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2022-01 残障人士辅助技术比较研究——电动轮椅行动辅助器的可用性
身体残疾一直是我们社区面临的一个大问题。衰老、疾病和其他变量都是造成这些问题的原因。这就是为什么电动轮椅被设计用来帮助身体残疾人的原因。轮椅使用者已经接触过各种旨在提高其行动能力的辅助技术。因此，不同的辅助技术最近在帮助轮椅使用者移动方面发挥了重要作用，这是因为技术变化太快了。最近流行的辅助技术包括操纵杆、脑机接口、语音识别、舌头驱动系统、眼动追踪器和吸气和吹气。然而，由于某些国家/地区个人之间的技术差距，一些最有益的辅助技术变得难以利用。本研究的目的是研究和回顾这些身体残疾辅助技术的比较研究。在研究中，将舌头驱动系统、眼动追踪器、语音识别和吸气和吹气技术与操纵杆辅助技术进行了比较。比较基于选定的参数，包括可用性命令、疲劳、响应时间、信息传输速率、效果和成本。根据研究结果，研究人员提出了适合发展中国家的配备辅助技术的轮椅设计方案。关键词：身体残疾、电动轮椅、辅助技术、发展中国家。_______________________________________________________________________________________________ 1. 引言
sangea：可扩展和归因网络生成
深层生成模型（DGM）是用于学习数据表示的多功能工具，同时合并了域知识，例如条件概率分布的规范。最近提出的DGMS解决了比较来自不同来源的数据集的重要任务。这样的示例是对比分析的设置，该分析的重点是描述与背景数据集相比富含目标数据集中的模式。这些模型的实际部署通常假定DGM自然推断出可解释的和模块化的潜在表示，这在实践中是一个问题。因此，现有方法通常依赖于临时正规化方案，尽管没有任何理论基础。在这里，我们通过扩展非线性独立组件分析领域的最新进展，提出了对比较DGM的可识别性理论。我们表明，尽管这些模型在一般的混合功能上缺乏可识别性，但当混合函数在零件上时，它们令人惊讶地变得可识别（例如，由Relu神经网络参数化）。我们还研究了模型错误指定的影响，并从经验上表明，当未提前知道潜在变量的数量时，以前提出的用于拟合比较DGM的正则化技术有助于识别性。最后，我们引入了一种新的方法，用于拟合比较DGM，该方法通过多目标优化改善了多个数据源的处理，并有助于使用约束优化以可解释的方式调整正规化的超参数。我们使用模拟数据以及通过单细胞RNA测序构建的细胞中的遗传扰动数据集以及最新的数据集验证了我们的理论和新方法。关键字：非线性ICA；深层生成模型；变分推断；解开；
从算法、实现和特性方面对经典随机游走和量子游走的比较研究
近年来，随着硬件和软件技术的进步，高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高，但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能，因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别，并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论，并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布，比较了它们之间的特征差异。同时，我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币，这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中，我们准备了四种情况，作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下，都已看到量子行走的成功实现，这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后，我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中，就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言，准备了三种情况，从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比，问题设置的复杂性大大增加，但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到，量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后，我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
比较经济发展简介
• Goldfarb, A., Gans, J.,& Agrawal, A.(2019)。人工智能经济学：议程。芝加哥大学出版社。• Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A.(2018)。预测机器：人工智能的简单经济学。哈佛商学院出版社。• Goldfarb, A., & Tucker, C. (2019)。数字经济学。经济文献杂志，57(1)，3-43。• Goldfarb, A.、Greenstein, S. M. 和 Tucker, C. E.(Eds.)。(2015)。数字经济的经济分析。芝加哥大学出版社。• Maiti, D. 和 Awasthi, A.(2020)。ICT 暴露和福祉与进步水平：跨国分析。社会指标研究，147(1)，311-343。• Acemoglu, D. 和 Restrepo, P. (2018)。人工智能、自动化和工作。在《人工智能经济学：议程》（第197-236 页）中。芝加哥大学出版社。• Acemoglu, D.，& Restrepo, P. (2018)。人与机器之间的竞赛：技术对增长、要素份额和就业的影响。美国经济评论，108(6)，1488-1542。• Varian, H. R. (2001)。信息技术经济学。加州大学伯克利分校。• Maiti, D.、Castellacci, F. 和 Melchior, A.(2020)。数字化与发展：印度及其他地区的问题。数字化与发展（第页 3-29）。Springer，新加坡。• Singh，N.（2016 年）。信息技术及其在印度经济发展中的作用：回顾。印度发展，283-312。• Castellacci，F.，& Tveito，V.（2016 年）。ICT 对福祉的影响：一项调查和理论框架（编号20161004）。奥斯陆大学技术、创新和文化中心。• Huyer, S., & Mitter, S. (2003)。ICT、全球化和减贫：知识社会的性别层面。坎帕拉（乌干达）：http://gab。wigsat。org/policy。htm。
从远处的表亲学习？奖之后的经济学，比较政治经济学和增长模型
自全球金融危机以来，政治经济学家对后的宏观经济理论的兴趣越来越大。尤其是比较政治经济学（CPE）的最新增长模型大大借鉴了需求制度的宏观经济学。本文首先追踪了19世纪政治经济学的瓦解，并强调了异质经济学中的许多流是政治经济学项目的延续，社会科学中CPE和国际政治经济学的子领域也是如此。其次，本文概述了增长模型方法及其与之后的经济学（PKE）的关系。它阐明了从经验上识别增长模型的不同策略，即GDP增长分解与分析增长动力的策略，并突出了自全球金融危机以来增长模型的变化。最终，它确定了PKE与政治经济的持续参与，尤其是与CPE的持续参与所带来的机遇和挑战。
组织学在抗氧化剂中的比较潜力预防阿霉素诱导大鼠雄性不育症的毒性
摘要目的：这项研究旨在比较各种抗氧化剂在防止阿霉素诱导的睾丸毒性和随后在大鼠中的男性不育症的组织学影响。研究设计：横断面研究。研究的地点和持续时间：这项研究是在2023年5月至2024年4月在巴基斯坦白沙瓦白沙瓦医学院的动物室和组织病理学实验室进行的。方法：研究中包括120只雄性大鼠。将大鼠分为六组：对照组，仅阿霉素组和四个接受阿霉素的治疗组以及不同的抗氧化剂。施用的抗氧化剂是维生素C，维生素E，辅酶Q10和硒。组织学分析，以评估抗氧化剂的损伤和保护作用的程度。结果：仅阿霉素组显示出具有统计学意义的组织学损害，包括精子发生和生精小管的变性的明显减少。抗氧化剂治疗的组表现出显着的保护作用，硒组表现出最高的保护水平，非常类似于对照组，其次是维生素E和辅酶Q10，这也提供了睾丸结构的实质性保存。结论：该研究得出的结论是，抗氧化剂，尤其是硒，维生素E和辅酶Q10，为大鼠抗霉素诱导的睾丸毒性提供了重大保护。这些发现表明可能使用这些抗氧化剂来缓解与阿霉素治疗相关的雄性不育症。
对人类机器信息系统中合理选择问题的神经界面技术的比较分析
摘要。现代神经界面的市场尽管不幸的是，尽管它的积极发展，但可以为用户提供许多现有的原型，这些原型具有相对较低的人类操作员控制效果的准确性和识别可靠性。此外，市场上的任何神经界面都必须分别针对每个操作员量身定制，这使得很难使其准确性，精度和可靠性客观化。解决上述问题的第一步是对本文介绍的现有神经接口技术市场的不同价格段进行比较分析。市场研究表明，尽管脑电图的缺点，但它是在神经界面系统中记录生物学信号的最易接收的非侵入性方法之一。为了促进未来的研究，已经考虑并分析了神经界面中已知模型和信号分析方法的主要优势和缺点。尤其是在信号预处理，诸如共同平均参考，独立组件分析，常见空间模式，表面拉普拉斯，常见的空间空间模式和自适应滤波等方法的信号预处理，优势和缺点的情况下。在评估信号的信息特征，模型和方法的分析基于自动锻炼的自适应参数，双线性自动化，多维自动进程，快速傅立叶变换，小波转换，波包分解的模型。此外，对人类神经界面操作员的控制效应的最常见鉴定方法（识别）的比较分析，即，判别分析的方法，参考矢量的方法，非线性贝叶斯分类器，邻居的分类器，人造神经网络的分类器。神经界面技术的研究为研究人员提供了更多的基础，以选择神经接口系统的数学，软件和硬件，并为新版本的开发提供了提高的准确性，可靠性和可靠性。
资本主义经济的比较分析
在大市场经济中，企业主要通过层级结构和竞争性市场安排，在竞争和正式合同的背景下协调其活动。 “为了响应此类市场产生的价格信号，参与者会调整其商品或服务的供应和需求意愿，这通常基于新古典经济学强调的边际计算。” 13 协调机制在协调市场经济中有所不同，企业更多地依赖非市场关系来与其他参与者建立协调并构建其能力。 这些协调模式包括“更广泛的关系或不完全合同、基于网络内部私人信息交换的网络监控，以及更多地依赖合作而非竞争关系来构建企业的能力。” 14
对二倍体和四倍体菊花中的细胞器基因组的比较分析及其亲戚
菊花含量，东亚本地的一种物种众所周知，是耕种的菊花的祖细胞之一，该物种以其观念和药用价值而生长。先前关于菊花的基因组研究在分析该植物谱系时，很大程度上忽略了质体基因组（质体）和线粒体基因组（有丝分裂基因组）的动力学。在这项研究中，我们测序并组装了二倍体和四倍体C的质体和有丝分裂组。芳香。我们使用了来自27种具有质体和有丝分裂组完整序列的数据，以探索细胞器基因组之间序列演化的差异。二倍体和四倍体C中的细胞器基因组的大小和结构通常相似，但四倍体C. indimum和C. indimum var。芳香族在有丝分裂组中包含独特的序列，这些序列还包含先前未描述的开放式阅读框（ORF）。跨菊花有丝分裂组的结构变化很大，但是从质体转移到有丝分裂基因组的序列得到了保存。最后，有丝分裂基因组和质子基因树之间观察到的差异可能是这两个基因组中基因之间序列演化速率差异的结果。总共提出的发现大大扩展了研究菊花细胞器基因组进化的资源，并可能在将来可以应用于保护，育种和基因库。
不同技术的比较研究...
摘要 - 脑机接口 (BCI) 技术的最新趋势和研究已用于情绪感知，研究人员对神经元感兴趣，以分析脑部疾病和障碍。特别是，脑机接口 (BCI) 被机器学习方法用于恢复神经通路或帮助患者通过电子假肢有效互动，在损伤和康复护理中显示出有希望的结果。脑电图 (EEG) 支持的情绪识别和感觉预测引起了人们对以人为本的服务实施方式的兴趣。情绪是人们行为的一个方面，它是 BCI 中的关键整体性能。今天，计算语言学领域的研究人员对情绪关注感兴趣，以评估情绪。EEG 还更有效地评估脑信号，有助于分析神经系统疾病药物，并在与大脑相关的整个神经外科手术中发挥关键作用。本研究旨在回顾已发表的关于情绪识别、认知和脑部疾病特殊检测的论文，在此基础上，再次进行研究分析以概述和说明 Brainwave 情绪投票结果，分析还涵盖了这些层面上的一些最新研究，例如获取 EEG 信号、提取能力、情绪分类和从这些层面预测疾病。将各种计算机视觉技术应用于 BCI 技术并与之结合，表明使用 BCI 治疗脑部疾病可能是一个有前途且不断发展的领域。