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我比您的疫苗更信任自己的免疫力：“对自然的吸引力”强烈预测COVID-19大流行中的可疑健康行为
医疗保健政策通常依赖公共合作，尤其是在健康危机期间。，危机也是与健康相关建议的不确定性和扩散的时期：虽然有些人遵守官方建议，但其他人则倾向于避免它们并诉诸于基于非证据的伪科学实践。易于后者的人通常是认可一系列认识论的信念的人，其中两种特别相关：与阴茎大流行有关的信念，以及对自然偏见的吸引力，对Covid-19（即信任自然的自然免疫来抗击大流行）。这些反过来源于对不同的认知当局的信任，被视为相互排斥：对科学和对“普通人的威尔群利”的信任。从两个全国代表性的概率样本中汲取了一种测试，我们测试了一个模型，在该模型中，普通人对科学/智慧的信任预测了共证实的疫苗接种状态（研究1，n = 1001）或疫苗接种状态，以及使用伪苏格西健康实践（研究2，n = 1010），通过COVID-19，通过COVID-19 COSSPIRATORATARIAL COSSIRATIAL CASSILIAL HAINDIAL COSSILIAL HASSIAL PLEATIAL PLEATIAL PLEATIAL PLEACTOS cOVIS-COVIS-CIAS。正如预期的那样，认识性的可疑信念是相互关联的，与疫苗接种状况以及两种类型的信任有关。此外，对科学的信任通过两种类型的可疑信念都对疫苗接种状况产生了直接和间接影响。对普通人智慧的信任对疫苗接种状况只有间接影响。与他们通常描绘的方式相反，两种类型的信任是无关的。在第二项研究中，这些结果在很大程度上得到了复制，我们在其中添加了伪科学实践作为结果。对科学的信任和普通人的智慧仅通过认识性的可疑信念间接地促进了他们的预测。我们提供了有关如何利用不同类型的认知当局以及如何在健康危机期间解决沟通毫无根据的信念的建议。
新育种技术的科学分类
新型基因育种技术的快速发展伴随着围绕其风险的两极化争论。关于公众对这些技术的看法的研究落后于科学发展。本研究测试了一种揭示普通人对不同基因技术的看法和态度的方法。目的是让普通人了解新型基因育种技术的关键原理，并允许将其分类模式与科学专家的分类模式进行比较。自由分类任务和焦点小组相结合的方法表明，参与者区分了不会引起 DNA 序列任何变化的技术，并应用两种不同的逻辑对其他育种技术进行分类：笛卡尔逻辑和具有不同价值观的自然主义逻辑。普通分类与当前对基因育种技术的科学分类有很大不同。这些发现对食品创新政策和转基因生物立法具有重要意义。
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海得拉巴，印度海得拉巴2,3计算机科学和工程系，瓦萨维工程学院，印度海得拉巴，摘要 - 制定个性化投资计划对于想要实现其财务目标的任何人都至关重要。每当制定个性化计划时，它都是根据人民的需求量身定制的，并基于风险承受能力和投资目标。没有定制的计划，就可以轻松地做出与整体财务目标不符的偶然投资决策，从而导致不必要的风险和次优回报。对于一个普通人，股票市场，共同基金等投资选择等。似乎是一项非常复杂且令人困惑的任务。一个普通人对他/她投资任何东西的钱非常谨慎。本文介绍了一种简化的投资建议系统，旨在根据用户的风险偏好，年龄，收入和职业为用户提供基本的投资指南，并借助人工智能和机器学习技术，以增强投资者的决策过程。主要目的是协助用户做出与其财务状况和风险承受能力保持一致的投资决策。它提供股票投资建议，共同基金投资建议，黄金投资建议和房地产投资建议。
我们如何使用人工智能来保护数字时刻
我们现在看到的人工智能 (AI) 的进步可能是自互联网诞生以来最大的技术飞跃。OpenAI 的 ChatGPT 等生成式人工智能工具在短短几个月内就吸引了大量用户。这些用户不仅仅是铁杆计算机科学家，他们也是普通人。几年前还被视为遥不可及的科幻小说，现在几乎每个人都可以使用，只需点击一下即可。
滑雪巨星Marco Odermatt与Feldenkrais
很重要，因此他可以在每种情况下都能最佳恢复。”这不仅适用于顶级运动员，而且适用于在家中的普通人。“例如，如果您仅由于打s或疼痛而躺在某个位置，则您的睡眠受到限制，” Kothbauer说。Feldenkrais是一种工具，可以使您在生活中的每种情况下都有更大的操纵空间。唱歌时，因为呼吸空间打开。坐在计算机或步行时，因为它会改善姿势。
GPT-3 人工智能模型的诊断和分类准确性
重要性：医疗保健中的人工智能 (AI) 应用已在医学的许多领域中有效发挥作用，但它们通常使用标记数据进行单一任务训练，这使得部署和普遍性具有挑战性。通用 AI 语言模型是否可以执行诊断和分类尚不得而知。目标：将通用生成式预训练 Transformer 3 (GPT-3) AI 模型的诊断和分类性能与使用互联网的主治医生和非专业成年人进行比较。设计：我们比较了 GPT-3 对 48 个经过验证的常见（例如病毒性疾病）和严重（例如心脏病发作）病例小插图的诊断和分类能力与非专业人士和执业医师的准确性。最后，我们检查了 GPT-3 对诊断和分类的信心校准程度。设置和参与者：GPT-3 模型，一个具有全国代表性的非专业人士和执业医师样本。接触：经过验证的案例小插图（<60 字；<6 年级阅读水平）。主要结果和测量：正确诊断，正确分类。结果：在所有病例中，GPT-3 对 88%（95% CI，75% 至 94%）的病例的前 3 位做出了正确诊断，而普通人为 54%（95% CI，53% 至 55%）（p<0.001），医生为 96%（95% CI，94% 至 97%）（p=0.0354）。GPT-3 的分类（71% 正确；95% CI，57% 至 82%）与普通人（74%；95% CI，73% 至 75%；p=0.73）相似；两者都明显差于医生（91%；95% CI，89% 至 93%；p<0.001）。根据 Brier 评分，GPT-3 对其最佳预测的信心在诊断（Brier 评分 = 0.18）和分类（Brier 评分 = 0.22）方面相当准确。结论和相关性：通用 AI 语言模型无需任何内容特定训练即可执行接近但低于医生的诊断水平，并且优于普通人。该模型在分类方面的表现较差，其表现更接近普通人。
植被控制工作的人员电气安全守则在实时电力线附近
植被管理工作是指修剪，切割，修剪或砍伐或应用除草剂，植被和协助修剪，剪切，切割，修剪或跌倒或将除草剂应用于植被，植被的任何部分都在内部或可能内部，或者需要任何人，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，设备或距离，以确保普通人的距离。
