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World File Search System渐进主义
非典型帕金森主义摘要
我该怎么做才能照顾好我的大脑？亚历山大·潘特利亚特（Alexander Pantelyat），医学博士，我们中的许多人对构成本文标题的问题非常感兴趣。最近，患者和护理伙伴越来越多地问了这个问题，因此决定撰写有关此问题的问题。2020年，麦卡恩大脑健康中心（与波士顿马萨诸塞州综合医院的隶属关系）的一个团队开发了一种循证工具，称为脑护理评分（BCS），这是对大脑健康的21点评估。该分数具有4种物理成分（血压，血红蛋白A1C，胆固醇和身体质量指数），5种生活方式元素（营养，酒精摄入，吸烟，体育锻炼和睡眠量），以及3个社交情绪因素（一般性的社会关系水平，一个直接家庭之外的社交关系和生活中的意义）。分数较高与更好的大脑健康有关，即痴呆，中风和抑郁症的风险较低。对英国40-69岁的年轻人进行了一项大型研究随后，最多13年后发现，BCS的5分提高了中风的风险平均下降了30％，后期生命抑郁症的风险增加了35％，痴呆症风险降低了18％ - 遗传风险概况无遗传风险概况1。BCS的所有3个领域（身体，生活方式和社会情感）都导致了所有3个结果的风险降低！此外，接受MR成像的参与者中所做的一种方法发现，BCS上的每5分增加与临床沉默的中风2降低了25-33％，这是60岁以后的人们非常普遍的发现。BCS旨在成为初级保健的动机工具，但我也发现让患者在诊所填写BC并与我讨论问卷非常有帮助。m OST经常在回顾响应后，我们发现有可衡量的改进空间。填写BC可以提醒患者，他们需要定期检查胆固醇和血红蛋白A1C，并考虑生活中的意义/目的，并记住培养和维持友谊。BCS符合“预防性神经病学”的规模范围更广泛的考虑因素。 3一些神经科医生开始主张预防性神经病学成为其自己的亚专业，而另一些神经病学则敦促它可能为时过早。但是，我毫无疑问，无论您的年龄如何，还是有神经退行性疾病，都有基于证据的方法可以很好地照顾您的大脑！要了解有关预防性神经病学的更多信息，请参见此处的原始文章：https：//pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc8601209/以及随附的Lay-language文章：应该_preventive_neurology_become_its_own.7.aspx
气候变化怀疑主义的相关性
从危险主义的角度来看，许多研究已经检查了气候变化信念的相关性，但较少的工作已经系统地衡量了气候变化的怀疑。本研究旨在创建一个综合工具，以捕捉气候怀疑论的信念并测试其与个体差异变量的关联。502欧洲成年人完成了一份关于气候变化的22个项目问卷（CC）怀疑论以及歧义宽容，对公正世界（BJW）的信仰（BJW），黑暗侧面人格特质和自尊心的衡量标准。主成分分析揭示了CC的四维结构。政治意识形态是整个气候变化怀疑论因素中最一致，最重要的预测因素。深色侧面特征，也起着作用。未来的研究应进一步验证这一措施，并探讨如何将气候变化信息量身定制为不同受众。了解气候怀疑主义的细微差别和原因可以使更有效的沟通能够促进可持续性。
公平决策的结果主义方法
摘要。试图使算法公平，机器学习文献主要集中在跨种族或性别群体之间的决策，结果或错误率平等。要说明，请考虑一个假设的政府乘车计划，该计划为即将到来的法院日期提供的低收入人士提供运输援助。遵循这些文献，可以将游乐设施分配给每美元估计效果最高的治疗效果的人，同时将支出限制为在种族群体之间相等。然而，这种方法忽略了这种约束的下游后果，因此会造成意外伤害。例如，如果一个人群群体居住在远离法院的情况下，则执行平等的支出必然意味着提供的总乘车量更少，并且可能会因失踪法院而受到更多罚款。在这里，我们提出了设计公平算法的替代框架，该算法预示了决策的后果。在我们的方法中，第一个在可能的决定和由此产生的结果的空间中引起了利益相关者的偏好，例如平衡支出平价与法院出庭率的偏好。然后，我们在决策政策的空间中进行了优化，以最大化引起的公用事业的方式进行权衡。为此，我们开发了一种算法，以从大型表达效用函数的数据中从数据中效率地学习这些最佳策略。尤其是，我们使用上下文的强盗算法来探索政治空间，同时在每个步骤求解凸优化问题，以根据可用信息估算最佳策略。这种后果主义范式促进了公平决策的更加友好的方法。
奥地利的反犹太主义国家战略
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实时分析和连接主义建模
在不到100毫秒的时间里，人类可以准确地解释从未经历过的物体和场景的图像，这些对象和场景从未经历过或被广泛降级或从新颖的方向看待。最近的研究与理论（Biederman，1987a，b，c）表明，这一成就可能基于一个将复杂的视觉实体分解为简单组件的过程，通常在匹配的凹陷区域。当任意加入形状时，几乎总是会产生这种凹陷（Hoffman＆Richards，1985）。所得组件激活了一组凸的凸面或单一基于边缘的体积元素（称为geons）的最接近拟合成员，它们在视点和视觉噪声的变化下是不变的，并允许对象表示具有相同的不变性。GEON仅需要分类边缘特性（例如，直弯与弯曲；并行与非平行；顶点类型），而不是精确的度量规范（例如，边缘的曲率度或长度）。人类以足够的速度或准确性来制定后一种判断，以作为实时人类物体识别的控制过程。
培养变革：杂草检测和管理中的渐进技术审查
杂草侵扰对可持续农业构成了关键的挑战，导致农作物产量损失巨大，并使用化学除草剂的使用，这有助于环境降解和健康风险。杂草管理中最紧迫的问题之一是传统杂草控制方法的有效性下降，这些方法努力与日益增长的全球粮食需求以及预期人口到2050年所面临的挑战。重点是精确杂草管理（PWM），强调尖端技术，例如Com Puter Vision，无人驾驶飞机（UAV），GPS控制的补丁喷涂，激光处理和自动除草机器人。采用图像处理和深度学习的计算机视觉是自动杂草检测的关键参与者，挑战了传统的除草剂方法。配备高级传感器的无人机有助于及时进行干预措施。激光和热处理展示了针对性，有效的杂草控制，而自主除草机器人则体现了一种无提动手，精确的方法。这些技术的整合不仅承诺增强生产率，而且还表示全球农业中可持续和环保的转变。本文强调了传统的杂草控制方法的局限性，并强调了新兴技术革新杂草管理的潜力，提供精确，具有成本效益和环境精神友好的解决方案。
基于重量分解的渐进学习在广义上很少的镜头分割
摘要：通用的很少的语义分割（GFSS）目标在学习一组基本类别的分割后，使用一些带注释的示例将新颖对象类别进行分割。典型的GFSS培训涉及两个阶段 - 基类学习，然后是新颖的课程和学习。尽管现有方法表现出了希望，但在新颖的班级数量显着时，它们通常会挣扎。大多数当前方法都冻结了编码器主链以保持基类精度；但是，冻结编码器骨架可以严重阻碍新班级中新型信息的同化。为了应对这一挑战，我们建议在GFSS中使用增量学习策略来学习编码器骨干和新型类原型。受到低级适应技术（LORA）最近成功的启发，我们通过新颖的重量分解方法向GFSS编码器主链引入了Increthorth学习。我们新提出的等级自适应权重合并策略对在编码器主链各个层中吸收的新颖性不同。在我们的工作中，我们还将增量学习策略介绍给新型类别的类原型学习。我们在Pascal-5 I和Coco-20 I数据库上进行了广泛的实验，展示了增量学习的有效性，尤其是当新颖的类人数超过基础类别时。使用我们提出的基于权重分解的增量学习（WFIL）方法，以概括性的语义分段建立了一组新的最先进的精度值。
金州计划打击反犹太主义
然而，近年来，种族、宗教、性取向和性别偏见引发的仇恨犯罪和偏见表现令人不安地激增。加州多元化和实力的社区几乎无一幸免，针对亚裔美国人、非裔美国人、拉美裔美国人、阿拉伯裔美国人、 LGBTQ+ 人士和宗教少数群体的行为有所增加，其中包括反犹太主义和仇视伊斯兰教的行为等。作为回应，加州推出了一项强有力的反仇恨议程，包括大量投资和行动，以支持和保护该州所有多元化社区免遭仇恨暴力，建立相互理解和宽容以防止仇恨和偏见行为，并加倍努力促进公平和打击歧视。
印第安部落的新联邦主义
要了解美国与部落及其成员的法律关系的基础和随后的演变，我们必须记住，在这个国家诞生之时，欧洲殖民者和他们的后代已经在这些海岸上生活了 150 多年，大约七代人。早在他们建立美国之前，这些人就种下了一个新国家的根基，塑造了一个后来成为美国特色的民族和地方。随着他们的生活从旧世界转移到新世界，他们发现自己被征税而没有代表权；他们的商业受到政府的监管，他们几乎无权参与；他们的宗教活动受到外国政府的压力。他们被统治，但既没有授权也没有同意政府。他们越来越认为他们的旧世界国家是压迫者，而自己是被压迫者。
关于 21 世纪多边主义的论文......
这些挑战中有许多都蕴含着改善福祉的巨大机遇。数字化和人工智能 (AI) 可以大幅提高生产力，气候变化所必然带来的绿色转型可能构成自工业革命以来最大的经济、社会和商业机遇。2 然而，如果不能充分应对其中一些挑战，尤其是气候变化，则可能导致巨大的经济和社会损害；这可能会加剧由人口地理集中和经济机会不平衡造成的大规模移民所造成的现有压力。此外，数字化可能会加剧不平等，并导致独裁者领导的社会受到大规模监视。反过来，一些可能利用新技术开发的“武器”可能会导致地球遭到相当于核武器的破坏。联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯在其新的议程设置报告开头指出：“人类面临着严峻而紧迫的选择：崩溃还是突破。” 3 因此，我们比以往任何时候都更需要多边合作，以充分实现这些变化趋势带来的潜在利益并尽量减少伴随而来的危险。