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World File Search System无偏见
或Altermagnetic
均值场理论已被证明是探索Matter的各个阶段的有效工具，并补充了更精确但更具计算要求的替代方法。常规的平均场理论通常在捕获量子的波动方面缺乏，这限制了它们对具有显着量子效应的系统的适用性。在本文中，我们提出了一种改进的平均场理论，密度 - 矩阵均值理论（DMMFT）。dmmft构造有效的汉密尔顿人，结合了由纠缠形成的量子环境，由降低的密度母生量化。因此，它提供了一种系统的无偏见方法来说明量子排序阶段波动和纠缠的影响。作为示范性检查，我们表明DMMFT不仅可以定量评估量子波动引起的阶参数的重新归一化，而且还可以检测到拓扑量子相。此外，我们讨论了在finite温度和患有疾病的系统下DMMFT的扩展。我们的工作提供了一种有效的方法来探索表现出非常规量子订单的相，这对于研究高空间维度的挫折旋转系统特别有益。
相互作用驱动的一阶和高阶拓扑超导性
我们研究了Rashba-Hubbard模型中的拓扑超导性，描述了沉重的超级弹药和范德华的材料，反转破裂。我们特别关注靠近范霍夫奇点的纤维，在那里，很大的状态增强了超导过渡温度。确定超导间隙的拓扑结构，并在存在障碍和残留相互作用的情况下分析其表面状态的稳定性，我们采用了FRG + MFT方法，该方法将无偏见的功能重新分配基团（FRG）与真实空间的均值均值含量均值（MFT）结合在一起。我们的方法揭示了一系列拓扑超导状态，包括1和B 1配对，其波函数分别具有主要的p - 和d波角色，以及时间倒流的1 + IB 1配对。A 1和B 1个状态分别具有螺旋和频带Majorana边缘状态的第一阶拓扑，但A 1 + IB 1配对表现出具有Majoraana角模式的二阶拓扑。我们研究了批量超导状态的混乱稳定性，分析边缘状态的相互作用引起的不稳定性，并讨论对实验系统的影响。
患者对生物标志物检测的看法
除了遗传咨询之外，很少有研究探讨癌症患者对于精准医疗使用的沟通看法。更少的研究考虑了患者自身的观点。尽管肺癌治疗在很大程度上受生物标志物驱动，但肺癌患者通常不会接受遗传咨询，因为尚未证明存在明显的可遗传因素。为了强调需要继续教育和向患者及其治疗医生提供信息的领域，本研究探讨了患者对于生物标志物检测的沟通和体验的看法，特别是为了更好地了解不同患者群体在获取全面检测方面面临的障碍。除了将发表在第 37 卷第 2 期《肿瘤学问题》上的关于临床医生对生物标志物的看法和使用的随附文章外，本研究还试图确定与生物标志物检测相关的患者观点，目的是推荐可与其他临床医生指导的举措结合进行的特定干预措施，以优化无偏见的符合指南的癌症治疗。
个人陈述
当前的研究动机：我旨在研究我们是否可以在医学和经济学等领域扩展AI的使用，同时确保算法公平。我的兴趣来自于我与约翰·迪克森（John Dickerson）教授所做的有关骑车和其他学生进行讨论的公平性的研究。这些讨论使我对AI和ML对医学和经济学等领域的决策产生更大的影响。在医学上，使用多军匪徒（mAb）等技术为患者做出治疗决策，而在经济学方面，深度学习被用来优化肾脏交换和乘车场等市场的匹配。由于人类随机性，医学和经济学的决定是没有完美信息的，因此AI和ML可以通过做出大约最佳的决定来克服这一问题特别重要。同时，在乘车区（约翰·迪克森教授）和NLP（与Jordan Boyd-Graber教授一起工作）向我展示了有关AI和ML系统当前不可靠性的问题，特别是关于偏见和平等的不可靠性，创造了对无偏见的决策技术的需求。
AI老师（基于AI的机器人作为教师）
尽管人工智能（AI）长期以来一直在教育中使用，但自CHATGPT推出以来，它的受欢迎程度和差异就见证了指数的增长。它可以用作工具，助教或老师。AI老师（基于AI的机器人作为老师）并不是1970年代使用的第一个教学机器人的新概念；但是，AI在教育中的大多数研究和使用都集中在AI作为工具或助教。本文着眼于AI教师的历史，一些关键案例，潜在的好处，以及与他们在课堂中使用相关的担忧和挑战。克服教师的短缺，灵活性，透明度，无偏见和改善学生的动机是他们的主要好处；虽然未经测试和不可靠，但成本，需要特定的基础设施和技术专长，对变革的抵制，道德问题以及对非人性化和贬低学生的恐惧是主要的关注和挑战。我们建议使用四种不同方法与AI教师共同教会。通过他们，AI老师和人类教师可以在课堂上共同努力，以最大程度地提高教学过程的有效性。
行为表现、攻击性和牙菌斑...
阿尔茨海默病 (AD) 是一种慢性神经退行性疾病，是老年人群痴呆症的最常见原因。在啮齿动物模型中，检查 AD 的主要指标是认知功能，随着细胞外 β 淀粉样蛋白的积累和随后的淀粉样斑块的聚集，老年/患病小鼠的认知功能会迅速下降。非认知神经精神症状经常被忽视，例如异常运动行为、焦虑、攻击性和易怒。此外，大多数小鼠研究往往主要研究雌性，因为认知缺陷似乎与性别有关。本研究旨在使用常驻入侵者范式测量非认知行为（例如攻击性）和相关病理（例如表达人类 APP 的突变小鼠的斑块负荷和分布），即 APP/PS1（APPsw/PS1 (m146L)）和 TASD41（带有伦敦 V717I9/瑞典双突变 K670M/N671L 的 hAPP751）。我们还使用我们的高通量、无偏见和自动化筛选平台 SmartCube® 评估了整个动物行为，以便系统地检查两种淀粉样变性模型中可能在早期发生的细微行为变化。
糖尿病心脏病的分子机制
摘要全世界有超过十亿个成年人患有糖尿病（DM）。与没有DM的年龄相匹配的人相比，这对他们的健康有很大的影响，包括大量心血管事件的风险增加了一倍以上。值得注意的是，即使不存在冠状动脉疾病和高血压，心力衰竭的风险也特别增加。与内皮细胞（EC）功能障碍有关的宏观和微血管并发症是DM的全身特征，可能会影响心脏。然而，尚不清楚与DM相关的心肌功能障碍和心力衰竭的这些因素和其他因素在多大程度上。使用无偏见的方法来证明心脏的分子环境提供了一个机会，可以识别DM中心脏功能障碍的新型驱动因素。多个转录组学研究表征了整个心肌或孤立的心脏EC。我们提出了相关研究的系统摘要，该摘要确定了共同的主题，包括心肌脂肪酸代谢和炎症的改变。这些发现促使进一步的研究集中在这些过程上，以验证潜在的因果因素，以确定治疗性开发管道中的优先级。
AI 治理
企业必须正确理解 AI 能做什么和不能做什么。人工智能 (AI) 在企业转型、应对复杂挑战和产生积极的全球影响方面具有巨大潜力。但是，AI 系统的有效性取决于其输入数据的质量。使用 AI 的企业必须认识到 AI 系统并非万无一失。它们具有局限性、偏见，并且容易出错。随着 AI 越来越多地参与到我们生活的各个领域，企业必须确保使用公平、可解释和无偏见的数据来训练其系统。只有拥有强大的流程来指导其负责任地开发值得信赖的 AI，企业才能充分利用 AI 的优势。如果没有这些流程，企业可能会加剧无意识偏见的负面影响。制定这一政策的第一步是确保企业了解人工智能的局限性，以便减轻过度依赖带来的风险。人工智能生成的见解必须始终经过验证，切勿在未经严格评估的情况下盲目接受。人工智能平台免责声明的存在是有原因的，最常见的包括：(i) 避免依赖输出，(ii) 数据/信息不准确的可能性 (iii) 无意提供建议。
用AI
摘要全球诊断出的医疗状况最少的是抑郁症。已经证明，当前的抑郁症早期检测的经典程序不足，这强调了寻求更有效的方法克服这一挑战的重要性。最有希望的机会之一是在人工智能领域中引起的，因为基于AI的模型可能有能力提供快速，广泛访问，无偏见和有效的方法来解决此问题。在本文中，我们比较了三个不同数据集上的三种自然语言过程模型，即Bert，GPT-3.5和GPT-4。我们的发现表明，通过微调的BERT，GPT-3.5和GPT-4在从文本数据中识别抑郁症方面显示了不同水平的功效。通过比较诸如准确性，精确度和回忆等指标的模型，我们的结果表明，即使没有以前的微调，GPT-4都优于BERT和GPT-3.5模型，即使没有以前的微调，也可以在文本数据上使用其巨大的潜力来用于自动抑郁症检测。在本文中，我们介绍了新介绍的数据集，微调和模型测试过程，同时还解决了局限性并讨论了未来研究的进一步考虑。
训练扩散模型通过增强学习
扩散模型在图像生成中表现出了前所未有的ca。然而，它们从原始训练集中纳入并扩大了数据偏差（例如性别，年龄），从而限制了产生的IMEG的多样性。在本文中，我们在基于图像集的重新函数的指导下，使用增强学习（RL）提出了一种面向多样性的细调方法（RL）。具体而言，所提出的奖励函数（表示为多样性奖励），利用一组生成的信息来评估当前生成分配W.R.T.的覆盖范围。参考分布，由一组无偏见的图像表示。建立在分布差异估计的概率方法的基础上，差异奖励可以有效地用一小部分图像来测量相对分布差距。我们进一步将扩散过程作为多步决策问题（MDP），并通过最大化多样性奖励来应用策略梯度方法来微调扩散模型。在放样后选择任务上验证了奖励，其中根据多样性奖励值选择了最多样化的图像的子集。我们还展示了我们的RL微调框架的有效性，可以通过不同类型的扩散模型（包括班级条件模型和文本条件模型，例如stablediffusion）增强图像生成的多样性。