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texto:
Apostar em futebol é uma atividade que gera polarização de opiniões. Alguns consideram que é um passatempo inofensivo e 💋 até mesmo uma forma de se divertir e engajar mais com o esporte. Por outro lado, há quem classifique a 💋 atividade como um pecado, alegando que ela desvirtua a essência do esporte e estimula comportamentos imorais.
Mas o que realmente faz 💋 essa atividade ser considerada um pecado por algumas pessoas? Existem algumas razões para isso. Em primeiro lugar, a prática pode 💋 incentivar a corrupção e o jogo sujo, uma vez que pessoas mal-intencionadas podem tentar manipular resultados para obter ganhos financeiros. 💋 Em segundo lugar, a atividade pode levar as pessoas a se envolverem em gastos excessivos e dívidas onerosas, o 💋 que pode causar graves problemas financeiros.
Além disso, há quem argumente que a prática desvirtua a essência do esporte, uma atividade 💋 que deveria ser praticada por paixão e amor à própria modalidade, e não por motivos meramente financeiros. Ao colocar dinheiro 💋 em jogo, as pessoas podem acabar se envolvendo em um ciclo tóxico de esperança e decepção, o que 💋 pode levar a sentimentos negativos e estresse.
Em resumo, apostar em futebol pode ser considerado um pecado por um conjunto 💋 de razões, incluindo a possibilidade de incentivar a corrupção e o jogo sujo, a tendência de levar as pessoas a 💋 se envolverem em gastos excessivos e dívidas onerosas, e a capacidade de desvirtuar a essência do esporte. Portanto, é 💋 importante que as pessoas estejam cientes desses riscos antes de se envolverem em atividades de apostas desnecessárias.
Inteligência artificial poderá ajudar a identificar crianças com risco de autismo, afirmam pesquisadores
A inteligência artificial pode ajudar especialistas a identificar ♣️ crianças com risco de autismo, afirmaram pesquisadores após o desenvolvimento de um sistema de triagem que, segundo eles, tem uma ♣️ precisão de cerca de 80% para crianças com menos de dois anos de idade.
Os pesquisadores disseram que sua abordagem, baseada ♣️ um tipo de IA chamado aprendizado de máquina, pode trazer benefícios.
A dra. Kristiina Tammimies, co-autora do estudo do Instituto ♣️ Karolinska na Suécia, disse: "Usando o modelo de IA, será possível utilizar informações disponíveis e identificar anteriormente indivíduos com maior ♣️ probabilidade de autismo, de modo que possam obter um diagnóstico e ajuda mais cedo."
No entanto, ela acrescentou: "Eu quero enfatizar ♣️ que o algoritmo não pode diagnosticar autismo, pois isso ainda deve ser feito com métodos clínicos de ouro."
Não é a ♣️ primeira vez que pesquisadores tentam aproveitar a IA para triagem de autismo. Entre outros estudos, cientistas já haviam utilizado tal ♣️ tecnologia junto com exames de retina de crianças.
Os pesquisadores relatam no periódico Jama Network Open como eles aproveitaram dados de ♣️ uma iniciativa de pesquisa dos EUA chamada Estudo Spark, que abrange informações de 15.330 crianças com diagnóstico de autismo e ♣️ 15.330 sem diagnóstico.
A equipe descreve como eles se concentraram 28 medidas que podem ser facilmente obtidas antes que as ♣️ crianças completem 24 meses de idade, baseadas informações fornecidas por pais questionários médicos e de background, como a ♣️ idade do primeiro sorriso.
Em seguida, eles criaram modelos de aprendizado de máquina que procuravam diferentes padrões combinações dessas características ♣️ entre crianças autistas e não autistas.
Após usar os dados para construir, ajustar e testar quatro modelos diferentes, a equipe escolheu ♣️ o mais promissor e o testou um conjunto de dados adicional de 11.936 participantes para os quais os dados ♣️ das mesmas características estavam disponíveis. No total, 10.476 desses participantes tinham um diagnóstico de autismo.
Os resultados revelam que, geral, ♣️ o modelo identificou corretamente 9.417 (78,9%) participantes com ou sem transtorno do espectro autista, com a precisão de 78,5% para ♣️ crianças com idade até dois anos, 84,2% para aquelas com idade entre dois e quatro anos e 79,2% para aquelas ♣️ com idade entre quatro e dez anos.
Um teste adicional usando outro conjunto de dados com 2.854 indivíduos autistas revelou que ♣️ o modelo identificou corretamente 68% com tal diagnóstico.
Tammimies disse: "Este conjunto de dados era outro coorte de pesquisa com famílias ♣️ apenas com um
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