1 Duchossois家庭研究所,芝加哥大学,芝加哥大学,伊利诺伊州芝加哥2号,美国2芝加哥大学微生物学系,芝加哥大学,芝加哥,伊利诺伊州芝加哥,伊利诺伊州芝加哥市3,美国3号传染病司,美国马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州波士顿,美国4号,美国4号,美国,美国马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州,美国马萨诸塞州,美国5个动物资源史上,po puliestion,pulionse sci ceciences of Microbiology Sciences of Microbiology Science芝加哥,芝加哥,伊利诺伊州芝加哥,美国7个微生物学和环境毒理学系,加利福尼亚大学,加利福尼亚州圣克鲁斯,加利福尼亚州,美国8研究所,生物学研究所,莱顿大学,莱顿大学,莱顿9霍华德·休斯医学研究所,荷兰,美国雪佛兰大厦美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学医学院微生物学和免疫学1 Duchossois家庭研究所,芝加哥大学,芝加哥大学,伊利诺伊州芝加哥2号,美国2芝加哥大学微生物学系,芝加哥大学,芝加哥,伊利诺伊州芝加哥,伊利诺伊州芝加哥市3,美国3号传染病司,美国马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州波士顿,美国4号,美国4号,美国,美国马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州,美国马萨诸塞州,美国5个动物资源史上,po puliestion,pulionse sci ceciences of Microbiology Sciences of Microbiology Science芝加哥,芝加哥,伊利诺伊州芝加哥,美国7个微生物学和环境毒理学系,加利福尼亚大学,加利福尼亚州圣克鲁斯,加利福尼亚州,美国8研究所,生物学研究所,莱顿大学,莱顿大学,莱顿9霍华德·休斯医学研究所,荷兰,美国雪佛兰大厦美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学医学院微生物学和免疫学
在正方形晶格上的半填充一轨式哈伯德模型中,我们研究了使用基于基于蒙特利亚的 +蒙特 - 卡洛方法对模拟过程的精确型 - 型号 +基于蒙特 - 卡洛的方法在有限的温度下跳跃对单粒子光谱函数的影响。我们发现,在néel温度t n和相对较高的温度尺度t ∗之间存在的伪ap状倾角,沿高象征性方向以及沿正常状态的福利表面沿孔和颗粒激发能量中有显着的不对称能量。从(π/ 2,π/ 2)沿正常状态费米表面移动到(π,0)时,孔驱引气能量增加,这种行为与在高t c库酸酯的d波状态和伪gap阶段非常相似,而粒子示出能量的行为降低。Quasiparticle峰高度是最大的(π/ 2,π/ 2),而它是靠近的小(π,0)。这些光谱特征在t n之外生存。温度窗口t n t n t≲t ∗随着下一个最新的邻居跳跃的增加而缩小,这表明下一个最新的邻居跳跃可能不支持PseudoGap-like特征。
支持本研究结果的所有数据均包含在主要论文、补充图和补充表中。所用抗体和蛋白质试剂的列表见补充表 1。HDR 模板和 sgRNA 序列的列表见补充表 2 和 3。mRNA 编码 DNA 模板序列的列表见补充表 4。所有其他数据均可通过电子邮件联系相应作者索取。
。CC-BY-NC 4.0 国际许可下可用(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 3 月 29 日发布。;https://doi.org/10.1101/2024.03.27.587069 doi:bioRxiv 预印本
我强调了一个在机器学习的科学应用中普遍存在的问题,它可能导致严重扭曲的推论。我称之为预测-解释谬误。当研究人员使用预测优化模型进行解释而不考虑相关权衡时,就会出现这种谬误。这是一个问题,至少有两个原因。首先,预测优化模型通常会故意产生偏差和不切实际,以防止过度拟合。在其他情况下,它们的结构非常复杂,很难或不可能解释。其次,在相同或相似数据上训练的不同预测模型可能会以不同的方式产生偏差,因此它们可能预测得同样好,但给出的解释却相互矛盾。在这里,我以非技术性的方式介绍了预测和解释之间的权衡,并提供了来自神经科学的说明性示例,最后讨论了一些可用于限制问题的缓解因素和方法。
本文研究了输入/输出设备特征和沉浸度对特定扩展现实(XR)效应的用户体验(UX)的影响,即存在,自我感知,其他感知和任务感知。它针对进入社交XR的通用访问,在该社交XR中,专用XR硬件无法使用或无法使用,但参与是可取的甚至是必要的。我们将三种不同的设备配置比较:(i)桌面屏幕与鼠标,(ii)带有跟踪控制器的桌面屏幕,以及(iii)带有跟踪控制器的头部安装显示器(HMD)。87个参与者参与了特定开发的社交XR中与不对称设备配置的协作二元相互作用(分类任务)。与先前的研究一致,桌面设置的存在感和界面的感觉明显降低。但是,我们仅发现任务负荷上的差异很小,并且条件之间任务的可用性和享受没有差异。另外,无论使用什么设备,对他人的人性和虚拟人类的合理性都不会受到影响。最后,对自己或其他人的沉浸水平的共同存在和社会存在没有影响。我们得出的结论是,社交XR中的设备对于自我感知和存在很重要。但是,我们的结果表明,这些设备不符合重要的UX和可用性方面,特别是在协作场景中社交互动的素质,为通用社交XR相遇的普遍访问铺平了道路,并显着促进了参与。
出版日期:2024年3月22日doi:https://doi.org/10.35699/2317-6377.2024.49095摘要:这项研究旨在研究Bodypercussion练习对儿童与DCD平衡和执行功能的影响。从女子小学中选择了三十个DCD的儿童在7至九岁之间。受试者被随机分为两组:实验和对照(每组15名受试者)。八周,实验组参加了Bapne神经运动会议。与重复测量和Bonferroni的事后测试分析。结果表明,巴普恩身体打击乐的结果是在静态平衡(p = 0.001),动态平衡(p = 0.001),持续注意力(p = 0.001)和反应抑制(p = 0.001)的结果很重要,并且在实验组中的参与者在测试后(P = 0.001)和跟进(p = 0.001)和对照组(P = 0.001)表现更好(P = 0.001)。关键字:身体打击乐;巴恩;神经运动;平衡;执行职能; DCD。
动物视觉感知是一种重要的技术,用于监测动物健康,了解动物行为并协助与动物有关的研究。然而,设计一个基于深度学习的感知模型,该模型可以自由地跨各种感知任务自由地适应不同动物,这是由于大量动物的不同姿势,缺乏对稀有物种的数据以及不同任务的半偏见不一致。我们介绍了Uniap,这是一种新型的通用动物感知模型,该模型利用了很少的射击学习来实现各种视觉任务之间的跨物种感知。我们提出的模型将支持图像和标签作为查询图像的及时指导。图像和标签分别通过基于变压器的编码器和轻质标签编码来处理。然后,匹配模块设计用于汇总及时指导和查询图像之间的信息,然后是多头标签解码器,以生成各种任务的输出。通过利用不同动物和任务之间的共同视觉特征,Uniap可以将知识从良好的物种转移到具有有限标记的数据甚至看不见的物种的物种。我们通过对多种动物物种的姿势估计,分割和分类任务进行全面实验,证明了UNIAP的有效实验,展示了其具有最小标记示例的新阶级和适应新类的能力。
从可穿戴的健康跟踪到传感器的城市,AI增强的普遍传感平台有望具有深远的益处,同时也引入了社会风险。这些平台的设计师如何有效地浏览其复杂的生态学和社会技术型号?为了探讨这个问题,我们采访了设计人员,他们承担了这一挑战。他们是医院首席医疗信息官和初创企业创始人共同努力创建新的传感器/AI平台,并将其集成到医疗保健生态系统中。我们发现,尽管所有签署者都渴望建立全面的护理平台,但他们的努力着重于为消费者或医生服务,提供一部分医疗干预措施,并一次证明系统效率一个指标。因此,出现了患者旅行的崩溃;社会风险迫在眉睫。我们描述了数据经济,设计师的思维方式和评估挑战如何导致这些意外的设计后果。我们讨论了为社会利益设计普遍传感和AI平台的含义。
从可穿戴的健康跟踪到充满传感器的城市,AI增强的普遍传感平台有望实现深远的领域和社会风险。这些平台的设计师如何概念地浏览其复杂的生态学和社会技术模型?为了探索这个问题,我们采访了在心理健康领域中提出这一挑战的设计师。他们是医院的主要医疗信息和创业创始人共同努力创建新的传感器/AI平台并将其集成到医疗保健生态系统中。我们发现,尽管所有签署者都渴望建立全面的护理平台,但其E ORT致力于为消费者或医生服务,提供一部分医疗干预措施,并一次证明系统e ectivalsive。因此,出现了患者旅行的崩溃;社会风险迫在眉睫。我们描述了数据经济,设计师的思维方式和评估挑战如何导致这些意外的设计方法。我们讨论了设计普遍感测和AI平台的含义。