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World File Search System而异
气候变化对树木死亡率的影响因树木社会地位而异
根据其社会地位和规模，树木提供了不同的生态，经济和社会服务。Lindenmayer and Laurance（2017）的广泛评论列出了大树的已知生态作用。这包括对营养周期的影响（Lindo and Whiteley 2011），动员深地下水（Nepstad等人。1994），气候调节（Dean等人 1999），以及野生动植物栖息地的提供（Remm andLõhmus2011）。 大树对于碳固存和木材生产也至关重要，因为最大的树木占全球成熟森林生物量的50％（Lutz等人 2018）。 此外，他们还扮演着一些重要的社会和文化角色（Blicharska和Mikusinski 2014）。 从人口统计学的角度来看，小树木和被抑制的树木非常重要，因为它们的生存和发展对于确保森林更新至关重要。 他们提供了许多生态系统功能和服务（Ampoorter等人。 2016），影响垃圾组成和种子发芽。 小树比大树更多样化（Memiaghe等人 2016），提高整体功能多样性，并促进生态系统对骚乱的更好韧性。 此外，它们有助于碳存储（Vincent等人 2015），对水文过程有影响（Gonzalez-Martinez等人。 2017），土壤养分的可用性和局部微气候（Turrell and Austin 1965），并为许多动物提供食物和栖息地。1994），气候调节（Dean等人1999），以及野生动植物栖息地的提供（Remm andLõhmus2011）。 大树对于碳固存和木材生产也至关重要，因为最大的树木占全球成熟森林生物量的50％（Lutz等人 2018）。 此外，他们还扮演着一些重要的社会和文化角色（Blicharska和Mikusinski 2014）。 从人口统计学的角度来看，小树木和被抑制的树木非常重要，因为它们的生存和发展对于确保森林更新至关重要。 他们提供了许多生态系统功能和服务（Ampoorter等人。 2016），影响垃圾组成和种子发芽。 小树比大树更多样化（Memiaghe等人 2016），提高整体功能多样性，并促进生态系统对骚乱的更好韧性。 此外，它们有助于碳存储（Vincent等人 2015），对水文过程有影响（Gonzalez-Martinez等人。 2017），土壤养分的可用性和局部微气候（Turrell and Austin 1965），并为许多动物提供食物和栖息地。1999），以及野生动植物栖息地的提供（Remm andLõhmus2011）。大树对于碳固存和木材生产也至关重要，因为最大的树木占全球成熟森林生物量的50％（Lutz等人2018）。此外，他们还扮演着一些重要的社会和文化角色（Blicharska和Mikusinski 2014）。从人口统计学的角度来看，小树木和被抑制的树木非常重要，因为它们的生存和发展对于确保森林更新至关重要。他们提供了许多生态系统功能和服务（Ampoorter等人。2016），影响垃圾组成和种子发芽。小树比大树更多样化（Memiaghe等人2016），提高整体功能多样性，并促进生态系统对骚乱的更好韧性。此外，它们有助于碳存储（Vincent等人2015），对水文过程有影响（Gonzalez-Martinez等人。2017），土壤养分的可用性和局部微气候（Turrell and Austin 1965），并为许多动物提供食物和栖息地。
口腔生物膜中的微生物群因性别而异，且女性和男性的免疫力形成方式不同
无论吸烟习惯如何，这种性别差异在牙周炎期间在龈下微环境水平上尤为明显，龈下微环境是与宿主免疫系统积极交互的部位。这种微菌群失调可能会对免疫产生影响的假设得到了疾病和女性特异性免疫系统激活的证据的支持，就牙周炎女性特有的牙周细菌特异性抗体而言。
在后代发育过程中的微生物组周转率随着孕产妇的护理而非换羽而异，而在半代谢昆虫中
昆虫的生态成功通常取决于它们与有益的小动物的联系。然而，昆虫的发育涉及反复的蜕皮，这可能会对其微生物群落产生影响。在这里，我们调查了半代谢昆虫的微生物组的影响以及如何影响孕产妇护理是否可以调节这些影响。，我们饲养了有或没有飞蛾的欧洲耳朵少年，并使用16S rRNA metabarcoding分析了鸡蛋核心微生物组的原核分数，最近和在四个发育阶段和由此产生的成年人处于四个发育阶段和旧的蜕皮个体。获得的218个样品表明，在发育过程中，微生物组的分流性质不断变化，并且这些变化与细菌生物标志物有关。令人惊讶的是，这些变化不是在换羽期间发生的，而是在某些发育阶段的开始和结束之间。我们还发现，即使与母亲的最后一次接触是在成年后的两个月之前，也可以使用幼体和成年人的微生物组。总体而言，这些结果为我们对半脂质昆虫中原核微生物组（在）稳定性的理解及其脱离蜕皮的独立性提供了新的见解。更常见的是，他们质疑通过孕产妇护理在这种行为具有兼职的物种中维持家庭生活中微生物组获取的作用。
在后代发育过程中的微生物组周转率随着孕产妇的护理而非换羽而异，而在半代谢昆虫中
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
在后代发育过程中的微生物组周转率随着孕产妇的护理而非换羽而异，而在半代谢昆虫中
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年3月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.03.26.586808 doi：Biorxiv Preprint
奖励曲目和行为反应因青少年的社会经济地位而异。
Clemens C. C. Bauer, 1 , 2 , 5 Julia Leonard, 6 Hannah Grotzinger, 7 Melissa A. Giebler, 8 Yesi Camacho Torres, 1 Andrea Imhof, 9 Rachel Romeo, 10 * and John D. E. Gabrieli 1 , 2 * 1 McGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, 2 Department of大脑和认知科学，马萨诸塞州技术研究院，马萨诸塞州剑桥，3个言语和听力的课程生物科学与技术计划，哈佛大学，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州4，内布拉斯加州林肯大学心理学系4，内布拉斯加州林肯大学，内布拉斯加州，内布拉斯加州，康夫斯顿大学，林肯大学5号。加利福尼亚大学，加利福尼亚州圣巴巴拉大学心理与脑科学，纽约州哥伦比亚大学8师学院，纽约，俄勒冈大学9号心理学系，俄勒冈大学，俄勒冈大学，人类发展与定量方法论和量化方法论，聆听与言论科学，以及玛丽·玛丽学院公园，玛丽·玛丽学院公园，玛丽·帕尔特·科学界的计划，
成人发病率因疫苗类型和其他因素而异
美国在疫苗可预防疾病方面取得了重大进展，但推荐疫苗接种的差距（尤其是成年人）导致了可预防疾病、残疾和死亡。例如，美国卫生与公众服务部（HHS）下属的疾病控制与预防中心（CDC）估计，从 2019 年到 2020 年，流感导致约 380,000 人住院，20,000 多人死亡，该机构报告称，这些病例集中在 18 岁及以上的人群中，通过更多地使用流感疫苗可以减少这些病例。1 疫苗可预防疾病还会造成经济成本（例如需要医疗保健服务或收入损失），多项研究估计，这些疾病每年给美国成年人造成的经济成本高达数十亿美元。2
年轻人一生中压力暴露与错误相关负性 (ERN) 之间的关联因压力源特征和暴露时间而异
生活压力会增加多种精神病理学的风险，部分原因是它改变了与绩效监控有关的神经过程。然而，这些压力认知效应如何受到生活压力源的特定时间和类型的影响仍不清楚。为了填补这一空白，我们研究了不同的社会心理特征和压力源的发展时间与错误相关负波 (ERN) 之间的关系，ERN 是事件相关电位 (ERP) 波形中的负向偏转，在错误发生后 0 到 100 毫秒内观察到。203 名新兴成年人样本执行了一项引发 ERN 的箭头侧翼任务，并完成了一项基于访谈的终生压力暴露测量。调整其他发展时期的压力严重程度后，压力对绩效监控的影响为小到中等，因此，在青春期早期经历的更严重的总体压力暴露以及更严重的社会评价压力显著预示着 ERN 的增强。这些结果表明，青春期早期可能是一个敏感的发展时期，在此期间，压力暴露可能会导致与表现监控有关的神经网络产生持久的适应。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
对话角色对语音人工智能和人类对话者语音对齐的影响 标题：角色和对话者影响对齐 Georgia Zellou、Michelle Cohn 和 Tyler Kline 语音实验室，加州大学戴维斯分校语言学系 469 Kerr Hall，One Shields Ave.，戴维斯，CA 95616，美国 通讯作者电子邮件：gzellou@ucdavis.edu 摘要 两项研究调查了对话角色对人类和语音人工智能对话者语音模仿的影响。在单词列表任务中，给予者指示接收者将单词放在两个列表中的哪一个上；这个对话任务类似于用户与语音人工智能系统进行的简单口头交互。在地图任务中，参与者与对话者一起完成填空工作表，这是一项更复杂的交互任务。参与者与两个对话者一起完成了两次任务，一次作为信息提供者，一次作为信息接收者。语音对齐通过相似性评级进行评估，使用混合效应逻辑回归进行分析。在单词列表任务中，参与者在更大程度上仅向人类对话者靠拢。在地图任务中，仅作为给予者的参与者更多地向人类对话者靠拢。结果表明，语音对齐由对话者的类型介导，并且对话角色的影响因任务和对话者而异。关键词：语音对齐、语音-AI、人机交互、对话
对话角色对语音 AI 和人类对话者语音对齐的影响 标题：角色和对话者影响对齐 Georgia Zellou、Michelle Cohn 和 Tyler Kline 语音实验室，加利福尼亚大学戴维斯分校语言学系 469 Kerr Hall，One Shields Ave.，戴维斯，CA 95616，美国 通讯作者电子邮件：gzellou@ucdavis.edu 摘要 两项研究调查了对话角色对人类和语音 AI 对话者语音模仿的影响。在单词列表任务中，给予者指示接收者将单词放在两个列表中的哪一个上；这个对话任务类似于用户与语音 AI 系统进行的简单口头交互。在地图任务中，参与者与对话者一起完成填空工作表，这是一项更复杂的交互任务。参与者与两个对话者完成了两次任务，一次作为信息提供者，一次作为信息接收者。通过相似性评级评估语音对齐，并使用混合效应逻辑回归进行分析。在单词列表任务中，参与者在更大程度上仅与人类对话者保持一致。在地图任务中，仅作为给予者的参与者更多地与人类对话者保持一致。结果表明，语音对齐由对话者的类型介导，并且对话角色的影响因任务和对话者而异。关键词：语音对齐、语音-AI、人机交互、对话角色