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World File Search System较窄
每位 CEO 都应该了解的关于生成式 AI 的知识
聊天机器人由基础模型提供支持，基础模型包含广泛的神经网络，这些神经网络经过大量非结构化、未标记的数据训练，这些数据格式多种多样，比如文本和音频。基础模型可用于多种任务。相比之下，前几代人工智能模型通常“范围较窄”，这意味着它们只能执行一项任务，比如预测客户流失。例如，一个基础模型可以为一份 20,000 字的量子计算技术报告创建执行摘要，为一家树木修剪企业起草上市战略，并为某人冰箱里的十种食材提供五种不同的配方。这种多功能性的缺点是，就目前而言，生成式人工智能有时提供的结果不太准确，这让人们重新关注人工智能风险管理。
COVID-19 疫苗计费和报销
2. 医疗补助计划 – 州医疗补助计划在确定疫苗接种报销率方面有很大自由裁量权，但所有计划都必须为疫苗接种提供保障，但福利范围较窄且通常不包括疫苗接种保障的计划除外。各州可以选择在其管理式医疗计划合同中包括疫苗接种保障。3. 商业 – 健康计划必须向网内和网外疫苗提供者报销 COVID-19 疫苗接种费用。健康计划可能在医疗福利、处方药福利或两者中涵盖此项服务。如果处方索赔未按预期处理，请研究向健康计划提交医疗索赔的步骤；有些有在线门户，而有些则需要 EDI 837（请参阅下面的“医疗账单途径”）。
全球经济分析师人工智能对经济增长的潜在巨大影响（Briggs/Kodnani）
总的来说，我们的估计表明，很大一部分就业和工作至少部分地受到人工智能自动化的影响，从而有望大幅节省劳动力。为了评估我们估计的稳健性，我们将美国基线估计与更广泛的情景进行了比较，包括人工智能可以执行比我们在基线中假设的更难或更容易的任务的情景，以及我们放宽人工智能无法协助主要在户外或体力上的工作的假设（即人工智能与机器人和现有机械互补的情景）。我们的情景分析表明，最终受到自动化影响的工作份额可能在 15-35% 之间（图表 7，左图），该范围与文献中现有的估计一致（但偏保守）（图表 7，右图）。我们相对保守的基线主要反映了我们对生成式人工智能影响的较窄关注，而其他研究有时会考虑更广泛的相关技术（包括机器人技术），从而增加自动化的范围。
经济洞察：深入观察：人工智能
广义上讲，人工智能是指开发机器来执行模仿人类行为的功能，例如使用网站的聊天机器人提问。而机器学习是人工智能的一个子类别，它使用算法来学习见解和识别模式。机器学习的一个常见例子是音乐服务根据听众之前播放的歌曲向听众推荐新歌。机器学习的一个较窄的子集称为深度学习，它更进一步，使用像人脑一样运作的神经网络来分析数据。这方面的例子包括自动驾驶汽车和面部识别。最后，在深度学习中，有一个称为生成人工智能的组件。人工智能的这个分支可能获得了最多的媒体关注。生成人工智能自主地进行预测并创建新数据，而不是使用结构化、标记的数据来预测结果。ChatGPT 是生成人工智能的一个流行例子。
Shamattawa 的全天候道路服务选项
冬季道路的通行时间大约为 1 月中旬至 4 月中旬，具体时间取决于天气状况。冬季道路在交通方面非常可靠，但对于重型车辆的使用有很多限制。由于水流湍急且冰况不佳，穿越海斯河、戈德斯河和其他地区小溪时会遇到困难。运输卡车通常被限制在半载以方便穿越。由于冰况不佳，这些穿越也会导致冬季道路提前关闭。除了穿越之外，沿路的地形还会导致车辆需要爬陡峭的山坡，尤其是在海斯河渡口和“Bucky”山。在恶劣的驾驶条件下，重型卡车很难通过这些山坡。据报道，冬季道路在某些地区也较窄，从而限制了双向交通。一般情况下，从 Shamattawa 到 Gillam 大约需要 5 个半小时。从 Shamattawa 到 Thompson 大约需要 11 个小时。
JAMES A. HOULE & ASSOCIATES 调查结果报告
评论：在本案中，与请求的两项减免相关的困难既基于地块本身，也基于现有结构。地块呈矩形，既相对较窄又相对较长。同时，它唯一的入口和出口是位于地块中间的侧路 Trimble Road。因此，为了提供足够的停车位和现场转弯半径，拟建的建筑物必须在地块上建得更靠后，从而降低了遵守尺寸要求的能力。在建造现有建筑物时，它主要使用了先前建筑物的现有占地面积（仅移动 3 英尺以符合当时的分区要求）。但是，由于该建筑物的位置与入口和出口相关联，以及地块的大小和形状，将该地块用于其他合法且符合要求的用途和建筑的能力受到损害，以至于需要请求减免。因此，救济请求与地块的配置和通道以及现有建筑物的位置所造成的困难有关。（2）困难不是申请人先前采取的任何行动的结果；并且
RNA 引导的睡美人转座重新定位......
摘要 基因治疗的理想工具是能够在人类基因组的预定位点上实现有效的基因整合。我们在此展示了睡美人 (SB) 转座子与 CRISPR/Cas9 系统的组件相结合而实现的偏向性全基因组整合。我们提供概念证明，通过将 SB 与催化失活的 Cas9 (dCas9) 融合并提供针对人类 Alu 逆转录转座子的单向导 RNA (sgRNA)，可以影响 SB 的靶位选择。转座子整合的富集依赖于 sgRNA，并且以不对称模式发生，偏向于 sgRNA 靶标下游相对较窄的 300 bp 窗口内的位点。我们的数据表明，CRISPR/Cas9 指定的靶向机制迫使整合到基因组区域，而这些区域原本是 SB 转座的不良靶标。未来对该技术的改进可能会允许开发用于精确基因工程的特定基因插入方法。
世界心脏报告2023
2 Lindstrom M，Decleene N，Dorsey H等。心血管疾病和风险合作的全球负担，1990 - 2021年。J Am Coll Cardiol。2022 DEC，80（25）2372–2425 3ischaecemed心脏病，也称为冠心病，是由较窄的冠状动脉引起的问题，这些动脉为心脏肌肉提供了血液。4年龄标准化是一种用于更好地比较跨种群疾病结果（例如死亡率）的技术。有关更详细的描述，请参见第6页。5在本文件中提到死亡率的任何参考是指年龄标准化的率。6分辨率涵盖了NCD，特别是提到CVD，癌症，糖尿病和慢性呼吸道疾病。7个世界卫生组织。NCD全局监控框架。可从：https：//www.who.int/publications/i/ item/ncd-surveillance-global-monitoring-框架（上一次访问2023年5月10日）。8可以通过WHF网站访问世界心脏天文台；万维网。worldheart.org
中度和重度创伤性脑损伤的内型和精准治疗之路
摘要 异质性被认为是改善创伤性脑损伤 (TBI) 患者护理和预后的主要障碍。即使在较窄的中度和重度 TBI 层面，目前的管理方法也无法捕捉到这种以多种临床、解剖和病理生理特征为特征的疾病的复杂性。解决异质性的一种方法可能是将未分化的 TBI 群体分解为内型，即通过共同的生物学特征区分的亚类。内型范式已在一系列医学领域得到探索，包括精神病学、肿瘤学、免疫学和肺病学。在重症监护中，正在研究脓毒症和急性呼吸窘迫综合征等综合征的内型。本综述概述了内型范式以及它的一些方法和用例。提出了中度和重度 TBI 内型研究的概念框架，以及在该人群中发现和验证内型的科学路线图。关键词：创伤性脑损伤，表型，内型，机器学习，富集，精准医疗，治疗效果异质性
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我们介绍了在高折射率的二氧化硅玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃的整体研究中的全面研究，在不同的飞秒泵浦波长和输入极化状态下。我们首先基于与熔融二氧化硅在48 THz和75 THz的共焦拉曼显微镜基于共焦拉曼显微镜的观察结果。然后，当分别在1200 nm，1300 nm和1550 nm处泵入异常分散体时，我们演示了从700 nm到2500 nm的宽带超脑产生。相反，在1000 nm的自相度调制和光波破裂的1000 nm处泵送时，会产生较窄的SC光谱。与包括新拉曼响应的非线性schr odinger方程的数值模拟发现了一个良好的协议。我们还研究了集成波导的TE/TM极化模式对SC生成的影响。