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World File Search System文献
参考文献Agrahar-Murugkar，D.，Gulati，P.，Kotwaliwale ...
bud ad aki，S.，Kocevakomleni®，D.，Lukinacčić，J. KožUu ul，Ž。 div>（2014）。 div>
自闭症的进步：文献分析
本文对2007年至2023年的自闭症谱系障碍（ASD）的AI治疗研究提供了全面的概述，重点介绍了各个国家，机构，作者和关键词的全球贡献。美国以164个文件和4988次引用，强调了其在ASD疗法的AI技术中的核心作用，随后是中国的重大贡献（90个文件，1190个引用）和印度（65个文档，564个引用）。像斯坦福大学和麦吉尔大学这样的机构展示了大量的研究成果，而丹尼斯·沃尔（Dennis Wall）等作者则具有突出的贡献，这些贡献使诊断自闭症随着AI的使用而更加有效。关键字如“机器学习”，“自闭症谱系障碍”和“儿童”占主导地位，反映了为ASD干预措施利用技术的持续努力。总的来说，该分析强调了通过协作研究和技术创新来增强ASD治疗方法的全球动态努力。
神经可塑性在精神疾病病理生理学和治疗中的作用：综合文献综述
神经可塑性是指大脑响应内部和外部刺激而改变和适应的能力。通过改变神经元或神经胶质细胞的数量、形成新的回路、加强或削弱特定突触、改变树突棘的数量和/或其他机制，神经可塑性有助于突触强度的动态和适应性变化 [1][2]。然而，神经可塑性的受损与精神和神经系统疾病的发展有关，包括抑郁症样疾病 [3][4]。事实上，重度抑郁症 (MDD) 患者的神经发生和突触可塑性降低 [3]。其他研究表明，在患有 MDD 的个体中观察到神经可塑性异常 [4]。神经可塑性降低可归因于表观遗传机制对参与突触可塑性的基因的转录调控 [4]。这种损伤对与 MDD 相关的认知和情感症状的发展有显著影响 [3]。诱导或利用神经可塑性已成为一种有前途的治疗方法，可以抵消这些适应不良的影响并缓解症状 [3]。开发刺激神经可塑性的新方法可能是补充目前针对神经可塑性的精神疾病疗法的有效方法。然而，仍然需要进一步研究神经可塑性如何促进精神疾病的发展。尽管如此，确定神经可塑性在精神疾病中是如何被调节和改变的，对于开发针对神经可塑性潜在异常的治疗方法是必要的 [3]。
关于人工智能用户信任的系统文献综述
摘要 用户对人工智能 (AI) 系统的信任已越来越多地得到认可，并被证明是促进采用的关键要素。有人提出，人工智能系统必须超越以技术为中心的方法，走向以人为本的方法，这是人机交互 (HCI) 领域的核心原则。本综述旨在概述 23 项实证研究中的用户信任定义、影响因素和测量方法，以收集未来技术和设计策略、研究和计划的见解，以校准用户与人工智能的关系。研究结果证实，定义信任的方法不止一种。重点应该是选择最合适的信任定义来描述特定环境中的用户信任，而不是比较定义。研究发现，用户对人工智能系统的信任受到三个主要主题的影响，即社会伦理考虑、技术和设计特征以及用户特征。用户特征在研究结果中占主导地位，强调了用户参与从开发到监控人工智能系统的重要性。研究还发现，不同环境以及用户和系统的各种特征都会影响用户信任，这凸显了根据目标用户群的特征选择和定制系统功能的重要性。重要的是，社会伦理考虑可以为确保用户与人工智能互动的环境足以建立和维持信任关系铺平道路。在衡量用户信任方面，调查是最常用的方法，其次是访谈和焦点小组。总之，在使用或讨论人工智能系统的每一个环境中，都需要直接解决用户信任问题。此外，校准用户与人工智能的关系需要找到不仅对用户而且对系统都适用的最佳平衡点。
文献计量与可视化分析
结果：共发现 4230 篇有关病毒和神经炎症的文章和评论，随着时间的推移呈现持续上升趋势。美国是贡献出版物最多的国家。来自 4474 个机构的约 22274 名作者参与了这项研究。约翰霍普金斯大学的出版物和引用量最高。该领域发表文章最多的前三位作者分别是 Power, C.、Lane, TE 和 Buch, S。《神经炎症杂志》是研究人员最权威的选择。该领域的主要研究重点包括多发性硬化症、帕金森病、血脑屏障、COVID-19、阿尔茨海默病、基因治疗。近年来，压力成为热门关键词，特别是抑郁症、人类免疫缺陷病毒相关神经认知障碍、血脑屏障、肠道微生物群相关方向，预示着研究重点可能会发生转变。
文献的系统评价
摘要 - 本文探讨了民族志方法在通过信息和通信技术（ICT）介导的上下文中的应用。它分析了ICT如何通过数字工具来改变民族志，增强数据收集和分析，并促进访问地理分散的人群。突出显示了ICT以文本，音频和视频等各种格式捕获数据的能力，从而显着扩大了研究人员可以访问的信息范围。但是，还讨论了这些技术引入的挑战，包括与隐私和机密性有关的道德问题，以及研究环境的自然动态的潜在改变。在民族志中使用ICT可以使研究环境中更大的浸入，而无需持续的身体存在，在研究人员的存在会改变参与者的自然行为的情况下，这可能是有利的。但是，这种方式还可以损害传统人种志的特征的上下文理解的深度。此外，本文介绍了ICT如何民主化研究的访问，允许对原本无法访问的社区进行研究，尽管还指出了诸如访问这些技术的不平等之类的限制，这些限制也可以复制并加剧不平等现象。审查得出的结论是，尽管ICT提供了改变民族志实践的有价值的工具，但对其实施的批判性和反思方法对于确保尊重道德原则并保持民族志研究的质量至关重要。
用户对人工智能信任的系统文献综述
摘要 用户对人工智能 (AI) 系统的信任已得到越来越多的认可，并被证明是促进采用的关键因素。有人提出，支持人工智能的系统必须超越以技术为中心的方法，转向以人为本的方法，这是人机交互 (HCI) 领域的核心原则。本评论旨在概述 23 项实证研究中的用户信任定义、影响因素和测量方法，以收集未来技术和设计策略、研究和计划的见解，以校准用户与人工智能的关系。研究结果证实，定义信任的方法不止一种。选择最合适的信任定义来描述特定环境中的用户信任应该是重点，而不是比较定义。研究发现，用户对人工智能系统的信任受到三个主要主题的影响，即社会伦理考虑、技术和设计特征以及用户特征。用户特征在研究结果中占主导地位，强调了从开发到监控人工智能系统的过程中用户参与的重要性。研究还发现，用户和系统的不同环境和各种特征也会影响用户信任，强调了根据目标用户群的特征选择和定制系统功能的重要性。重要的是，社会伦理考虑可以为确保用户与人工智能互动的环境足以建立和维持信任关系铺平道路。在衡量用户信任方面，调查是最常用的方法，其次是访谈和焦点小组。总之，在使用或讨论支持 AI 的系统的每个情况下，都需要直接解决用户信任问题。此外，校准用户与 AI 的关系需要找到不仅对用户而且对系统都适用的最佳平衡。
微生物-肠-脑-免疫界面在神经炎症疾病发病机制中的作用：新兴文献的叙述性回顾
观察：总体而言，迄今为止的研究有限，并且主要集中在细菌上，这可能是因为 16s rRNA 测序简单且具有成本效益，尽管其分辨率较低且无法确定功能能力/改变。然而，这忽略了所有其他微生物群，包括真菌、病毒和噬菌体，它们正在成为人类微生物组的关键成员。许多研究是在临床前模型和/或世界较发达地区的小型人体研究中进行的。观察到的关系很有希望，但目前还不能被认为是可靠或可推广的。具体来说，因果关系目前无法确定。对阿尔茨海默病的研究较多，其次是帕金森病，对 MS 的研究则很少。尽管如此，MS 的数据仍然令人鼓舞。
文献摘要 - studytexter
相关的关键发现： - 自动化技术取代了人工劳动，可能会减少劳动力需求，工资和就业（第198-201页）。这种位移效应可以使每个工人的工资和产出分离，从而导致劳动力占国民收入的份额下降（第198页）。- 虽然自动化的生产率提高，但它们可能并不总是抵消工作损失（第202-205页）。创建新任务是一项至关重要的平衡力，但是不能保证这个过程，并且可能落后于自动化，这可能会导致整体生产率增长速度较慢（第205-207、210-211、223-224页）。- 由于工人重新分配和技能不匹配所需的时间，自动化技术的引入会导致经济调整缓慢（第199，208-209页）。这种不匹配可以降低生产率的提高并加剧不等式（第221-223页）。由资本补贴等因素驱动的过度自动化也可能会阻碍生产率（第210-211，224-226页）。- 新任务的创建是反对自动化负面影响的重要反击力（第205-207、217-218页）。但是，新任务的发展需要投资，并且可以以其他技术进步为代价来阻碍自动化（第223-224页）。- AI可能无法取代所有人类劳动，因为其当前的应用集中在特定的，定义明确的任务上（第207页）。但是，新任务和工人技能要求之间的技能不匹配可以大大减慢适应性（第221-223页）。- 公司应预期技能不匹配并投资于培训计划，以帮助员工适应自动化创建的新任务（第223页）。通过政策调整来解决过度自动化并促进创建新的，劳动力密集的任务可以减轻对工人的负面影响（第224-226页）。