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World File Search System差异性
使用人工语言研究词汇学习
词汇习得是学习一门新语言的关键部分。然而，由于自然语言具有结构性、历史性和个体差异性，分离特定因素对词汇学习的影响可能具有挑战性。人工语言是解决这一问题的多功能工具，允许研究人员系统地操纵语言的属性并控制学习者的过去经验。在这里，我们回顾了人工语言如何用于研究双语词汇学习，特别关注语言输入（例如词汇属性）和语言经验（例如双语）的影响。我们还讨论了人工语言在双语研究中的优势和局限性，并为考虑使用人工语言的研究人员提供了资源。如果使用和解释得当，人工语言研究可以让我们了解与词汇学习相关的各种因素。
放射肿瘤学中的人工智能
放射治疗是癌症治疗的重要支柱，适用于约 50% 的患者 1 。然而，据估计，由于基础设施、技术和人力资源（包括治疗设施、机器和规划系统以及训练有素的工作人员）7 匮乏等障碍，目前数百万患者无法获得这种重要的治疗方式 2 – 6 。此外，由于技术进步，放射治疗在过去几十年中变得越来越复杂，导致几乎完全依赖人机交互，包括软件和硬件。尽管技术进步，但大部分放射治疗工作流程仍然需要由多元化的医疗保健专业人员团队（包括放射肿瘤学家、医学物理学家、医学剂量师和放射治疗师）耗时的手动输入。人机交互的日益复杂，加上癌症发病率的不断上升，导致全球放射肿瘤学人才短缺，治疗质量的差异性不断增加。
第 7 区围产期质量协作 (PQC)
背景和目的 提高公平性、减少差异性结果和确保密歇根州家庭的健康分娩是密歇根州围产期质量协作组织和第 7 区围产期质量协作组织支持的所有努力的核心。如果没有家庭的意见和反馈，如果没有社区组织和项目的努力，这些组织和项目满足当地需求并为我们各自地区的家庭提供护理和支持，就不可能实现这些目标。 2023 年 10 月，密歇根州卫生和公共服务部发布了其改善分娩结果战略计划的最新版本。这项名为《促进健康分娩：密歇根州家庭和社区公平计划 1》的计划旨在付诸行动，供社区合作伙伴、当地利益相关者和所有致力于改善密歇根州家庭分娩结果的个人使用。
社会比较与竞争的神经科学
摘要 从社会比较的角度研究竞争为不确定条件下社会判断和决策的神经科学提供了宝贵的见解。在进行社会比较时，个人会寻求和评估有关他人与自己之间的相似性或差异性的信息，很大程度上是为了提高自我评价。通过提供有关一个人的相对位置、能力、结果等信息，社会比较可以为竞争性判断和决策提供信息。人们在竞争前、竞争中和竞争后会合理地进行社会比较以减少不确定性。然而，他们这样做的程度和社会比较的行为后果往往与提高自我评价的潜在好处不相称。根据行为证据对发展中的社会比较和竞争神经科学进行研究，会发现许多值得进一步研究的问题。
分类技术及其在计量学中的应用
聚类分析的目的是找到相似的观察结果组。例如，有了客户购买习惯数据库，零售商可能希望将具有相似购买模式的客户归为一组。有了这些组，就可以进行进一步的分析。聚类分析首先要衡量两个观察结果的相似性或差异性。然后将最相似的观察结果聚类在一起。在本文档中，我们介绍了两种形式的聚类分析，即 k 均值（第 1.2 节）和层次聚类（第 1.3 节）。在第 1.4 节中，我们描述了一种呈现层次聚类分析结果的图形方法，称为树状图。第 2.1 节中描述的案例研究给出了使用其中一些技术进行聚类分析的示例。聚类分析期间定义的组可用于提供对感兴趣的数据集的一些见解，或可用作其他分析技术的输入，例如判别分析。
并行算法与神经执行对齐
经典算法通常对信息处理构成瓶颈[1]。它们通常旨在处理一致的，完全有序的，抽象的数量，而实际上，我们需要对嘈杂，高维数据进行推理。机器学习和神经网络（NNS）尤其使机器可以从此类输入中提取有用的功能，但是如果其输出需要与非差异性算法组成，则他们将无法通过反向传播从直接反馈中学习。以使算法适用的方式压缩信息会丢失许多潜在的相关细节。通过教导NNS如何执行算法来打破这种瓶颈是神经算法推理的目标[1-3]。对现实世界数据的首次应用是有希望的[4-6]，但是即使在高度精心制作的架构上，推断仍然有改进的空间[7，8]。因此，显然需要更仔细地研究神经网络的信息处理功能。
“先进功能梯度材料的创新……
摘要：功能梯度材料 (FGM) 在复合材料和层压板方面受到各科学和工程学会的广泛关注。这是一个独特的概念，可用于通过借助特定梯度改变材料的微观结构来形成各种类型的材料。FGM 的整体性能因其所用材料的性能而具有独特性和差异性。已经开发了许多制造 FGM 的技术，一些是传统的，一些是先进的。每种技术都有自己的优点和缺点。独特的物理、制造和结构特性使 FGM 应用广受欢迎且令人向往。本文列举了 FGM 制造过程的细节及其优缺点。它根据 FGM 的母材讨论了 FGM 在工程和工业领域的应用。本文将作为研究人员、设计人员和制造商了解 FGM 生产和应用的指导目录。关键词：功能梯度材料、复合材料、层压板。
分类技术及其在计量学中的应用
聚类分析的目的是找到相似的观察结果组。例如，有了客户购买习惯数据库，零售商可能希望将具有相似购买模式的客户归为一组。有了这些组，就可以进行进一步的分析。聚类分析首先要衡量两个观察结果的相似性或差异性。然后将最相似的观察结果聚类在一起。在本文档中，我们介绍了两种形式的聚类分析，即 k 均值（第 1.2 节）和层次聚类（第 1.3 节）。在第 1.4 节中，我们描述了一种呈现层次聚类分析结果的图形方法，称为树状图。第 2.1 节中描述的案例研究给出了使用其中一些技术进行聚类分析的示例。聚类分析期间定义的组可用于提供对感兴趣的数据集的一些见解，或可用作其他分析技术的输入，例如判别分析。
法官和律师对基因信息使用的看法
及时有效地监管基因进步对司法系统提出了挑战。我们使用了 51 个问题的问卷来考察那些处于监管该领域最前线的人士——最高法院法官（N = 73）对主要遗传学相关问题的看法。我们还将他们的观点与来自同一国家（罗马尼亚）的其他司法利益相关者（N = 210）的观点进行了比较。与其他群体相比，法官对使用基因数据和技术的看法更为认可，且差异性较小。在一些有争议的问题上，法官们达成了惊人的一致，包括基因编辑、基因发现的专利以及国家利用基因信息预防犯罪。法官和其他律师认识到修改相关法律的必要性。如果没有适当的监管，基因科学就有可能加剧不平等，而不是实现改善人们生活的承诺。
黎曼几何用于结合 BCI 中的功能连接度量和协方差
脑机接口不需要任何肌肉能力就能进行交流，因此被广泛研究用于帮助运动障碍患者。脑电图 (EEG) 作为一种低成本、轻量级的技术，是记录大脑活动产生的电位的常用方法 [1]。尽管 BCI 有着广泛的临床应用，但它却无法在实验室外使用。需要克服的主要挑战之一是受试者之间高度的差异性，在文献中称为“BCI 效率低下”现象，相当一部分用户即使经过几次训练后仍无法控制 BCI 设备。解决这个问题的有效方法之一是改进神经解码器 [2]。为此，研究得出了依赖于协方差矩阵的新特征，例如，对于 𝑇 信号样本的 EEG 信号 𝑋，𝐶𝑜𝑣 = 1 𝑇 −1 𝑋𝑋 ⊤，以及邻接矩阵。这些邻接矩阵是