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World File Search System结论性
生成的AI，版权和AI ACT
1。引言本文审查了欧盟版权所有最近发表的人工智能（AI）法案1的版权规则。2本文的目的是对AI法案与欧盟版权法之间的关系进行批判性概述，同时强调了潜在的灰色领域和盲点，以进行法律解释和未来的决策。纸张进行如下进行。在此简短介绍之后，第2节概述了生成AI的基本版权问题以及与AI ACT接口的相关版权获取规则。它提到了输入或培训阶段，模型和输出的潜在版权问题。AI ACT规则主要与培训AI模型有关，该法规主要与数字单一市场指令（CDSMD）中版权的第3和第4条中的文本和数据挖掘（TDM）例外相关联。3第3节然后简要解释了与版权法有关的AI法案的结构和核心定义。第4节是纸的核心。它详细介绍了《 AI法案与欧盟版权法》之间的界面，即：TDM参与培训AI模型的澄清（4.1）； 《 AI法》（4.2）中关键版权义务的概述；制定尊重版权法的政策的义务，尤其是关于TDM选择退出的义务（4.3）；此类义务的预计域外效应（4.4）；透明义务（4.5）； AI法案如何设想遵守此类义务（4.6）；以及潜在的执法和补救措施（4.7）。第5节提供了一些结论性的评论，重点是当前政权的不足，以解决其主要关注点之一：作者和表演者的公平报酬。
Mendelian随机分析三甲胺N-氧化物及其前体与帕金森氏病之间的因果关系
简介：先前的研究报告了三甲胺N-氧化物（TMAO）和帕金森氏病（PD）之间的潜在关联。这项研究的目的是检查循环TMAO及其前体的水平与使用两样本的孟德尔随机化（MR）方法之间的潜在关系。材料和方法：我们从三个全基因组社会研究（国际帕金森氏病基因组学，帕金森氏病，帕金森的研究：有组织的遗传学计划和Genepd和Finngen）中汇总了数据，以提取与单核苷酸多态性（SNP）（SNP）与TMAO，Carnitine，Carnitine和Betnitine的循环浓度相关。这些SNP被用作随机效应模型中的仪器变量，以评估TMAO循环浓度及其前体的循环浓度与帕金森氏病的风险，并通过估计的优势比与伴随的95％置信区间来评估循环变量。主要分析采用了反向差异加权（IVW）方法，该方法与MR-Egger回归分析相辅相成。结果：使用IVW方法进行的分析，该方法汇总了三个数据库的数据，并未显示循环浓度TMAO及其前体之间的因果关系，并且PD的风险（P> 0.05）。MR-Egger分析的结果进一步证实了这一发现。灵敏度分析表明，结果不受任何偏见的影响，异质性测试表明SNP之间没有显着差异。有必要进行进一步的调查，以确定这种关联是否确实存在。结论：这项研究没有发现循环浓度或其原始物质与PD风险之间的因果关系的任何结论性证据。
塞缪尔·鲍尔斯（Samuel Bowles）的道德经济对...
在没有这种诱因的情况下，他们的奖励比他们所少。道德经济警告经济学家特别警惕激励措施，因为信任和诚实等社会规范对经济活动至关重要。危险不仅是一个实例中的激励措施。货币激励措施通常可以侵蚀人们彼此之间可能具有的道德和道德准则和社会动机。因此，政策制定者不应依靠人类经济上的模型，而是应该将人们视为真正的愿望，并可能具有坚持社会规范和公民意识的内在愿望。鲍尔斯在介绍中总结说：“激励措施不能独自提供善治的基础”（第2页）。相反，激励措施和社会活动必须共同考虑。的确，道德经济在其结论性的章节中说，对这些互动的关注者可以使激励和社会发展作为补充。在构建其论点时，道德经济至少为经济学家本身提供了三个公共物品。首先，本书从政治哲学的角度讲述并构成了经济政策的陷阱，提供了我们其他人可以依靠的精湛摘要。鲍尔斯（Bowles）希望介绍亚里士多德（Aristotle），介绍了一个将成为道德经济叙事中心的角色：一名立法者希望人们为集体利益做出决定。在亚里士多德的著作中，立法者通过“灌输其中的习惯”来实现这一目标，从而实现了这一目标。但是政治哲学从亚里士多德继续前进。尼科洛·马基雅维利（Niccolo Machiavelli）和大卫·休姆（David Hume）表现出对法律和激励措施的好事或邪恶的行为。在道德经济的题词中，鲍尔斯直接引用休ume：
2024年11月，第1页，共6页使用Ar ficial Intelligence（ai ...
•窃：为了响应提示，Chatgpt可能会无意中从其他来源中重现精确的文本而无需归因（Sun＆Hoelscher，2023年）。即使它没有从其他来源产生精确的文本，也是一个开放的道德问题，即窃的定义是否应包括由AI工具产生的文本，听起来像是由另一个人撰写的，因为模型是基于该人的工作（Lund等，2023年）。•伪造：当Chatgpt并未完全重现现有材料时，有时会产生错误的新陈述。例如，即使人类会立即意识到它们是不正确的，它可能无法正确陈述复杂的事实。在某些情况下，Chatgpt甚至可以产生伪造的研究参考文献，即具有不存在论文的合理标题，作者和期刊组合的合理引用（Buriak等，2023; Sun＆Hoelscher，2023; Zheng＆Zhang＆Zhan＆Zhan，2023）。•错误的目标受众：如果生成AI未正确使用（有时甚至在当时），则可能会生成正确的文本，但不适用于目标受众或工作类型。换句话说，该语言对于专家读者来说可能太过口语了，或者对于外行读者来说太正式和技术性了。生成的文本可能包含社区成员未使用的单词或短语。生成的AI工具通常会在这些上下文问题上遇到困难，这些问题很容易被您的研究领域工作的人类读者检测到。•毫无意义的结果：chatgpt，尤其是当被要求产生大量文本时，有时会发出矛盾的陈述或产生完全语法的荒谬陈述，但没有逻辑上的意义（Barrot，2023; Sun＆Hoelscher，2023; Zheng＆Zhan; Zheng＆Zhan，2023）。生成的AI工具也可能从在线资源中汲取科学不正确或进行严重争论以产生结论性陈述。
西蒙斯：自由社会的经济政策。
本卷中的十三篇论文写于 1934 年至 1946 年之间，包括已故芝加哥大学亨利·西蒙斯教授的大部分主要著作。其中前六篇论文包含了作者立场的更一般性陈述。他将其描述为“自由市场自由主义”，其中国家有责任“维持一种法律和制度框架，使竞争能够有效地发挥控制作用”。为此，他呼吁彻底简化公司形式，严格限制规模、活动、资本结构以及广告和销售技巧。通过竞争力量进行控制的最大威胁是劳工组织的增长，西蒙斯教授认为这与资本主义或社会主义都不相容。“垄断而非竞争”决定的工资政策阻碍了投资和扩张，并将较差的劳动力挤入相对不具生产力的领域。在这方面，有人指出，《公平劳动标准法》“旨在并主要用来阻止纺织生产和纺织资本向南部各州迁移”。作者认为，经济不平等问题可以通过征收遗产税和所得税来解决。西蒙斯教授认为，民主必须关注消费者的利益，他指出，生产者和社区之间的利益冲突必须通过有效的群体间竞争来调和，而不是通过对特定生产者群体负责的政府机构从上而下行使权力来调和。这代表了对政治控制的潜在恐惧。在接下来的四篇文章中，重点是货币财政和金融安排。稳定的立法规则、通过将公共债务重新转换为公债和货币来简化公共债务结构以及通过分离银行的存款和贷款设施来部分消除短期债务将提供竞争性经济敏感的控制手段。专利改革和取消关税是西蒙斯教授三篇结论性文章中建议的商业政策之一，其中最后一篇是对贝弗里奇计划的“无情解读”。
基于需求预测和机器学习的现代建筑中的能源管理 - 审查
住宅和商业建筑的设计和建设是全球能源密集型的活动之一。建筑物占总能源使用量的20％至40％[1]。根据欧盟（EU）[2]，城市建筑占全球能源消耗的40％和33％的温室气体（GHG）排放量。因此，政府被激励通过减少排放和提高能源效率来解决增加能源消耗，同时确保建立居民的舒适度[3]。为了减少能源消耗，欧洲委员会（EC）提出了2030年的几乎零能量建筑（NZEB）[3]。图1说明了基于家庭能量计算器（HEC）的数据[4]的CO 2排放和成本的能量减少的重要性。图给出了英国（英国）大学管理的全面问卷的结果。研究参与者被随机分配了HEC的三个版本之一，该版本在千瓦时内提供了能源消耗。响应由两位独立审稿人主题编码，导致五个不同的类别：与能源有关，成本，环境，成本和环境的结合以及“不值得”，表明缺乏减少能源使用的动机等。需求预测的策略（DP）[5]是EC推荐的解决能源消耗的解决方案之一[6，7]。这些策略包括基于价格的需求响应（DR），基于激励的DR，基于时间的DR，Automated DR和基于容量的DR。智能和绿色建筑物（SGB）。但是，DP面临着实施挑战，例如操作和技术限制，以及数据可用性和准确性问题[8]。已经提出了解决这些挑战的机器学习（ML）方法[8，9]。在现代能源管理中，通常采用优化技术来降低能耗和/或成本。本文考虑了ML方法，考虑了其部署，准确性，成本和效率，例如现代建筑物（MBS），例如本文的其余部分的结构如下。第2节介绍了当前的ML方法及其应用。第3节提供了用于预测建筑能源和相关数据集的ML技术的综述。最后，第4节提供了一些结论性的评论。
keto Clarity
癫痫病是一种以复发性癫痫发作为特征的广泛神经系统疾病，在全球范围内影响数百万，对小儿种群产生了重大影响。抗癫痫药（AED）构成主要治疗方法；但是，耐药性癫痫（DRE），尤其是在儿童中，构成了治疗挑战。已经探索了替代性干预措施，例如手术，迷走神经刺激和生酮饮食（KD）。这项系统的审查旨在研究各种类型的KD，其区别，其有效性以及它们在癫痫发作频率下降，实现癫痫发作自由以及发生不良事件的安全性方面的安全性。该研究遵守系统审查和荟萃分析（PRISMA）2020指南的首选报告项目。使用PubMed Central（PMC），Medline和Science Direct等数据库进行了全面搜索，以识别相关文章。资格标准和质量评估工具用于评估偏见的潜在风险，并选择11篇文章以包含在本综述中。所选文章包含四个随机对照试验（RCT），两次系统评价和五个叙事评论。此评论收集的数据于2023年10月2日完成。挑战，例如可口性，文化因素和依从性困难。家庭或照料者参与在治疗成功中起关键作用。尽管有许多RCT和评论，但信息差距仍然存在，阻碍了结论性的结果。考虑潜在的副作用，评估风险效益比至关重要。受KD疗法的高度个性化的性质，受到多种癫痫发作类型和综合症的影响，需要由多学科团队监测的试验方法。长期安全性和功效需求不断现实生活中的患者数据审查。总而言之，尽管KD提出了DRE的有希望的替代方案，但其成功依赖于细致的计划，个性化的实施和正在进行的研究来解决现有的挑战和信息差距。
臭氧，过氧化氢和水中MS2 coliphage的过氧硫酸盐消毒
消毒被认为是控制病毒在水中传播的关键步骤。氧化剂是有效的病毒消毒剂。然而，缺乏氧化剂对病毒失活的相对效率的结论性研究，而实际水样品中的消毒性能尚不完全清楚。在这项研究中，评估了臭氧（O 3），过氧化氢（H 2 O 2）和过氧基硫硫酸盐（PMS）的消毒作用，以不同剂量和接触时间的不同剂量和接触时间。结果表明，O 3以最短的接触时间为较低剂量的MS2 Coliphage灭活。为了实现MS2 coliphage的4-log消毒，所需的氧化剂剂量被排名为O 3 此外，全面比较了去离子水和次级e uent中三种氧化剂的消毒性能。 所有三种氧化剂均达到了MS2 Coliphage的4型灭活。 激发 - 发射矩阵（EEM）的结果表明，所有三种氧化剂均同步去除溶解有机物，并且O 3氧化了溶解的有机物，同时保持了消毒效率。 总结一下，O 3是这三种氧化剂中MS2 Coliphage消毒的最佳选择。 结果丰富了水中病毒消毒的研究，并为进一步研究工业实践中氧化剂的剂量提供了理论基础。此外，全面比较了去离子水和次级e uent中三种氧化剂的消毒性能。所有三种氧化剂均达到了MS2 Coliphage的4型灭活。激发 - 发射矩阵（EEM）的结果表明，所有三种氧化剂均同步去除溶解有机物，并且O 3氧化了溶解的有机物，同时保持了消毒效率。总结一下，O 3是这三种氧化剂中MS2 Coliphage消毒的最佳选择。结果丰富了水中病毒消毒的研究，并为进一步研究工业实践中氧化剂的剂量提供了理论基础。
基于需求预测和机器学习的现代建筑中的能源管理 - 审查
住宅和商业建筑的设计和建设是全球能源密集型的活动之一。建筑物占总能源使用量的20％至40％[1]。根据欧盟（EU）[2]，城市建筑占全球能源消耗的40％和33％的温室气体（GHG）排放量。因此，政府被激励通过减少排放和提高能源效率来解决增加的能源消耗，同时确保建立居民的舒适度[3]。为了减少能源消耗，欧洲委员会（EC）提出了2030年的几乎零能量建筑（NZEB）[3]。图1说明了基于家庭能量计算器（HECS）的数据，CO 2排放和成本的能量降低的重要性[4]。该数字给出了英国（英国）大学管理的综合问卷的结果。研究参与者被随机分配了HEC的三个版本之一，该版本在千瓦时内提供了能源消耗。回答由两位独立审稿人主题编码，导致五个不同的类别：与能源相关，成本，环境，成本和环境的结合以及“不值得”，表明缺乏减少能源使用的动机等。需求预测的策略（DP）[5]是EC推荐的解决能源消耗的解决方案之一[6，7]。这些策略包括基于价格的需求响应（DR），基于激励的DR，基于时间的DR，Automated DR和基于容量的DR。智能和绿色建筑物（SGB）。但是，DP面临着实施挑战，例如操作和技术限制，以及数据可用性和准确性问题[8]。已经提出了解决这些挑战的机器学习（ML）方法[8，9]。在现代能源管理中，通常采用优化技术来降低能耗和/或成本。本文考虑了ML方法考虑了其部署，准确性，成本和效率（MBS），例如本文的其余部分的结构如下。第2节介绍了当前的ML方法及其应用。第3节提供了用于预测建筑能源和相关数据集的ML技术的综述。最后，第4节提供了一些结论性的评论。
评估社区药剂师的关注...
背景：比利时2型糖尿病的患病率很高（估计超过10％，3例患者未知诊断）。基于生活方式的改变和采用健康促进行为的管理，在需要时补充了药物治疗，可以防止并发症，改善患者的生活质量并降低死亡率。多学科的患者支持至关重要。在此中，药剂师具有关键作用，例如通过治疗性的患者教育活动，他们越来越参与其中。此外，研究表明，移动技术的使用可能是帮助患者进行日常生活和疾病管理的有用工具。目的：本研究旨在探索通过使用移动技术在监测2型糖尿病患者中的支持下的社区药剂师后续行动的好处。旨在增强患者积极参与其疾病管理和采取有利健康行为的意愿，以提高其药物依从性水平。方法：在6个月的时间内，在比利时的社区药房中进行了定量的准实验研究，并进行了3个数据收集期（干预之前，之中和之后）。主要出现与药物依从性水平有关，并分析了被视为患者整体健康标志的次要结果。此外，还收集了有关参与者对他们经验的意见的定性数据。结果：66名患者参加了这项研究，3个月后还剩50例，完成了整个研究。统计分析未显示药物依从性水平的改善。此参数从一开始就很高，反映了受控糖尿病的患者。然而，观察到收缩压和腰围的统计学意义（都改善），而其他结果则显示出积极的趋势或保持稳定。药剂师的患者随访是双方的积极经历，他们注意到他们对项目的兴趣和满意度。结论：尽管临床结果不是结论性的，但患者是动机的，损耗率很低。参与者表明了他们有兴趣参加此类项目，为社区药房环境中的进一步研究打开了机会。作为一线卫生专业人员，社区药剂师肯定具有在治疗性患者教育中发挥作用的关键作用，而移动技术可能是此过程中的其他工具。