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引用：Seo, Sangwon, Kennedy-Metz, Lauren R, Zenati, Marco A, Shah, Julie A, Dias, Roger D 等人。2021 年。“面向 AI 教练推断医疗保健中的团队心理模型一致性。”2021 年 IEEE 情境管理认知和计算方面会议 (CogSIMA)，2021 年。
摘要 — 共享的心理模型对于团队成功至关重要；然而，在实践中，由于各种因素，团队成员的模型可能不一致。在安全关键领域（例如航空、医疗保健），缺乏共享的心理模型可能导致可预防的错误和伤害。为了减轻此类可预防的错误，我们在此提出了一种贝叶斯方法来推断团队成员在执行复杂医疗任务过程中心理模型的不一致。作为一个示例应用，我们使用两个模拟的基于团队的场景来演示我们的方法，这些场景源自心脏手术中的实际团队合作。在这些模拟实验中，我们的方法推断出模型不一致，召回率超过 75%，从而为计算机辅助干预增强手术室中的人类认知并改善团队合作提供了基础。
斯诺马斯白皮书：黑洞的量子方面和时空的出现
上述这些研究线索有两个共同特点：过去十年来进展显著加速，以及与量子信息科学和量子多体物理学之间的联系日益深入和核心。这些进展令人欣慰，但仍有许多未解之谜。边界系统中典型状态的本体对偶是什么？这与引发这些发展的防火墙悖论 [ 34 ] 有何关系？黑洞奇点的本质是什么？它在这一思想圈中扮演什么角色？这些想法如何超越 AdS 时空，尤其是延伸到类似于我们世界的宇宙学？黑洞各个微观状态的本体解释是什么？是否有可能在实验室中构建模型系统，让我们能够通过实验深入了解其中的一些问题？
内源性大麻素系统的当前方面和......
摘要 导致帕金森病 (PD) 和阿尔茨海默病 (AD) 的神经退行性疾病已成为全球主要的健康负担。目前的治疗主要针对控制症状，临床实践中没有可用的治疗方法来预防神经退行性疾病或诱导神经元修复。因此，对这两种疾病进行新的研究的需求迫在眉睫。本文献综述旨在提供有关 PD 和 AD 的已发表文献以及内源性大麻素系统 (ECS) 作为神经退行性疾病的潜在药物靶点的当前用途。PD 通常用左旋多巴和深部脑刺激治疗。最近的基因修饰和重塑技术，例如通过人类胚胎干细胞和诱导多能干细胞的 CRISPR，已显示出个性化医疗的有希望的策略。AD 以细胞外淀粉样β-老年斑沉积和 tau 蛋白神经原纤维缠结为特征，通常使用胆碱乙酰转移酶增强剂作为治疗剂。目前，ECS 正在作为 PD 和 AD 药物靶点进行研究，其中 ECS 受体的过度表达可发挥针对 PD 的神经保护作用并减少 AD 中的神经炎症。大麻植物中的 delta-9-四氢大麻素 (Δ9-THC) 和大麻二酚 (CBD) 大麻素已显示出对 PD 和 AD 动物模型的神经保护作用，但直接给药时会对患者产生毒性作用。因此，建议了解大麻素治疗后的精确分子级联，特别关注基因表达以确定预防和修复神经退行性疾病的药物靶点。
约翰内斯·沃利*叙事冲突与隐含价值冲突：理查德·摩根《碳变》隐含世界观分析
摘要：本文探讨了赛博朋克小说《碳变》和新哥特小说《身体》中的叙事冲突。分析的理论假设是，叙事冲突可以作为文本隐含世界观的指标：更具体地说，叙事冲突被认为是隐含价值观冲突的指标。本文借助基于尤里·洛特曼的边界跨越概念的空间冲突模型，认为尽管两部文本都采用了超人类主义的身体交换概念，但它们在协商的价值观方面存在很大差异。《碳变》将社会经济冲突置于核心地位，而《身体》则协商了形而上学冲突。因此，《碳变》讨论了在经济和社会上压倒性强的对手面前构建自我价值，而《身体》则寻求一种价值观，以填补世俗世界中宗教永恒观念日益减弱所造成的空白。
单个和集群多能源微电网选项的规划和运营方面
摘要：随着电力系统的重组，家庭级终端用户通过整合可再生能源和智能设备并成为灵活的产消者，成为更重要的参与者。使用微电网是一种将本地终端用户聚合为单一实体并满足股东消费需求的方式。各种微电网架构是当地能源社区遵循不同脱碳策略的结果，通常在规模、技术或其他影响能源系统的因素方面没有得到优化。本文讨论了三种不同微电网设置的运营和规划方面，将它们视为本地电力市场中的个体市场参与者。这种实施使微电网之间可以进行相互交易而无需额外费用，它们可以为彼此提供灵活性和平衡。开发的模型考虑了光伏发电、日前电价和电力负荷产生的多种不确定性。从日常运营到年度规划，共介绍了九个案例研究和敏感性分析。对不同微电网设置、运行原则/目标和合作机制的系统研究，让我们清楚地了解了运营和规划效益：脱碳微电网的电气化战略比天然气和氢气技术有显著优势。以联合市场参与为目标，将不同类型的多能源微电网结合起来，其价值在年度水平上并未被证明优于相同技术类型的微电网。额外的分析侧重于将配电和输电费用引入 MG 合作模式，并让我们得出结论，这对整体运营的影响很小。
智能电网大数据分析可持续性方面的全面回顾
1 电气与电子工程系，Sri Krishna 工程技术学院，Kuniamuthur，Coimbatore 641008，印度；vinothkumarktp@gmail.com 2 电气与电子工程系，Agni 技术学院，Thalambur，Chennai 600130，印度；padmanathanindia@gmail.com 或 padmanathan@nestlives.com 3 Nestlives Privated Limited，Chennai 600091，印度 4 电气与电子工程系，Thiagarajar 工程学院，Madurai 625015，印度；rajvikram@nestlives.com 5 计算机科学与工程系，耶路撒冷工程学院，Chennai 600100，印度；captainvinoth@gmail.com 6 计算机科学与工程系，Lovely Professional University，Phagwara 144411，印度； ranjithdr.kumar@gmail.com 7 通信与网络系、工程学院、可再生能源实验室 (REL)、苏丹王子大学 (PSU)、利雅得 11586、沙特阿拉伯 8 环境与可持续发展研究所、埃克塞特大学、彭林校区、彭林 TR10 9FE、英国；a.ghosh@exeter.ac.uk 9 俄勒冈可再生能源中心 (OREC)、电气工程与可再生能源系、俄勒冈理工学院、克拉马斯瀑布、俄勒冈州 97601、美国 * 通信地址：usubramaniam@psu.edu.sa (美国)；eklas.hossain@oit.edu (EH)
人工智能面临的挑战和未来前景
rohitsharma199789@gmail.com 摘要：在不久的将来，智能机器将在各个领域取代人类。人工智能是机器（特别是计算机系统）对人类智能过程的模仿。这些过程包括自我纠正、学习和推理。人工智能是计算机科学的一个热门领域，因为它在很多领域改善了人类的生活。在过去的二十年里，人工智能显著提高了制造和服务系统的人工智能性能。人工智能领域的研究包括人工智能，即专家系统。应用迅速发展的技术对生活的不同领域产生了巨大的影响，如今，专家系统被广泛用于解决科学、技术、商业、医学和天气预报等领域的复杂问题。人工智能技术的应用领域质量和效率都有所提高。本文概述了该技术及其应用领域。关键词：人工智能、机器学习
