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World File Search System失衡的
青春期的心理健康和心理疾病
危机和精神障碍，以每单位时间单位的广泛变化为特征的年轻人也比在其他生活的其他时期更容易受到精神障碍的高度敏感（5，6），这一点也就不足为奇了。不超过15％至20％的青少年患有精神障碍；其余的人正常继续前进到成年，尽管有些人在整个过程中都需要克服。如Konrad等人，大脑发育对于精神障碍的发生至关重要。 （1）在他们的文章中进行了广泛的讨论。 在这方面，神经科学研究的最重要发现是，大脑的各种结构以交错的方式和不同的成熟速率发展。 差异结果，对行为产生明显影响。 因此，在青春期（尤其是边缘系统和奖励系统）中，早期成熟并倾向于起着主导作用的皮层结构，是对情感反应的效果。 这些反应在前额叶皮层的控制下仍然不足，后来成熟。 Casey等人提出了由于交错的脑成熟过程而导致神经感染失效的失衡的假设。 （7）。 它提供了对青春期典型的各种反应和行为模式的解释，包括：大脑发育对于精神障碍的发生至关重要。（1）在他们的文章中进行了广泛的讨论。在这方面，神经科学研究的最重要发现是，大脑的各种结构以交错的方式和不同的成熟速率发展。差异结果，对行为产生明显影响。因此，在青春期（尤其是边缘系统和奖励系统）中，早期成熟并倾向于起着主导作用的皮层结构，是对情感反应的效果。这些反应在前额叶皮层的控制下仍然不足，后来成熟。Casey等人提出了由于交错的脑成熟过程而导致神经感染失效的失衡的假设。（7）。它提供了对青春期典型的各种反应和行为模式的解释，包括：
2023 年工业技术年度回顾
根据美国劳工统计局的数据，从 2023 年到 2031 年，对工程技能的需求将增长约 13%。然而，工程人才短缺的问题将进一步加剧，因为到 2031 年，预计会有 18.6 万个工程职位空缺。（4）这些职位空缺将涉及软件、工业、土木和电气学科。传统上自行执行 TICC 服务作为内部质量保证和控制流程的一部分的公司将越来越难以招募到合格的工程人才。因此，外包 TICC 流程的价值主张将比投资开发或维护内部 TICC 能力更具吸引力。外包 TICC 服务提供商由于其既定的规模、专有知识和已在进行的 TICC 流程自动化，将不太容易受到供需失衡的影响。
2022 年国家战略评估
2) 确认。正如 2017 年战略评估所述，更激烈的战略竞争、构建我们集体安全工具的弱化、恐吓和侵略性战备状态的影响、混合军事和非军事行动、信息操纵，甚至旨在恐吓的核威胁似乎已在世界各地，尤其是对我们的同胞，变得不可避免。全球和地区大国摆脱了追求修正主义议程和机会主义军事政策的任何禁忌，与日益增长的孤立主义或基于身份的撤退趋势相结合。此外，扩散（技术或其他）的后果以及恐怖主义威胁的持续存在继续产生影响。其他可能导致严重失衡的重大全球挑战也必须加入到这一图景中，例如气候变化的影响：获得水、粮食不安全、移民、人口结构、流行病等。
Danny D. Nedialkova
蛋白质几乎介导了几乎所有的生物过程，并且细胞中的合成和折叠由复杂的分子网络策划，其中包含数千种RNA和蛋白质因子。该网络如何满足开发，分化和细胞状态过渡的蛋白质组的快速变化需求，尚不清楚。我们的研究试图定义如何在不同的细胞环境中调节蛋白质生命的出生和形成性的第一分钟，其长期目标是理解为什么某些细胞类型特别容易受到疾病中蛋白质稳态失衡的影响。为了以分子和细胞量表来解决这些问题，我们在人类诱导的多能干细胞（HIPSC）模型中开发和应用范围范围的基因组方法，功能基因组学和细胞生物化学。我们使用这种多尺度方法来发现和机械地剖析跨不同人类细胞类型的新生儿蛋白质组的调节事件。
稳定的扩散暴露：从提示到图像的性别偏见
几项研究提高了对图像生成模型中社会偏见的认识，证明了它们对刻板印象和失衡的倾向。本文通过引入评估方案来分析生成过程对稳定扩散图像的影响，从而为这一不断增长的研究促进了这一研究。利用先前工作的见解，我们探讨了一般指标如何不仅影响性别表现，而且还影响生成的界面内的对象和布局的表示。我们的发现包括在对象的描述中存在差异，例如针对特定性别的工具以及整体布局的变化。我们还揭示了Neu-Tral提示往往会产生与女性提示更一致的图像，而不是其女性提示。我们进一步探讨了偏见通过代表性差异及其通过及时图像依赖性在图像中表现出来的位置，并为开发人员和用户提供建议，以减轻图像生成中的潜在偏见。
![arxiv：2412.15477V1 [CS.CV] 2024年12月20日](/simg/4\49250d0a542083947e8ca98027ad367b67d6f7eb.webp)
arxiv：2412.15477V1 [CS.CV] 2024年12月20日
接受严重失衡的数据培训时，深层神经网络通常很难准确地识别几个样本的课程。先前在长尾认可的研究试图使用已知样本分布来重新平衡学习，主要解决了同类水平上不同的分类困难。但是，这些方法通常会忽略每个类内的实例难度变化。在本文中，我们提出了一个困难的平衡利润率（DBM）损失，这既考虑阶级失衡和实例难度。dbm损失包括两个组成部分：一个范围的边缘，以减轻由不平衡的类频率引起的学习偏见，以及根据其自发的难度分配给硬阳性样本的实例余量。dbm损失通过将较大的边缘分配给更困难的样本来提高类别的判别性。我们的方法与现有方法无缝结合，并始终提高各种长尾识别基准的性能。
用可解释的AI
摘要：入侵检测系统（IDS）对于识别网络攻击并为每种风险采取适当的措施至关重要。机器学习（ML）技术的效率在存在无关的特征和阶级失衡的情况下被妥协。在这项研究中，提出了有效的数据预处理策略，以增强模型的普遍性。使用K-均值Smote解决类别的差异。之后，我们提供了一种混合特征选择方法，该方法结合了过滤器和包装器。此外，通过改变最佳特征子集来分析超参数调整的光梯度增强机（LGBM）。实验使用了数据集 - UNSW-NB15和CICIDS-2017，其精度分别为90.71％和99.98％。由于模型的透明度和概括性很大程度上取决于理解预测的每个组成部分，因此我们采用了可解释的人工智能（XAI）方法，Shapley添加说明（SHAP）来提高对预测结果的理解。
前庭临床实践建议
背景。头晕是患者从初级保健提供者寻求医疗服务的最常见原因之一，头晕的原因通常与前庭系统有关（Kroenke and Mangelsdorrf，1989）。与VA和军事保健相关的两个人群的头晕和失衡的发病率增加：遭受头部受伤或爆炸的年长个体和个人。患有头晕和失衡症状的人可能会使用专门的仪器进行临床床边测试或测试，以量化前庭功能（前庭实验室测试）。传统上，前庭实验室测试在刺激水平半圆形管功能（HSCC）期间通过测量眼动运动（前骨 - 眼反射或VOR）来确定前庭功能，并通过评估静态和动态平衡任务（姿势控制测量）期间身体摇摆的变化的评估。最近，已经开发了测试测量耳石器官功能。
针对具有高可续订生成的市场的电力平衡挑战
这项研究研究了如何在可预见的情况下改善电能的供应和需求的过程，其特征在于可再生能源和分布式能源的份额很高。分布式能源资源数量的增加可以加剧平衡供求的困难，但与此同时，可以帮助实现有效的积极功率失衡的有效解决。在欧洲市场中，分布式能源对均衡过程有适度的贡献。这项研究重点是分析欧洲电能的供应和需求的现行配置，并检查其对前瞻性场景的适用性，其可再生能源份额比目前的能源更高。结果表明，欧洲正在进行的配置是限制当前选择的继承。此外，该研究比较了欧盟和美国的当前配置，并强调了欧盟欧洲联盟面临的挑战，这主要是由于成员国之间的基础设施瓶颈。