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网络拓扑，极化和算法策划
Bluesky是一种新兴的“ Twitter”和Sectralized社交媒体网络，具有新颖的功能和前所未有的数据访问。本文提供了其相互作用网络的特征，研究了500万用户的政治倾向，两极分化，网络结构和算法策展机制。数据集跨越了该网站于2023年2月至2024年5月的第一个版本。我们调查了蓝军网络的层次，喜欢，喜欢，重新发布并关注层。我们发现所有网络的特征都以重尾分布，高聚类和短连接路径（类似于其他较大的社交网络）。Bluesky介绍了Feeds - 为用户创建和由用户创建的Algorithmic内容推荐人。我们分析了所有提要，并发现尽管已经创建了大量自定义供稿，但用户对它们的吸收似乎受到限制。我们分析了布鲁斯基用户共享的超链接，并且从他们共享的新闻来源的政治倾向方面没有发现两极分化的证据。他们主要共享左中央新闻来源，几乎没有与可疑新闻来源相关的链接。与统一的政治意识形态相反，我们通过研究与以色列 - 巴勒斯坦冲突相关的观点来发现重要的基于问题的分歧。出现了两个明确的同质群集：亲帕勒斯坦的声音超过了亲以色列的使用者，并且该比例有所增加。我们结论是，蓝军在其网络结构上与现有和较大的社交媒体网站的网络结构非常相似，并为社会科学家，网络科学家和政治科学家提供了前所未有的研究机会。
使用 Pacs 进行脑膜瘤关系数据库管理
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基于标准的以治疗为中心的纲要来支持治疗
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者此版本于2020年12月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2020.12.12.18.20248521 doi：medrxiv preprint
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未来几年行星科学的天体材料高级策划
高级管理是一个跨学科的研究和开发领域，旨在改进现有天体材料收藏中的管理和样本采集实践，并为未来的样本返回活动提供支持。高级管理的主要结果是减少和量化天体材料的污染，并保持从任务开始到科学分析的所有样本的科学完整性。在未来十年，NASA 应该支持高级管理研究和监测工作，因为它们涉及改进我们现有的收藏和为当前和未来天体材料采集活动的样本做准备。我们在此重点介绍未来十年 NASA 支持的对样本科学成功至关重要的五项高级管理活动，包括：1) 支持作为样本返回任务的一部分建立污染知识收集的努力，这需要从样本返回任务规划的最早阶段就开始参与管理；2) 支持陨石和宇宙尘埃等地球天体材料收集活动，因为它们代表了相对廉价的样本采集活动，可以继续扩大 NASA 的天体材料收藏并确保新发现的实现； 3) 准备在“冷”条件下管理和处理样本，以便从富含挥发物的太阳系目标（如月球表面或彗星的永久阴影区域）带回样本；4) 确定如何最好地将洁净室技术和生物安全技术结合到一个基础设施中，以支持对被指定为第 V 类：受限地球返回的天体的样本进行管理；5) 支持对管理实验室的实时监控和测试，以验证样本处理环境是否从无机、有机和生物污染的角度保持清洁。简介
- 盖尔里数字策划 - 博物馆的创新方法
根据马萨诸塞州理工学院科学技术社会技术社会研究教授Sherry Turkle认为，尽管技术使人们的便利性带来了人际关系沟通的代价，尤其是在一个人的社交性和面对面的交流技能方面（Turkle，2011年）。作为一个公共空间，博物馆是人们在社交上进行互动的激活者，因此应该更多地关注技术与人类之间的平衡，例如，通过为公众提供平台来表达自己的感受或分享他们的意见。传统展览通常以静态方式组织内容，通常是按年表，主题分类或对象分类来组织内容。信息也朝着一个方向传达，即从艺术品到观众。这需要访客和艺术品之间的足够距离，在大多数情况下，这是通过玻璃展示柜实现的，这可能会使游客感到与展览的偏离，或者像他们是博物馆的局外人一样。在类似的展览中，优先考虑的是创造一个安静的展览环境，而访客越少，来访的体验就越好。除了自己之外，其他任何访客都被视为损害的入侵者
人工智能、音乐推荐和策展......
得益于人工智能 (AI) 的最新发展，我们获取所珍视和喜爱的媒体（从音乐到电影到书籍等）的方式正在发生根本性变化。从在制作过程中使用人工智能（有可以生成“照片”的机器人和已签署“唱片交易”的算法）到为我们提供个性化电影或电视推荐的人工智能驱动的推荐引擎，人工智能正在成为文化产业的关键流行语和技术。音乐、书籍和视频等媒体和文化产品传统上通过广播电台、电视台、电影院、公共图书馆和零售店分发，现在在 Spotify、iTunes、Pandora、YouTube 和 Netflix 等数字平台和服务上流通，其中各种人工智能驱动的技术塑造了这些文化内容的包装、呈现和发现方式。这些创新似乎只是一种接收我们一直喜欢的同类媒体的新方式。但这些人工智能和算法驱动的发展对文化的生产、流通和消费产生了影响，因此，关于这些发展对文化和社会的影响，仍有许多研究有待完成。
看到或不看到：了解视觉艺术算法策略的紧张
算法推荐是机器学习（ML）系统最受欢迎的应用之一。在诸如金融和医疗保健等高风险领域的背景下研究了算法推荐的含义，但很少关注其对艺术领域的影响。鉴于ML越来越多地在艺术领域（例如生成艺术和内容分析）中找到地位，因此我们在视觉艺术的背景下研究了算法策划的紧张局势。通过案例研究，我们描述了策划更广泛的社会文化背景的策展可能会导致道德问题，例如过分代表和错误贡献，仅举几例。为了解决其中一些问题，本文提供了设计指南。具体而言，本文概述了建议方法1）与文化利益相关者互动以构建视觉艺术策展算法，2）2）嵌入数字艺术品及其元数据中的偏见，以及3）强调建立ML在视觉艺术中使用特定法规规范的需求。从艺术品策展人采用的过程中获取提示，该论文还描述了如何通过重新校准视觉艺术策展算法来优先考虑Authenticity。本文还提出了可以重新想象的最先进的ML策展算法来赋予观众能力的方法。我们希望纸上提出的视觉引发了跨学科讨论，并铺平了促进视觉艺术算法策划改革的方式。
人工智能、音乐推荐和文化策展：白皮书
得益于人工智能 (AI) 的最新发展，我们获取所珍视和喜爱的媒体（从音乐到电影到书籍等）的方式正在发生根本性变化。从在制作过程中使用人工智能（有可以生成“照片”的机器人和已签署“唱片交易”的算法）到为我们提供个性化电影或电视推荐的人工智能驱动推荐引擎，人工智能正在成为文化产业的关键流行语和技术。音乐、书籍和视频等媒体和文化产品传统上通过广播电台、电视台、电影院、公共图书馆和零售店分发，现在在 Spotify、iTunes、Pandora、YouTube 和 Netflix 等数字平台和服务上流通，其中各种人工智能驱动的技术塑造了这些文化内容的包装、呈现和发现方式。这些创新似乎只是一种接收我们一直喜欢的同类媒体的新方式。但这些人工智能和算法驱动的发展对文化的生产、流通和消费产生了影响，因此，关于这些发展对文化和社会的影响，仍有许多研究有待完成。
对外星样本管理和分析仪器和设施的战略投资
为了在未来十年内分析各种外星样本，NASA 需要了解行星科学界分析实验室设施的当前能力、未来要求以及任何相关挑战。因此，美国国家科学、工程和医学院将组建一个委员会进行研究，以解决以下问题：• 需要哪些实验室分析能力来支持 NASA 行星科学部（及其合作伙伴）对现有和未来外星样本的分析和管理？