XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System稿件
稿件 ID ZUMJ-2102-2150 (R1) DOI 10.21608/ZUMJ.2021.65035.2150 原创文章 大鼠大脑中浦肯野细胞和星形胶质细胞的年龄相关变化
摘要背景：小脑皮层负责协调运动、适应特殊条件并参与存储记忆。该皮层会经历与年龄相关的病理变化，表现为皮层厚度下降、神经元丢失（特别是浦肯野细胞）、星形胶质细胞肥大和增生以及氧化状态改变。这些变化是导致各种老年病的原因。本研究旨在评估小脑浦肯野细胞和星形胶质细胞的组织学变化，并确定白化大鼠中丙二醛 (MDA) 和谷胱甘肽 (GSH) 与年龄的关系，并找出细胞变化与氧化状态之间的可能相关性。方法：处死两组白化大鼠（3-6个月和22-26个月），切除小脑，分成三部分。第1部分
注意：本稿件由 UT-Battelle, LLC 撰写，合同编号为 DE-AC0500OR22725，与美国能源部签订。美国能源部
注意：本稿件由 UT-Battelle, LLC 撰写，合同编号为 DE-AC0500OR22725，与美国能源部签订。美国政府保留，出版商在接受文章发表时，承认美国政府保留非独占、已付清、不可撤销的全球许可，可出于美国政府目的出版或复制本稿件的已出版形式，或允许他人这样做。能源部将根据 DOE 公共访问计划 (http://energy.gov/downloads/doe-public-access-plan) 向公众提供这些联邦资助研究的结果。
被拒稿：下一步行动和寻找合适的稿件
您可以使用以下工具和选项来找到更合适的期刊：• 期刊查找器 – 人工智能工具，用于在出版商的期刊中匹配标题和摘要• Scopus – 按主题和覆盖范围定义期刊。查找期刊中最近是否发表了类似的作品。• 参考文献 – 您引用了哪些期刊？检查其目的和范围。• 转载邀请 – 许多期刊在拒绝时或拒绝后不久提供转载邀请，以匹配范围、感知影响力、新颖性、编辑兴趣等。
关于向 CMAJ 提交的稿件使用人工智能工具的新政策
大型语言模型（基于海量语言数据训练的复杂生成人工智能 (AI) 算法）的最新重大进展导致了广泛使用的写作工具，例如 OpenAI 的流行聊天机器人 ChatGPT，它能够分析文本并根据用户提示生成新内容。这项技术对撰写文章的学者和发表文章的期刊具有重要而直接的影响。2023 年 5 月，国际医学期刊编辑委员会 (ICMJE) 更新了其对在医学期刊上发表学术作品的建议，其中包含与 AI 辅助技术相关的具体指令。1 由于 CMAJ 遵循 ICMJE 指导，这些新建议现在适用于提交给 CMAJ 的所有稿件。大型语言模型具有强大的能力，可以以用户可以指定的各种格式和样式从其训练数据集中搜索和重新打包信息。它们可用于生成学术稿件的想法和大纲，甚至是文章的全文。由于当代人工智能工具可以很好地模仿人类的说话和写作风格，因此它们的输出可能看起来很像来自人类作者，可以传达准确、权威以及情感联系的印象。然而，这种印象是一种错觉。由于计算机压缩和存储极大数据集的方式，大型语言模型会估计它们检索和编译的大部分信息，而不是能够准确地再现这些信息，就像试图根据别人记下的要点笔记重建你没有参加的讲座的确切文本一样。因此，大型语言模型的输出很容易出错，许多内容可能是捏造的（例如参考文献），而准确再现的内容可能构成抄袭。2
1 注意：本稿件由...撰写。
金属卤化物钙钛矿 (MHP) 中的电子传输和磁滞是光伏、发光器件以及光和化学传感器应用的关键。这些现象受到材料微观结构的强烈影响，包括晶界、铁性畴壁和二次相夹杂物。在这里，我们展示了一个主动机器学习框架，用于“驱动”自动扫描探针显微镜 (SPM) 来发现负责 MHP 中传输行为特定方面的微观结构。在我们的设置中，显微镜可以发现最大化传导、磁滞或任何其他可以从一组电流-电压光谱中得出的特征的微观结构元素。这种方法为通过 SPM 探索复合材料中材料功能的起源开辟了新的机会，并且可以在功能探测之前（先验知识）或之后（确定感兴趣的位置进行详细研究）与其他表征技术相结合。
这是以下文章的已接受稿件版本...
这些技术允许根据相似性标准将初始数据集细分为两个或多个子集。相似性（或不相似性）的定义是这些技术的核心。正确选择此标准可以将观测结果分成子集，每个子集具有不同的属性。
这份稿件不是 AI 写的，还是 AI 写的？我们能欺骗 AI 文本检测器生成文本吗？ChatGPT 和 AI 在运动与运动医学稿件生成中的潜在未来
引言 研究一个主题并生成一篇学术论文是一项微妙的技能。如果真的要发表，可能需要数月甚至数年的时间才能完成并发表。如果有办法让这一切立即发生会怎样？人工智能 (AI) 可能能够快速分析研究主题并生成一篇学术论文。人工智能有很多种形式；本篇社论讨论了基于自然语言模型的人工智能，例如 ChatGPT，以及它们生成学术论文的潜在能力。基于自然语言模型的人工智能，尤其是 ChatGPT，正在生成新的内容和许多争议。这种人工智能软件具有创新性。它从头生成具有自然对话流程的内容。它可以快速回答问题并撰写诗歌、同人小说和儿童读物。1 ChatGPT 甚至通过了美国医师执照考试理论部分，而无需额外培训和/或多年学习医学。2
出版商权利声明：这是作者接受的 Y. Yu 等人的稿件，“最先进的：AI 辅助替代建模和优化
摘要 — 微波滤波器是现代无线通信系统不可或缺的无源器件。如今，基于电磁 (EM) 仿真的设计过程已成为滤波器设计的常态。近年来，出现了许多基于 EM 的微波滤波器设计方法，以实现效率、自动化和可定制性。大多数基于 EM 的设计方法都以各种形式利用低成本模型（即替代模型），人工智能技术则协助替代模型建模和优化过程。本文重点研究替代模型辅助微波滤波器设计，首先分析基于不同设计目标函数的滤波器设计特点。然后，回顾了最先进的滤波器设计方法，包括替代模型建模（机器学习）方法和高级优化算法。其中包括滤波器设计中的三种基本技术：1）智能数据采样技术；2）高级替代模型建模技术。3）高级优化方法和框架。为了获得成功和稳定性，必须对它们进行量身定制或组合，以实现微波滤波器的特定特性。最后，讨论了新兴的设计应用和过滤器设计的未来趋势。
注意：本稿件由 UT-Battelle, LLC 按照与美国能源部 (DOE) 签订的合同 DE-AC05-00OR22725 撰写。美国政府
虽然人们已经充分了解了 Al-Cu 合金在拉伸状态下的沉淀物-位错相互作用，但对蠕变行为的研究却少得多。新型热稳定 Al-Cu 合金具有 θ′ (Al 2 Cu) 作为强化沉淀物，在高达 300°C（约 60% 的熔化温度）及更高的温度下仍保持稳定，此时蠕变对机械行为至关重要。本研究使用原位中子衍射和扫描透射电子显微镜确定了此类 Al-Cu 合金中的沉淀物-位错相互作用。发生了向 θ′ 沉淀物的显著负载转移，这可归因于 θ′ 和 Al 基体界面上的位错环。因此，Orowan 环被确定为沉淀物-位错相互作用的主要活动。由于 Orowan 环和负载转移与显著的应变硬化有关，这些结果解释了这种合金中表现出的出色抗蠕变性，并为设计具有卓越蠕变性能的沉淀强化合金提供了见解。