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您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
在使用Ayur Prakriti Web门户使用Prakriti评估量表之前，基本上需要培训。用户必须接受培训（CCRAS）B
我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力，由Sarada Ota博士，Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成，他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档，并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员，他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家，他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议，以取得富有成果的结果，尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士； Baldev Dhiman教授，V.C。kurukshetra ayush大学；教授kar，ims，bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授；帕万教授Godatwar，尼亚，斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS（Prakriti评估软件）方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士，Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入，Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
反义 RNA 上的 ADAR RNA 编辑导致重叠正义转录本上出现明显的 U 到 C 碱基变化
尽管迄今为止已描述了数百种 RNA 修饰，但只有 RNA 编辑会导致 RNA 分子的核苷酸序列与基因组相比发生变化。在哺乳动物中，迄今为止已描述了两种 RNA 编辑，即腺苷到肌苷 (A-to-I) 编辑和胞苷到尿苷 (C-to-U) 编辑。RNA 测序技术的最新改进导致发现越来越多的编辑位点。这些方法功能强大但并非没有错误，因此必须对新描述的编辑位点进行常规验证。在对 DDX58 mRNA 进行其中一次验证时，除了 A-to-I RNA 编辑位点外，我们还遇到了假定的 U-to-C 编辑。这些 U-to-C 编辑存在于几种细胞系中，并且似乎受到特定环境刺激的调节。在人类长基因间非编码 RNA p21 (hLincRNA- p21) 中也观察到了同样的发现。更深入的分析表明，假定的 U-to-C 编辑是由从相同基因座转录的重叠反义 RNA 上的 A-to-I 编辑引起的。此类编辑事件发生在以相反方向转录的重叠基因上，最近已被证明具有免疫原性，并与自身免疫和免疫相关疾病有关。我们的发现也得到了深度转录组数据的证实，表明此类基因座可以通过同一基因座内 A-to-I 和 U-to-C 错配的存在来识别，在正义转录本和顺式天然反义转录本 (cis-NAT) 中都存在反射性 A-to-I 编辑，这意味着此类簇可能是功能相关的 ADAR1 编辑事件的标志。
医院在成本上涨的情况下保留现金的策略
医院必须管理和改善日常现金储备，以确保平稳、不间断地运营。充足的现金储备使医院能够履行其即时的财务义务，例如支付工资、购买医疗用品和支付其他运营成本。这种流动性对于保持患者护理的质量至关重要。拥有充足的现金还使医院能够投资于必要的升级和创新，从而改善服务质量和患者治疗效果。它提供了财务缓冲来应对意外开支或经济波动，从而保障医院的财务健康和稳定。美国医院协会联合委托撰写的一份报告指出，现金储备大幅下降，2022 年 1 月至 2023 年 6 月期间，医疗系统的现金储备天数中位数从 173 天下降到 124 天，下降了 28%。这一趋势凸显了医院面临的财务压力，影响了它们管理运营费用和投资未来增长的能力。
使用拥抱脸部数据集的文本上的文本论文
从描述中创建图像的能力长期以来一直是智力的目标。文本对图像综合，也称为文本对图像生成，旨在创建与描述相匹配的逼真的图像。该技术在许多领域都有许多应用程序，包括数据处理，艺术设计，机器人技术和虚拟现实。生成的对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）广泛用于图像处理项目中。但是，创建传达叙事的好图像显然仍然是一个挑战。图像合成模型。这些数据提供了一个独特的机会，可以以这种方式探索基于变压器的架构和生成模型的潜力。我们的模型利用基于变压器的体系结构和生成对抗网络来生成具有交互式描述的高质量图像。本文的其余部分组织如下：第2节评论有关文本对图像匹配的相关作品，第3节描述了我们的模型，第4节介绍了实验结果，第5节总结了本文。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
这项工作是根据创意共享归因非商业4.0国际许可证获得许可的。摘要蔬菜部门基本上是cont
这项工作是根据创意共享归因非商业4.0国际许可证获得许可的。摘要蔬菜部门基本上有助于尼泊尔经济，并提供即时收入，营养和粮食安全。近几十年来，农业化学物质在商业化生产中的非系统用途对蔬菜行业的可持续性构成了威胁。通过实施良好的农业实践（GAP），可以减少农业化学物质在商业蔬菜生产中的使用。本研究旨在从2023年2月至2023年6月，了解农民对良好农业实践（GAP）的知识，应用和感知以及尼泊尔Arghakhanchi区的收养指数。使用分层随机抽样技术选择了来自Sandhikharka市和Chhatradev农村城市的125个家庭。焦点小组讨论（FGD），主要线人访谈（KII）和初步探视以收集主要数据，并审查了各种文献以收集次要数据。结果表明，有38.4％的家庭（HHS）知道差距。上等采用者为15.48％HHS，平均采用值为19.57。大约15.4％的HHS是低采用者，采用值为9.45，而HHS的70.73％是中型采用者，采用值为14.92。在收获方法中发现了较低的间隙应用水平，平均得分最低为0.136，但是，存储持续时间的平均得分最高为0.992。尼泊尔Arghakhanchi区蔬菜种植者中良好农业实践的采用状况。农民将害虫损害排名为最严重的问题，指数值为0.79，而天气为最低的问题，指数为0.33，等级I和V分别为0.33。所有受访者都以75.2％的同意给他们差距的看法，12.8％既不同意也不同意，而12％的人强烈同意差距可以帮助他们提高生产率。关键字：差距，采用，生产，应用，感知正确引用：尼泊尔，A.，Khanal，K。，＆Parajuli，N。（2023）。农业与自然资源杂志，6（1），74-84。doi：https：//doi.org/10.3126/janr.v6i1.71924简介尼泊尔人大多参与农业，最高人口的2/3 rd占2/3 rd，占24.90％的24.90％，向我们国家的整体国内产品（GDP）贡献了24.90％。在这些蔬菜中为农业总生产总值（AGDP）贡献了16.9％
加利福尼亚的最低工资及其对生活成本上升的影响
4481 Clothing stores 201,949 4854 School and employee bus transportaMon 13,903 5617 Services to buildings and dwellings 238,225 6233 ReMrement and assisted living for elderly 90,658 5616 InvesMgaMon and security services 161,769 6232 ResidenMal disability, mental health faciliMes 55,543 6241 Individual and家庭服务198,332 4522百货商店54,588 7131游乐园和拱廊63,590 8123 DryCleaning and Laundry Services 35,025较低的通行证
lumakras®（Sotorasib）样本上诉信患者姓名
重要的安全信息肝毒性•Lumakras可能引起肝毒性并增加ALT或AST，这可能导致药物诱导的肝损伤和肝炎。•在接受单位药物Lumakras 960 mg肝毒性的NSCLC患者的汇总安全群体中发生在27％的患者中，其中16％为≥3级。在需要剂量修饰的肝毒性患者中，需要用皮质类固醇治疗64％。•在接受单位药物Lumakras 960 mg的NSCLC患者的合并安全群体中，接受Lumakras的患者中有17％增加了丙氨酸氨基转移酶（ALT）/增加天冬氨酸氨基转移酶（AST）；其中9％是≥3级。首先发作Alt/AST的中位时间为6.3周（范围：0.4至42）。增加了ALT/AST，导致剂量中断或减少的患者发生在9％的接受Lumakras治疗的患者中。lumakras由于2.7％的患者的ALT/AST增加而永久停止。药物诱导的肝损伤发生在1.6％（所有等级），包括1.3％（≥3级）。•在接受单位药物Lumakras 960 mg的NSCLC患者的汇总安全群体中，在开始前，总共有40％的最近（≤3个月）的免疫疗法患者患有肝毒性。在最后剂量的免疫疗法后3个月以上，在从未接受过免疫疗法的17％的患者中观察到了18％的肝毒性事件。不管先前的免疫疗法的时间如何，有94％的肝毒性事件改善或通过lumakras的剂量修饰，有或不接受皮质类固醇治疗而改善或解决。
图像和文本上的多模式大语言模型的安全性
受到多模式大语言模型（MLLM）的令人印象深刻的力量的吸引，公众越来越多地利用它们来提高日常工作的效率。尽管如此，当在现实世界中部署这些模型时，MLLM的脆弱性不安全说明带来了巨大的安全风险。在本文中，我们在评估，攻击和防御图像和文本上的评估，攻击和防御方面进行了趋势调查。我们首先介绍了MLLM在图像，文本以及安全性理解的概述，这有助于研究人员了解我们调查的详细范围。然后，我们查看评估数据集和指标，以确保MLLM的安全性。接下来，我们可以介绍与MLLM的安全性相关的攻击和防御技术。最后，我们解决了一些未解决的问题，并讨论了诺言的研究指示。相关论文是在https://github.com/isxinliu/awesome-mllm-safety上收集的。