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切尔诺贝利禁区内狗的突变增多是否导致了基因多样性的增加？
1 美国北卡罗来纳州罗利市北卡罗来纳州立大学兽医学院分子生物医学科学系，2 美国北卡罗来纳州罗利市北卡罗来纳州立大学生物信息学研究中心，3 美国北卡罗来纳州罗利市北卡罗来纳州立大学生物科学系，4 美国俄勒冈州大马士革国际访问兽医协会，5 美国南卡罗来纳州哥伦比亚市南卡罗来纳大学生物科学系，6 美国纽约州纽约市哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院环境健康科学系，7 美国北卡罗来纳州罗利市北卡罗来纳州立大学比较医学研究所，8 美国北卡罗来纳州罗利市北卡罗来纳州立大学人类健康与环境中心，9 美国北卡罗来纳州教堂山市北卡罗来纳大学莱恩伯格综合癌症中心癌症遗传学系，10 杜克大学美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学癌症研究所
大型语言模型是否反映认知语言处理？
大型语言模型 (LLM) 在文本理解和逻辑推理方面表现出了卓越的能力，这表明 LLM 学习到的文本表征可以促进其语言处理能力。在神经科学中，大脑认知处理信号通常用于研究人类的语言处理。因此，很自然地会问 LLM 的文本嵌入与大脑认知处理信号的对齐程度如何，以及训练策略如何影响 LLM-大脑对齐？在本文中，我们使用表征相似性分析 (RSA) 来测量 23 个主流 LLM 与大脑 fMRI 信号之间的对齐程度，以评估 LLM 对认知语言处理的模拟效果。我们通过实证研究了各种因素（例如，训练前数据大小、模型缩放、对齐训练和提示）对这种 LLM-大脑对齐的影响。实验结果表明，预训练数据大小和模型缩放与 LLM-大脑相似性呈正相关，1 而对齐训练可以显著提高 LLM-大脑相似性。明确的提示有助于 LLM 与大脑认知语言处理的一致性，而无意义的噪声提示可能会削弱这种对齐。此外，各种 LLM 评估（例如 MMLU、Chatbot Arena）的表现与 LLM-大脑相似性高度相关。
已完全接种疫苗的儿童是否需要进行百日咳接触预防？该儿童上幼儿园有问题吗？
在学校环境中（2）。因此，如果与百日咳指示病例有密切接触（住在同一所房子里，与有症状的病例面对面接触不到 1 米，直接接触有症状患者的呼吸道、口腔或鼻腔分泌物，与有症状的病例同住一个房间 >1 小时），则需要预防性使用抗生素（3）。对于百日咳，预防性抗生素和治疗性抗生素的应用是相同的。感染后，临床表现通常在 9-10 天（6-20 天）的潜伏期后开始。卡他期传染性最高（4）。在较小程度上，无症状者或有非特异性轻微呼吸道感染表现的人（尤其是接种疫苗的大龄儿童和成人）也可以传播该疾病（5）。与许多其他传染病相比，接受治疗的人的传染性持续时间更长。在适当的抗生素治疗第 5 天后，传染性会消失。
24-15世界贸易 - 组织是否仍然相关？
第二次世界大战后创建的自由国际秩序是一种安全安排，但这同样是经济安排。与政治和军事联盟的公开，基于规则的世界贸易体系，旨在重建西方民主国家，应对1930年代法西斯主义在欧洲和亚洲的兴起造成的经济伤害，并取代诸如大萧条期间在大萧条中采用的英国帝国偏好等歧视性贸易安排。在冷战期间，新的贸易体系与苏联（苏联）提供的国家指导的经济模式相反。该命令促成了几个难以成功的成功。在令人惊叹的事件转折中，苏联的整体散布在1991年。由俄罗斯主导的东欧国家要么成为欧盟的成员，要么希望这样做。该命令有助于持续近80年的全球经济增长到现在。WTO数据描绘了这一实质和完全前所未有的成就的图片：
推荐引用 推荐引用 Sinbay Tan，《AI Fanfare & Fanfiction：同人小说作家是否有针对人工智能的保护措施？》，90 Brook. L. Rev. 333 (2024)。可从以下网址获取：https://brooklynworks.brooklaw.edu/blr/vol90/iss1/8
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目前对基于人工智能的医疗器械的临床研究是否足够全面，能够支持全面的卫生技术评估？系统评价
简介：基于人工智能的医疗设备 (AI-based MDs) 在医疗保健领域正呈指数级增长。本研究旨在调查当前评估 AI 的研究是否包含 HTA 机构进行健康技术评估 (HTA) 所需的信息。方法：我们根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目方法进行了系统文献综述，以提取 2016 年至 2021 年期间发表的与基于 AI 的 MDs 评估相关的文章。数据提取侧重于研究特征、技术、算法、比较器和结果。计算 AI 质量评估和 HTA 分数以评估纳入研究中存在的项目是否符合 HTA 要求。我们对 HTA 和 AI 分数进行了线性回归，解释变量为影响因子、出版日期和医学专业。我们对 HTA 分数进行了单变量分析，对 AI 分数进行了多变量分析，alpha 风险为 5%。结果：在检索到的 5578 条记录中，包括 56 条。平均 AI 质量评估得分为 67%；32% 的文章的 AI 质量得分 ≥ 70%，50% 的文章得分在 50% 到 70% 之间，18% 的文章得分低于 50%。研究设计（82%）和优化（69%）类别的质量得分最高，而临床实践类别的得分最低（23%）。所有七个领域的平均 HTA 得分为 52%。100% 的研究评估了临床效果，而只有 9% 的研究评估了安全性，20% 的研究评估了经济问题。影响因子与 HTA 和 AI 得分之间存在统计学上的显著关系（均为 p = 0.046）。讨论：基于 AI 的 MD 的临床研究有局限性，而且往往缺乏适应性强、稳健和完整的证据。还需要高质量的数据集，因为只有输入可靠，输出数据才可信。现有的评估框架并非专门为评估基于人工智能的医疗器械而设计的。从监管机构的角度来看，我们建议应调整这些框架以评估持续更新的可解释性、可解释性、网络安全性和安全性。从 HTA 机构的角度来看，我们强调，实施这些设备需要透明度、专业和患者接受度、道德问题和组织变革。人工智能的经济评估应依靠稳健的方法（业务影响或健康经济模型），为决策者提供更可靠的证据。
Winston Maxwell、Astrid Bertrand、Xavier Vamparys。基于人工智能的反洗钱 (AML) 系统是否符合欧洲基本权利？ICML 2020 法律与机器学习研讨会，2020 年 7 月，奥地利维埃纳。hal-02884824v3
13 欧洲议会和欧洲理事会 2016 年 4 月 27 日颁布的 (EU) 2016/680 号指令，关于在主管当局为预防、调查、侦查或起诉刑事犯罪或执行刑事处罚而处理个人数据方面保护自然人，以及关于此类数据的自由流动，并废除理事会框架决定 2008/977/JHA、OJ L 119/89（警察 - 刑事司法指令）
在公民科学中使用人工智能是否有助于志愿者的学习？鸟类学的一项实验研究
最古老、规模最大的生物多样性相关公民科学 (CS) 项目之一是康奈尔鸟类学实验室开发的 eBird (https://ebird.org/home)。它为观鸟者提供了一个移动应用程序，用于记录他们何时、何地以及如何看到或听到鸟类的清单。康奈尔实验室还开发了一款移动应用程序 Merlin，它使用深度卷积神经网络帮助用户从照片、声音（转换为声谱图）或描述中自动识别鸟类物种。这项研究调查了机器学习 (ML) 分类模型的使用如何影响新手观鸟者的学习。我们的参与者（没有鸟类学背景的计算机科学专业学生）被随机分成三组：一组使用 eBird 应用程序并自己识别鸟类物种；一组使用 Merlin 应用程序，它使用 ML 自动从照片或声音中识别鸟类；还有一个对照组。在参与项目之前和之后，对参与者的鸟类知识进行了测试，以了解使用 ML 分类模型如何影响他们的学习。我们还在后测后采访了选定的参与者，以了解他们做了什么以及结果可能由什么解释。我们的结果表明，即使是参与 CS 项目的新手参与者，即使时间很短，也会显著提高他们对附近熟悉鸟类的知识水平，并且 eBird 用户在知识后测中的表现优于 Merlin 用户。虽然人工智能可能会提高志愿者的生产力和保留率，但也有可能降低他们的学习效率。需要对不同的参与者资料和项目设计进行进一步研究，以了解如何在人工智能辅助的 CS 项目中优化志愿者的生产力、保留率和学习。