XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System引发
利用虚拟现实引发总览效应
一些宇航员和航天员在太空飞行期间报告了一种认知转变，通常是在从轨道、地球和月球之间或从月球表面观察地球时。它指的是亲眼目睹地球在太空中的现实，一个微小、脆弱的生命球，“悬在虚空中”，被薄如纸的大气层所保护和滋养。这种体验通常会改变宇航员对地球和人类在宇宙中地位的看法。它的一些共同点是对地球的敬畏之情、对所有生命相互联系的深刻理解以及对保护环境的新责任感。（第 2 页）
闭环、颈部、硬膜外刺激在自由行为大鼠脊髓损伤后引发呼吸神经可塑性
标题 1 闭环颈部硬膜外刺激在自由活动大鼠脊髓损伤后诱发呼吸神经可塑性 2 3 缩写标题 4 硬膜外刺激诱发呼吸神经可塑性 5 6 作者姓名及所属机构 7 Ian G. Malone 1,2 , Mia N. Kelly 2,3 , Rachel L. Nosacka 4 , Marissa A. Nash 4 , Sijia Yue 5 , Wei Xue 5 , Kevin J. Otto 1,2,6,7,8,9,10 , 8 和 Erica A. Dale 2,4,6 9 1 佛罗里达大学电气与计算机工程系，佛罗里达州盖恩斯维尔 32611 10 2 佛罗里达大学呼吸研究与治疗中心，佛罗里达州盖恩斯维尔 32611 11 3 佛罗里达大学物理治疗系，佛罗里达州盖恩斯维尔 32611 12 4 佛罗里达大学生理学和功能基因组学系，佛罗里达州盖恩斯维尔 32611 13 5 佛罗里达大学生物统计学系，佛罗里达州盖恩斯维尔 32611 14 6 佛罗里达大学麦克奈特脑研究所，佛罗里达州盖恩斯维尔 32611 15 7 J. Crayton Pruitt Family 佛罗里达大学生物医学工程系，佛罗里达州盖恩斯维尔 32611 16 8 佛罗里达大学材料科学与工程系，佛罗里达州盖恩斯维尔 32611 17 9 佛罗里达大学神经病学系，佛罗里达州盖恩斯维尔 32611 18 10 佛罗里达大学神经科学系，佛罗里达州盖恩斯维尔 32611 19 20 通讯作者电子邮件地址 21 电子邮件：ericadale@ufl.edu 22 23 内容信息 24 图表数量：9 25表格数量：0 26 多媒体数量：0 27 字数：28 x 摘要：235 29 x 意义陈述：119 30 x 引言：660 31 x 讨论：2,003 32 33 致谢 34 作者要感谢佛罗里达大学 Dale 实验室、NeuroProstheses 研究实验室和 35 Mitchell 实验室的所有成员提供的技术指导。我们感谢 Raphael Perim 博士、Kaitlynn Olczak 博士和 Yasin Seven 博士提供的技术支持、帮助和指导；感谢 Larry Shupe 博士、Chet Moritz 博士和 Eberhard Fetz 博士提供的 Neurochip3 硬件并协助排除故障；最后，感谢 Jennifer Bizon 博士、Jada Lewis 博士、Peter Sayeski 博士、38 David Fuller 博士、Gordon Mitchell 博士、Charlie Wood 博士和 Stephen Sugrue 博士的支持和指导。 39 40 利益冲突 41 本稿件的作者声明他们没有利益冲突。 42 43 资金 44 这项工作得到了 Craig H. Neilsen 基金会、麦克奈特脑研究所和佛罗里达大学脑 45 和脊髓损伤研究信托基金、NIH T32 HL134621 呼吸研究和治疗培训计划、46 HL147554、NIH U01 NS099700 和佛罗里达大学学者计划的支持。 47 48
新兴技术会引发核战争吗？ - 空军大学
然而，现有分析存在一些局限性。首先，这种思想体系所提出的核冲突理论是有争议的。它主要依赖“要么用要么输”的核战争原因，但“要么用要么输”的根源在于假两难的逻辑谬误。12 在危机中，除了遭受解除武装的核攻击或发动核攻击外，各国还有很多选择。此外，面对一系列选择，“要么用要么输”的逻辑假设一个国家会故意选择发动核战争——这是最危险和代价最高的选择。因此，“要么用要么输”的核战争之路与主流核威慑理论相矛盾，后者认为各国不愿对另一个拥有核武器的国家进行蓄意攻击。13
情感视频片段引发的大脑状态动态
摘要 — 在过去的几十年中，情绪研究一直试图识别一种“生物标志物”或一致的大脑活动模式，以表征单一类别的情绪（例如恐惧），该模式在该类别的所有实例中都保持一致，无论个体和环境如何。在这项研究中，我们研究了人们在观看选择用来唤起特定情绪类别实例的视频片段时情绪体验过程中的变化而不是一致性。具体而言，我们开发了一种顺序概率方法来模拟参与者在观看视频期间大脑活动的时间动态。我们将这些片段期间的大脑状态描述为血氧水平依赖性（BOLD）信号模式中状态转换之间的不同状态占用期。我们发现在观看同一视频的不同个体之间状态占用概率分布存在很大差异，这支持了以下假设：当涉及到情绪体验的大脑相关性时，变化确实可能是一种常态。
一种自扩增 mRNA COVID-19 疫苗在低剂量下即可引发强效而广泛的免疫反应，保护非人类灵长类动物免受 SARS-CoV-2 感染
2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫情继续在全球蔓延，凸显了对安全有效的疫苗的迫切需求，这些疫苗可以迅速动员起来为大量人群进行免疫。我们报告了一种自扩增 mRNA (SAM) 疫苗的临床前开发，该疫苗编码了融合前稳定的严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 刺突糖蛋白，并在小鼠和恒河猴中以低剂量表现出强大的细胞和体液免疫反应。3、10 和 30 µg SAM 的同源初免-加强接种方案在恒河猴中诱导了强大的中和抗体滴度，在所有剂量水平的两次 SAM 疫苗接种后，10 µg 剂量产生的几何平均滴度 (GMT) 比一组 SARS-CoV-2 恢复期人血清的 GMT 高 48 倍。在所有剂量水平下都观察到了刺突特异性 T 细胞反应。 SAM 疫苗接种可作为同源初免-加强和 ChAd 初免后的单次加强，对 SARS-CoV-2 攻击提供保护作用，表明上呼吸道和下呼吸道中的病毒复制均减少。使用 10 和 30 µ g 的 SAM 初免-加强疫苗接种方案以及使用 ChAd/SAM 异源初免-加强方案可获得最有效的保护。目前正在临床试验中评估 SAM 疫苗作为低剂量同源初免-加强方案和异源初免后的加强。
化学引发的软材料合成、重塑和降解
刺激响应型聚合物能够在接受外部刺激时调整其结构、组成和反应性，这种聚合物已出现在生物学、医学和制造业等各个研究领域。1–4 目前，对其性质的控制仅限于单个化学官能团的互换和非常有限的结构/形态变化。同样，可降解聚合物是聚合物科学领域的一个重要目标，已广泛应用于从医学和药物输送到微电子和环境保护等各种领域。5 2018 年，Lamb 等人报告称，亚太地区的珊瑚礁上缠绕着十亿件塑料物品。6 因此，塑料和其他聚合物的随意降解变得越来越重要。7
噩梦机器：一项利用人工智能引发恐惧的大规模研究
随着人工智能在模拟人类分析任务方面取得长足进步，一个重要问题浮出水面：机器能否大规模诱发极端的人类情绪？在这项工作中，我们调查了一个案例研究，噩梦机器（nightmare.mit.edu），研究一种特殊的情绪：恐惧。我们使用一种基于深度学习的方法，通过生成新的怪异图像来诱发焦虑和消极情绪状态。我们的系统吸引了来自 147 个国家的数十万参与者的关注，他们对生成的图像进行了超过 1,000,000 次评估。首先，我们对收集的数据执行各种探索性数据分析任务，以调查生成的图像的潜力，例如参与者基于地理位置的偏好之间是否存在相关性。然后，我们对 n = 752 名受试者进行验证研究，以验证生成的图像是否会在心理上影响人们的心理测量效果和焦虑测量，例如 I-PANAS-SF（Thompson 2007）和 STAI-SF（Marteau and Bekker 1992）。我们的实验表明，与对照图像相比，生成的图像在负面情感和状态焦虑方面产生了统计上显着的增加。我们在 https://github 上公开了我们的数据集。com/catlab-team/nightmaremachine 。
ChAdOx1-S重组疫苗引发免疫性血栓性血小板减少症风险的Meta分析
* 加拿大多伦多大学卫生政策、管理与评估研究所 † 加拿大安大略省桑德贝北安大略医学院 ‡ 世界银行，美国华盛顿特区 § 加拿大多伦多圣米迦勒医院李嘉诚知识研究所应用健康研究中心 (AHRC) ¶ 加拿大安大略省伦敦西部大学骨与关节研究所 ** 加拿大多伦多大学医学系肾脏病分部 †† 加拿大汉密尔顿麦克马斯特大学医学系血液学与血栓栓塞症分部 ‡‡ 加拿大汉密尔顿汉密尔顿健康科学研究所 §§ 加拿大汉密尔顿麦克马斯特大学血栓与动脉粥样硬化研究所
高等教育中人工智能指导引发的道德问题
指导是一个高度个人化和个性化的过程，受指导者利用专业知识和经验来扩展知识并实现个人目标。人工智能在高等教育指导过程中的新兴应用不仅需要遵守适用的法律法规（例如有关数据保护和非歧视的法律法规），还需要彻底了解道德规范、准则和未解决的问题（例如数据完整性、系统安全性和保密性、避免偏见、确保算法的信任和透明度）。高等教育指导需要最高程度的信任、开放和社会情感支持，因为这对受指导者来说至关重要，尤其是他们的学业成就、职业选择和未来的生活选择。然而，在引入数字系统时，道德妥协似乎很常见，而人工智能支持的指导中潜在的道德问题在研究、开发和应用中仍然没有得到充分解决。挑战之一是一方面要争取隐私和数据经济，另一方面大数据是人工智能支持环境的先决条件。如何在复杂的数字指导过程中尊重人工智能教育的道德规范和一般准则？本文力求就相关伦理问题展开讨论，并以此提高人们对未来高等教育中数据驱动、人工智能支持的指导环境的道德发展和使用的认识。