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World File Search System推论
鲨鱼 3D 牙齿形态的多尺度变异以及发育和进化推论：鲨类牙齿的奥德赛
牙齿是连续的结构，其进化和发育历史与脊椎动物矿化组织的出现密切相关。牙齿表现出多种形式，在现存脊椎动物中发育模式不同，使其成为研究物种多样化的重要元素。鲨鱼牙齿永久更新，并表现出与交配和营养行为相关的形态。这项工作首先使用 3D 几何形态测量和机器学习来评估两种鲨鱼牙齿形态的变化。首次详细描述了雌雄异齿在鲨鱼个体发育过程中的出现，并表明在进行物种鉴别之前应首先评估这种自然变异。这项工作还质疑特定蛋白质在发育过程中对鲨鱼牙齿形态获得的作用。功能测试表明 Shh 和 Fgf3 对尖端形态发生和矿化过程有影响。这些蛋白质是对观察到的牙齿差异的有前途的解释性变量，导致假设它们在具有物种形成和营养和交配行为的结构演变中的作用，这是对广泛的bone tertebraey thermenthers thry thry thry thriment thrimation sermast sermast symant symast and symast symast and sentriment and symast sensiment and symast rastiment and symast symast insment astriment symast rast的同时，长期以来，这一组中的发生
AI和预测未来的问题
算法预测是一种推论。许多法律都在努力考虑推论，即使它们这样做，法律也将所有推论都融合在一起。，但是正如我们在本文中所说的那样，预测与其他推论不同。预测提出了一些不适合解决法律的独特问题。首先，算法预测会产生一个偏置问题，因为它们在过去的数据中加强了模式，并且可以巩固过去的偏见和不平等。第二，算法预测通常会引起不可分解的问题。预测涉及对未来事件的断言。在这些事件发生之前，预测是无法验证的，导致个人无法挑战他们作为错误的挑战。第三，算法预测可能涉及一个先发制人的干预问题，在这种情况下，决策或干预措施使得无法终止预测是否实现。第四，算法预测可能会导致一个自我实现的预言问题，在这些问题中，它们旨在塑造他们旨在预测的未来。
缺少数据：关于评估插补方法的标准
经验数据分析通常需要完整的数据集。在不完全观察到的数据集的情况下，对于未观察到的数据产生了合理的值（归纳），方法很有吸引力。这个想法是然后以简单的方式分析完整的数据集，例如使用公开可用的软件。因此，已经提出和评估了各种插补方法。用于评估这些方法的流行措施基于模拟研究中应用的真实值和估算值之间的距离。在本文中，我们通过一个理论示例和模拟研究表明，这些度量可能具有误导性：量度值的少量值是估算和真实值之间距离的函数的函数，并不意味着基于估算数据集的推论在某种程度上靠近（有效的）基于完全数据集的（有效的）推论，而没有丢失值集。因此，我们建议比较基于估算数据集的有效推论的插补方法。
神经反馈可以提供直接脑的证据 -
Neurofefback是一种实时测量大脑活动并将其作为个人反馈的程序，从而使他们能够自我调节大脑活动，并对从行为推论的认知过程产生影响。一个普遍的论点是，神经反馈研究可以揭示测得的大脑活动如何引起特定的认知过程。因果主张通常是关于被测量的大脑活动被操纵为独立变量的，类似于大脑刺激研究。然而，这种因果推论容易受到以下论点：其他上游大脑活动同时变化并导致大脑活动的变化。在本文中，我们概述了神经反馈可能会通过间接手段影响认知的推论。我们进一步认为，研究人员应该对训练有素的大脑活动可能是“因果网络”的一部分，从而共同影响认知，而不是一定是因果关系。这种特殊的推论可以更好地翻译从神经反馈研究到其余神经科学的证据。我们认为，最近的多变量模式分析与隐式神经反馈结合使用，目前是因果关系的最强案例。我们的观点是，尽管推断直接因果关系的负担很困难，但可以使用神经科学中各种方法的集合进行三角构作。最后，我们认为，与揭示大脑和认知过程变化的其他方法相比，神经反馈方法提供了独特的优势，但是研究人员应该注意间接的因果关系。
使用计算机模拟进行假设检验和预测：认识论策略
本文探讨了使用计算机模拟实现两个不同目标时所面临的认识论挑战：通过假设检验进行解释和预测。本文认为，由于不同的实际和概念约束，每个目标都需要不同的策略来证明从模拟结果中得出的推论。本文确定了研究人员为提高对每个目标的推论的信心而采用的独特和共同策略。对于通过假设检验进行解释，研究人员需要解决不确定性、可解释性和归因挑战。在预测中，重点是模型在多个领域推广的能力。研究人员为提高推论信心而采用的共同策略是理论假设的实证证实和计算操作化的充分性，本文认为这些对于通过假设检验进行解释是必要的，但对于预测则不是。鉴于计算机模拟在科学研究中的多种应用，本文强调需要对计算机模拟的认识论采取细致入微的方法。理解这些差异对于科学研究人员和科学哲学家来说都至关重要，因为它有助于制定适当的方法和标准来评估计算机模拟的可信度。
农业和农业综合企业的增长和生产力
1 2 3 4 14 13 12 11 本卷是国际复兴开发银行/世界银行和国际金融公司工作人员的成果。本卷中表达的调查结果、解释和结论不一定反映世界银行和国际金融公司执行董事或他们所代表的政府的观点。本卷不支持超出评估范围的任何一般推论，包括对世界银行集团过去、当前或未来总体表现的任何推论。世界银行集团不保证本作品中数据的准确性。本作品中任何地图上显示的边界、颜色、面额和其他信息并不意味着世界银行集团对任何领土的法律地位作出任何判断，也不意味着对此类边界的认可或接受。
从行动和说明中推断出代理的目标
当人类合作时，他们经常通过言语交流和非语言诉讼来协调自己的活动，并使用此信息推断共同的目标和计划。我们如何建模这种推论能力？在本文中，我们介绍了一个合作团队的模型，其中一个代理人（校长）可以将有关其共同计划的自然语言指示传达给另一个代理人，助手，使用GPT-3作为指导说法的可能性功能。然后，我们展示了第三人称观察者如何通过采取行动和指令的多模式贝叶斯逆计划来推断团队的目标，从而在代理人将采取行动并合理地实现目标的情况下计算后验分布对目标的后验分配。我们通过将这种方法与多代理网格世界中的人类目标推断进行比较来评估这种方法，发现我们的模型的推论与人类的判断非常紧密相关（r =0。96）。与仅采取行动的推论相比，我们发现指示会导致更快，不确定的目标推断，从而强调了言语交流对合作社的重要性。引言为了度过合作生活，像我们本身这样的社会代理人必须将口头和非语言信息同时整合到他人思想的连贯理论中，从而推断出有关共享或个人目标和计划的推论，这些目标和计划可以用作合作行动的指导。是什么解释了人类的这种推论能力，如何才能告知合作AI系统的表现？2017）。我们通过基于认知能力的悠久传统来迈出答案的步骤，即人类语言和行动将其视为贝叶斯解释的过程：一方面，贝叶斯理论理论（BTOM）认为，人类通过推断出这些行动来推断这些行动，这些行动将这些行动推断为这些行动，这些行动将这些行动解释为理性（Baker，saxe，saxe and saxe and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and 2009;另一方面，比率语音法案（RSA）理论表明，人类不仅在裸语义上，而且是他们所暗示的务实意图（Goodman andStuhlmüller2013; Goodman and Frank 2016）。由于这些框架中的每个框架都是根据贝叶斯的范围而在精神状态上提出的，这些状态可能会解释观察到的
左、右或双侧杏仁核激活？平滑和运动校正对超高场、高分辨率功能性磁共振成像 (fMRI) 数据的影响如何改变推论
不同预处理步骤在估计静息状态 fMRI 数据中的图论测度时的可靠性。神经科学前沿 9，48，http://dx.doi.org/10.3389/fnins.2015.00048 。Baas, D., Aleman, A., Kahn, RS, 2004.杏仁核激活的侧化：功能性神经影像学研究的系统综述。脑研究评论 45 (2)，96–103，http://dx.doi.org/10.1016/j.brainresrev.2004.02.004 。 Baeken, C., Marinazzo, D., Van Schuerbeek, P., Wu, G.-R., De Mey, J., Luypaert, R., De Raedt, R., 2014. 左右杏仁核——内侧额叶皮质功能连接受伤害规避的不同调节。PLoS One 9 (4)。Beckmann, C., Jenkinson, M., Smith, SM, 2003. 针对