科学

[ad_1] 关键要点 诺和诺德是热门减肥药Wegovy的生产商。 继 Wegovy 成功之后，诺和诺德目前正在试验其他潜在的减肥药物。 最新试验的药物阿米克林已被证明可以使患者的整体体重减轻 13%。 诺和诺德公司在其减肥注射剂 Wegovy 需求的推动下，见证了其 市场估值 自 2021 年以来增长了三倍。为了复制成功的配方，这家丹麦制药公司目前正在探索其他潜在的肥胖治疗方法 在Wegovy成功的基础上，诺和诺德公司完成了一项为期12周的新型实验性减肥药阿米克汀的临床试验，结果显示该药物可以使患者的整体体重平均降低13.1%。 诺和诺德加大减肥药研发投入 传统上以胰岛素和其他 糖尿病 治疗领域，诺和诺德最初为2型糖尿病患者开发了索马鲁肽（Wegovy的通用名）。 这款以 Ozempic 为商品名销售的糖尿病药物一经推出便大获成功，很大程度上得益于其抑制食欲的副作用。 不久之后，医生们就开始给没有糖尿病的超重患者开出 Ozempic 的说明书外处方，2023 年，美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准了 Wegovy...

[ad_1] 关键要点 计算机视觉研究人员试图教会人工智能模型观察周边环境。 新颖的周边视觉模型可能可用于开发驾驶员安全系统。 研究人员希望开发出能够准确预测人类如何检测视野边缘物体的人工智能模型。 尽管自动驾驶汽车是计算机视觉最明显的汽车用例，但人工智能技术在该领域还有许多其他潜在应用。 例如，最近的一项研究使用机器学习（ML）来模拟周边视觉，通过帮助人工智能模型“看”得更像人类，可以提高驾驶员的安全性。 计算机视觉研究人员探索外围 在可以不加区分地处理连续的视觉信息流以扫描模式的人工智能模型中，教授神经网络周边视觉的艺术乍一看似乎是违反直觉的。 为了模拟周边视觉，人工智能研究人员降低了远离焦点中心的图像保真度。 对于人类来说，周边视觉将视野扩展到焦点区域之外。但如果人工智能可以处理任何视觉数据，那么专注于有限的空间区域又有什么意义呢？ 然而，正如最近研究的作者所强调的那样，如果计算机视觉模型可以被教导模仿人类的视觉处理，那么它们就可以用来预测人们是否会看到他们没有关注的物体。 潜在的安全应用 周边视觉模型的一个拟议应用是将其纳入人工智能系统，以提醒驾驶员注意他们可能看不到的危险。 研究人员表示，他们最终的目标是开发一种能够高度准确地预测人类视觉边缘表现的模型。然而，他们最初的尝试远远达不到人类用眼角余光感知事物的能力。 只要有少量的图像失真，计算机视觉模型的性能就会急剧下降。 人工智能的人类应用 研究人员发现，在处理距离焦点中心 10° 以内的视觉数据时，人工智能和人类的图像检测能力下降的速度相似。但在此之后，神经网络识别不同物体的能力急剧下降，而人类视力逐渐下降到视野边缘。 了解人类如何在有限的视觉信息下识别物体有助于提高未来人工智能模型的性能，特别是在对驾驶员最危险的低能见度条件下。 这篇文章有帮助吗？ 是的 不 [ad_2]

[ad_1] 关键要点 一项针对人工智能生成的食物描绘的研究发现，消费者发现它们比真实的照片更具吸引力。 然而，当人们知道哪些图像是用人工智能创建时，这种影响就会减轻。 该发现对食品营销和消费者心理具有重要意义。 强大的人工智能图像和 视频生成器 正在迅速改变广告行业，许多产品营销人员都开始采用 达尔 和 旅途中。 但消费者如何看待这些图片？最近有一篇 学习 表明人工智能生成的食物图片看起来比照片更美味，尽管这种效果只在特定条件下有效。 真实食物图像与人工智能生成的食物图像的比较 为了评估真实食物图像与人工智能生成的食物图像的视觉吸引力，研究人员设计了两个实验来比较人们对每个图像的反应。 在第一个实验中，参与者面临的挑战是正确识别食物图像是真实的还是由人工智能生成的。 与同等的真实照片并排比较时，准确识别为人工智能生成的食物比例从 62%（胡萝卜汁）到 91%（巧克力花生）。 研究发现，除了少数例外，人们识别人工智能生成的加工食品图像的能力比识别未加工食品的能力更强。 数据还显示出很强的年龄相关性，年轻的参与者比年长的同龄人更能辨别合成图像。 人工智能生成的美味图片 在第二个实验中，研究人员要求人们对食物图片的吸引力进行评分。 一些参与者被告知哪些图像是由人工智能生成的，而另一些参与者则没有被告知这些图像的来源。第三组参与者看到的图像被错误地识别为真实图像或人工智能生成的图像。 结果表明，当参与者不知道图像来源时，人工智能生成的图像比真实照片更吸引人。 然而，当图像被正确标记时，真实照片和人工智能生成的照片的吸引力并没有显著差异。 最后，当图像被错误标记时，参与者认为那些他们认为真实的图像比那些他们认为由人工智能生成的图像更有食欲。 对消费者心理学的启示 这项新研究的作者指出，与那些表明人们偏好人工智能生成的人类肖像的研究相似，他们的发现“可能反映了...

[ad_1] 关键要点 研究人员发现长期感染新冠肺炎的患者出现血液凝结异常，免疫反应减弱。 实验室测试表明，长期 COVID 患者血液中的物质会引发脑血管细胞的炎症迹象。 了解长期 COVID 中的这些大脑变化可能会带来诊断和治疗受影响患者记忆问题的新方法。 研究人员发现了与长期 COVID 相关的记忆力和注意力问题的一个潜在原因：血脑屏障受损。 这 学习 由克里斯·格林 (Chris Greene) 及其团队领导的研究利用先进的成像技术和血液分析，揭示了许多长期 COVID 患者面临的持续认知困难。 脑雾和长期新冠疫情 《自然神经科学》杂志发表的一项研究表明，长期服用降钙素原会导致认知障碍，而血脑屏障会受到严重破坏。 冠状病毒，通常被称为脑雾。 研究小组观察到，在患有脑雾的患者中，一种本应留在血液中的染料泄漏到了大脑中。 对 32 人（包括从 COVID-19 中康复的患者和其他长期经历 COVID...

[ad_1] 关键要点 英国国家医疗服务体系已成功试用人工智能乳腺癌筛查工具 Mia。 在一次试验中，米娅通过乳房 X 光检查识别早期癌症的准确率比人类医生更高。 与此同时，AI医疗筛查也正在改变肝病的诊断。 在医学扫描中检测病理异常是 机器学习，其核心在于分析数据中的模式，从而做出有统计依据的预测。 随着越来越多的诊断中心部署人工智能来帮助筛查疾病，英国国家医疗服务体系 (NHS) 已成功试用 Mia——一种可以识别人眼几乎看不见的早期乳腺癌迹象的新工具。 Mia 提供更有效的癌症筛查 早期癌变可能非常小，难以发现。因此，多达 20％ 的乳腺癌最初被乳房 X 线检查遗漏。 在一项试验中，Mia 分析了超过 10,000 名女性的扫描结果，该 AI 工具不仅成功识别了人类医生标记的每一种癌症，还突出显示了另外 11 种他们遗漏的癌症。 除了本身就是好消息之外，这样的创新还可以极大地提高我们公共服务的生产力——这就是为什么我们宣布在预算中专门为...

[ad_1] 关键要点 诺和诺德以 11 亿美元收购 Cardior Pharmaceuticals。 该交易增强了其在心血管疾病（CVD）治疗市场的地位。 重点关注的药物是 CDR132L，一种针对 miR-132 RNA 的寡核苷酸疗法。 此次收购是诺和诺德在心血管疾病领域采取一系列战略举措之后的又一举措。 诺和诺德 宣布 收购德国 心脏制药公司 以高达 11 亿美元的价格收购其心血管产品线。该交易预计将于 2024 年第二季度完成，标志着这家丹麦制药商为加强其在心血管疾病领域的立足点而采取的战略举措。 此次收购正值诺和诺德糖尿病和 肥胖症疗法，进一步增强了其在医药市场的地位。 什么是 CDR132L？ CDR132L 是一种旨在针对心脏细胞内特定遗传物质的药物，它针对的是 miR-132...

[ad_1] 关键要点 阿耳忒弥斯三号 (Artemis III) 将成为人类首次登上月球的太空任务 超过 50 年。 NADA 最近确认了宇航员将在那里进行的 3 项实验。 月球对农业植物的影响 (LEAF) 计划将研究不同粮食作物在月球上的生长情况。 预计于 2026 年底建成， 阿耳忒弥斯三世 目标是成为 50 多年来首次载人登月。那么宇航员到达月球后会做什么呢？ 美国宇航局于 3 月 26 日星期二发布公告 揭露 这是此次任务中将进行的首批实验。已确认的...

[ad_1] 关键要点 美国国家航空航天局和其他航天机构计划在未来几年执行多项月球任务。 这对月球计时提出了挑战。 白宫已指示航天局制定一种标准化月球时间的方法。 你有没有想过月球上现在是什么时间？到目前为止，月球还没有自己的时区。但白宫已经指示 美国宇航局 为其分配一个。 在一个 备忘录 总统科技政策办公室于4月2日星期二发布指示，要求联邦机构协调天体时间测量的标准化，最初的重点是月球表面。 协调农历时间 和 太空探索 准备推出一系列 月球任务 在未来的几年里，当代外星计时的碎片化状态将越来越令人担忧。 目前，不同航天机构按照各自控制站所在的时区计时，均与世界协调时间（UTC）同步。 虽然这种方法对于近地任务来说已经足够了，但月球环境却带来了不同的挑战。 克服相对论 由于与地球引力不同，月球上的时间过得更快，每天快约 58.7 微秒。 在需要精确计时的导航系统中，将所有事物同步到地球时间是没有意义的。 除了操作上的挑战之外，白宫备忘录还指出，直接使用 UTC 进行月球任务将对需要极其精确测量的科学实验产生连锁反应。 在地球上，科学测量基于国际单位制 (SI)。不同 SI...

[ad_1] 关键要点 根据一项对 5,000 多名专业人士的调查，43% 的员工在工作中使用过聊天机器人。 然而，不同行业的采用率存在差异。 如果要让更多的工人接受这项技术，人工智能代理就需要变得更像人类同事。 随着 ChatGPT 等人工智能代理的兴起，使用计算机进行研究、写作和创作的工作者迅速采用了这项新技术。据一位 民意调查 2023 年 11 月，在 5,000 多名专业人士中，43％ 的人回答说他们在工作中使用过 ChatGPT 或类似的 AI 工具。 和 聊天机器人 使用率不断上升，它如何改变工作世界？工人们对于这些工具融入职业生活有何反应？ 对不同行业的影响 关于生成式人工智能如何改变工作世界，首先要注意的是，并非所有职业都会受到同等影响。 显而易见的是，办公室职员使用聊天机器人的可能性远高于体力劳动者或工厂工人。但即使是不同的办公室工作，采用率也存在很大差异。 预计聊天机器人市场将以...

[ad_1] 关键要点 检测癌症是机器学习的理想医疗用例。 可以筛查肝癌和乳腺癌的人工智能工具已经投入使用。 展望未来，研究人员正在开发新技术来帮助诊断前列腺癌，亲属癌症和白血病。 检测危险的癌症是机器学习模型最有前景的医学应用之一。 早期的成功案例包括一系列人工智能工具，可以通过肝脏扫描或 乳房 X 光检查。但研究人员也在探索如何将类似的技术应用于前列腺、皮肤、血液和 胃癌。 为什么人工智能非常适合癌症检测 从根本上讲，神经网络根据从训练数据中学习到的信息，根据输入生成预测。 例如，支持现代聊天机器人的大型语言模型 (LLM) 已在大量语言数据集上进行训练。它们针对特定提示给出的输出可以被认为是基于它们之前对语言模式的了解，在统计上最有可能正确的答案。 在检测癌症时，模型不需要处理大量的文本库，而是根据人们的扫描和测试结果以及审查这些结果的诊断专家的发现进行训练。 人工智能癌症筛查的基本逻辑是，经过医生筛查的样本经过模型训练后，能够发现数据中的模式。然后，它可以使用这些模式来预测新患者是否出现癌症迹象。 将人工智能筛查应用于不同类型的医疗数据 典型的人工智能癌症测试涉及 X 射线或其他医学扫描，其中癌症生长可以被观察为视觉异常。 这种方法已被证明能有效地通过乳房 X 光检查识别乳腺癌，最新的工具甚至能够标记出人类放射技师错过的肿瘤。 研究人员目前正在致力于开发能够帮助 识别皮肤癌 来自潜在黑色素瘤的图像。 但同样的基本概念也可以应用于其他不太直观的诊断方法。 研究人员开发出新型人工智能白血病测试...