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World File Search System一无所知
呼吸系统疾病的全球影响
我们将呼吸和呼吸系统健康视为理所当然，但我们的肺使我们能够生活、欢笑、爱和享受活动。肺是重要器官，易受空气传播的感染和伤害。呼吸系统疾病是世界范围内死亡和残疾的主要原因。近 2 亿人（占世界人口的 4%）患有慢性阻塞性肺病，每年有 320 万人死于该病 [1-3]，是全球第三大死亡原因。哮喘影响全球超过 3.5 亿人 [4]，是全球最常见的儿童慢性病。肺炎每年导致超过 240 万人死亡 [5]，是新生儿期以外 5 岁以下儿童和 65 岁以上成年人死亡的主要原因 [6]。每年有超过 1000 万人患上结核病，140 万人死于结核病，结核病是继 COVID-19 大流行之后最常见的致命传染病 [7]。当前的疫情已夺去 450 多万人的生命，其中大部分是呼吸系统疾病 [8]。肺癌每年导致 180 万人死亡，是所有癌症中最致命的 [9]。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，2019 年，呼吸系统疾病位列十大死因之列，每年导致 800 多万人死亡 [10]。此外，至少有 24 亿人暴露于室内空气污染 [11]，90% 的人呼吸的室外空气超过了世卫组织的指导限值，尤其是在中低收入国家 [12]，超过 13 亿人暴露于烟草烟雾中 [13]。事实是，我们中的许多人都对这些严峻的现实一无所知，但数字不会说谎。
TET3是神经2a细胞中线粒体呼吸的正调节剂
10-11转倾性（TET）酶通过连续氧化5-甲基胞嘧啶（5MC）对衍生物的连续氧化有助于调节甲基，这些酶在缺乏细胞分裂的情况下可以通过基础外观修复（BER）机制积极去除。这在有丝质神经元中尤其重要，因为DNA甲基化的变化与神经功能的变化相关。tet3，具体来说，是发育中神经元分化的关键调节剂，并介导了与认知功能相关的成年神经元的甲基甲基组的动态变化。虽然将DNA甲基化理解为调节转录，但对神经元中TET3依赖性催化活性的特定靶标几乎一无所知。我们报告了神经胚瘤衍生细胞系的无偏转录组分析的结果； Neuro2a，其中TET3被沉默。氧化磷酸化（OXPHOS）被确定为最显着下调的功能典型途径，并且通过测量海马生物能源分析仪的氧消耗率来证实这些发现。通过TET3-SiLencing降低了核和线粒体编码的OXPHOS基因的mRNA水平，但我们没有发现这些基因基因座的差异（羟基）甲基化沉积的证据。然而，在没有TET3的情况下，已知与线粒体质量控制相关的基因的mRNA表现也显着下调。这些基因之一；内生被认为是其基因体内非CPG甲基化位点TET3催化活性的直接靶标。因此，我们提出，异常的线粒体稳态可能有助于Oxphos的降低，而神经2a细胞中TET3降低了调节。
循环中的僵尸？人类信任不值得信赖的人工智能顾问做出道德决策
值得信赖（Jobin 等人，2019 年）。例如，美国政府推进“可信赖人工智能的开发和使用”（国家人工智能计划办公室，2021 年）。同样，欧盟也制定了“可信赖人工智能的道德准则”（欧盟委员会，2019 年）。可信度被认为是人工智能赢得信任的必要条件，而信任反过来“也是人工智能在我们的日常生活中得到富有成效和普遍使用所必需的”（IEEE 2017，第 2 页）。虽然从规范的角度来看这种说法是直观的，但它也基于信任需要可信度的经验假设。然而，几乎没有证据支持人工智能的这一论点。本研究的目的是调查用户对人工智能学习道德顾问的可信度有多敏感。人工智能算法已经征服了人员招聘、贷款分配、刑事判决或自动驾驶等领域（Rahwan 等人，2019 年）。它们做出并帮助我们做出至关重要的决策，并实际上已成为道德主体（Whitby，2011 年；Voiklis 等人，2016 年）。特别是，算法可以充当其人类用户的道德顾问，而人类仍然做出决策并对此负责。人类参与算法决策增强了对算法的感知控制，并被发现可以增加信任（Dietvorst 等人，2015 年；Burton 等人，2020 年）。因此，参与其中的人被认为是打造值得信赖的人工智能的基石（欧盟委员会，2019 年）。然而，这种说法假设人类用户不会天真地信任算法，无论算法多么值得信赖，而是会仔细检查其建议，并在出现危险信号时做出自己的决定。对于学习型人工智能而言，训练数据的透明度和完整性是算法值得信赖的最低要求（IEEE，2017 年；Lepri 等人，2018 年；欧盟委员会，2019 年）。人们对算法的一个主要担忧是它们有偏见（Mittelstadt 等人，2016 年；Jobin 等人，2019 年），而透明度可以帮助缓解这一担忧。首先，我们探讨如果用户对算法如何生成建议一无所知，他们是否会信任算法的道德建议。我们的基准是基于公正的人类顾问的判断的人工智能生成的建议。虽然人类的判断是出了名的不透明，但公正的顾问的概念会让人联想到理想的观察者，并让被建议者了解建议是如何产生的（Jollimore，2021 年）。因此，如果用户知道算法是根据公正的人类顾问的判断进行训练的，那么算法对用户来说就比对算法如何生成道德建议一无所知时更加透明。其次，我们研究当算法训练数据的完整性值得怀疑时，用户是否信任算法的建议。具体来说，我们假设许多人不信任被定罪的罪犯的道德建议。事实上，道德判断会受到病态特征的损害（Campbell 等人，2009 ；Jonason et al., 2015 ；Blair, 2017 )，这在犯罪者中很常见。最近也有证据表明，犯罪者的判断相对于平均人群存在偏差（Koenigs et al., 2011 ；Young et al., 2012 ；Lahat et al., 2015 ）。当然，犯罪并不一定源于缺乏道德判断。人们常常知道什么是对的，但仍然做错事。我们仍然可以合理地假设，来自罪犯的训练数据被认为是有偏见的，教育、就业和住房方面的歧视表明了对罪犯的根深蒂固的不信任（Sokoloff & Schenck-Fontaine, 2017 ；Evans et al., 2019 ；Sugie et al., 2020 ）。
GAM核酸酶抑制剂的安全数据表（P0774）kor
特征特征特征特征数值数值数值参考参考参考参考参考裁判•如何方法方法方法pH 8.2大麻马。熔点熔点熔点熔点熔点熔点熔点熔点熔点熔点 /冰点冻结点초기초기초기초기끓는점과끓는점과끓는점끓는점끓는점끓는점범위범위범위범위범위범위자료없음없음없음알려진알려진것없음없음없음없음사사사사。inhwa商店inhwa商店inhwa商店inhwa商店inhwa商店没有什么知之甚少。评估蒸发蒸发速度速度速度速度速度速度速度速度速度。易燃的易燃易燃易燃（实心实心，燃气气体气体气体气体气体气体气体气体）数据尚不清楚。Intamus print printing or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or explosives explosion explosion, an upper limit upper limit upper limit upper limit, or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or lower limit.没有一个打印流量易燃打印或或或或或或或或以上或或或或以上或或或以下或或或或或或或或或或或或或或或或或或或或或或在爆炸范围内，范围范围范围范围的下限。 蒸汽压力蒸气蒸气压力蒸气压力数据一无所知。 提交即使被接受也可以接受，即使它被接受，即使被容纳也可以容纳，即使被容纳了即使被容纳，即使它被接受了，即使它被接受了。 蒸汽蒸汽蒸汽蒸汽密度密度密度密度密度密度密度密度密度密度无 比例比例的比例的比例尚不清楚。 n辛烷醇辛烷醇辛烷醇辛烷醇 /水水水分布系数系数系数系数系数系数系数系数无数据。 自然点火自然点火自然点火自然点火自然点火温度温度温度温度温度没有温度尚不清楚。 拆卸分解温度温度温度温度尚不清楚。 粘度粘度粘度粘度图动态动态动态动态动态粘度粘度粘度粘度尚不清楚。Intamus print printing or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or explosives explosion explosion, an upper limit upper limit upper limit upper limit, or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or or lower limit.没有一个打印流量易燃打印或或或或或或或或以上或或或或以上或或或以下或或或或或或或或或或或或或或或或或或或或或或在爆炸范围内，范围范围范围范围的下限。蒸汽压力蒸气蒸气压力蒸气压力数据一无所知。提交即使被接受也可以接受，即使它被接受，即使被容纳也可以容纳，即使被容纳了即使被容纳，即使它被接受了，即使它被接受了。蒸汽蒸汽蒸汽蒸汽密度密度密度密度密度密度密度密度密度密度无比例比例的比例的比例尚不清楚。n辛烷醇辛烷醇辛烷醇辛烷醇 /水水水分布系数系数系数系数系数系数系数系数无数据。自然点火自然点火自然点火自然点火自然点火温度温度温度温度温度没有温度尚不清楚。拆卸分解温度温度温度温度尚不清楚。粘度粘度粘度粘度图动态动态动态动态动态粘度粘度粘度粘度尚不清楚。
新手风险工作：大三学生如何指导新兴技术（例如生成AI）的老年人可以导致学习失败
从历史上看，初级专业人员已经指导了新技术的高级专业人员，因为大三学生通常比老年人更愿意执行低级任务以学习新技能，这比老年人更有能力，可以比老年人进行接近工作本身的实时实验，并且比老年人更愿意学习与传统身份和规范冲突的创新方法。但是，我们对新兴技术的使用量很高的不确定性，因为它们具有广泛的功能，并且在变化中发生了变化时，我们一无所知。随着人工智能的兴起，特别是学习算法和LLM，这种情况可能越来越普遍。在我们的研究中，我们的研究是全球管理咨询公司波士顿咨询集团（Boston Consulting Group）进行的，我们在7月 - 78名初级顾问（Au-Gust 2023）进行了采访，他们最近参加了一次实地实验，该实验使他们首次访问了Generative AI（GPT-4）（GPT-4），以解决一项战略业务问题解决任务。实验后不久，我们发现初级专业人员可能无法围绕不确定的新兴技术来管理风险，因为大三学生可能会建议三种新手风险工作策略：1）基于缺乏深度不存在的技术，而不是在不确定的范围内，而是不确定范围的范围，而不是范围内的范围，而不是范围范围的范围。 3）专注于项目级的干预措施，而不是系统部位或生态系统级别。新手风险工作的含义是，当预计初级专业人员成为不确定，新兴技术的专业知识的来源时，这可能导致学习失败。这项研究有助于我们理解围绕新兴技术，组织中的风险工作以及人为计算机互动的理解。
在某些条件下进行调整
一种不仅充满维生素的番茄，而且还降低了血压并给予和平。将其切成细分市场时不会变色的苹果。新的遗传技术使调整作物的特性相对容易。它们比较旧的基因技术更快，更便宜，并且根据支持者的说法，它们也更安全。但没有无可争议的作物的遗传调整。在1990年代，它引起了许多社会抵抗，此后欧盟委员会制定了使其在很大程度上不可能使用的规则。这些旧遗传技术的规则是否也继续适用于新手，委员会将很快确定。公司和科学家已经对此发表了意见。公民发现的东西较少。在此报告中，我们希望帮助改变这一点。但是，您如何调查荷兰人对他们几乎没有或一无所知的事物的意见？例如，因为这是关于产品只能在商店中找到的产品。随着大批人填写问卷的人，您将不会到达那里。，因为如果您知道他们对尚未熟悉的主题的看法，它会说什么。因此，您以不同的方式处理它，然后以较小的小组开始对话。您给出人们的解释和信息，还让他们互相咨询。我们在具有多种背景的六个焦点小组中讨论了新遗传技术的不同方面。Dr. IR博士Dr. IR博士由于与不同群体的对话，您可以了解社会可能会发现的关于该主题的讨论很少的讨论，但可能很快就会crack啪作响。尽管我们最多的对话伙伴不一定违反这些技术，但他们怀疑他们是否会为解决世界粮食问题等重大社会问题做出贡献。一致认为，他们不会觉得将这些技术排除在法规之外。本报告显示了如何与公民就此主题进行公开和诚实的对话。它唤起政策制定者也这样做。eefje Cuppen董事Rathenau Institute
P.2023/55 -Gov.gg
成长心态是人们的智力和能力可以改变和成长的信念。相反的是一种固定的心态，这是一种信念，即智力和能力不会改变，我们就是我们的样子，并且无法做到太多来改变这种状况。研究表明，当事情变得困难时，拥有成长心态的人更有可能坚持不懈，当事情出错时会承担挑战并承担责任，从错误中学习并尽最大努力。理想情况下，我们想促进从很小的时候开始的儿童成长心态，以帮助他们相信他们可以在一生中改变和成长而不限制他们的潜力的信念。以下是一些有助于塑造和促进幼儿成长心态的想法。如果您听到一个孩子说他们不能做某事，或者他们对活动感到沮丧，请放心，请使用“但是”一词，请向他们保证他们只是无法做到的，但是随着时间的流逝和更多的练习，他们会到达那里。学习新事物通常需要时间，孩子们必须学会以小步骤做事。帮助他们提高一点点，而不是期望他们在开发中飞跃，这有助于他们坚持困难的事情。拥抱斗争和挑战，当孩子对自己无法做的事情越过或沮丧时，可能会很容易地放弃。如果他们不能完全准确地切入某些东西，或者不能让图片喜欢他们想要的方式（现在），请让他们知道挣扎是可以的，对于学习很重要。他们可以休息一下，然后回到它。说‘就是这样，挣扎，挣扎，挣扎。您正在学习如何做到这一点。这将使错误，失败和挣扎并有助于建立儿童的韧性。对自己的错误进行建模和从这些错误中学习也很有价值，这对于帮助幼儿意识到挣扎是可以接受和正常的。专注于与孩子一起玩耍时，他们可能会诱使他们专注于诸如赢得比赛或准确击球之类的结果。我们的行为和反应可以使它永久化并增加儿童的挫败感。理想情况下，我们希望帮助孩子们专注于自己最好，而不是将自己与他人相提并论。因此，从很小的时候开始，帮助他们专注于他们可以做些什么来改善并鼓励他们再走一无所知。例如，帮助孩子说“再试一次”是否成功地说“再试一次”将帮助他们专注于尝试和改进的过程，而不是放弃。
DHEA：可能影响胎儿和儿童发育的被忽视的生物学信号
背景：通过末端产物皮质醇的应激敏感性母体下丘脑 - 垂体 - 肾上腺（HPA）轴，代表了一种主要途径，产妇经验塑造了胎儿的发育，对儿童神经发育产生了长期后果。但是，在人类妊娠研究中，还有另一种HPA轴最终产物被广泛忽略。脱氢表蛋白（DHEA）的合成和释放与皮质醇相似，因此它是一种可能影响胎儿神经发育的合理但被忽略的生物学信号。DHEA也可能与皮质醇相互作用以确定发育结果。令人惊讶的是，关于人类胎儿暴露于产前产妇DHEA和后代神经发育几乎一无所知。当前的研究首次研究了胎儿暴露于产前母体DHEA和皮质醇对婴儿情绪反应性的联合影响。方法：参与者是124个母亲 - 婴儿二元。DHEA和皮质醇是在15周（妊娠）和35周（晚期妊娠）中测量的。在婴儿6个月大时，在实验室获得了正情绪反应性的观察性评估。Pearson相关性用于检查产前母体皮质醇，产前母体DHEA以及婴儿阳性和负面情绪反应性之间的关联。调节分析，以研究DHEA是否可以改变皮质醇与情绪反应性之间的关联。妊娠晚期孕妇皮质醇升高与更大的负面情绪反应性有关。结果：妊娠早期和晚期母体DHEA均与婴儿阳性情绪反应性更大有关。最后，只有在DHEA低时才观察到胎儿皮质醇暴露与婴儿情绪反应性之间的关联。结论：这些新观察表明，DHEA是与产前编程有关的潜在母体生物学信号。它似乎与皮质醇独立和共同起作用，以确定孩子的情绪反应性。它作为HPA轴的主要终产作用，再加上此处显示的与产前发展的新作品的关联，强烈要求将DHEA纳入未来的胎儿编程研究中。关键字：产前母体HPA轴；皮质醇； dhea;胎儿编程；婴儿的情绪反应性；积极影响；负面影响。
评估IAP - 幼儿发展模块...
背景：在生命的前一千天（从概念到第二年），大脑经历了其重要发展的90％。这个时期对于认知，免疫，消化和代谢发展至关重要，对健康和生产力具有长期影响。许多父母对以下事实一无所知：为了促进良好的突触发生和整体大脑发育，他们的孩子需要某些食物和刺激。IAP-幼儿发展（ECD）模块旨在通过结构化的父母干预来解决这一差距。评估IAP-ECD模块对Sangareddy地区0-2岁婴儿的增长和发育结果的影响。材料和方法：一百个学期健康的婴儿（≤1周大）参加了这项前瞻性实验研究；五十人出生于MNR医学院（干预小组），五十人出生于外壁外（对照组）。干预组通过IAP-ECD模块接受了神经元刺激教育，并进行了八次预定的儿童访问，以进行增长和发展监测。对照组参加了标准健康检查。使用丹佛发育筛查测试II（DDST-II）和印度婴儿的发育评估量表（DASII）评估了生长指标（体重，身高，头围）和发育商。结果：干预组的平均体重，高度和头圆周表现出明显更高（p <0.05）。结论：IAP-ECD模块通过特定的饮食和神经元刺激改善了新生儿的发展和生长。在6、12和18个月的干预组中，总电机，精细电机，语言和社交沟通领域中的发育商也明显更高（p <0.05）。独家母乳喂养率在干预组中提高，与对照组相比，配方奶粉喂养和疾病发作显着降低。这些发现倡导整合结构化的父母教育和早期发育干预措施，以帮助儿童在生命的前一千天内成长。关键词：幼儿发展，大脑发育，婴儿成长，发育商，父母教育，突触发生。
系统安全工程：回到未来
在完成计算机科学研究生学习并加入计算机科学系后，我开始了系统安全方面的探索。在新工作的第一周，我接到了 Marion Moon 的电话，他是休斯飞机公司当时的地面系统部门的系统安全工程师。显然，他已经在几位教员之间辗转，我是他最后的希望。他告诉我他们在鱼雷项目中遇到了一个新问题，他称之为软件安全。我告诉他我对此一无所知，我从事的是完全不相关的领域，但我愿意研究它。从此，我开始了长达 22 年的寻找解决方案的旅程。很快我就明白了，问题出在系统工程上。在尝试从计算机科学界内部解决这个问题后，1998 年，我决定转到航空航天工程系，在那里，安全性和复杂性的斗争已经持续了很长时间，这样我就可以取得更大的进步。我还加入了麻省理工学院的工程系统部门 (ESD)。与 ESD 同事的互动鼓励我从大局考虑工程系统，而不仅仅是系统的技术方面，并研究我们采用的方法的根本基础。我想确定我们在系统安全方面遇到的困难是否源于工程师使用的技术与使用这些技术的新系统类型之间的根本不一致。我首先探索了系统理论和事故模型中的想法。事故模型构成了用于预防事故的工程技术和用于评估使用我们构建的系统相关风险的技术的基础。它们解释了事故发生的原因，即驱动导致不可接受损失的过程的机制，并决定了我们为预防事故而采取的方法。当今工程所依赖的大多数事故模型都源自计算机出现之前的时代，当时工程师正在构建简单得多的系统。基于这些模型的工程技术，如故障模式和影响分析 (FMEA) 和故障树分析 (FTA)，已经存在了 40 多年，几乎没有什么变化，而与此同时，工程技术也经历了一场技术革命。新技术正在从根本上改变事故的成因，需要改变用于理解事故的解释机制和用于预防事故的工程技术。二十年来，我看到工业界的工程师们努力将旧技术应用于新的软件密集型系统——耗费了大量精力却收效甚微——于是我决定寻找一些新的东西。本书描述了这一探索的结果以及由此产生的新事故模型和系统安全工程方法。