来处理模糊病例的分类。我们的研究比较了两种 AI 助手,它们为医疗时间序列数据提供分类标签以及定量不确定性估计:传统助手与模糊感知助手。我们根据现实世界的专家讨论模拟了模糊感知 AI,以突出显示可能导致专家意见分歧的案例,并提出相互冲突的分类选择的论据。我们的结果表明,模糊感知 AI 可以通过显著增加审查的有争议案例的比例来改变专家的工作流程。我们还发现,AI 提供的论据(随机从指南中选择或由专家选择)的相关性影响专家修改 AI 建议标签的准确性。我们的工作为有争议的临床评估的人工智能设计提供了新颖的视角。
在本文中,我研究了关于成瘾作为一种疾病的辩论。尽管成瘾被广泛认为是一种疾病,但几位作者提出了对疾病标签适当性的不可知论或怀疑主义的原因。任何直接解决此问题的尝试都与其他几个有争议的问题的关系变得复杂,无论是在成瘾的理论方面还是在疾病理论方面。我在本文中的主要目的是确定主要争论点。我的次要目的是对疾病观点提供有限的辩护。辩论的症结在于,是否是心理功能障碍的结果是否恰当地描绘了成瘾。心理功能障碍主张的主要障碍是,我们目前缺乏对行为特征的相对统一的描述,最强烈地暗示了功能失调的过程:控制行为的预期能力的丧失。我认为,即使在没有统一的因果帐户的情况下,也可能需要对功能障碍主张也有必要。但是,这需要在某种程度上引起争议的假设,最值得注意的是,成瘾的控制观点受损以及基于个人级别行为特征的功能障碍对话的可接受性。
在发现胰岛素之前,糖尿病患者必须面临不可避免的死亡判决。胰岛素的发现是医学中的一个里程碑,这确实是糖尿病患者福利的革命性工作。并行,在学者之间引起争议和争议;和失望,失败和希望。发现胰岛素的主要工作是由加拿大医学科学家和医师弗雷德里克·格兰特·班宁(Frederick Grant Banting)于1921年开始的,他们没有研究经验,没有出版物,甚至没有博士学位。他已经通过约翰·詹姆斯·理查德·麦克劳德教授的监督开始研究;学士学位学生的两名实验室助手叫查尔斯·赫伯特·贝斯特(Charles Herbert Best),爱德华·克拉克(Edward Clark)和十只狗作为实验设备。1922年1月11日,胰岛素在人体中的首次应用在伦纳德·汤普森(Leonard Thompson)上成为可能,他是一个14岁的男孩,患有糖尿病。本研究试图讨论发现胰岛素的发现的方面,并为糖尿病患者的福利而进一步发展IT的进一步发展。
由于创伤或中风引起的抽象脑损伤是成人死亡和残疾的主要原因。不幸的是,很少有干预措施可有效地对脑组织的伤害修复。在关于内源性神经发生是否真正发生在成年人大脑中的长期争论之后,现在有大量证据支持其发生。尽管神经发生通常受到损伤的显着刺激,但内源性分化与神经茎/祖细胞的修复潜力通常不足。另外,外源干细胞移植在动物模型中显示出令人鼓舞的结果,但是诸如长期生存和效率低下的神经元分化之类的局限性使其在临床使用方面仍然具有挑战性。最近,在单因素调节下,对神经元转化的转化很高。尽管结果有些鼓舞人心,但这种策略的有效性仍然引起争议。在这篇综述中,我们总结了脑损伤后神经卫星神经发生策略的历史发现和最新进展。我们还讨论了他们的优势和缺点,以便全面说明他们的进一步研究潜力。关键词:成人神经发生;神经胶质到神经元的转换;缺血性中风;神经源性小众;神经炎症;干细胞移植;创伤性脑损伤
摘要 人工智能(AI)也被称为非自然智能,它通过用专家系统或工业机器人取代流程和功能,为人类在不同经济领域带来了巨大的进步。然而,人们质疑人工智能是否为人类的工作环境带来了价值和发展,是否创造了更多的就业机会,还是恰恰相反。这项工作的总体目标是介绍人工智能及其对工业就业和失业的有争议的影响的相关研究,作为本文的中心主题。这也回顾了人工智能的历史起源、不同观点的分析及其应用。这项研究涉及智能系统的解释、它们在各个经济部门使用的主要原因、它们在组织中应用的风险和优势、近年来技术应用最发达的经济部门。几十年来,以及近年来它在秘鲁和世界的发展。要介绍的主题的相关性是人工智能及其在工业中的接受度,通过在利润、成本降低、流程效率和盈利能力方面产生积极成果。还有它提供的各种工具的使用,例如聊天机器人的使用;然而,在企业中实施人工智能也会带来不利后果,例如减少劳动力或工作岗位,从而引起争议。为了开展研究,我们使用了相关性、描述性和概念性方法。结论是,人工智能的社会影响将是巨大的。但仍有一些关键问题没有明确的答案,我们要问自己,社会是否为即将到来的事情做好了准备,企业应该采取哪些措施,以便人工智能改善人类在 21 世纪的生活方式。关键词:人工智能;机器人化;自动化;工业机器人;决策。
首席会计办公室的消息总会计师办公室(OCA)很高兴介绍2024年8月的银行会计咨询系列(BAAS)。BAA表达了OCA对与国家银行和联邦储蓄协会(统称为银行或机构的会计主题)的解释,除非另有说明)。它不代表货币主计长办公室的规则或规定(OCC)。每年更新BAA,以解决会计问题,新发行和更新的会计标准以及在2024年3月31日观察到的新兴问题。该版本的BAA不包括新问题或现有问题的实质性更新。作为OCA年度审查过程的一部分,我们已纳入了编辑,以提高一般性清晰度,包括对某些现有条目的修订,搬迁和重新分配。这些编辑不会改变OCA的先前结论或解释。已取代以下主题和子主题中的内容:•亚电头1B,其他比临时损害的损害•债务2A,陷入困境的债务重组•贷款2G,获得的贷款4,主题4,贷款和租赁损失的允许人的允许人群的范围,并普遍责备越野责任,并明确估算相关的责任(和审查员,即使问题很复杂且引起争议。我们希望您发现该出版物有用,并且它仍然是银行家和审查员的实用资源。如果您有与BAA有关的评论或问题,请通过baas@occ.treas.gov与我们联系。Amanda M. Freedle副总编和货币审计长的首席会计办公室
历史上,分子生物学充满了新颖、微妙且常常引起争议的思想,最近,它继承了以多核苷酸和多肽序列形式存在的大量标准化数据。弗雷德·桑格因在开发将核心生物信息简化为一个线性维度所需的基本技术方面发挥了开创性作用而获得了两项当之无愧的诺贝尔奖。随着记录信息的爆炸式增长,生物化学家首次发现有必要熟悉数据库和提取记录相关性所需的算法,并反过来将它们很好地用于探索系统发育关系以及寻找基因及其通常有价值的产物的应用任务。人类基因组计划中对这一研究挑战的形式化为要分析的数据集和支持该研究的资金产生了新的动力。因此,DNA 序列数据库的管理一直是与分子生物学相关的计算机科学的主要吸引力,这是有充分理由的。除了可以访问大量数据的实用优点之外,序列几乎没有表示的复杂性;而知识获取任务几乎只需要执行集中的、网络连接的档案中存储序列信息的约定标准。细胞对序列的解释嵌入在比字符串匹配更复杂的环境中。必须承认,典型 DNA 双螺旋中的碱基互补规则和密码子的匹配
其中 D μ 是弯曲时空中的协变导数。在这种情况下,m 根本不是一个乘法因子,而是克莱因-戈登方程中的特征。在这种背景下,有建议认为量子流体(超导体、超流体、量子霍尔流体、玻色-爱因斯坦凝聚体)的性质可能会增强与引力波的相互作用,从而导致超流体成为引力天线的介质[1-7],超导电路作为引力波探测器[8]、换能器[9,10]和镜子[11-13]。这些想法并非没有引起争议[14-16]。原因是许多这些想法启发性地应用了量子粒子违反 WEP 的概念。这促使我们为引力波中的量子粒子提供更严格的 WEP 特征。WEP 认为自由落体轨迹应该与质量无关,可以重新表述为自由落体物体的 Fisher 信息与质量不变的陈述 [ 17 ]。在这个信息论框架中,违反 WEP 意味着人们可以提取有关自由落体物体质量的信息。WEP 的这种信息论表述具有以下优势:它可以以明确的方式扩展到量子物体。具体而言,Fisher 信息给出了可观测随机变量提供的有关未知参数的信息量。在我们的例子中,随机变量是粒子 x 的位置,未知参数是其质量 m 。对于具有波函数 ψ( x , t ) 的粒子,Fisher 信息为
生成人工智能(AI)工具(例如Chatgpt,Gemini和稳定的扩散)使用通常包括整个受版权保护的作品的数据集训练。使用受版权保护的作品来培训这些日益突出的工具已被证明是如此引起争议,以至于最著名的AI公司之一的高级主管重新辞职,并指出,AI开发人员对Scrape和使用质量的Internet数据进行了“剥削性”,而无需首次获得互联网数据,而无需首次获得同意的同意。1在本文中,我研究了这些担忧,并最终确定,摄入整个受版权保护的作品是为了培训Generative AI工具的目的,这可能构成了美国版权公平使用学说下的变革性用途。在得出这一结论时,我首先简要概述了当前诉讼,然后将判例法引入了判例法,以将公平用途应用于生成AI工具提出的challenges。接下来,我将判例法应用于摄入版权作品的培训AI工具上,认为这种使用构成了根据美国版权法的变革性,合理使用。最后,本文以乐观态度结束,探讨了对版权法的未来的影响,并概述了创作者仍然必须维护其专有权利的众多途径。