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马里兰州地方行为健康当局名录.docx
安妮阿伦德尔县地方行为健康管理局 安妮阿伦德尔县心理健康机构 PO Box 6675 1 Truman Parkway, #101 Annapolis, MD 21401 电话：410-222-7858 / 传真：410-222-7881 电子邮件：Mhmick00@aacounty.org 或 aac-lbha-connect@aacounty.org 主任：Adrienne Mickler 安妮阿伦德尔县卫生局行为健康部门 3 Harry S. Truman Parkway HD24 Annapolis, MD 21401 电话：410-222-7164 / 传真：410-222-7348 电子邮件：hdonei00@aacounty.org 或 aac-lbha-connect@aacounty.org 主任：Sandra O'Neill
婴儿行为与发展 牢记最终目标
婴儿必须学会在关节处刻画事件，以便最好地理解谁在对谁做什么，或者一个物体或代理是否已经达到了预期目标。最近的行为研究表明，婴儿并不把世界看作一部毫无意义的电影，而是看作一系列子事件，其中包括代理以不同的方式沿着从源到目标的路径移动。这项研究使用行为和电生理方法来调查婴儿（10-14 个月）对相对陌生的人类动作中的中断的注意力，这些动作不依赖目标物体来发出完成信号（例如奥运会花样滑冰）。记录了婴儿对起点、终点和动作内位置的停顿的视觉（研究 1，N = 48）和神经生理（研究 2，N = 21）反应。两种测量都揭示了相对于动作其他地方的停顿（即起点；动作内）对终点停顿的不同反应。眼动追踪数据表明，与在起点或动作内有停顿的事件相比，婴儿对在终点有停顿的事件的视觉注意力更高。反映早延迟窗口（< 200 毫秒）中的感知过程和长延迟窗口（700 − 1000 毫秒）中的记忆更新过程的 ERP 活动对花样滑冰动作结束时的中断表现出与其他位置不同的激活差异。相比之下，中延迟窗口（250 − 750 毫秒）显示出在不同条件下额叶区域的激活增强，这表明可能已招募电生理资源来编码不熟悉的动态人类动作中的中断。综合起来，结果暗示对终点的广泛敏感性是一种支持婴儿将连续和复杂的事件流雕刻成有意义的单元的倾向的机制。这些发现对语言发展具有潜在的影响，因为这些单元被映射到萌芽中的语言表征上。我们讨论了动作感知的经验和方法论贡献，并讨论了将行为技术与基于大脑的测量方法结合应用来研究婴儿发育的潜在优点和缺点。
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
行为分析在勒索软件检测和预防中的作用
勒索软件攻击的威胁不断升级，这突显了有效检测和预防策略的迫切需求。传统的安全措施虽然有价值，但通常在识别和缓解复杂的勒索软件威胁方面差不多。本文探讨了行为分析与勒索软件防御机制的整合，提出了从基于签名的基于行为的检测方法的范式转变。通过分析用户和系统行为的模式，行为分析可以为勒索软件活动的微妙指标提供更深入的见解。本研究研究了各种行为分析技术，包括异常检测，机器学习算法和启发式方法，以及它们在识别勒索软件早期迹象方面的功效。它还解决了与行为分析相关的挑战，例如高误报率以及对不断发展威胁的持续适应的需求。通过对当前方法论和案例研究的综述，本文强调了行为分析的潜力，以增强勒索软件检测和预防，从而提供了更具动态和弹性的网络安全方法。
greco- ...
在两种类型的石墨，天然（NG）和热解（PG）之间，显示了晶体结构弹性的差异以及介质孔隙率的影响如何影响介导过程的可逆性。[3,5]然而，某些方面（例如该系统的有限能力）仍然不清楚。从理论上讲，每个石墨烯层都可以容纳一层插入物种，到达第1阶段，但是对第3阶段的经验限制。在本文中，我们研究了通过X射线吸收结构（XAFS）光谱在Cl和Al吸收k -Edges的X射线吸收结构（XAFS）光谱中，ALCL 4阴离子在PG层中的行为。这种对两个元素选择性的双色技术从互化物种的角度从互插过程中提供了新的见解，从而阐明了到目前为止仍然值得怀疑的某些方面。文章的结构如下。第一部分显示了不同插入阶段的Al和Cl K -Edges的阴离子的电子结构。第二部分重点是量化不同跨阶段的阴离子的吸收，而第三部分则旨在突出由于应变和阴离子在阴离子上的压缩而引起的结构变化。
生成代理社会可以模拟人类行为并为公共卫生政策提供信息？疫苗犹豫的案例研究
我们可以模拟一个用发电的代理人模拟人类行为的沙盒社会，从而减少对实际人类试验评估公共政策的过度依赖？在这项工作中，我们研究了使用疫苗犹豫，将与健康相关的决策模拟的可行性定义为尽管有疫苗接种服务的可用性，但作为案例研究，被定义为延迟接受或拒绝疫苗的可行性（Macdonald，2015年）。为此，我们引入了V ac S IM 1框架，其中100种由大型语言模型（LLMS）提供动力的生成代理。v ac s im模拟了通过以下步骤模拟VACINE政策结果：1）根据人口普查数据实例化具有人口统计信息的代理商； 2）通过社交网络连接代理商，并建模疫苗态度，这是社会动态和与疾病相关的信息的函数； 3）设计和评估各种旨在减轻疫苗犹豫的公共卫生干预措施。为了与现实世界的结果保持一致，我们还引入了模拟热身和态度调节以调整药物的态度。我们进行了一系列评估，以评估各种LLM模拟的可靠性。实验表明，诸如Llama和Qwen之类的模型可以模仿人类行为的各个方面，但也突出了现实世界的一致性挑战，例如与人口统计学特征的不一致的响应。对LLM驱动的模拟的这种早期探索并不意味着作为确定的政策指导；相反，它是采取行动检查政策制定的社会模拟的呼吁。
流感疫苗后儿童的躁动和行为改变：两例病例报告
流感疫苗是多年来使用的病毒疫苗，并且在各种研究中都显示了其效率。当前使用的疫苗是非生存的疫苗。有两种常用的流感疫苗。葛兰素和商品疫苗是给有风险的人提供的。根据谁，特别建议患有COPD，哮喘和心血管疾病的人。除此之外，还建议儿童在6个月后使用它。尽管如此，公众对不良反应的宽容是最小的，并且有几种报告系统可以监视不良事件。公认的被动监视系统的限制，例如美国的疫苗不良事件报告系统（VAERS）包括报告不足的报告，时间关联的报告或未经证实的DI纳斯，以及缺乏分辨率的数据和不偏见的比较组（Sell＆Minassian，2006年）。
与静态负载下的性能相比
碳纤维增强聚合物（CFRP）复合材料由于其出色的强度与重量比，广泛用于工程应用中。这些复合材料受到恒定和可变的各种负载，这使它们容易在结构中损坏积累。这降低了他们的使用寿命并对他们的表现产生负面影响。这项研究研究了使用低周期疲劳（LCF）程序在一个标本和可变载荷的恒定载荷下进行CFRP层压板的故障行为，直到在两种测试中都达到完全失败为止。实验过程涉及使用专门设计的设备，一旦将其牢固地固定到位，就可以通过内部气压施加载荷。根据其最大挠度测量值对标本的观察到的变形进行跟踪。实验结果与理论结果吻合良好。在试样失败时，样品在静态载荷下的最大挠度为（8.975 mm）；相比之下，在样品的内部结构逐渐恶化之前，在样品的内部结构逐渐恶化后，试样失败时样品在低周期疲劳下的最大挠度为（12.32 mm）。在低周期疲劳（LCF）测试下，使用扫描电子显微镜（SEM）分析样品。硬度测试是在实验工作之前和之后进行的，以跟踪失败机制，其中包括逐渐的故障阶段。结果和讨论将详细说明材料硬度的明显恶化。实验结果表明，在复合材料的两种测试中，都与理论值和高级见解相吻合。
温度对碳纤维/聚醚酮复合材料的蠕变行为的影响
聚苯乙烯酮（PEEK）是一种具有高机械性能，出色的耐热性，耐化学性和低热稳定性和可传播性（良好绝缘）的材料。所有这些特性都使许多领域中使用的材料，例如航空航天工程，电子，汽车工程，化学工业，医疗设备。除了用作纯树脂外，还可以用各种增强材料（例如玻璃纤维，碳纤维，石墨等）加固。较高的制造成本意味着该材料主要用于需要高性能的应用。由用碳纤维加固的树脂基质制成的复合材料是本研究的主题。由于该行业的众多应用和需求，聚醚酮是一种良好的材料，并且许多作品呈现出有关此材料的结果。两次评论试图涵盖与该材料相关的多种方面，用作生产碳纤维增强复合材料的树脂[1，2]。在使用PEEK矩阵和纤维增强复合材料时产生的艺术状态和问题可以在许多评论中找到（即[2-7]）。[8]中显示了PEEK基质和碳纤维增强材料的基本特性。在[9]中获得了带有短纤维和杂化碳纤维的PEEK复合材料的行为的结果。测试是在不同温度下从室温开始，然后在[-50°C的范围内进行的； +85°C]研究温度依赖性。它的使用允许该领域的重大发展。在许多实际应用中，温度的效果变得很重要，有许多方法可以依赖纤维增强复合材料的温度依赖性。为了研究这种依赖性，在[10]中提出了构型定律，该定律使用ramberg-osgood的关系，为进行研究的温度范围提供了令人满意的估计。实验室检查在-45°C和75°C之间的温度范围内验证所提出的模型。本文中提出的模型具有较小数量的参数，并提供比现有模型更高的精度，并在本文中进行了比较。在[11]中介绍了通过增材制造过程获得的结构组件分析模型的研究。在[12]中研究了单向窥视和连续的碳纤维增强热塑性材料。在循环载荷的情况下，将寿命与在静态测试中获得的寿命进行比较，在这两种情况下，应力水平都是相同的。在专业文献[13]中充分记录了PEEK/碳型复合材料的粘弹性行为，并提到了根据时间和温度参数确定这些复合材料的行为的方法。Schapery [14]提出的用于研究粘弹性行为的模型的特征是研究人员广泛接受。在[15]中改善了该模型，以考虑到研究人员随着时间的推移观察到的Schapery模型的不一致。结果表明范围最近的一篇论文[16]的作者表明，Schapery的非线性粘弹性表征的方法可以有效地建模测试。
智能充电的尚未开发的潜力：电动汽车所有者如何节省资金并减少排放而无需行为改变Yash Gupta*。
智能充电的尚未开发的潜力：电动汽车所有者如何省钱并减少排放，而无需行为改变Yash Gupta *2，William Vreeland队，Andrew Peterman面，Coley Girouard面，Brian Wang〜Rivian Automotive，Palo Automotive，Palo Automotive，Palo Alto，Palo Alto，CA，USA，USA *Yashgupta@rivianc.com Yashgupta@rivian.com; yashg2607@gmail.com摘要运输部门是美国排放的最大贡献者，也是全球第二大的贡献者。电动汽车（EV）预计到2035年将占全球汽车销售的一半，成为减少排放并增强电网灵活性的关键解决方案。在未来十年中，建筑物，制造业和运输的电气化有望大大增加电力需求。没有有效管理的电动汽车充电，电动汽车可能会使能电网基础设施限制并增加电力成本。利用Rivian Automotive的De-Sisedified 2023 EV远程信息处理数据，这项研究发现，在客户插入车辆后，有72％的家庭充电开始，无论使用效用时间（TOU）关税或托管收费计划。在样本中不到26％的收费会话中，电动汽车所有者积极安排收费时间，以对齐或参与公用事业关税或计划。与大多数驾驶员一起在最佳充电期间同时插入但没有积极充电，该研究发现了一个机会，可以通过明智的充电习惯而没有进行重大的行为修改或用户偏好而牺牲的智能充电习惯来降低单个EV所有者的成本和碳排放。引言电气运输在对抗气候变化和减少全球对化石燃料的依赖方面起着至关重要的作用[1,2]。通过优化现有插件和插入窗口中的房屋充电时间表，该研究表明，电动汽车所有者平均每年可以节省140美元，并减少将电动汽车充电的相关碳排放量减少多达28％。美国环境保护局估计，运输部门占美国二氧化碳排放量的28％[3]和全球16.2％[4]。国际能源局（IEA）报告说，2023年售出的近五分之一是电动，并且预计全球汽车销售中的一半将根据当前的气候政策到2035年发电[5]。从内燃机（ICE）车辆过渡有可能避免2千吨的温室气体排放，并到2035年每天将石油需求减少超过1000万桶[5]。广泛采用的电动汽车既提出了美国能源电网的机遇和挑战。电动汽车电力需求有可能到2035年美国达到美国总电力需求的14％，高于今天[5]。虽然电动汽车可以降低电力成本，但支持可再生能源